AWS 기술 블로그

기계 학습(Machine Learning) 활용이 일반화 되면서 IoT 디바이스에서도 기계학습을 활용하려는 요구가 증가하고 있습니다. 기계학습 알고리즘을 IoT 디바이스의 동작에 활용하기 위하여 기계학습 서버 API를 이용하면, 1) 디바이스는 항상 네트워크에 접속이 가능하여야 하고, 2) 디바이스의 숫자가 증가하면 서버의 처리 용량이 동일하게 증가되어야 하며, 3) 추론을 위한 API 호출 비용 부담으로 인해서, IoT 디바이스에서 기계학습을 활용할 때 제한 […]

이 글은 AWS Media Blog에 게시된 Deploying virtual linear OTT channels using AWS Media Services by Devendra Sharma and Carlos Salazar을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS Elemental MediaTailor 의 채널 어셈블리를 사용하여 채널과 함께 광고가 삽입된 프로그램 일정을 생성할 수 있습니다. 라이브 스트리밍 비디오와 주문형 비디오(VOD)를 일정에 따라서 연속적으로 제공할 수 있는 Virtual linear OTT […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Host code-server on Amazon SageMaker by Sofian Hamiti, Eric Peña, and Giuseppe Angelo Porcelli의 한국어 번역 및 편집본입니다. 머신 러닝 팀들은 프로젝트를 진행할 때 유연성은 통합개발환경(IDE)을 선택하는 중요한 요소입니다. IDE를 활용하면 생산성 있는 개발자 경험을 확보하고, 빠르게 혁신할 수 있게 해 줍니다. 때로는 하나의 프로젝트에서 여러 개의 IDE를 […]

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 분류(Classification)와 회귀(Regression)문제에 모두 적용할 수 있는 빠르고 효과적인 머신러닝 알고리즘입니다. 또한, 대표적­­인 AWS의 서버리스(Serverless) 서비스인 AWS Lambda는 운영에 대한 부담을 줄여주고 사용한 만큼만 지불(Pay As You Go)하면 되기 때문에 다양한 어플리케이션에서 유용하게 활용되고 있습니다. 특히, 2020년 12월부터 Lambda가 컨테이너 이미지를 지원함으로써, Lambda를 머신러닝(Machine Learning) 추론을 배포하는 용도로 사용할 수 있게 되었습니다. 이번 […]

결함 감지 자동화 시스템 개발 배경 현재 제조 업계 인공지능 기술은 23억 달러의 시장 가치를 가지고 있으며, 이 가치는 2027년에는 163억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다. 오늘날 인공지능 기술 중 제조업에서 많이 사용하는 머신 비전은 대부분 PC 기반이지만, 머신 비전을 온프레미스 서버 또는 기계와 소프트웨어 통합형으로 사용하는 데에는 아직 많은 불편함이 있습니다. 고객은 머신 비전을 채택하는 […]

MTS 현황 및 클라우드 도입의 필요성 실시간으로 장소의 제약 없이 주식 거래가 가능한 MTS 서비스를 이용하는 개인투자자가 지속적으로 증가하고 있습니다. 한국은행이 올해 발표한 2021년 금융정보화 추진 현황에 따르면 MTS 서비스 이용 고객 수는 전년 대비 약 2배 증가한 3034만명이고 MTS 서비스 이용건수는 전년대비 72% 증가한 일평균 1억 9999만건이며, 이중 조회 서비스는 1억 7561건으로 87.7%를 차지했습니다. […]

쿠버네티스로의 안전한 마이그레이션은 클러스터에 대한 의도하지 않은 설정 변경을 방지하는 것을 포함합니다. 의도하지 않은 설정 변경은 클러스터의 운영환경에 악영향을 끼치거나 심지어 클러스터 자체의 무결성을 위협할 수도 있습니다. 예를 들어, 적절하지 않은 보안 설정을 포함한 포드(Pod)는 의도하지 않은 클러스터 설정 변경의 대표적인 사례 중 하나입니다. 쿠버네티스에서는 이러한 포드에 대한 보안 설정을 통제하기 위해서 Pod Security Policy(PSP)라는 […]

산업에서 사용되는 고성능 장비뿐만 아니라 실생활에서 사용되는 디바이스들의 기능이나 공정이 복잡해질수록 더 다양한 입출력 모듈을 가지고 있습니다. 쿠키 반죽을 만드는 믹서를 예로 들자면, 센서를 이용하여 결과물에 영향을 미치는 모터의 속도나 반죽의 온도와 같은 시계열 데이터를 실시간으로 측정할 수 있고, 머신러닝을 접목하여 반죽에 이물질이 들어가지는 않는지, 색깔이 이상하지는 않은지 빠르게 이상 감지하거나, 실시간으로 비디오 스트리밍 데이터를 […]

2022년 11월 : 이 블로그는 Amazon Redshift 스트리밍 수집이 정식 출시됨에 따라 도입된 변경 사항을 반영하기 위해 업데이트 되었습니다. Amazon Redshift는 빠르고 확장이 쉽고 안전한 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스로, 표준 SQL을 사용하여 데이터를 간단하고 비용 효율적으로 분석할 수 있는 서비스입니다. Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 더 나은 가격 대비 성능을 제공하고 있고 이미 […]

데이터는 전략자산입니다. 적시에 데이터로부터 가치를 얻기 위해서는 비용을 낮게 유지하면서도 규모에 맞는 성능을 제공할 수 있도록 고성능 시스템이 필요합니다. Amazon Redshift는 가장 유명한 클라우드 데이터 웨어하우스로 수만 명의 고객이 매일 엑사바이트 규모의 데이터를 분석하는 데 사용합니다. 고객들은 Amazon Redshift 환경으로 더욱더 많은 데이터를 가져오기 때문에, 저희는 가격 대비 성능의 비율을 개선하기 위한 기능을 지속해서 추가하고 […]