Category: AWS re:Invent

안녕하세요! 올해도 어김없이 전 세계 최대 클라우드 행사인 AWS re:Invent 2022 행사가  11월 28일(월) – 12월 2일(금)까지 미국 라스베가스 현지에서 열립니다. 작년에 이어 오프라인 행사를 다시 개최하게 되었고요. 올해도 온라인 참가자를 위한 프로그램을 일부 마련하였지만, 전 세계에서 수 만명이 참석하는 오프라인 중심으로 열립니다. 올해 리인벤트 행사는 별도의 백신 접종 및 검사 테스트, 거리 제한, 마스크 […]

인터넷은 선의의 지침과 답변을 제공하는 훌륭한 리소스입니다. 그러나 읽고 있는 내용이 실제로 따라야 하는 조언인지 판단하기 어려울 수 있습니다. 또한 일부 사용자는 질문에 대한 신뢰할 수 있고 검증된 최신 답변을 받기 위해 개방형 인터넷보다 신뢰할 수 있는 단일 온라인 커뮤니티를 사용하는 것을 선호합니다. 오늘은 AWS 고객, 파트너 및 직원 커뮤니티가 주도하는 AWS 프리 티어의 일부인 […]

AWS는 2019년 중반에, 규모 관계없이 강력한 이벤트 중심 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있는 Amazon EventBridge를 출시했습니다. 출시 이후 스키마 레지스트리, 이벤트 아카이빙 및 재생 기능, 리전 간 이벤트 버스 대상 지원, API 대상 등 모든 HTTP API로 이벤트를 전송할 수 있도록 지원하는 몇 가지 중요한 기능이 추가되었습니다. 매우 많은 대상 목록을 지원하며 이벤트의 패턴 매칭, […]

AWS Compute Optimizer는 기계 학습을 사용하여 사용률 지표 기록을 분석함으로써 비용을 절감하고 성능을 개선할 수 있도록 사용자 워크로드에 맞는 최적의 AWS 리소스를 추천합니다. 리소스를 과다 프로비저닝하면 불필요한 인프라 비용이 발생하고, 과소 프로비저닝하면 애플리케이션 성능이 저하될 수 있습니다. Compute Optimizer는 사용자의 활용 데이터에 기반하여 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 인스턴스, Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨 […]

Amazon FSx for Lustre의 두 가지 추가 기능을 발표합니다. 첫째, 삭제된 파일 및 객체를 포함하여 파일 시스템을 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 완전히 양방향으로 동기화할 수 있습니다. 둘째, 파일 시스템을 여러 S3 버킷 또는 접두사와 동기화하는 기능입니다. Lustre는 대부분의 대형 슈퍼컴퓨터의 워크로드를 지원하는 대규모 분산 병렬 파일 시스템입니다. 따라서 기상학, 생명 과학 및 엔지니어링 시뮬레이션과 […]

기존 애플리케이션을 (일반적으로 마이크로서비스 기반의) 분산 애플리케이션으로 리팩터링할 수 있는 AWS Migration Hub의 새로운 기능인 AWS Migration Hub Refactor Spaces의 미리보기를 발표합니다. 기존 애플리케이션을 리팩터링하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 예를 들면 코드를 더 모듈화하거나, 더 현대적인 프레임워크를 사용하거나, 다른 데이터 스토리지를 사용하기 위함입니다. 일반적으로 리팩터링의 목표는 시간이 지남에 따라 애플리케이션을 보다 쉽게 유지 관리하고 발전시키도록 […]

이제 Amazon SageMaker Studio 서비스에 세 가지 새로운 개선 사항을 제공하게 되어 매우 기쁩니다. 현재 SageMaker Studio의 사용자는 단일 AWS 계정 내에서 그리고 조직 전체의 공유 계정에서 실행되는 Amazon EMR 클러스터를 생성, 종료, 관리, 검색 및 연결할 수 있습니다. 이 모든 작업을 SageMaker Studio에서 직접 수행할 수 있습니다. 또한 SageMaker Studio Notebook 사용자는 SparkUI를 활용하여 […]

오늘, 기계 학습(ML) 인스턴스 전반에서 부하 테스트를 자동화하고 모델 성능을 최적화하는 새로운 Amazon SageMaker Studio 기능인 Amazon SageMaker Inference Recommender를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 더 나아가 이 기능은 개발부터 프로덕션에 이르기까지 기계 학습 모델을 얻는 데 걸리는 시간을 줄이고 운영과 관련된 비용을 최적화합니다. 지금까지 모델에 가장 적합한 기계 학습 인스턴스를 선택할 수 있는 수단을 MLOps […]

오늘, Amazon SageMaker 제품군의 최신 서비스를 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 이전보다 훨씬 쉽게 데이터 집합에 레이블을 지정할 수 있습니다. Ground Truth Plus는 전문 인력을 사용하여 고품질 훈련 데이터 집합을 빠르게 제공하고 비용을 최대 40% 절감하는 턴키 서비스입니다. 기계 학습 모델 생성의 과제 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 훈련하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 […]

오늘, 딥 러닝(DL) 모델 훈련을 최대 50% 가속화할 수 있는 새로운Amazon SageMaker 기능인 Amazon SageMaker Training Complier 를 발표하게 되어 기쁩니다. DL 모델의 복잡성이 커짐에 따라 최적화 및 훈련에 소요되는 시간도 늘어납니다. 예를 들어 널리 사용되는 자연어 처리(NLP) 모델 “RoBERTa“를 훈련하는 데 25,000시간의 GPU가 소요될 수 있습니다. 고객이 모델 훈련에 소요되는 시간을 줄이기 위해 적용할 […]