SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  94
Télécharger pour lire hors ligne
© 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
윤석찬
@channyun
AWS 테크에반젤리스트
개발자를 위한
AWS 신규 서비스 총정리
2016년 12월 re:Invent 특집 온라인 세미나
강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
Day 1 - 컴퓨팅 서비스
A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud
P2M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4
General Purpose
GPU
General Purpose
Dense storage Large memory
Graphics intensiveMemory intensive High I/O
Compute intensiveBurstable
A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud
M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4
General Purpose
GPU
General Purpose
Dense storage Large memory
Memory intensive High I/O
Compute intensiveBurstable
P2
Graphics intensive
T2.nano
0.5GiB
1 vCPU
The T2 Family: Low-Cost Instances With Burstable
Performance
T2.micro
1 GiB
1 vCPU
T2.small
2 GiB
1 vCPU
T2.medium
4 GiB
2 vCPU
T2.large
8 GiB
2 vCPU
Expanding The T2 Family With Larger Instance Types
T2.large
8 GiB
2 vCPU
T2.xlarge
16 GiB
2 vCPU
T2.2xlarge
32 GiB
2 vCPU
2X memory 4X memory
T2.medium
4 GiB
2 vCPU
T2.small
2 GiB
1 vCPU
T2.micro
1 GiB
1 vCPU
T2.nano
0.5GiB
1 vCPU
R3
244 GiB
memory
DDR3
32 vCPUs
L3 cache
R3: Memory-Intensive
Applications on EC2
High performance databases
Distributed memory caches
In-memory analytics
Genome assembly & analysis
R4: Next Generation
Memory-Optimized
Instances
488 GiB
memory
DDR4
64 vCPUs
L3 cache
R4
2X vCPUs
R3
244 GiB
memory
DDR3
32 vCPUs
L3 cache 1.8X size
2X fast
2X memory
High performance databases
Distributed memory caches
In-memory analytics
Genome analysis
I2
365k IOPS
244 GiB
memory
32 vCPUs
6.4 TB
SSD
I2: Running I/O-
Intensive
Applications on EC2
NoSQL databases
(Cassandra and MongoDB)
Scale out transactional databases
Data warehousing
Hadoop
Cluster file systems
I2
365k IOPS
32 vCPUs
I3: Next Generation
I/O-Intensive Instances 3.3 million
IOPS
488 GiB
memory
64 vCPUs
15.2 TB
NVMe SSD
I3
2X vCPUs
2X memory
2.3X storage
9X IOPS
Coming Soon
NoSQL databases
(Cassandra and MongoDB)
Scale out transactional databases
Data warehousing
Hadoop
Cluster file systems
244 GiB
memory
6.4 TB
SSD
C4
36 vCPUs
“Haswell”
60 GiB
memory
4 Gbps
to EBS
C4: Compute-Optimized
Instances
Web servers
Batch processing
Distributed analytics
High performance science
& engineering
Ad serving
C4
36 vCPUs
“Haswell”
60 GiB
Memory
C5: Next G ener at ion
Com put e- O pt im ized
I nst ances wit h
I nt el “ Skylake”
AVX 512 2X performance
Coming Soon
4 Gbps
to EBS
72 vCPUs
“Skylake”
144 GiB
memory
C5
12 Gbps
to EBS
2.4X memory
3X throughput
2X vCPUs
A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud
P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5
General Purpose
GPU
General Purpose
Dense storage Large memory
Graphics intensiveMemory intensive High I/O
Compute intensiveBurstable
W h a t A b o u t
H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n ?
F 1 I n s t a n c e s
New Instance Family With Customizable
Field Programmable Gate Arrays
Run Your Custom Logic On EC2
Preview Available
B r i n g i n g H a r d w a r e
A c c e l e r a t i o n To A l l
F1 Instances
F 1 I n s t a n c e
W i t h y o u r c u s t o m
l o g i c r u n n i n g o n a n
F P G A
D e v e l o p , s i m u l a t e ,
d e b u g
& c o m p i l e y o u r
c o d e
P a c k a g e a s
F P G A
I m a g e s
B r i n g i n g H a r d w a r e
A c c e l e r a t i o n To A l l
F1 Instances
FPGA Images Available In AWS Marketplace
F 1 I n s t a n c e
W i t h y o u r c u s t o m
l o g i c r u n n i n g o n a n
F P G A
D e v e l o p , s i m u l a t e ,
d e b u g
& c o m p i l e y o u r
c o d e
P a c k a g e a s
F P G A
I m a g e s
We Love Ourselves Some Compute
General Purpose
GPU
General Purpose
Dense storage Large memoryBurstable
Memory intensive High I/O
Compute intensive
Simple VPS FPGAs
P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5Lightsail F1
Graphics intensive
Elastic GPUs On EC2
P o s t g r e S Q L F o r A u r o r a
Aurora is now fully compatible with both PostgreSQL
and MySQL
Preview Available Today
Fully PostgreSQL
Compatible
Several times better
performance than typical
PostgreSQL database
Scalable,
Durable and Secure
Migrate From
RDS For PostgreSQL
Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
Several times better
performance than typical
PostgreSQL database
Scalable,
Durable and Secure
Migrate From
RDS For PostgreSQL
Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
Fully PostgreSQL
Compatible
1/10th The Cost Of
Commercial Grade
Databases
W h a t D o P e o p l e W a n t M o s t I n T h e N e x t V e r s i o n O f
S n o w b a l l ?
More storage
capacity
To not have to keep
two copies of data
Send some data to
cloud and keep some on
device
Compute for
analysis
A W S S n o w b a l l E d g e
A New Hybrid Device With On-Board Storage & Compute
Generally Available
AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport,
With On-board Compute
E-ink shipping label
Rugged enclosure
Color control
touchscreen
Rack
mountable
Integrated cable housing
100TB
capacity
On-device encryption
Clustering
capabilities
100 TB
storage
S3
endpoint
Greengrass
inside
Lambda on
m4.4xl equivalent
Automatic sharing
across devices
AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport,
With On-board Compute
W h a t A b o u t F o r E x a b y t e s ?
W e ’ r e G o i n g To N e e d A B i g g e r B o x …
AW S S n o w m o b i l e
Generally Available
I n t r o d u c i n g
AWS Snowmobile: 100PB Container
45-foot long
rugged container
& truck
Connect to your
datacenter with
fiber cable
Fill ‘er Up! Transports Data
To AWS
AWS Snowmobile:
Exabyte-Scale Data Transport
With 10Gbps, dedicated
connection
~26 years
AWS Snowmobile:
Exabyte-Scale Data Transport
With 10Gbps, dedicated
connection
~6 months
With AWS
Snowmobile(s)
~26 years
강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
Day 2 - 개발 운영 지원 서비스
A W S O p s W o r k s F o r C h e f
A u t o m a t e
F u l l y m a n a g e d C h e f s e r v e r
N E W
P r e p a r e
G e n e r a l l y A v a i l a b l
A m a z o n E C 2 S y s t e m s
M a n a g e r
C o l l e c t i o n o f A W S t o o l s f o r p a c k a g e
i n s t a l l a t i o n , p a t c h i n g , r e s o u r c e
c o n f i g u r a t i o n , a n d t a s k a u t o m a t i o n
N E W
P r e p a r e
G e n e r a l l y A v a i l a b l e
A W S C o d e B u i l d
N E W
O p e r a t e
G e n e r a l l y A v a i l a b l e
B u i l d s e r v i c e f o r c o m p i l i n g
s o u r c e c o d e a n d r u n n i n g u n i t
t e s t s
S o u r c e
A W S
C o d e C o m m i t
B u i l d
A W S
C o d e B u i l d
S t a g i n g
P r e - p r o d u c t i o n
P r o d u c t i o n
A W S
C o d e D e p l o y
A W S C o d e P i p e l i n e
O p e r a t e
N E W
MonitorProvisionDeployTestBuildCode
CodeCommit
CodePipeline
CodeDeploy
Cloud
Formation
Cloud
Watch
OpsWorks
Elastic Beanstalk
CodeBuild
A W S D e v O p s L i f e C y c l e
O p e r a t e
A W S P e r s o n a l H e a l t h
D a s h b o a r d
N E W
R e s p o n d
P e r s o n a l i z e d v i e w o f A W S
s e r v i c e h e a l t h
G e n e r a l l y A v a i l a b l e
N E W
Ta r g e t i n g
Ta r g e t e d p u s h n o t i f i c a t i o n s
f o r m o b i l e a p p s
A m a z o n
P i n p o i n t
G e n e r a l l y A v a i l a b l e
I n t e g r a t e d w i t h :
F u l l y m a n a g e d d a t a c a t a l o g a n d
E T L s e r v i c e
S 3 , R D S , R e d s h i f t &
a n y J D B C - c o m p l i a n t
d a t a s t o r e
A W S G l u e
N E W
Build Your
Data
Catalog
Generate
And Edit
Transforma
tions
Schedule And
Run Your Jobs
A W S B a t c h
F u l l y m a n a g e d b a t c h p r o c e s s i n g
s e r v i c e
N E W
P r e v i e w A v a i l a b l e
E C 2
C o n t a i n e r
c l u s t e r - s t a t e -
s e r v i c e
C o n t a i n e r
d a e m o n -
s c h e d u l e r
N E W
blox.github.io
개발자가 관심 있을 만한
주요 신규 서비스 소개 & Demo
Amazon Athena - 서버리스 대화식 질의 서비스
§ Amazon Athena는 표준
SQL을 사용해 Amazon
S3에 저장된 데이터를
간편하게 분석할 수 있는
대화식 쿼리 서비스
§ 서버 없이 S3에 저장한
파일의 스키마 정의 후
바로 질의 가능
§ 질의를 위해 스캔한 TB당
5달러 비용
ü 표준 (ANSI) SQL 지원
ü ETL 필요 없음
ü 빠른 성능 및 자동 확장
ü 데이터 전처리나 인프라 운영
필요 없음
EC2 Elastic GPUs (미리보기)
• Elastic GPU를 통해 기존 EC2에
그래픽 가속 기능 추가
• M4, C4, X1 인스턴스에 추가 가능
• Full GPU 인스턴스 보다 비용 효과적
• OpenGL-호환 그래픽 애플리케이션에
최적화 (3D 모델링 등)
• AWS Graphics Certification
Program를 통한 그래픽 소프트웨어
업체 지원
1GiB
G P U M e m o r y
2 GiB
4 GiB
8 GiB
기존 EC2
인스턴스
Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅
• 간편하고 이해하기 쉬운 AWS 서버 호스팅
• 확장성 및 고가용성을 그대로 활용하면서 손쉽게 서버 운영
Launch
VM
Attach SSD
Storage
Assign
Static IP
Configure
DNS
Create
Security Groups
Create Instance
GO!
Created By Amazon Lightsail
Manage
IAM
$5
Per month
Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅
• 기존 AWS 서비스 연결 가능 및 API 및 CLI을 통한 제어 가능
• 사용한 만큼 종량 과금제 그대로 적용 (데이터 사용료 추가 가능)
• 1개월 프리티어 제공
AWS Lambda@Edge
• 기능 소개
§ CloudFront Edge 로케이션에서 람다
함수 실행 가능
§ Lambda@Edge는 HTTP 헤더를 분석하여
호출에 대한 간단한 응답 (라우팅 혹은
리다이렉션)을 처리할 수 있는 기능
§ 현재 Node.JS만 제공
• 주요 사용 사례
§ HTTP 헤더 검사, 접근 제어
§ 모바일 디바이스 탐지
§ A/B 테스트
§ 크롤러 또는 봇 신속 처리
§ 장애 시 사용자 친화적인 URL 리다이렉트
AWS Step Functions
• 시각적 워크플로를 사용해 분산 앱 및
마이크로서비스 구성 요소 조정 및 실행
§ 자동으로 각 단계를 트리거 및 추적하고
오류가 발생할 경우 재시도하므로
애플리케이션이 의도대로 정상적으로 실행
§ 앱을 단계별로 배열 및 시각화할 수 있는
그래픽 콘솔 제공
§ 각 단계의 상태를 기록하여, 잘못된 경우
빠르게 문제를 진단하고 디버깅 가능
• 상태 변경이 일어나는 경우만 과금
AWS Step Functions - 사용 사례
메소드 호출 함수 순차 실행 DB 저장 실행 대기열
Tim Bray의 세션 강추!
https://www.youtube.com/watch?v=75MRve4nv8s
AWS Step Functions - 1. 애플리케이션 단계 정의
순차 단계 분기 단계(경로 선택) 병렬 단계
AWS Step Functions - 2. 단계별 실행 상태 파악
AWS Step Functions - 3. 확장 및 앱 안정성 파악
Amazon Greengrass
스마트 홈 농업 현장 공장 지역
Embed Lambda Compute (& Other AWS Services) in Connected Devices
AWS 서버리스 프로그래밍 모델을 그대로 활용하여 원격지 컴퓨팅에서 활용
임베디드 기기 및 원격 대용량 데이터 처리에 용이
IoT 기기
제조
Greengrass
런타임 설치
= +
로컬 컴퓨팅 로컬 데이터 캐싱기기간 보안 통신 로컬 메시징
AWS Greengrass: 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱
IoT 기기
제조
Greengrass
런타임 설치
로컬 Lambda
함수 지원
AWS 콘솔에서
관리 가능
클라우드 프로그래밍
모델 활용
로컬 통신 및
데이터 통합
=
=
Lambda Everywhere!
AWS X-Ray - 분산 애플리케이션 추적 서비스
• 마이크로서비스 시작과 끝에 대한 디버깅 및 추적
• 서비스에 대한 시각적 토폴로지 제공
• 개별 요청에 대한 로그 추적
• 성능 이슈 및 오류 발생 원인에 대한 확인 및 문제 해결
호출에 대한 전체 과정 파악
사용자 요청이 애플리케이션을
통과하는 전체 과정을 추적
애플리케이션 성능 개선
지연 시간이 늘어나는 위치를
빠르게 확인한 후 성능이
저하되는 특정 서비스 및 경로에
대한 문제 해결 가능
애플리케이션 문제 식별
트레이스 데이터 태깅 및
필터링을 통해 어느 위치에서
무엇이 성능 문제를 유발하는지
정확히 파악
AWS X-Ray - 서비스 맵 기능
AWS X-Ray - 데이터 태깅 및 추적 기능
AWS X-Ray - 에이전트 설치 및 추적
1. Amazon EC2
2. Amazon ECS (Docker)
3. AWS Node.JS (SDK)
AWS Shield - Managed DDoS Protection
• 항시 네트워크 감시를 통한 감지
• Layer 3 혹은 4의 일상적 공격 패턴
감지 및 대응
• 모든 사용자에게 무료로 제공
표준 기능 고급 기능
• 대량 특수 공격에 대한 탐지 및 차단
• ELB, CloudFront, Route53 지원
• Layer 3 혹은 4의 특수 공격 대응
• AWS WAF 기능 포함
• 준 실시간 CloudWatch 알림 및 사후
분석 가능
• 24/7 전담 DDoS 대응팀 지원
• ELB, CF, Route53의 DDoS 공격에
대한 빌링 차단
• 월 3,000$ + 데이터 비용 (연간 계약)
Amazon AI 서비스
Amazon Rekognition
딥러닝 기반 이미지
인식 및 분석 서비스
Amazon Polly
딥러닝 기반
음성 합성 서비스
Amazon Lex
딥러닝 기반 자동 음성
인식 및 자연어 처리
대용량 이미지를 통한 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식, 검색 서비스
객체 및 장면
인지
얼굴 감정
인식
얼굴 유사성
비교
얼굴 인식
Amazon Rekognition
f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8
&
v1
02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d
&
v2
Face ID & vector<float>Face
4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690
&
v3transformed
stored
{
f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8,
02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d,
4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690
}
IndexFace Collection
Amazon Rekognition API
Amazon Rekognition - Deep Learning Process
Training
Amazon Rekognition - Deep Learning Process
Conv 1 Conv 2 Conv n
…
…
Feature Maps
Fully
Connected
Layer
Amazon Rekognition 서비스 요금
1. 정식 출시: US East (N. Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland)
2. 가격 모델: 사용한 만큼 (12개월까지 월 5,000장까지는 프리티어 제공)
이미지 분석 티어 1,000장당 가격
월 백만장까지 $1.00
월 9백만장까지 $0.80
다음 9백만장까지 $0.80
다음 9천만장까지 $0.60
1억장 이상 $0.40
Amazon Polly
• 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성
§ 다양한 음성 및 언어 지원 (24개 언어 47개 목소리)
§ 빠른 실시간 합성 속도로 라이브 서비스 가능 (Amazon Lex 지원)
§ SSML을 통한 시맨틱 음성 기능 지원
§ 개발자가 합성된 파일, 무제한 저장 및 재생 배포 가능
§ 글자당 과금 및 저렴한 비용 (허클베리핀의 모험 영어본 2.5달러 수준)
• 맥락에 따른 자동 음성 합성
Amazon Polly
“The temperature
in WA is 75°F”
“The temperature
in Washington is 75
degrees Fahrenheit”
"We live for the music",
live from the Madison
Square Garden.
"We live(리브) for the
music", live(라이브) from
the Madison Square
Garden.
Polly를 이용한 음성으로 읽어주기 서버리스 앱
RSS Feed Amazon Polly
Amazon
CloudWatch
Amazon S3AWS Lambda
1. Trigger
2. Check
3. Content
4. Text 5.Audio
6.Audio
https://github.com/awslabs/amazon-polly-sample
Amazon Lex (Preview!)
• 음성 및 텍스트를 사용해 대화형 인터페이스 서비스
§ Lex 콘솔을 통해 빠르고 쉽게 채팅 봇 개발 가능
§ 알렉사 음성 인식과 자연어 처리 등 딥러닝 기술 활용
§ 완전 관리 클라우드 서비스 및 종량 요금 체계
• 진료 예약 Amazon Lex 봇 개발 사례
Facebook
MessengerMobile
Book Hotel
“Book a Hotel in
NYC”
Hotel Booking
New York City
Natural Language
Understanding
Intent/Slot
Model
UtterancesHotel Booking
City New York City
CheckIn Nov 30th
CheckOut Dec 2nd
“Your hotel is booked for
Nov 30th”
Polly
Confirmation: “Your hotel
is booked for Nov 30th”
“Can I go ahead
with the booking?
a
in NYC
Automatic Speech
Recognition
Amazon Lex를 이용한 호텔 예약 시나리오
Amazon Lex
Automatic Speech
Recognition (ASR)
Natural Language
Understanding (NLU)
Same technology that
powersAlexa
Cognito CloudTrail CloudWatch
AWS Services
Action
AWS
Lambda
Authentication &
Visibility
Speech
API
Language
API
Fulfillment
End-
Users
Develope
rs
Console
SDK
Intents, Slots,
Prompts,
Utterances
Input:
Speech
or Text
Multi-Platform Clients:
Mobile, IoT, Web,
Chat
API
Output:
Speech (via Polly
TTS) or Text
Amazon Lex 기술 구조
AWS 클라우드로 AI 서비스를 정복하세요!
P2 Amazon
Machine Learning
Deep Learning
AMI and template
Investment in
MXNet
Amazon Rekognition Amazon Polly Amazon Lex
인공 지능 기술에 대한 진입장벽이 낮아집니다!
강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
516
0
250
500
750
1000
1250
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Pace Of Innovation: New Capabilities Daily
Launches
24
~1000
48 61 82
159
280
722
Most Robust,
Fully-Featured
Technology
Infrastructure
Platform
HYBRID ARCHITECTURE
Data Backups
Integrated App
Deployments
Direct
Connect
Identity
Federation
Integrated Resource
Management
Integrated
Networking
VMware
Integration
MARKETPLACE
Business
Apps
Databases
DevOps
Tools
NetworkingSecurity Storage
Business
Intelligence
INFRASTRUCTURE
Availability
Zones
Points of
Presence
Regions
CORE SERVICES
Compute
VMs, Auto-scaling, Load Balancing,
Containers, Cloud functions
Storage
Object, Blocks, File,
Archivals, Import/Export
Databases
Relational, NoSQL,
Caching, Migration
CDN Networking
VPC, DX, DNS
Access Control
Identity
Management
Key Management
& Storage
Monitoring
& Logs
SECURITY & COMPLIANCE
Resource &
Usage Auditing
Configuration
Compliance
Web application
firewall
Assessment and
reporting
TECHNICAL & BUSINESS SUPPORT
Support
Professional
Services
Account
Management
Partner
Ecosystem
Solutions
Architects
Training &
Certification
Security &
Billing Reports
Optimization
Guidance
ENTERPRISE APPS
Backup
Corporate
Email
Sharing &
Collaboration
Virtual
Desktops
IoT
Rules
Engine
Registry
Device
Shadows
Device
Gateway
Device
SDKs
DEVELOPMENT & OPERATIONSMOBILE SERVICESAPP SERVICESANALYTICS
Data
Warehousing
Hadoop/
Spark
Streaming Data
Collection
Machine
Learning
Elastic
Search
Push
Notifications
Identity
Sync
Resource
Templates
One-click App
Deployment
Triggers
Containers
DevOps Resource
Management
Application Lifecycle
Management
API
Gateway
Transcoding
Queuing &
Notifications
Email
Workflow
Search
Streaming Data
Analysis
Business
Intelligence
Mobile
Analytics
Single Integrated
Console
Mobile App
Testing
Data
Pipelines
Petabyte-Scale
Data Migration
Database
Migration
Schema
Conversion
Application
Migration
MIGRATION
S U P E R
P O W E R S
W i t h AW S , I t C a n F e e l L i k e Yo u H a v e B e e n G i v e n
질문을 남겨주세요!
세미나 설문조사
발표 자료/녹화 영상
http://bit.ly/awskr-webinar

Contenu connexe

Tendances

AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media Day
AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media DayAWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media Day
AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media DayAmazon Web Services Korea
 
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)Amazon Web Services Korea
 
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법 2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법 Amazon Web Services Korea
 
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3Keeyong Han
 
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)Amazon Web Services Korea
 
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬)
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬) Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬)
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬) Amazon Web Services Korea
 
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기Amazon Web Services Korea
 
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea
 
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
Amazon S3 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon S3 고급 활용 기법  - AWS Summit Seoul 2017Amazon S3 고급 활용 기법  - AWS Summit Seoul 2017
Amazon S3 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...Amazon Web Services Korea
 
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)Amazon Web Services Korea
 
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석Amazon Web Services Korea
 
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)Amazon Web Services Korea
 
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) - AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) -  AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) -  AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) - AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)Amazon Web Services Korea
 
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)AWSKRUG - AWS한국사용자모임
 
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 Gaming
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 GamingCloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 Gaming
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 GamingAmazon Web Services Korea
 

Tendances (20)

AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media Day
AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media DayAWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media Day
AWS를 이용한 렌더링 아키텍처 및 사용 사례 :: 박철수 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Media Day
 
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2018- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 (김상필 솔루션즈 아키텍트)
 
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법 2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법
2017 AWS DB Day | 개발자가 알아야 할 Amazon DynamoDB 활용법
 
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3
AWS의 하둡 관련 서비스 - EMR/S3
 
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017
AWS를 통한 빅데이터 기반 비지니스 인텔리전스 구축- AWS Summit Seoul 2017
 
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017
아마존 닷컴의 클라우드 활용 사례 - AWS Summit Seoul 2017
 
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)
AWS CLOUD 2017 - AWS 클라우드 비용 최적화 전략 (오길재 테크니컬 어카운트 매니저 & 이범석 테크니컬 어카운트 매니저)
 
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬)
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬) Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬)
Amazon Echo 기반 IoT 서비스 개발을 위한 Alexa Skills Kit 및 AWS Lambda 활용 (윤석찬)
 
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기
2017 AWS DB Day | Amazon Aurora 자세히 살펴보기
 
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
 
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon EMR 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
 
Amazon S3 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
Amazon S3 고급 활용 기법  - AWS Summit Seoul 2017Amazon S3 고급 활용 기법  - AWS Summit Seoul 2017
Amazon S3 고급 활용 기법 - AWS Summit Seoul 2017
 
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...
AWS 신규 데이터 분석 서비스 - QuickSight, Kinesis Firehose 등 (양승도) :: re:Invent re:Cap ...
 
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드 네이티브 서비스를 통한 실질적 비용 절감 사례 - AWS Summit Seoul 2017
 
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)
20140528 AWS Meister BlackBelt - Amazon Kinesis (Korean)
 
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석
AWS Summit Seoul 2015 - 게임 서비스 혁신을 위한 데이터 분석
 
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)
AWS 6월 웨비나 | AWS에서 MS SQL 서버 운영하기 (김민성 솔루션즈아키텍트)
 
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) - AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) -  AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) -  AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)
찾아가는 AWS 세미나(구로,가산,판교) - AWS에서 작은 서비스 구현하기 (김필중 솔루션즈 아키텍트)
 
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)
추천서비스고군분투기 On Aws - 박진우 (레코벨)
 
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 Gaming
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 GamingCloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 Gaming
CloudWatch 성능 모니터링과 신속한 대응을 위한 노하우 - 박선용 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 Gaming
 

En vedette

AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)Amazon Web Services Korea
 
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)Amazon Web Services Korea
 
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017Amazon Web Services Korea
 
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)Amazon Web Services Korea
 
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)Amazon Web Services Korea
 

En vedette (8)

AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(1) – 파이선(Python) 개발자를 위한 AWS 활용 방법 (윤석찬)
 
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(2) – 서버리스(Serverless) 마이크로서비스를 위한 일곱 가지 모범 사례 (윤석찬)
 
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017
일본 시골 개발자의 AWS 활용기 - AWS Summit Seoul 2017
 
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017
광고 데이터 분석 제약을 없애기 위한 클라우드 기술 사례 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ADStars 2017
 
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017
클라우드 마이그레이션을 통한 비지니스 성공 사례- AWS Summit Seoul 2017
 
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)
AWS re:Invent 특집(3) – Amazon 인공 지능(AI) 서비스 및 AWS 딥러닝 프레임웍 활용 (윤석찬)
 
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)
AWS CLOUD 2017 - 인공 지능과 클라우드와의 만남: Amazon의 신규 AI 서비스 (김무현 솔루션즈 아키텍트)
 
AWS re:Invent 2017 참가자 가이드
AWS re:Invent 2017 참가자 가이드 AWS re:Invent 2017 참가자 가이드
AWS re:Invent 2017 참가자 가이드
 

Similaire à AWS re:Invent 특집(4) – 개발자를 위한 신규 서비스 총정리(윤석찬)

AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트)
AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트) AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트)
AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트) AWSKRUG - AWS한국사용자모임
 
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)Amazon Web Services Korea
 
KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...
 KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -... KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...
KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...Amazon Web Services Korea
 
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWSMatthew (정재화)
 
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWSGruter
 
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준NAVER D2
 
Social game and windows azure platform (final)
Social game and windows azure platform (final)Social game and windows azure platform (final)
Social game and windows azure platform (final)정현 남
 
SOSCON 2017 - Backend.AI
SOSCON 2017 - Backend.AISOSCON 2017 - Backend.AI
SOSCON 2017 - Backend.AIJoongi Kim
 
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축Ji-Woong Choi
 
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기Yeonhee Kim
 
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...Amazon Web Services Korea
 
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축Juhong Park
 
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3Amazon Web Services Korea
 
Bigdata with Google Cloud
Bigdata with Google CloudBigdata with Google Cloud
Bigdata with Google Cloud정출 김
 
1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live세준 김
 
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발Jeongkyu Shin
 
Spark machine learning & deep learning
Spark machine learning & deep learningSpark machine learning & deep learning
Spark machine learning & deep learninghoondong kim
 
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기YoungSu Son
 

Similaire à AWS re:Invent 특집(4) – 개발자를 위한 신규 서비스 총정리(윤석찬) (20)

AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트)
AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트) AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트)
AWS re:Invent 신규 서비스 총정리 (윤석찬, AWS테크에반젤리스트)
 
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)
Partner ConneXions - AWS 파트너를 위한 re:Invent 신규 서비스 소개 (윤석찬 테크에반젤리스트)
 
KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...
 KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -... KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...
KOR201 - A brief overview of new launches for Korean customers, Channy Yun -...
 
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS
스타트업 사례로 본 로그 데이터 분석 : Tajo on AWS
 
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS
스타트업사례로 본 로그 데이터분석 : Tajo on AWS
 
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준
[246] foursquare데이터라이프사이클 설현준
 
Social game and windows azure platform (final)
Social game and windows azure platform (final)Social game and windows azure platform (final)
Social game and windows azure platform (final)
 
SOSCON 2017 - Backend.AI
SOSCON 2017 - Backend.AISOSCON 2017 - Backend.AI
SOSCON 2017 - Backend.AI
 
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축
[오픈소스컨설팅]쿠버네티스를 활용한 개발환경 구축
 
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기
주니어 개발자의 서버 로그 관리 개선기
 
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...
AWS CLOUD 2018- 관리형 Kubernetes 지원과 새로운 컨테이너 서비스 Amazon Fargate 소개 (정영준 솔루션즈 아...
 
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축
[NDC 2018] Spark, Flintrock, Airflow 로 구현하는 탄력적이고 유연한 데이터 분산처리 자동화 인프라 구축
 
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3
 
Bigdata with Google Cloud
Bigdata with Google CloudBigdata with Google Cloud
Bigdata with Google Cloud
 
1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live
 
Spark Summit 2019
Spark Summit 2019Spark Summit 2019
Spark Summit 2019
 
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발
 
Spark machine learning & deep learning
Spark machine learning & deep learningSpark machine learning & deep learning
Spark machine learning & deep learning
 
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018
알아두면 쓸데있는 잡학사전- AWS Tips편::허준, 김병수::AWS Summit Seoul 2018
 
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
 

Plus de Amazon Web Services Korea

AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2Amazon Web Services Korea
 
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1Amazon Web Services Korea
 
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
 
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...Amazon Web Services Korea
 
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
 
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
 
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
 
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
 
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
 
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
 
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
 
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
 
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
 
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...Amazon Web Services Korea
 
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...Amazon Web Services Korea
 
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services Korea
 
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
 
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
 
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...Amazon Web Services Korea
 
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...Amazon Web Services Korea
 

Plus de Amazon Web Services Korea (20)

AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 2
 
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1
AWS Modern Infra with Storage Roadshow 2023 - Day 1
 
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...
 
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...
 
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...
 
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...
 
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...
 
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...
 
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...
 
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...
 
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...
 
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...
 
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...
 
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...
 
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...
 
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...
 
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...
 
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...
 
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...
 
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
 

Dernier

A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Wonjun Hwang
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Kim Daeun
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Wonjun Hwang
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionKim Daeun
 

Dernier (6)

A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
 

AWS re:Invent 특집(4) – 개발자를 위한 신규 서비스 총정리(윤석찬)

  • 1. © 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 윤석찬 @channyun AWS 테크에반젤리스트 개발자를 위한 AWS 신규 서비스 총정리 2016년 12월 re:Invent 특집 온라인 세미나
  • 2. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
  • 3. Day 1 - 컴퓨팅 서비스
  • 4. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud P2M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Graphics intensiveMemory intensive High I/O Compute intensiveBurstable
  • 5. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Memory intensive High I/O Compute intensiveBurstable P2 Graphics intensive
  • 6. T2.nano 0.5GiB 1 vCPU The T2 Family: Low-Cost Instances With Burstable Performance T2.micro 1 GiB 1 vCPU T2.small 2 GiB 1 vCPU T2.medium 4 GiB 2 vCPU T2.large 8 GiB 2 vCPU
  • 7. Expanding The T2 Family With Larger Instance Types T2.large 8 GiB 2 vCPU T2.xlarge 16 GiB 2 vCPU T2.2xlarge 32 GiB 2 vCPU 2X memory 4X memory T2.medium 4 GiB 2 vCPU T2.small 2 GiB 1 vCPU T2.micro 1 GiB 1 vCPU T2.nano 0.5GiB 1 vCPU
  • 8. R3 244 GiB memory DDR3 32 vCPUs L3 cache R3: Memory-Intensive Applications on EC2 High performance databases Distributed memory caches In-memory analytics Genome assembly & analysis
  • 9. R4: Next Generation Memory-Optimized Instances 488 GiB memory DDR4 64 vCPUs L3 cache R4 2X vCPUs R3 244 GiB memory DDR3 32 vCPUs L3 cache 1.8X size 2X fast 2X memory High performance databases Distributed memory caches In-memory analytics Genome analysis
  • 10. I2 365k IOPS 244 GiB memory 32 vCPUs 6.4 TB SSD I2: Running I/O- Intensive Applications on EC2 NoSQL databases (Cassandra and MongoDB) Scale out transactional databases Data warehousing Hadoop Cluster file systems
  • 11. I2 365k IOPS 32 vCPUs I3: Next Generation I/O-Intensive Instances 3.3 million IOPS 488 GiB memory 64 vCPUs 15.2 TB NVMe SSD I3 2X vCPUs 2X memory 2.3X storage 9X IOPS Coming Soon NoSQL databases (Cassandra and MongoDB) Scale out transactional databases Data warehousing Hadoop Cluster file systems 244 GiB memory 6.4 TB SSD
  • 12. C4 36 vCPUs “Haswell” 60 GiB memory 4 Gbps to EBS C4: Compute-Optimized Instances Web servers Batch processing Distributed analytics High performance science & engineering Ad serving
  • 13. C4 36 vCPUs “Haswell” 60 GiB Memory C5: Next G ener at ion Com put e- O pt im ized I nst ances wit h I nt el “ Skylake” AVX 512 2X performance Coming Soon 4 Gbps to EBS 72 vCPUs “Skylake” 144 GiB memory C5 12 Gbps to EBS 2.4X memory 3X throughput 2X vCPUs
  • 14. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Graphics intensiveMemory intensive High I/O Compute intensiveBurstable
  • 15. W h a t A b o u t H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n ?
  • 16. F 1 I n s t a n c e s New Instance Family With Customizable Field Programmable Gate Arrays Run Your Custom Logic On EC2 Preview Available
  • 17. B r i n g i n g H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n To A l l F1 Instances F 1 I n s t a n c e W i t h y o u r c u s t o m l o g i c r u n n i n g o n a n F P G A D e v e l o p , s i m u l a t e , d e b u g & c o m p i l e y o u r c o d e P a c k a g e a s F P G A I m a g e s
  • 18. B r i n g i n g H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n To A l l F1 Instances FPGA Images Available In AWS Marketplace F 1 I n s t a n c e W i t h y o u r c u s t o m l o g i c r u n n i n g o n a n F P G A D e v e l o p , s i m u l a t e , d e b u g & c o m p i l e y o u r c o d e P a c k a g e a s F P G A I m a g e s
  • 19. We Love Ourselves Some Compute General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memoryBurstable Memory intensive High I/O Compute intensive Simple VPS FPGAs P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5Lightsail F1 Graphics intensive Elastic GPUs On EC2
  • 20. P o s t g r e S Q L F o r A u r o r a Aurora is now fully compatible with both PostgreSQL and MySQL Preview Available Today
  • 21. Fully PostgreSQL Compatible Several times better performance than typical PostgreSQL database Scalable, Durable and Secure Migrate From RDS For PostgreSQL Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
  • 22. Several times better performance than typical PostgreSQL database Scalable, Durable and Secure Migrate From RDS For PostgreSQL Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition Fully PostgreSQL Compatible 1/10th The Cost Of Commercial Grade Databases
  • 23. W h a t D o P e o p l e W a n t M o s t I n T h e N e x t V e r s i o n O f S n o w b a l l ? More storage capacity To not have to keep two copies of data Send some data to cloud and keep some on device Compute for analysis
  • 24. A W S S n o w b a l l E d g e A New Hybrid Device With On-Board Storage & Compute Generally Available
  • 25. AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport, With On-board Compute E-ink shipping label Rugged enclosure Color control touchscreen Rack mountable Integrated cable housing 100TB capacity On-device encryption
  • 26. Clustering capabilities 100 TB storage S3 endpoint Greengrass inside Lambda on m4.4xl equivalent Automatic sharing across devices AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport, With On-board Compute
  • 27. W h a t A b o u t F o r E x a b y t e s ?
  • 28. W e ’ r e G o i n g To N e e d A B i g g e r B o x …
  • 29.
  • 30. AW S S n o w m o b i l e Generally Available I n t r o d u c i n g
  • 31. AWS Snowmobile: 100PB Container 45-foot long rugged container & truck Connect to your datacenter with fiber cable Fill ‘er Up! Transports Data To AWS
  • 32. AWS Snowmobile: Exabyte-Scale Data Transport With 10Gbps, dedicated connection ~26 years
  • 33. AWS Snowmobile: Exabyte-Scale Data Transport With 10Gbps, dedicated connection ~6 months With AWS Snowmobile(s) ~26 years
  • 34. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
  • 35. Day 2 - 개발 운영 지원 서비스
  • 36. A W S O p s W o r k s F o r C h e f A u t o m a t e F u l l y m a n a g e d C h e f s e r v e r N E W P r e p a r e G e n e r a l l y A v a i l a b l
  • 37. A m a z o n E C 2 S y s t e m s M a n a g e r C o l l e c t i o n o f A W S t o o l s f o r p a c k a g e i n s t a l l a t i o n , p a t c h i n g , r e s o u r c e c o n f i g u r a t i o n , a n d t a s k a u t o m a t i o n N E W P r e p a r e G e n e r a l l y A v a i l a b l e
  • 38. A W S C o d e B u i l d N E W O p e r a t e G e n e r a l l y A v a i l a b l e B u i l d s e r v i c e f o r c o m p i l i n g s o u r c e c o d e a n d r u n n i n g u n i t t e s t s
  • 39. S o u r c e A W S C o d e C o m m i t B u i l d A W S C o d e B u i l d S t a g i n g P r e - p r o d u c t i o n P r o d u c t i o n A W S C o d e D e p l o y A W S C o d e P i p e l i n e O p e r a t e N E W
  • 41. A W S P e r s o n a l H e a l t h D a s h b o a r d N E W R e s p o n d P e r s o n a l i z e d v i e w o f A W S s e r v i c e h e a l t h G e n e r a l l y A v a i l a b l e
  • 42. N E W Ta r g e t i n g Ta r g e t e d p u s h n o t i f i c a t i o n s f o r m o b i l e a p p s A m a z o n P i n p o i n t G e n e r a l l y A v a i l a b l e
  • 43. I n t e g r a t e d w i t h : F u l l y m a n a g e d d a t a c a t a l o g a n d E T L s e r v i c e S 3 , R D S , R e d s h i f t & a n y J D B C - c o m p l i a n t d a t a s t o r e A W S G l u e N E W
  • 47. A W S B a t c h F u l l y m a n a g e d b a t c h p r o c e s s i n g s e r v i c e N E W P r e v i e w A v a i l a b l e
  • 48.
  • 49. E C 2 C o n t a i n e r c l u s t e r - s t a t e - s e r v i c e C o n t a i n e r d a e m o n - s c h e d u l e r N E W blox.github.io
  • 50. 개발자가 관심 있을 만한 주요 신규 서비스 소개 & Demo
  • 51. Amazon Athena - 서버리스 대화식 질의 서비스 § Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스 § 서버 없이 S3에 저장한 파일의 스키마 정의 후 바로 질의 가능 § 질의를 위해 스캔한 TB당 5달러 비용 ü 표준 (ANSI) SQL 지원 ü ETL 필요 없음 ü 빠른 성능 및 자동 확장 ü 데이터 전처리나 인프라 운영 필요 없음
  • 52.
  • 53. EC2 Elastic GPUs (미리보기) • Elastic GPU를 통해 기존 EC2에 그래픽 가속 기능 추가 • M4, C4, X1 인스턴스에 추가 가능 • Full GPU 인스턴스 보다 비용 효과적 • OpenGL-호환 그래픽 애플리케이션에 최적화 (3D 모델링 등) • AWS Graphics Certification Program를 통한 그래픽 소프트웨어 업체 지원 1GiB G P U M e m o r y 2 GiB 4 GiB 8 GiB 기존 EC2 인스턴스
  • 54. Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅 • 간편하고 이해하기 쉬운 AWS 서버 호스팅 • 확장성 및 고가용성을 그대로 활용하면서 손쉽게 서버 운영 Launch VM Attach SSD Storage Assign Static IP Configure DNS Create Security Groups Create Instance GO! Created By Amazon Lightsail Manage IAM $5 Per month
  • 55. Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅 • 기존 AWS 서비스 연결 가능 및 API 및 CLI을 통한 제어 가능 • 사용한 만큼 종량 과금제 그대로 적용 (데이터 사용료 추가 가능) • 1개월 프리티어 제공
  • 56.
  • 57. AWS Lambda@Edge • 기능 소개 § CloudFront Edge 로케이션에서 람다 함수 실행 가능 § Lambda@Edge는 HTTP 헤더를 분석하여 호출에 대한 간단한 응답 (라우팅 혹은 리다이렉션)을 처리할 수 있는 기능 § 현재 Node.JS만 제공 • 주요 사용 사례 § HTTP 헤더 검사, 접근 제어 § 모바일 디바이스 탐지 § A/B 테스트 § 크롤러 또는 봇 신속 처리 § 장애 시 사용자 친화적인 URL 리다이렉트
  • 58. AWS Step Functions • 시각적 워크플로를 사용해 분산 앱 및 마이크로서비스 구성 요소 조정 및 실행 § 자동으로 각 단계를 트리거 및 추적하고 오류가 발생할 경우 재시도하므로 애플리케이션이 의도대로 정상적으로 실행 § 앱을 단계별로 배열 및 시각화할 수 있는 그래픽 콘솔 제공 § 각 단계의 상태를 기록하여, 잘못된 경우 빠르게 문제를 진단하고 디버깅 가능 • 상태 변경이 일어나는 경우만 과금
  • 59. AWS Step Functions - 사용 사례 메소드 호출 함수 순차 실행 DB 저장 실행 대기열 Tim Bray의 세션 강추! https://www.youtube.com/watch?v=75MRve4nv8s
  • 60. AWS Step Functions - 1. 애플리케이션 단계 정의 순차 단계 분기 단계(경로 선택) 병렬 단계
  • 61. AWS Step Functions - 2. 단계별 실행 상태 파악
  • 62. AWS Step Functions - 3. 확장 및 앱 안정성 파악
  • 63.
  • 64. Amazon Greengrass 스마트 홈 농업 현장 공장 지역 Embed Lambda Compute (& Other AWS Services) in Connected Devices AWS 서버리스 프로그래밍 모델을 그대로 활용하여 원격지 컴퓨팅에서 활용 임베디드 기기 및 원격 대용량 데이터 처리에 용이 IoT 기기 제조 Greengrass 런타임 설치 = +
  • 65. 로컬 컴퓨팅 로컬 데이터 캐싱기기간 보안 통신 로컬 메시징 AWS Greengrass: 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱 IoT 기기 제조 Greengrass 런타임 설치 로컬 Lambda 함수 지원 AWS 콘솔에서 관리 가능 클라우드 프로그래밍 모델 활용 로컬 통신 및 데이터 통합 = = Lambda Everywhere!
  • 66. AWS X-Ray - 분산 애플리케이션 추적 서비스 • 마이크로서비스 시작과 끝에 대한 디버깅 및 추적 • 서비스에 대한 시각적 토폴로지 제공 • 개별 요청에 대한 로그 추적 • 성능 이슈 및 오류 발생 원인에 대한 확인 및 문제 해결 호출에 대한 전체 과정 파악 사용자 요청이 애플리케이션을 통과하는 전체 과정을 추적 애플리케이션 성능 개선 지연 시간이 늘어나는 위치를 빠르게 확인한 후 성능이 저하되는 특정 서비스 및 경로에 대한 문제 해결 가능 애플리케이션 문제 식별 트레이스 데이터 태깅 및 필터링을 통해 어느 위치에서 무엇이 성능 문제를 유발하는지 정확히 파악
  • 67. AWS X-Ray - 서비스 맵 기능
  • 68. AWS X-Ray - 데이터 태깅 및 추적 기능
  • 69. AWS X-Ray - 에이전트 설치 및 추적 1. Amazon EC2 2. Amazon ECS (Docker) 3. AWS Node.JS (SDK)
  • 70.
  • 71. AWS Shield - Managed DDoS Protection • 항시 네트워크 감시를 통한 감지 • Layer 3 혹은 4의 일상적 공격 패턴 감지 및 대응 • 모든 사용자에게 무료로 제공 표준 기능 고급 기능 • 대량 특수 공격에 대한 탐지 및 차단 • ELB, CloudFront, Route53 지원 • Layer 3 혹은 4의 특수 공격 대응 • AWS WAF 기능 포함 • 준 실시간 CloudWatch 알림 및 사후 분석 가능 • 24/7 전담 DDoS 대응팀 지원 • ELB, CF, Route53의 DDoS 공격에 대한 빌링 차단 • 월 3,000$ + 데이터 비용 (연간 계약)
  • 72.
  • 73. Amazon AI 서비스 Amazon Rekognition 딥러닝 기반 이미지 인식 및 분석 서비스 Amazon Polly 딥러닝 기반 음성 합성 서비스 Amazon Lex 딥러닝 기반 자동 음성 인식 및 자연어 처리
  • 74. 대용량 이미지를 통한 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식, 검색 서비스 객체 및 장면 인지 얼굴 감정 인식 얼굴 유사성 비교 얼굴 인식 Amazon Rekognition
  • 75. f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8 & v1 02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d & v2 Face ID & vector<float>Face 4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690 & v3transformed stored { f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8, 02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d, 4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690 } IndexFace Collection Amazon Rekognition API
  • 76. Amazon Rekognition - Deep Learning Process Training
  • 77. Amazon Rekognition - Deep Learning Process Conv 1 Conv 2 Conv n … … Feature Maps Fully Connected Layer
  • 78. Amazon Rekognition 서비스 요금 1. 정식 출시: US East (N. Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland) 2. 가격 모델: 사용한 만큼 (12개월까지 월 5,000장까지는 프리티어 제공) 이미지 분석 티어 1,000장당 가격 월 백만장까지 $1.00 월 9백만장까지 $0.80 다음 9백만장까지 $0.80 다음 9천만장까지 $0.60 1억장 이상 $0.40
  • 79.
  • 80.
  • 81. Amazon Polly • 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성 § 다양한 음성 및 언어 지원 (24개 언어 47개 목소리) § 빠른 실시간 합성 속도로 라이브 서비스 가능 (Amazon Lex 지원) § SSML을 통한 시맨틱 음성 기능 지원 § 개발자가 합성된 파일, 무제한 저장 및 재생 배포 가능 § 글자당 과금 및 저렴한 비용 (허클베리핀의 모험 영어본 2.5달러 수준) • 맥락에 따른 자동 음성 합성 Amazon Polly “The temperature in WA is 75°F” “The temperature in Washington is 75 degrees Fahrenheit” "We live for the music", live from the Madison Square Garden. "We live(리브) for the music", live(라이브) from the Madison Square Garden.
  • 82.
  • 83. Polly를 이용한 음성으로 읽어주기 서버리스 앱 RSS Feed Amazon Polly Amazon CloudWatch Amazon S3AWS Lambda 1. Trigger 2. Check 3. Content 4. Text 5.Audio 6.Audio https://github.com/awslabs/amazon-polly-sample
  • 84. Amazon Lex (Preview!) • 음성 및 텍스트를 사용해 대화형 인터페이스 서비스 § Lex 콘솔을 통해 빠르고 쉽게 채팅 봇 개발 가능 § 알렉사 음성 인식과 자연어 처리 등 딥러닝 기술 활용 § 완전 관리 클라우드 서비스 및 종량 요금 체계 • 진료 예약 Amazon Lex 봇 개발 사례 Facebook MessengerMobile
  • 85.
  • 86. Book Hotel “Book a Hotel in NYC” Hotel Booking New York City Natural Language Understanding Intent/Slot Model UtterancesHotel Booking City New York City CheckIn Nov 30th CheckOut Dec 2nd “Your hotel is booked for Nov 30th” Polly Confirmation: “Your hotel is booked for Nov 30th” “Can I go ahead with the booking? a in NYC Automatic Speech Recognition Amazon Lex를 이용한 호텔 예약 시나리오
  • 87. Amazon Lex Automatic Speech Recognition (ASR) Natural Language Understanding (NLU) Same technology that powersAlexa Cognito CloudTrail CloudWatch AWS Services Action AWS Lambda Authentication & Visibility Speech API Language API Fulfillment End- Users Develope rs Console SDK Intents, Slots, Prompts, Utterances Input: Speech or Text Multi-Platform Clients: Mobile, IoT, Web, Chat API Output: Speech (via Polly TTS) or Text Amazon Lex 기술 구조
  • 88.
  • 89. AWS 클라우드로 AI 서비스를 정복하세요! P2 Amazon Machine Learning Deep Learning AMI and template Investment in MXNet Amazon Rekognition Amazon Polly Amazon Lex 인공 지능 기술에 대한 진입장벽이 낮아집니다!
  • 90. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
  • 91. 516 0 250 500 750 1000 1250 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Pace Of Innovation: New Capabilities Daily Launches 24 ~1000 48 61 82 159 280 722
  • 92. Most Robust, Fully-Featured Technology Infrastructure Platform HYBRID ARCHITECTURE Data Backups Integrated App Deployments Direct Connect Identity Federation Integrated Resource Management Integrated Networking VMware Integration MARKETPLACE Business Apps Databases DevOps Tools NetworkingSecurity Storage Business Intelligence INFRASTRUCTURE Availability Zones Points of Presence Regions CORE SERVICES Compute VMs, Auto-scaling, Load Balancing, Containers, Cloud functions Storage Object, Blocks, File, Archivals, Import/Export Databases Relational, NoSQL, Caching, Migration CDN Networking VPC, DX, DNS Access Control Identity Management Key Management & Storage Monitoring & Logs SECURITY & COMPLIANCE Resource & Usage Auditing Configuration Compliance Web application firewall Assessment and reporting TECHNICAL & BUSINESS SUPPORT Support Professional Services Account Management Partner Ecosystem Solutions Architects Training & Certification Security & Billing Reports Optimization Guidance ENTERPRISE APPS Backup Corporate Email Sharing & Collaboration Virtual Desktops IoT Rules Engine Registry Device Shadows Device Gateway Device SDKs DEVELOPMENT & OPERATIONSMOBILE SERVICESAPP SERVICESANALYTICS Data Warehousing Hadoop/ Spark Streaming Data Collection Machine Learning Elastic Search Push Notifications Identity Sync Resource Templates One-click App Deployment Triggers Containers DevOps Resource Management Application Lifecycle Management API Gateway Transcoding Queuing & Notifications Email Workflow Search Streaming Data Analysis Business Intelligence Mobile Analytics Single Integrated Console Mobile App Testing Data Pipelines Petabyte-Scale Data Migration Database Migration Schema Conversion Application Migration MIGRATION
  • 93. S U P E R P O W E R S W i t h AW S , I t C a n F e e l L i k e Yo u H a v e B e e n G i v e n
  • 94. 질문을 남겨주세요! 세미나 설문조사 발표 자료/녹화 영상 http://bit.ly/awskr-webinar