Amazon Web Services 한국 블로그

AWS Korea

Author: AWS Korea

Amazon Alexa를 이용한 Amazon GuardDuty 탐지 내역 및 통계 정보 받아보기

지금까지 여러분들이  Amazon GuardDuty의 발견 내역을 확인하시는 방법은 GuardDuty 콘솔의 ‘결과’ 페이지나 AWS CLI 혹은 SDK등을 통해 GuardDuty APIs를 이용하는 것이었습니다. 하지만 여기 좀 더 빠르고 쉬운 방법이 있습니다. 바로, Amazon Alexa의 대화형 인터페이스를 이용하는 것입니다. Alexa를 통해 여러분들은 자연스런 음성 경험과 좀 더 직관적인 방식으로 GuardDuty를 이용할 수 있게 됩니다. 이번 포스팅에서는, 맞춤형 Alexa […]

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AWS IoT 1-Click – 간단한 디바이스에 대한 Lambda 함수 트리거 기능

AWS에서는 AWS re:Invent 2017에서 AWS IoT 1-Click의 평가판을 발표했으며 그 이후로 간소성과 즉시 사용 가능한 환경에 중점을 두어 수정해왔습니다. 광범위한 사용자가 IoT를 사용하고 액세스할 수 있도록 설계된 AWS IoT 1-Click을 이제 AWS 및 AT&T의 새로운 IoT 버튼과 함께 상용 버전으로 사용할 수 있습니다. 저는 서비스에 대해 알아보기 위해 1~2달 전에 개발자 팀과 함께 블로그 게시물에 […]

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Amazon SageMaker Notebook에서 (Amazon EMR기반) Apache Spark와의 연동 환경 구축 방법

지난 AWS re:Invent 2017에서 처음 소개된 Amazon SageMaker는 데이터 과학과 머신 러닝 워크플로우를 위한 완전 관리형 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 모델을 만드는데 사용되는 Jupyter notebook 인터페이스는 SageMaker에서 대단히 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 한편Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 상에서 동작하는 Apache Spark 클러스터에 notebook 인스턴스를 연결시켜서 SageMaker의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다. 참고로 EMR은 […]

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Amazon Sumerian 정식 출시 – VR/AR 콘텐츠 제작을 위한 클라우드 서비스

지난 AWS re:Invent 2017에서 발표된 Amazon Sumerian은 Amazon Sumerian 소개: VR, AR 및 3D 환경을 생성하는 간단한 방법에서 볼 수 있듯이, 특별한 프로그래밍 또는 3D 그래픽 전문 지식 없이 모바일 디바이스, HMD(헤드 마운트 디스플레이), 디지털 표지판, 웹 브라우저를 포함하는 광범위한 인기 하드웨어에 대해 VR, AR 및 3D 환경을 구축할 수 있습니다. 오늘 Amazon Sumerian은 정식으로 […]

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Amazon Aurora Backtrack – 데이터베이스 시점 복원 기능 출시

실제 운영하는 데이터베이스에 간단해 보이는 수정 작업을 재빨리 수행해야 하는 상황을 누구나 경험해 보셨을 것입니다. 재빨리 쿼리를 작성하고 내용을 대충 훑어본 다음 바로 쿼리를 실행합니다.앗! 그런데… WHERE 절을 빼먹었거나, 잘못된 테이블을 삽입했거나 그 외에 심각한 실수를 할 경우가 있습니다. 문제를 인지하고 실행을 중지하지만 이미 피해는 발생했습니다. 한숨이 절로 나오는 현실에 실행 취소 옵션이 있었으면 어땠을까 […]

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Amazon Transcribe를 이용한 자동 자막 생성하기

Amazon Transcribe는 딥러닝을 통한 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)위한 기계 학습 애플리케이션 서비스로서, 지난 4월에 일반 사용자들에게 정식 출시하였습니다. 현재는 영어와 스페인어의 음성 파일에 대한 인식을 지원하며, 최대 2시간의 오디오 및 비디오를 지원합니다. 가능한 한 빠르게 추가 언어에 대한 지원을 제공할 예정입니다. 이 글에서는 Amazon Transcribe를 이용하여 서버리스 기반으로 자동으로 자막을 생성하는 애플리케이션을 구성하는 […]

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이상 탐지를 위한 Amazon SageMaker 의 Random Cut Forest 빌트인 알고리즘

Amazon SageMaker에서 새로운 빌트인 알고리즘으로 Random Cut Forest(RCF)를 사용하실 수 있습니다. RCF는 데이터셋에서 이상치(outlier)를 탐지하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이번 블로그에서는 이상 탐지(anomaly detection) 문제에 대해 설명하고, Amazon SageMaker의 RCF 알고리즘에 대해서도 함께 알아보겠습니다. 아울러, 실제 데이터셋을 대상으로 Amazon SageMaker의 RCF 알고리즘을 어떻게 사용하는지도 소개합니다. 이상 탐지 기술의 중요성 우리가 어느 한 도시에서 여러 개의 블럭(block)을 […]

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AWS 멀티 어카운트 환경을 위한 통합 로깅 방법

중앙 집중 로깅 기능은 규정 준수와 보안 및 분석, 애플리케이션 별 필요성과 같은 다양한 이유로 일정 규모 이상의 기업에서는 반드시 고려되는 기능입니다. 단일 부서에서 관리되거나 여러 부서에서 관리되는 멀티 어카운트 환경에서는, 중앙에서 로그정보를 수집하는 로깅 전담 어카운트가 있는 것이 모범사례입니다. 이를 통해 보안팀 입장에서는 실시간으로 위험한 행위를 탐지하고 침해에 대처하는데 도움을 받을 수 있게 됩니다. […]

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EC2 요금 인하 – H1 인스턴스

순차적인 I/O에 높은 처리량을 제공하도록 최적화된 EC2의 H1 인스턴스가 빅 데이터 애플리케이션을 위해 2~16테라바이트의 고속, 고집적 스토리지를 제공합니다. 향상된 네트워킹, 32~256기가바이트의 RAM 및 기본 주파수 2.3GHz로 실행되는 인텔 제온 E5-2686 v4 프로세서가 완벽한 기능 세트를 구성합니다. 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 EU(아일랜드) 리전에서 H1 인스턴스에 대한 온디맨드 및 예약 인스턴스 가격을 15% […]

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EC2 Fleet – 한번에 수천 개의 온디맨드 및 스팟 인스턴스 동시 관리 기능 출시

2015년 5월 첫 선을 보인 EC2 스팟 플릿(Spot Feleet)은 정말 멋진 기능입니다. 여러 가지 EC2 인스턴스 유형 및 가용 영역에 걸쳐 스팟 인스턴스 플릿을 시작할 수 있으며 용량을 검색하거나 가격을 모니터링하기 위해 사용자 지정 코드를 작성할 필요도 없습니다. 애플리케이션에 유의미한 단위로 대상 용량(플릿의 크기)을 설정하면 스팟 집합에서 플릿을 생성 및 관리해 줍니다. 고객은 다양한 크기의 […]

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