Amazon Web Services 한국 블로그
Amazon SageMaker 모델 학습시 관련 지표에 대한 손쉬운 모니터링과 시각화
데이터 과학자와 개발자는 이제 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 학습하는 동안 계산된 지표를 쉽고 빠르게 액세스하고 모니터링하고 시각화할 수 있습니다. 여러분들은 Amazon SageMaker용 AWS 관리 콘솔 또는 Python SDK API를 사용하여 추적할 지표를 지정할 수 있습니다. 모델 학습이 시작되면 Amazon SageMaker는 손실 곡선 및 정확도 곡선과 같은 시계열 곡선을 시각화하기 위해 지정된 지표를 자동으로 실시간 […]
AWS Innovate 온라인 컨퍼런스 – 인공지능 및 기계학습 특집 | 2월 14일 (목)
2019년 2월 14일 (목) 에 열리는 AWS Innovate 온라인 컨퍼런스 – 인공지능 & 기계학습 특집은 새로운 아이디어를 실현하고자 하는 데이터 사이언티스트, 경영진, IT 전문가, 데이터 엔지니어 및 개발자를 위해 준비하였습니다. 기조연설에서는 AWS의 기계학습 부문 부사장인 Swami Sivasubramanian과 APAC의 신규 기술 부문 책임자인 Oliver Klein이 최신 소식을 전달해드립니다. (한국어 자막 제공). 영어로 진행 되는 6개 트랙에 […]
Amazon RDS 활용 시, 데이터베이스 관리자 (DBA)의 역할 변화
DBA(데이터베이스 관리자)는 다양한 측면에 걸쳐 비즈니스 가치를 창출하기 위해 매일 엄청난 압박을 받고 있습니다. 수집된 데이터를 사용하려는 기업의 목표는 해당 비즈니스를 더 잘 이해하고, 비용을 절감하며, 수익을 증대하고, 개선을 이루고 결과를 실현하는 것입니다. 만약 매일 같이 소프트웨어 설치, 시스템 준비 또는 여러 중복 작업을 수행하는 데 대부분의 시간을 소비하고 있다면, 실제 비즈니스 목표를 달성하기 위해 […]
AWS 클라우드를 통한 대중 교통 시스템 최적화 방안
최근 도시 계획 및 운영 담당자들이 더 살기 좋은 스마트 시티를 만들기 위해 고민할 때 가장 중요한 사안은 도시내 운송 및 교통 관리입니다. 최근 통계에 따르면 미국 운전자는 연평균 42시간을 교통 체증으로 허비하고, 1,400달러를 공회전 중 연료비로 소모한다고 합니다. 유럽도 마찬가지인데 런던, 파리에서 연평균 공회전 시간은 각각 74시간, 69시간입니다. 영국 조사 기관에 따르면 출퇴근에 소요되는 […]
AWS Educate 프로그램, 글로벌 교육 활용 사례
AWS Educate는 대학생들을 위한 클라우드 교육 및 경력 개발을 위한 프로그램으로서 전 세계 다양한 국가의 학생들에게 미래를 위한 역량을 구축하고자 하는 사명을 실천하고 있습니다. 현재, AWS Educate는 한국의 50여개 가입 학교를 비롯 1,500개 이상의 교육 기관에서 수십만 명의 학생들이 사용 중입니다. 이 글에서는 전 세계에서 다양한 사례를 알아 보고, 어떻게 AWS Educate 프로그램을 활용할 지 […]
Amazon SageMaker 알아두어야 할 신규 기능: 워크 플로, 새로운 알고리즘 및 보안 규정 준수
지난 1년간 Amazon SageMaker는 다양한 고객사에서 금융 사기 행위를 찾고, 스포츠 플레이를 예측하고, 자동차 엔진 성능을 튜닝하는 등 다양한 인공 지능 서비스를 만들 수 있도록 하는 완전 관리형 기계 학습(ML)서비스입니다. 작년 re:Invent에서 SageMaker가 처음 선보인 이래 100개에 가까운 새로운 기능이 추가되었고 그중 대부분은 고객의 피드백을 기초로 한 것이었습니다. 이 글에서는 그 중에서도 꼭 알아두어야 할 […]
Amazon SageMaker 자동 모델 최적화를 위한 웜 스타트 구성하기
올해 초 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 학습시키고 최적화하는 데 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있는 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 발표했습니다. 오늘은 자동 하이퍼파라미터 최적화(Hyper Parameter Optimization, HPO) 작업의 웜 스타트 구성을 하는 방법을 살펴보겠습니다. 웜 스타트 구성은 HPO 프로세스를 가속화하고 모델 최적화 비용을 절감해줍니다. 예를 들어 적은 예산으로 HPO 작업을 시작하고 […]
Amazon Linux 2 및 Ubuntu 기반 SQL Server 2017 구성 방법
Microsoft SQL Server를 AWS에 배포하는 경우 다양한 방법을 통해 애플리케이션의 성능, 가용성, 안정성 및 비용을 최적화할 수 있습니다. Amazon은 여러 SQL Server 버전, 광범위한 컴퓨팅 옵션 및 수많은 라이선스 옵션을 제공하여 사용량을 최적화하고 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다. 또한, 사용량 기반 지불(pay-as-you-go) 모델을 선택 후 AWS 라이선스 포함 옵션을 사용하거나 Amazon EC2에서 BYOL(Bring Your Own […]
AWS Lambda 함수로 .NET 애플리케이션 개발하기
AWS Lambda 함수가 제공하는 가장 큰 이점 중 하나는 개발 작업을 기반 인프라와 격리한다는 것입니다. 이러한 격리는 코드 배포와 관리를 용이하게 하지만, 테스트와 디버깅 및 문제 진단을 위한 접근 방식을 분명히 정의해야 합니다. 이를 지원하는 방법으로 AWS 서비스를 활용한 다양한 모범 사례가 있지만 .NET 기반으로 Lambda 함수를 개발하는 경우에는 아래 네 가지 방법을 따를 수 […]
클라우드로 데이터 베이스 이전을 시작할 때 알아두어야 할 점
이제 AWS 클라우드로 여러분의 데이터 베이스를 이전하기로 하셨다면 축하드립니다. 클라우드로 전환하도록 설득하는 과정에서 중요한 결정을 하신 것입니다. 이제 새로운 환경, 플랫폼 또는 기술로 애플리케이션을 옮기는 소위 애플리케이션 현대화(Modernizing Application)를 진행하게 됩니다. 데이터베이스를 재미로 이리저리 옮기는 사람은 없을 테니까요. 데이터베이스 마이그레이션은 평가, 데이터베이스 스키마 변환(엔진을 변경하는 경우), 스크립트 변환, 데이터 마이그레이션, 기능 테스트 등 여러 단계로 […]