AWS 기술 블로그

Category: AWS Lambda

롯데ON 사례로 본 개인화 추천 시스템 구축하기, 2부 : Amazon SageMaker를 활용한 MLOps 구성 및 추천 모델 실시간 서비스

롯데ON은 단순 상품판매 뿐만 아닌 상품에 대한 경험을 함께 제공할 수 있는 플랫폼을 목표로 서비스하고 있습니다. 패션, 뷰티, 럭셔리, 키즈 등 다양한 전문관을 운영하며 고객들이 선호하는 라이프 스타일 전반에 걸쳐 쇼핑에 관한 좋은 경험을 제공해 드릴 수 있도록 노력하고 있습니다. 롯데ON의 고객 쇼핑 경험을 높이기 위해, 추천플랫폼개발팀에서는 고객이 찾고 있는 상품이나 흥미를 느낄 만한 상품을 […]

롯데ON 사례로 본 개인화 추천 시스템 구축하기, 1부 : Dynamic A/B Testing 아키텍처 구축

롯데ON은 풍부한 오프라인 쇼핑 인프라, 온라인 쇼핑 노하우로 세상에 없던 새로운 쇼핑 경험을 제공하는 온라인 쇼핑 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 단순히 상품을 판매하는 플랫폼이 아닌 상품에 대한 경험을 제공할 수 있는 플랫폼을 목표로 고객이 원하고 만족하는 서비스를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 롯데ON은 메인페이지, 상품상세, 검색, 장바구니, 주문완료 페이지에 이르는 롯데ON 고객의 여정 전반에 걸쳐 다양한 형태의 […]

농심 켈로그의 Amazon Comprehend 감성분석을 활용한 SNS 대시보드 및 알림 구축 사례

농심 켈로그는? 호랑이 기운이 솟아나는 콘푸로스트로 잘 알려진 농심 켈로그는 세계 최대의 시리얼 기업인 켈로그와 식품회사인 농심의 합작으로 1981년 설립되었습니다. 국내에 안성공장을 보유하고 있으며 콘푸로스트, 첵스초코, 리얼 그래놀라, 아몬드 푸레이크 등 대표 제품이 있고 프링글스, 켈로그 바, 프로틴 그래놀라 등으로 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 농심 켈로그는 ‘Be the 1st choice of breakfast, snacks and people’ 이라는 비전을 기반으로 소비자의 니즈 충족과 건강한 라이프 스타일 확대를 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 배경 B2C 기업은 다양한 채널에서 발생하는 제품 리뷰와 포스팅을 모니터링하고 비즈니스에 활용하고자 하나, 이런 환경을 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 제한된 인력으로 다양한 채널에서 발생하는 리뷰 및 포스팅을 모두 확인하고 분석하는 데는 상당한 시간이 소요되며, 모니터링 채널이 증가할 경우 업무 부하가 […]

효율적인 AWS CloudTrail 검색을 위한 데이터 파이프라인 구성

AWS CloudTrail은 사용자, 역할 또는 AWS 서비스가 수행하는 작업을 이벤트로 기록하는 서비스입니다. 이벤트에는 AWS Management Console, AWS Command Line Interface 및 AWS SDK, API에서 수행되는 작업이 포함됩니다. 이벤트는 Amazon Simple Storage Service(S3)에 JSON 형식의 압축 파일로 기록됩니다. 이 파일을 직접 다운받아 조회하거나 전체 포맷을 변경하지 않고 검색하는것은 매우 어려운 일 입니다. 서버리스 데이터 통합 서비스인 […]

AI/ML을 기반으로 한 서버리스 라이브 스트리밍/VOD 서비스 시작하기

동영상 중심의 컨텐츠 소비 패턴이 계속해서 확대됨에 따라, 실시간 방송 스트리밍이나 OTT와 같은 미디어 서비스 구축에 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 하지만 온프레미스 기반의 미디어 서비스의 경우 이벤트나 컨텐츠에 따라 트래픽을 예측하기 어렵고, 그렇기 때문에 최대 시청자 혹은 컨텐츠 소비자의 트래픽에 맞춰 인프라를 운영해야 합니다. 이는 비용면에서도 비효율적이며, 예상한 것보다 많은 트래픽에 맞춰 확장하기도 어렵습니다. 이러한 […]

AWS Application Composer를 활용한 서버리스 서비스 구현 방법

서비스에서 신규 기능으로 빈번하게 등장하는 기능 중 하나는 알람 기능입니다. 예를 들어 쇼핑몰 업체는 고객에게 배송 안내 알람을 전달하고 공장 운영 환경에서는 장비 장애 알람을 보냅니다. 문제는 이런 알람 서비스를 위해서 별도의 인스턴스를 만들고 웹 서버를 유지하는 건 새로운 관리 포인트를 만드는 일이라는 점입니다. 또한 알람 서비스의 특성상 대규모 고객에게 알람을 보내야 하는 일도 발생할 […]

Amazon SageMaker를 활용한 기계 학습에서 EFS 안의 민감 정보를 삭제하기 위한 서버리스 솔루션

민감 정보를 활용하는 기계 학습 환경 기계 학습 훈련 과정에서 개인 식별 정보나 생체 인식 정보 등 민감한 정보를 다루는 경우가 있습니다. 무엇보다 안전하게 데이터를 활용해야 해서 보안을 중요하게 생각해야 합니다. 네트워크 접근 통제와 사용자 접근 관리, 암호화, 이상 감지 등 다양한 방법으로 안전한 기계 학습이 이루어지도록 해야 합니다. 또한 1년 이상 장기 미사용 사용자는 […]

Amazon EKS 워크로드의 지속적인 복원력 확인을 위한 카오스 엔지니어링 (Chaos Engineering)

카오스 엔지니어링은 실제 운영환경에서 발생하는 다양한 장애 상황을 견딜 수 있는 시스템을 구축하기 위해 시스템의 신뢰성을 실험하는 방법입니다. 대규모 분산 소프트웨어 시스템의 발전은 산업의 발전 방향을 바꾸고 있습니다. 엄청난 규모의 데이터를 기반으로 기계학습, 빅데이터 분석, 사물인터넷 등이 가능하게 되었습니다. 또한, 소프트웨어 엔지니링의 판도도 바꾸었습니다. 하나의 산업으로서, 우리는 개발의 유연성과 배포 속도를 높이는 모범 사례들을 빠르게 […]

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AWS 기반 재해 복구(DR) 아키텍처, 2부: 신속한 복구를 위한 백업 및 복원

이 글은 AWS Architecture Blog에 게시된 Disaster Recovery (DR) Architecture on AWS, Part II: Backup and Restore with Rapid Recovery by Seth Eliot 을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 이전  1부 게시글에서는 네 가지의 AWS 기반 재해 복구(DR) 전략에 대해서 알아 보았습니다. 재해 복구 전략은 비지니스에 영향을 주는 시스템의 장애 상황을 미리 준비하여 복구 할 수 있는 […]

AWS Solutions Constructs를 조합하여 CDK 작성하기

AWS CDK를 사용하면서 반복적인 패턴을 사용할 경우 AWS Solutions Constructs 사용하면 생산성과 편의성을 크게 높힐 수 있습니다. 특히 여러 패턴을 조합해서 사용한다면 각각의 패턴이 가지고 있는 모범사례와 구성을 다른 패턴과 합쳐 원하는 워크로드를 구성할 수 있습니다. 이 블로그에서는 AWS Solutions Constructs의 여러 Construct들을 조합하여 하나의 워크로드로 작성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 AWS Solutions Constructs란 무엇입니까? […]