Category: AWS re:Invent

인터넷과 함께 세계는 더욱 작아졌습니다. 눈 깜짝할 사이에 문화와 국가의 경계 사이에서 막대한 정보가 저장 및 전송되기 때문에 서로 학습하고 성장할 수 있는 능력을 얻게 되었습니다. 지식과 데이터 공유라는 강력한 수단을 모두 활용하려면 우선 정보 공유와 소통을 가로막을 수 있는 언어 장벽을 허물어야 합니다. 다국어를 학습하는 것 외에 이러한 장벽을 허물 수 있는 방법 중 […]

개발자에게 평생 학습은 매우 중요합니다. 기술 변화는 빠르게 일어나고 있으며, 그러한 변화에 뒤쳐지지 않으려면 학습은 필수적입니다.과거 오랜 기간 동안 인공 지능은 학문적인 주제였지만, 지금은 실질적인 적용과 실제 배포가 중요한 시대가 되었습니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝을 비롯하여 기계 학습의 실제 적용 사례를 고려했을 때, 기술적인 성숙 단계에 들어섰으며, 이제 실제 경험을 쌓고 기술을 연마하기 시작할 때라고 […]

작년 이맘때 쯤 re:Invent 2016에서 Amazon Rekognition 서비스를 발표했습니다. 당시 공개된 Amazon Rekognition Image는 딥 러닝을 사용하여 확장 가능한 이미지 인식 및 분석을 제공하는 클라우드 서비스입니다. Amazon Rekognition Image를 통해 객체 및 장면 감지, 실시간 얼굴 인식, 유명 인사 인식, 이미지 조정은 물론 텍스트 인식을 구축하고 애플리케이션과 시스템에 통합할 수 있습니다. Amazon Rekognition 이미지 서비스는 딥 러닝 […]

2014년 여름에 T2 인스턴스에 대해 처음으로 소개하고, 대부분 IT 업무에서 지속적인 컴퓨팅 파워가 크게 요구되지 않고 가끔 더 많은 컴퓨팅이 필요할 때 사용할 수 있는 이제 버스팅 모델을 선보였습니다. T2 인스턴스는 현재 인기가 매우 높아져서 마이크로 서비스, 지연 시간이 짧은 대화형 애플리케이션, 가상 데스크톱, 빌드 및 스테이징 환경, 프로토타입 등을 호스팅하는 데 사용되고 있습니다. 신규 […]

AWS에서 Kubernetes를 실행하는 AWS 고객이 매우 많으며, Cloud Native Computing Foundation 조사에 따르면 Kubernetes 워크로드의 63%가 AWS에서 실행하고 있습니다. AWS가 Kubernetes를 실행하기 좋은 지점이기는 하지만, 고객이 Kubernetes 클러스터를 관리하기 위해서는 적잖은 수동 구성 및 관리가 필요합니다. Kubernetes 마스터 및 클러스터를 설치하여 운영해야 하며, 클러스터에서 가용성을 높이려면 서로 다른 가용 영역(AZ)에서 Kubernetes 마스터를 3개 이상 실행해야 […]

컨테이너는 개발자가 애플리케이션을 개발, 패키징 및 배포하는 데 있어 강력한 도구입니다. AWS에서는 고객들이 매주 수십만 개의 활성 ECS 클러스터와 수억 개의 신규 컨테이너를 운영합니다. 2016년 이후로 고객 성장세는 400% 이상에 이릅니다. Amazon ECS와 Kubernetes 같은 컨테이너 오케스트레이션 솔루션이 있어 컨테이너 워크로드의 배포, 관리 및 확장을 손쉽게 하여 민첩성을 개선합니다. 하지만, 이러한 컨테이너 관리 솔루션이 있음에도 […]

Amazon S3(Simple Storage Service)는 다양한 기업들이 사용하는 수백만 애플리케이션을 위한 대용량 데이터를 저장하며, 대부분 고객은 안전하고 지속성이 우수하며 경제적인 백업 아카이브 스토리지를 위해 Amazon Glacier를 사용하고 있습니다. S3를 사용하면 원하는 만큼 많은 객체를 저장할 수 있으며, 개별 객체의 크기는 5테라바이트까지 가능합니다. 객체 스토리지의 데이터는 일반적으로 하나의 완전한 개체로 액세스되었습니다. 즉, 5기가바이트 객체를 한 개 요청하면 […]

Amazon Aurora는 MySQL 호환 또는 PostgreSQL 호환 버전으로 제공되는 Aurora는 완전 관리형 서비스로서, 최대 64TB 크기의 데이터베이스 스토리지까지 자동으로 확장되는 고성능 데이베이스 서비스입니다. Aurora 데이터베이스 인스턴스를 생성할 때 원하는 인스턴스 크기를 선택할 수 있을 뿐만 아니라, 읽기 복제본을 사용하여 읽기 처리량을 늘리는 옵션도 있습니다. 처리 요건이나 쿼리 속도가 변경되면 인스턴스 크기를 수정하거나 필요에 따라 읽기 […]

다양한 산업 분야의 AWS 고객이 Amazon DynamoDB를 이용해 미션 크리티컬 데이터를 저장합니다. 금융 서비스, 상거래, AdTech, IoT 및 게임 애플리케이션 등은 수백 테라바이트 용량의 데이터 및 수조 개의 항목으로 구성된 개별 테이블로 초당 수백만 건의 요청을 처리하고 DynamoDB를 사용해 몇 밀리초 이내에 결과를 반환합니다. 지금부터 여러분이 좋아할 만한 강력한 새 기능 두 가지를 소개하겠습니다. 글로벌 […]

최근 애플리케이션 데이터 구조와 알고리즘 중에서 특히 그래프(Graph)는 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 최근 다양한 기업들은 소셜 미디어나 데이터 추천 등 복잡한 관계 데이터를 지속적으로 생성하고 수집합니다. 그러나, 개발자들은 복잡한 관계 기반 데이터를 기존 데이터베이스에서 모델링하게 되는데, 이로 인해 관계를 추가할 때마다 비용이 많이 들고 성능을 점점 저하시키는 극도로 복잡한 쿼리가 발생합니다. AWS는 갈수록 복잡해지는 최신 […]