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 CloudFront와 AWS Media Services를 활용한 콘텐츠 전송 방법

AWS Media Services는 클라우드에서 안정적으로 브로드캐스트 품질의 비디오를 손쉽게 구축하는 데 사용되는 관리형 서비스 그룹입니다. 이러한 서비스는 라이브 및 온디맨드 스트리밍에 적합하고 뷰어의 재생 디바이스에 최적화된 미디어를 생성합니다. 이 게시물에서는 AWS Media Services에서 Amazon CloudFront를 사용하여 생성된 콘텐츠를 전송하는 방법을 설명합니다. Amazon CloudFront는 짧은 지연 시간과 빠른 전송 속도로 웹 콘텐츠를 사용자에게 안전하게 전송하는 글로벌 […]

Amazon EC2 스팟 인스턴스로 확장성 높은 웹 애플리케이션 운영하기

AWS는 2017년 re:Invent에서 새로운 Amazon EC2 스팟 인스턴스 요금 모델을 공개하였습니다. 기존의 예비 컴퓨팅 용량에 입찰하는 방법 대신 가용 용량이 있는 경우에는 인스턴스 실행 요청만으로 스팟 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 새로운 요금 모델이 적용된 후 한가지 괄목할만한 점은 스팟 인스턴스의 중단현상이 감소되었다는 것입니다. 실제로 스팟 인스턴스 종료(terminate) 원인의 95% 이상은 EC2 중단이 아닌 고객에 의한 종료로 […]

분산 가용 그룹을 사용하여 AWS 기반 Microsoft SQL 하이브리드 솔루션 설계하기

모놀리식 미션 크리티컬 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 온프레미스에서 AWS의 Amazon EC2 기반 SQL Server로 마이그레이션하는 작업이 쉽지 않은 경우가 흔히 발생합니다. 문제의 주요 원인은 아래 세 가지로 요약할 수 있습니다. 마이그레이션 준비 시, 다운타임 기간이 길어져서 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있음 온프레미스와 AWS의 데이터베이스를 동기화 상태로 유지하는 문제 단계별 마이그레이션을 계획하고 수행할 수 있는 […]

Amazon Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기

Amazon Rekognition은 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있는 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 새로운 Rekognition 얼굴 필터링 기능을 사용하면 얼굴 인식용으로 인덱싱할 수 있는 얼굴의 품질과 수량을 제어할 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 비용을 절감하고, 개발 시간을 단축하며, 얼굴 인식의 정확도를 개선할 수 있습니다. Rekognition 얼굴 […]

Fast.ai, AWS 기반 GPU 인스턴스로 가장 빠른 ImageNet 모델 학습 기록 수립

딥 러닝을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 fast.ai는 16개의 Amazon EC2 P3.16xlarge 인스턴스를 사용하여 18분 만에 1백만 개의 이미지로 ResNet-50 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 성공했다고 발표했습니다. 이러한 획기적인 신기록을 달성하는 데에는 단지 40달러의 비용 밖에 들지 않았습니다. 본 기록은 기존 보다 40% 빠른 것으로 딥 러닝 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축함으로써 더 저렴한 비용으로 […]

Trimble의 오라클 DB 마이그레이션 성공기 – AWS Schema Conversion Tool 활용 사례

최근에 Trimble사의 FSM(Field Service Management) 사업부 인프라 운영팀은 비공개로 호스팅 되는 SaaS 제품을 Amazon Web Services(AWS)로 마이그레이션하기 위한 적극적인 활동에 착수했습니다. 이 글은 Trimble Inc.의 FSM 인프라 운영 담당 이사인 Todd Hofert의 기고 글로서 어떻게 AWS로 마이그레이션 했는지 그 과정을 담고 있습니다.  좀 더 자세한 것은 Youtube 고객 사례를 참고하시기 바랍니다. Trimble FSM 사업부는 하드웨어 […]

Amazon RDS for SQL Server DB 인스턴스를 기존 Active Directory 도메인에 통합하기

지난 해 부터 AWS는 SQL Server용 Amazon RDS에 대한 Windows 인증 지원을 시작했습니다. 이 기능은 꽤 많은 고객의 사랑을 받았으며, 자체 데이터 센터에서 사용하는 것과 동일한 중앙 집중식 사용자 관리 패턴(Microsoft Active Directory 활용)을 사용하여 Microsoft SQL Server 기반 워크로드를 Amazon RDS로 배포할 수 있습니다. SQL Server용 Amazon RDS에서는 AWS Directory Service를 통해 제공되는 관리형 Active Directory […]

Oracle 데이터베이스를 AWS 기반 PostgreSQL로 마이그레이션 하기

이 블로그 게시물에서는 Oracle 데이터베이스를 AWS 기반의 PostgreSQL로 마이그레이션하는 방법을 소개합니다. 데이터베이스 마이그레이션에서 가장 중요한 두 가지 요소는 스키마 변환과 데이터 복제입니다. AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 및 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 이러한 두 가지 요소를 처리하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. SCT 와 DMS를 사용하기 전, 마이그레이션을 위한 예비 조치를 취해야 합니다. 마이그레이션을 더 […]

인프라 코드 자동화를 위한 AWS CDK 개발자용 미리보기 출시

지난 8월에 인프라 코드 자동화(Infra as a Code, IaC)를 좀 더 쉽게 하고 싶어하는 AWS 개발자를 위해 TypeScript, JavaScript 및 .Net 및 Java용 AWS Cloud Development Kit(CDK) 개발자 평가판을 출시하였습니다. (Python도 곧 지원될 예정입니다.) AWS CDK는 CloudFormation을 통해 클라우드 인프라를 코드로 정의하고 프로비저닝하는 소프트웨어 개발 프레임워크입니다. CDK는 주요 AWS 서비스와 완벽하게 통합되며 AWS 리소스를 명령어로 […]

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 활용한 ResNet 모델 훈련하기

Amazon SageMaker에서 우리가 사용하는 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터(Hyper-Parameter) 값을 자동으로 튜닝하여 보다 정확한 예측을 생성하는 기능이 최근에 출시되었습니다. 하이퍼파라미터는 모델 훈련 중에 알고리즘의 동작을 설명하는 사용자 정의 설정입니다. 예를 들어, 의사 결정 트리의 규모, 세그먼트에서 원하는 클러스터의 수 또는 데이터를 반복할 때 인공신경망 가중치의 증분 업데이트 단위 등이 포함됩니다. 하이퍼파라미터 값은 최종 정확도 및 성능에 […]