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위기 상황 예측 AI 시스템을 활용한 클라우드 네이티브 구축과 모니터링
한찬희(Chan Hui Han),권태훈(Tae Hun Gwon),김태인(Tae In Kim),박승규(Seung Gyu Park),김범택(Beom Taek Kim),구명완(Myeong Wan Gu) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 마이크로서비스 아키텍처 환경과 관련된 다양한 메트릭을 수집하고 AI를 통해 위기 상황을 예측하여 고가용성 무중단 서비스를 코드형 인프라로 구축한 클라우드 네이티브 환경을 제시한다. 최근 마이크로서비스 아키텍처를 도입하는 기업들이 증가함에 따라, 많은 회사들이 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스를 설치하여 마이크로서비스 기반의 클라우드 네이티브를 운영하고 있다. 하지만 프로비저닝 되어 운영되는 클라우드 네이티브 특성상 정확한 자원으로 고가용성을 확보하기는 쉽지 않다. 이를 극복하고자 위기 상황 예측 AI 시스템을 개발하여 kubernetes의 autoscaling에 적용한다면 이전보다 높은 가용성을 달성할 수 있을 것이라 생각한다. 이를 통해 안정된 비즈니스 환경에서 속도와 성장을 가속화하고 시스템을 IaC기반의 강력한 자동화와 결합하여 엔지니어가 최소한의 수고로 자주 예측 가능하게 높은 영향을 미치는 변경을 할 수 있게끔 한다.
허승원 ( Heo Seung Won ),배수미 ( Bae Su Mi ),한찬희 ( Han Chan Hui ),최지향 ( Choe Ji Hyang ),김종국 ( Kim Jong Gug ),박은경 ( Park Eun Gyeong ),노덕영 ( No Deog Yeong ),이준모 ( Lee Jun Mo ),남궁성은 ( Nam Gung Seong Eun ),안웅식 대한산부인과학회 2004 Obstetrics & Gynecology Science Vol.47 No.4
Objective: A constituent of green tea, (-)-epigallocatechin-3-gallate (EGCG), has been known to possess anti-diabetes, anti-hypertension and anti-cancer properties. In this study, we investigated the anticancer effects of EGCG on human ovarian cancer cell