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우노

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Introduction

  • 안녕하세요! 최운호입니다. :)

Contact & Channel

Skills

  • Machine Learning & Data Science
    • NumPy, Pandas, TensorFlow
  • Data Engineering & Analysis
    • Spark(Scala), Hadoop, Airflow
    • Google Cloud Pub/Sub, Prometheus, MySQL, Google Cloud BigQuery
  • Infra
    • Terraform, Google Kubernetes Engine, Helm, Istio
  • CI/CD
    • Google Cloud Build
  • Serverless Computing
    • AWS Lambda
  • Monitoring & Logging
    • Grafana

Experience

  • 엔라이튼 DevOps팀 매니저 - 전문연구요원 (2023/01 ~ ing)

    • Cloud Service IAM 관리 (Terraform)
    • 사내 Backoffice 시스템 SSO 적용 (Keycloak)
    • CI/CD 고도화 (Datadog Synthetic Test)
    • GKE 기반 Airflow 구축 및 운영 (Helm Chart)
    • Airflow Metric Monitoring 대시보드 및 알람 생성 (StatsD Exporter, Prometheus, Grafana)
    • 엔라이튼↔RTU 간 통신 상태 확인 프로세스 구현 (Pub/Sub, MySQL, Airflow)
    • 날씨 예보 데이터 적재 (Cloud Storage, Pub/Sub, Airflow, BigQuery)

  • 삼성전자 클라우드 아키텍트 특강 교육 조교 (2021/03 ~ 2021/05)

    • 삼성 개발자 대상 3~5일간 특강 교육 조교로 참여
    • 고가용성 및 확장성을 만족하는 클라우드 네이티브 딥러닝 추론 애플리케이션 개발 (Classic, Container, Serverless 버전)

  • 국민대학교 분산 데이터 처리 시스템 연구실 연구 조교 (2020/02 ~ 2022/12)

    • 빅데이터 엔지니어링, 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 관련 연구 진행

Projects

  • 효율적인 대용량 분산 처리를 위한 Spark 패키지 최적화 (2021/03 ~ 2022/08)

    • 목표
      • Spark의 Sparse Matrix Multiplication(SPMM) 패키지를 최적화하여, 행렬 곱셈에 따른 최적의 SPMM을 제공하는 서비스 구현
    • 기여 내용
      • 기존 Spark의 SPMM 한계를 극복하는 새로운 SPMM 알고리즘 구현
      • 기존 Spark의 SPMM Latency와 새롭게 구현한 SPMM의 Latency를 예측할 수 있는 DNN 회귀 모델 학습
      • 학습된 DNN 회귀 모델을 사용하여, 행렬 곱셈 입력에 따른 최적의 SPMM을 추천해주는 마이크로서비스 구현
      • 구현한 마이크로서비스를 Spark 패키지 내부에 적용 및 배포
    • 결과
      • 실제 그래프 데이터셋을 사용하여 행렬 곱셈을 진행한 결과, 기존 Spark의 SPMM Latency보다 약 2.2배 향상된 성능을 얻음
      • "Dense or Sparse : Elastic SPMM Implementation for Optimal Big-Data Processing"라는 논문으로 발전하여, IEEE Transactions on Big Data, NO. 1, AUGUST, 2022에 게재됨
    • 주요 사용 기술
      • Spark, Tensorflow, Docker, AWS 서비스 (ECR, EMR, API Gateway, Lambda)
    • 관련 링크

  • 클라우드 기반의 딥러닝 추론 애플리케이션 (2021/03 ~ 2021/05)

    • 목표
      • 삼성전자에서 진행하는 클라우드 아키텍트 특강의 교육 조교로 참여하여, 수강생들의 실습 환경을 구축
    • 기여 내용
      • AWS CloudFormation을 사용하여 VPC, Subnet, Internet Gateway, Route Table, NAT Gateway 등을 구성하여 실습 환경을 구축
      • 고가용성과 확장성을 만족하는 클라우드 네이티브 딥러닝 추론 애플리케이션을 Classic, Container, Serverless 버전으로 구현
        • Classic 버전: EC2, Load Balancer, Auto Scaling을 사용
        • Container 버전: ECR, ECS, Load Balancer를 사용
        • Serverless 버전: S3, API Gateway, Lambda, EFS를 사용
      • 각 버전별 애플리케이션의 대규모 트래픽 처리 성능을 확인하기 위해, 오픈소스 로드테스트 도구인 Locust를 사용하여 로드테스트 애플리케이션 구현
    • 결과
      • 구축한 실습 환경을 기반으로 클라우드 아키텍트 특강을 성공적으로 진행
    • 주요 사용 기술
      • Docker, Tensorflow, AWS 서비스 (EC2, Cloudformation, ECR, ECS, API Gateway, Lambda, EFS)

  • 서버리스 기반의 확장 가능한 추천 시스템 (2020/09 ~ 2020/12)

    • 목표
      • 서버리스 아키텍처를 활용한 확장 가능한 추천 시스템 구현
    • 기여 내용
      • 협업 필터링 알고리즘의 추론 단계를 서버리스 기반으로 구현
        • 사용자로부터 입력 받은 아이템 평점 벡터를 API Gateway를 통해 AWS Lambda로 전달
        • Lambda 함수는 입력 받은 아이템 평점 벡터와 S3에 저장된 아이템 유사도 행렬을 내적하여, 해당 사용자의 모든 아이템에 대한 평점을 예측
    • 결과
      • "서버리스 컴퓨팅 기반의 확장 가능한 추천 시스템”라는 논문으로 발전하여, 한국 정보과학회 학술발표 논문집(2020/12, 16-18, KIISE)에 게재됨
    • 주요 사용 기술
      • AWS 서비스 (CloudWatch, RDS, Lambda, S3, API Gateway)
    • 관련 링크

  • 엣지 가속기 모니터링 시스템 (2021/07 ~ 2021/12)

    • 목표
      • Kubernetes Cluster의 Worker Node에서 사용되는 가속기(GPU, TPU 등)에 대한 정보를 Cluster 사용자에게 자동으로 제공하는 서비스 개발
    • 기여 내용
      • 다양한 엣지 가속기(NVIDIA Jetson TX1, TX2, Nano, Xavier, Google Edge TPU)의 하드웨어 세부 정보를 추출하고 전처리하는 컨테이너 이미지 구현
    • 결과
      • "Accelerator-Aware Kubernetes Scheduler for DNN Tasks on Edge Computing Environment"라는 논문으로 발전하여, The Sixth ACM/IEEE Symposium on Edge Computing (SEC 2021 Poster session)에 게재됨
    • 주요 사용 기술
      • Linux, Docker
    • 관련 링크

Publications

Certification

  • AWS Certified Cloud Practitioner
    • AWS 서비스 기반 고가용성, 확장성, 보안성을 갖춘 시스템 설계 역량 증명
    • 취득일 : 2020년 6월 29일
  • SQL Developer
    • 데이터베이스 및 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로, SQL 역량 증명
    • 취득일 : 2019년 9월 24일

Education

  • 국민대학교 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 석사 졸업 (2021.03 ~ 2023.02)
    • 빅데이터 엔지니어링, 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 연구
  • 국민대학교 소프트웨어학과 소프트웨어전공 학사 졸업 (2017.03 ~ 2021.02)
    • 개발 기반 과목 이수