Amazon Web Services 한국 블로그

AWS Korea

Author: AWS Korea

AWS Korea 블로그팀은 최신 AWS 뉴스 및 신규 출시 그리고 한국 고객 소식을 빠르게 알려드리기 위해 노력하고 있습니다.

Amazon CloudFront 실시간 로그 기능을 통한 대시 보드 생성하기

Amazon CloudFront 는 글로벌 엣지 로케이션 네트워크를 사용하여 짧은 지연 시간과 빠른 전송 속도로 정적 및 동적 웹 콘텐츠를 안전하게 전송하는 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 서비스입니다. 오늘 부터 CloudFront에서 실시간 로그를 제공하는 새로운 기능을 발표했습니다. CloudFront 실시간 로그에는 수신하는 모든 요청에 ​​대한 자세한 정보를 포함할 수 있기 때문에 운영 시 생기는 문제에 대해 신속하게 대응할 […]

게임 출시 전 AWS 예상 비용 산출 및 출시 후 비용 최적화 방법

글로벌 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS를 기반으로 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사에서 모두 AWS를 사용하고 있습니다. 사용자가 많은 만큼 사용하는 방식도 다양하지만, 그 중에서도 많은 경험을 바탕으로 정제되어 만들어지는 모범 사례들이 있습니다. 이러한 모범 […]

Amazon CloudWatch를 사용한 게임 모니터링 방법

멀티플레이 게임 서버를 개발, 운영하다 보면 정말 다양한 정보가 생산되기 마련입니다. 이러한 정보들은 각 팀의 필요에 따라서 다양한 방법으로 수집되고 다양한 방법으로 소비되고 있습니다. 운영을 위해 개발된 인-하우스 도구를 사용하여 헬스 체크(Health Check) 상태값, 동시 접속자 수 등의 정보를 주고 받고 저장하는 경우도 있고, 게임 서버에서 집계한 정보를 로그로 만들어, 수동 또는 자동 가공을 통해서 […]

AWS 스케일 아웃 컴퓨팅을 활용한 EDA 워크로드 확장 기법

EDA (Electronic Design Automation) 애플리케이션을 사용하는 반도체 및 전자 회사는 AWS에서 제공하는 무한한 컴퓨팅, 스토리지 및 기타 리소스를 활용하여 제품 개발의 수명 주기 및 출시 기간을 크게 단축할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 EDA 애플리케이션을 30,000개 이상의 코어로 확장할 수 있는 환경 구축하기 위한 아키텍처 및 시스템 수준의 지침을 제공합니다. EDA 워크로드에는 컴퓨팅 클러스터, 컴퓨팅 […]

AWS 기반 반도체 설계 워크플로 수행 방법 소개

AWS Semiconductor 및 Electronics팀은 AWS 고객에게 반도체 산업의 최신 연구 개발 동향과 AWS 기반 활용법을 알려드릭고 있습니다. 저희 팀은 전 세계에서 반도체 산업 수십 년의 경험을 가진 업계 리더로 구성된 팀으로, 프런트 엔드 설계 및 검증에서 백 엔드 제조, 패키징 및 조립에 이르기까지 AWS를 사용하여 중요한 반도체 워크플로를 가속화할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. AWS는 […]

게임 개발 시 AWS Lambda를 통한 서버리스 아키텍처 활용하기

대규모 글로벌 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS 기반 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사 모두 AWS를 사용하고 있습니다. 사용자가 많은 만큼 사용하는 방식도 사용자마다 다양하지만, 그 중에서도 많은 경험을 바탕으로 정제되어 만들어지는 모범 사례들이 있습니다. 이러한 AWS 기반 […]

Amazon SageMaker와 Deep Graph Library를 이용한 이종 네트워크에서 사기 탐지하기

이상 행위자나 의심스러운 계정으로 인해서 매년 수 십조 원의 손실이 발생하고 있습니다. 시스템에서 악의적인 행동들이 일어나는 것을 방지하기 위해서 많은 기업들은 규칙 기반 필터를 적용하고 있지만, 이 필터들은 다루기 힘들기도 하고 악의적인 행동 전체를 잡아내지 못합니다. 하지만 그래프 기술과 같은 솔루션들은 이상 행위자나 악의적인 사용자를 탐지하는데 아주 적합합니다. 이상 행위자는 규칙 기반의 시스템이나 단순한 특징 […]

Amazon SageMaker와 Apache Airflow을 통한  기계학습 워크플로 구축하기

기계 학습(Machine Learning, ML) 워크플로는 데이터 수집 및 변환을 가능하게 함으로써 ML 작업 순서를 오케스트레이션하고 자동화합니다. 그런 다음 ML 모델을 학습, 테스트 및 평가하여 결과를 얻습니다. 예를 들어 Amazon SageMaker에서 모델을 학습하고 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 추론하기 전에 Amazon Athena에서 쿼리를 수행하거나 AWS Glue에서 데이터를 통합하고 준비 할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하고 다양한 서비스에서 […]

AWS 기반 게임 개발자를 위한 안내서 – 4부. 게임 런칭 전 부하 테스트 가이드

전 세계에 대규모 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS 기반 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사 모두 AWS를 사용하고 있습니다. AWS 기반 게임 개발자들이 경험하는 서비스 제공 이슈를 해결 할 수 있는 모범 사례를 총 4회의 걸쳐 여러분께 공유해 […]

Amazon.Science – AWS의 SK텔레콤의 ‘한국어 자연어 처리기’ 개발 지원기

이 글은 Amazon Science의  Amazon scientists help SK telecom create Korean-based natural language processor (글쓴이 – Douglas Gantenbein)를 한국어로 번역했습니다. 한국어는 전세계에서 8천만 명이 사용하는 주요한 언어입니다. 오래전 만주 지역에서 기원한 것으로 여기지는 긴 역사에도 불구하고, 한국어는 (영어가 프랑스어나 라틴어와 가지는 것과 같은) 다른 언어와의 뚜렷한 연관성이 없는 “고립어”라고 불립니다. 그러나, 한국어는 컴퓨터가 인간의 언어를 […]