AWS 기술 블로그

항공, 여행 업계는 최근까지 코로나 바이러스로 인해 많은 어려움을 겪었습니다. 하지만 최근에는 Endemic, Post 코로나 시대로 접어 들면서, 움추려 들었던 항공, 여행 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이렇게 증가하는 수요를 비용 효율적으로 수용하기 위한 방법 중의 하나로 기업들은 최근 무인 키오스크를 활용한 셀프 체크인 서비스에 관심을 많이 가지게 되었습니다. 당장 공항만 가더라도 많은 키오스크들이 설치 되어 […]

이 글은 AWS ML Blog의 New performance improvements in Amazon SageMaker model parallel library by Arjun Balasubramanian, Can Karakus, Fei Wu, Rahul Huilgol, Suhit Kodgule, and Zhaoqi Zhu의 한국어 번역 및 편집본입니다. 파운데이션(Foundation ) 모델은 대량의 데이터로 학습된 대규모 딥 러닝 모델을 말합니다. 이 모델들은 파인 튜닝(fine-tuned)을 추가로 진행하여, 다양한 다운스트림 (downstream) 작업을 수행하고 여러 […]

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 ‘Blue/Green or Canary Amazon EKS clusters migration for stateless ArgoCD workloads by Sebastien Allamand’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 개요 조직에서는 마이크로서비스와 같은 최신 애플리케이션 개발 방식을 사용하여 혁신, 성능, 보안 및 안정성을 향상시킵니다. 하지만 레거시 배포 시스템을 사용하는 상황에서는 각 배포에 대한 제어와 보안을 유지하면서 빠른 배포 속도를 함께 […]

사물인터넷 (IoT) 디바이스에서 이미지 분류를 하기 위해서는 효과적인 기계학습 모델이 필요합니다. 2020년 AWS re:Invent에서 소개된 AWS IoT Greengrass V2는 ResNet-50에 기초한 DLR 이미지 분류 모델 스토어를 Java 기반의 공개 컴포넌트(Public component)로 제공하고 있으므로, IoT 디바이스에서 이미지 분류를 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. DLR (Deep Learning Runtime) 이미지 분류 모델은 Built-in public component인 variant.DLR.ImageClassification.ModelStore로 제공되며, 이것을 IoT […]

이커머스 플랫폼 운영 시 할인 행사로 인해 특정 기간 대규모의 사용자 요청이 유입될 수 있습니다. 데이터베이스로 Amazon Aurora를 사용하는 경우 다수의 읽기 복제본 인스턴스로 확장하여 대규모 요청을 처리할 수 있습니다. 이때, 각 데이터베이스와 애플리케이션 간 커넥션의 효율적인 재사용을 위해 데이터베이스 커넥션 풀을 많이 활용하곤 합니다. 이런 노력이 애플리케이션의 블루/그린 배포 전략과 만나게 될 경우 예상치 […]

자체 데이터센터에서 직접 운영 중인 업무시스템을 클라우드로 이전하고 싶어 하는 고객분들이 점점 늘어나고 있습니다. 사용 연한이 다한 오래된 업무시스템의 하드웨어를 새것으로 교체할 때 비용을 줄이기 위해서, 비즈니스 환경 변화에 신속히 대응하기 위해서, 다른 회사들에 뒤처지지 않을까 하는 위기의식 등 여러 가지 이유로 클라우드 도입을 검토하고 있습니다. 이 글에서는 업무시스템을 클라우드로 이전할 때 우선적으로 고려해야 하는 […]

이 글은 AWS Architecture Blog에 게시된 Disaster Recovery (DR) Architecture on AWS, Part I: Strategies for Recovery in the Cloud을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 필자는 AWS Well-Architected 신뢰성 원칙의 수석 솔루션 설계자로서 고객이 AWS에서 복원력이 있는 워크로드를 구축하도록 돕고 있습니다. 고객이 직면할 수 있는 가장 큰 도전 중 하나인 재해 상황에 대비하는 데 도움이 됩니다. […]

기업 내 Machine Learning (ML) 모델들이 점차 늘어나면서 Machine Learning Operations (MLOps)에 대한 관심을 넘어, 많은 기업에서 실제 업무에 MLOps를 활용하고 있습니다. MLOps는 양질의 데이터를 확보하는 활동부터, 데이터 과학자를 위한 학습 환경을 제공하는 활동, 여러 모델들을 신뢰성 있게 학습하는 활동, 학습된 ML 모델을 실제 업무에 배포하는 활동 등에서 생산성 높이기 위해 자동화하고, 이를 통해 전체적인 […]

데이터 거버넌스는 효율적인 데이터 관리를 위해 필수적인 요소입니다. 대부분의 데이터 지향 조직에서 데이터레이크의 메타데이터(Metadata) 관리, 카탈로깅(Cataloging), 데이터 리니지(Data Lineage), 데이터 분류(Classification) 등을 통해 효과적으로 그들의 데이터를 검색하고 활용하기를 원하고 있습니다. 이번 게시글에서는 Apache Atlas를 Amazon EMR 위에 설치하여, AWS Glue에서 관리되고 있는 카탈로그와 메타데이터를 포함하여 Apache Atlas에서 통합적으로 관리하고, 데이터 리니지 생성을 통해 데이터 흐름을 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Choose the best data source for your Amazon SageMaker training job by Gili Nachum and Alexander Arzhanov을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon SageMaker는 머신러닝 모델의 빌드, 훈련, 배포를 쉽게 만들어주는 관리형 서비스입니다. 데이터과학자들은 SageMaker 훈련작업을 통해 컴퓨팅 리소스 관리에 대한 고민을 할 필요 없이 사용한 시간 만큼만 비용을 […]