Author: AWS Korea

이 블로그 시리즈의 1부에서는 OTT 스트리밍에서 지연 시간이 문제가 되는 이유와 전체 지연 시간에서 서로 다른 워크플로 단계가 차지하는 비율을 측정하는 방법에 대해 살펴봤습니다. 이 글에서는 인코딩, 패키징 및 CDN 전송 단계를 시작으로 가능한 최적화에 대한 과정을 시작해 보겠습니다. 언급된 파라미터를 조작하면 뷰어를 위해 최적화된 짧은 지연 시간의 라이브 스트림을 준비할 수 있습니다. 인코딩 최적화 […]

라이브 비디오 스트리밍에서 왜 지연 시간(Latency)이 문제가 될까요? 스포츠, 게임 또는 뉴스 같은 TV 콘텐츠든, e스포츠 같은 순수 OTT 콘텐츠든 방송 재생에 대한 지연을 허용할 수 없습니다. 시청자들에게 기다림은 긴장감을 떨어뜨리고 엔터테인먼트 및 실시간 정보의 세계에서 경쟁력을 약화시킵니다. 이는 축구 게임을 시청할 때 확연히 드러납니다. 이웃이 기존 TV로 축구 경기를 시청하고 있습니다. 응원하는 팀이 공을 […]

이 게시물은 삼성에서 제공되었습니다. 삼성 개발자 포털(Samsung Developers)은 삼성 제품들과 관련된 애플리케이션을 작성하려는 개발자, IT 관리자 및 학생을 대상으로 기술 문서, 개발자 블로그 및 API 가이드를 제공하기 위해 만들어진 삼성의 온라인 포털이며, Samsung Developers는 3개의 포털로 구성되어 있습니다. IoT 개발자들에게 서비스를 제공하는 SmartThings 포털은 가장 오래된 포털입니다. Amazon Elastic Container Service(ECS)기반으로 개발하여 최근 AWS Fargate로 […]

구조화된 데이터는 여전히 많은 데이터 플랫폼의 근간을 이루고 있지만, 갈수록 더 많은 비구조화 또는 반구조화 데이터가 기존 정보를 강화하거나 새로운 통찰력을 창출하는 데 사용되고 있습니다. Amazon Athena는 매우 다양한 데이터에 대한 분석을 지원합니다. 이러한 데이터에는 쉼표로 분리된 값(CSV) 또는 Apache Parquet 파일을 포함된 테이블형 데이터, 정규표현식을 사용하여 로그 파일에서 추출된 데이터 및 JSON 형식의 데이터가 포함됩니다. […]

지난 AWS re:Invent 2018에서 완전관리형 블록체인 서비스인 Amazon Managed Blockchain을 발표했습니다. 이 서비스를 사용하면 주요 오픈 소스 프레임워크인 Hyperledger Fabric 및 Ethereum을 사용하여 조정 가능한 블록체인 네트워크를 손쉽게 생성하고 관리할 수 있습니다. Hyperledger Fabric 프레임워크 지원과 함께 이 서비스를 미리 볼 수 있으며 Ethereum에 대한 지원도 곧 제공될 예정입니다. Managed Blockchain에 대한 자세한 내용은 What […]

짧은 시간 안에 (예시: 수 초 이내) 크게 달라질 수 있는 사물인터넷(IoT) 데이터를 시각화하는 것은 패턴 탐색, 추세 및 주기성 분석, 잠재적 상관 관계 및 이상 징후 관찰 등을 위해 중요합니다. 시계열 시각화 기능은 이상 징후를 식별하고, 이를 기반으로 알림을 발생시키고, 여러 이해 당사자 간의(특히 데이터 소비자와 엔지니어링) 커뮤니케이션을 개선하는 데 유용합니다. 이 글에서는 시계열 […]

AWS Fargate 및 Amazon ECS(Amazon Elastic Container Service)에서 호스팅되는 서비스에 대한 블루/그린 배포 지원을 위한 기능 추가 소식을 알려드립니다. AWS CodeDeploy에서 블루/그린 배포를 사용하면 애플리케이션 업데이트로 인한 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 블루/그린 배포 방식을 사용하면 이전 버전 어플리케이션이 구동되어 있는 상태에서 신규 버전의 어플리케이션을 함께 런칭할 수 있습니다. 이로 인해 트래픽을 신규 버전으로 라우팅하기 전, […]

지난 1부 글에서는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)를 통해 DBA(데이터베이스 관리자) 역할의 초점을 일상적이고 시간 소모적인 작업에서 신속한 비즈니스 발전에 도움이 되는 프로젝트 작업으로 바꾸는 방법에 대해 설명했습니다. 데이터베이스에 대한 액세스를 제어하는 데 더 많은 시간을 할애하고, 변경 초안을 작성한 후 데이터베이스 구조에 적용하는 애플리케이션 팀의 작업을 지원하고, 사후 및 사전 성능 튜닝을 수행하는 것은 […]

Amazon SageMaker는 모델의 개발, 훈련 및 배포, 솔루션 구축 비용 절감 및 데이터 과학 팀의 생산성 개선을 위한 완전한 ML(기계 학습) 워크플로 서비스입니다. SageMaker에는 다수의 미리 정의된 알고리즘이 포함되어 있습니다. 모델 교육을 위한 훈련 이미지인 Docker 이미지와 REST 엔드포인트에 배포할 추론 모델을 제공하여 자체 알고리즘을 생성할 수도 있습니다. 기계 학습 서비스를 정식으로 구축할 때는 기계 […]

2019년에는 Amazon DynamoDB 모범 사례에 따라 DynamoDB 작업 시 미션 크리티컬 워크로드의 성능을 극대화하고 비용을 최적화하시기 바랍니다. 이 게시물에서는 이러한 문제를 지속적으로 해결하는 데 도움이 되는 DynamoDB 콘텐츠를 집중적으로 설명합니다. 파티션 키의 효과적인 설계 및 사용 DynamoDB 테이블의 각 항목을 고유하게 식별하는 기본 키는 단순하거나 복합적(정렬 키와 결합됨)일 수 있습니다. 애플리케이션을 설계할 때는 테이블의 모든 […]