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고객 혁신 지원

  • F1-Insights-logo-power-by-AWS

    Formula One Group에서 Amazon SageMaker를 사용하여 레이스를 최적화

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    변혁 시작

    Formula One Group은 인프라 대부분을 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 이전하고 Amazon SageMaker를 비롯한 AWS 기계 학습 서비스에서 이를 표준화하고 있습니다.

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    기계 학습으로 레이스 최적화

    Formula 1 데이터 과학자들은 지난 65년간 차량에서 수집된 레이스 기록 데이터를 사용하여 레이스를 예측하고 팀이 레이스 도중 의사 결정을 최적화하는 데 도움이 되는 딥 러닝 모델을 교육하고 있습니다. 이 모델은 팀이 차량을 피트로 불려야 할 시점을 예측하고, 타이어 교체를 위한 최적의 타이밍을 결정하고, 드라이버의 상태를 평가할 수 있습니다.

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    트랙 정보를 팬에게 공유

    Formula 1은 AWS 데이터 스트리밍, 분석 및 미디어 서비스를 사용하여 5억 명이 넘는 팬에게 운전자 의사 결정과 차량 성능에 대한 통찰력을 제공합니다.

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    미래를 위한 구축

    Formula 1이 AWS의 확장 가능한 환경에서 고성능 컴퓨팅 워크로드를 실행하므로 용량에 대한 걱정 없이 Formula 1 레이싱 경험, 차량 디자인 등을 혁신할 수 있습니다.

  • GE-Logo

    GE Healthcare, AWS에서 기계 학습을 사용하여 심각한 상태를 보다 빨리 감지

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    GE_PoweringInnovation_Step_02

    기계 학습을 통한 향상된 관리

    GE Healthcare는 AWS와 Amazon SageMaker를 사용하여 데이터를 수집하고, 데이터를 준수하여 저장하며, 팀 전체의 큐레이션 작업을 조정하고, 기계 학습 알고리즘을 구축합니다.

    GE_PoweringInnovation_Step_03

    더 빠르고 향상된 모델

    GE Healthcare는 기계 학습 모델 교육 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 모델을 보다 신속하게 배포하고 환자 관리를 지속적으로 개선할 수 있었습니다.

  • iRobot_logo_green_logotype

    AWS를 사용하여 스마트홈 로봇이라는 약속을 이행하는 iRobot

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    PI-iRobot-Mobile_Step-1

    iRobot Roomba 900으로 청소 완료

    Roomba 900 시리즈는 집 청소 임무를 완료하고 충전을 위해 충전대로 복귀합니다.

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    데이터 처리

    iRobot은 집의 지도를 처리하고, 청소한 바닥 전체 면적과 청소 임무의 상태 코드를 계산하며, 메타데이터를 AWS IoT에 게시합니다.

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    데이터 스트림 사용 가능

    iRobot은 AWS IoT 규칙을 사용하여 메시지를 Amazon Kinesis Streams에 추가합니다. iRobot은 Kinesis를 통해 청소 임무 데이터를 처리할 수 있습니다. Kinesis를 사용하면 여러 팀이 데이터 스트림을 수신할 수 있습니다.

    PI-iRobot-Mobile_Step-4

    데이터 스토리지 및 분석

    AWS Lambda는 청소 임무 메타데이터를 수신하고 형식을 Amazon DynamoDB로 파싱합니다. Amazon Kinesis는 임무 데이터를 배치 처리한 후 Amazon S3에 저장합니다. Amazon S3는 모든 메시지 데이터가 압축되고 저장되는 iRobot의 분석용 데이터 레이크로 사용됩니다. 데이터가 Amazon S3에 저장되면 iRobot이 AWS 분석 도구 세트를 사용합니다. Amazon Athena를 사용하면 iRobot이 컴퓨팅 리소스를 상시 실행하지 않고도 데이터의 패턴을 탐색하고 발견할 수 있습니다.

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    데이터 상관관계

    청소 임무는 Amazon DynamoDB에 저장되고 특정 로봇 및 소비자에게 연결됩니다. 

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    고객 알림

    소비자는 Roomba 900 시리즈가 청소 임무를 성공적으로 완료했음을 알려주는 알림을 받습니다. 

  • PI-Epic_Logo_Final
    전 세계를 대상으로 하는 게임인 Fortnite를 지원하기 위해 AWS를 사용하는 Epic Games
    Epic Games가 어떻게 AWS를 사용하여 전 세계에서 2억 명이 넘는 플레이어에게 Fortnite를 제공하는지 알아보십시오.
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    PI-Epic-Mobile_Step-1

    클라우드에 기반 구축

    Epic Games는 2012년부터 AWS를 사용해 왔으며 현재는 모든 시스템을 AWS C클라우드로 이전하여 전 세계 게임 서버 플릿, 백엔드 플랫폼 시스템, 데이터베이스, 웹 사이트, 분석 파이프라인 및 처리 시스템을 AWS에서 실행하고 있습니다.

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    하룻밤의 기적

    Epic Games는 2017년에 크로스플랫폼 멀티플레이어 게임인 Fortnite를 출시했으며 하룻밤 만에 돌풍을 일으켰습니다. 첫해에 Fortnite의 사용자 기반은 전 세계적으로 2억 명의 플레이어로 100배 이상 성장했습니다.

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    규모의 경계를 넘어

    AWS는 Fortnite의 성공에 필수적인 요소입니다. Epic Games는 AWS를 사용하여 용량 걱정 없이 수억 명의 초대된 사용자가 참여하는 게임 내 이벤트를 호스팅하고, 분당 1억 2천 5백만 건의 이벤트를 분석 파이프라인으로 수집하고, 한 달에 5PB 이상씩 증가하는 데이터 웨어하우스를 처리합니다.

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    최고의 게임 경험 제공

    Epic Games는 AWS를 사용하여 끊임없이 플레이어의 경험을 개선하고 새롭고 흥미진진한 게임 및 게임 요소를 제공합니다. 이 회사는 기계 학습 및 컨테이너 서비스를 포함해 앞으로 AWS 서비스 사용을 확대할 계획입니다.

  • Matson-logo

    AWS에서 글로벌 운송 및 물류 비즈니스를 운영하는 Matson

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    PI-Matson-Mobile_Step-1

    실시간 컨테이너 추적

    Matson은 글로벌 컨테이너 추적을 위해 대표 모바일 애플리케이션을 구축했습니다. 고객은 이를 사용해 선적 화물을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 애플리케이션의 다른 유용한 기능으로는 대화식 선박 일정 검색, 위치 기반 항구 지도 조회, 라이브 출입문 카메라 피드를 들 수 있습니다.

    PI-Matson-Mobile_Step-2

    모바일 디바이스 액세스

    모든 모바일 디바이스는 Amazon API Gateway를 통해 AWS에 액세스합니다. 이는 Matson의 기존 가상 사설 클라우드 내 리소스에 액세스할 수 있는 고가용성 엣지 로케이션의 엔드포인트를 제공합니다.

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    서버리스 컴퓨팅

    AWS Lambda 함수는 마이크로 서비스 패턴을 사용해 설계되었으며 선적 추적이나 선박 일정과 같이 바다를 기반으로 한 특정 비즈니스 맥락에서 모델링되었습니다. 

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    데이터베이스 구성 및 스토리지

    Amazon DynamoDB는 구성뿐만 아니라 사용자 피드백 구성과 모바일 디바이스에서 전송된 사용자 피드백 알림도 관리합니다. DynamoDB 스트림은 Matson의 고객 서비스 팀에 실시간 알림을 제공합니다.  

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    데이터 모니터링 및 알림

    Matson의 고객은 정확한 최신 컨테이너 추적 및 선박 상태 정보를 활용합니다. 시스템 이벤트의 모니터링 및 알림 기능은 Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda 및 CloudWatch Logs를 사용해 구현할 수 있습니다.  

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    엔드 투 엔드 서버리스 애플리케이션

    Matson은 이제 유지 관리할 인프라 없이 선적을 추적할 수 있는 엔드 투 엔드 서버리스 애플리케이션을 고객에게 제공할 수 있습니다.

  • BPP_ylw_logo

    중요 비즈니스 앱을 위한 효율성을 향상하고 비용 민첩성 및 속도를 개선하는 BP

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    중요 비즈니스 앱 관리

    BP의 IT 조직은 공급망, 조달, 재무 등을 위해 전 세계에서 수천 명의 직원이 사용하는 SAP 애플리케이션을 관리합니다. 

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    속도와 비용 민첩성 향상

    속도와 비용 민첩성을 향상하기 위해 BP에서는 Amazon EC2를 사용하여 핵심 비즈니스 앱을 클라우드로 이전했습니다. 또한, 팀에서는 규모를 확장하고 실시간 분석을 지원하기 위해 EC2 X1 인스턴스를 구축했습니다.

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    성능 향상

    팀에서는 이제 몇 주 또는 몇 달이 아니라 몇 시간 안에 온디맨드로 시스템을 가동할 수 있습니다. BP는 속도가 40% 향상된 Lubricants ERP 시스템을 비롯하여 전반적으로 성능이 향상되고 있습니다. 

    PI-BP-Mobile_Step-4

    데이터 보안

    클라우드 마이그레이션의 일환으로 BP는 AWS Config, AWS Identity and Access Management(IAM), Amazon CloudWatchAWS Trusted Advisor를 사용하여 보안 표준을 재설정했습니다. 이러한 새로운 표준은 BP가 IT 조직 운영을 위한 안전한 프레임워크를 개발하는 데 도움이 되었습니다.

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미국 동부
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미국 서부
캘리포니아 북부(3), 오레곤(4)

아시아 태평양
뭄바이(3), 서울(3), 싱가포르(3), 시드니(3), 도쿄(4), 오사카 로컬(1), 홍콩 SAR(3)

캐나다
중부(2)

중국 본토
베이징(2), 닝샤(3)

유럽
프랑크푸르트(3), 아일랜드(3), 런던(3), 파리(3), 스톡홀름(3)

남아메리카
상파울루(3)

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미국 동부(3), 미국 서부(3)

중동
바레인 (3)

 

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