Author: AWS Korea

미국에서 3월 중순이 되면 수백만 명의 사람들이 대학 농구를 시청하며 내기를 하곤 합니다. 저도 미국에서 살긴 하지만 저와는 무관한 일입니다. 하하! 그런데, NCAA 대학 챔피언십이 진행되는 와중에 Amazon의 Professional Services Machine Learning 전문가 중 한 명인 Wesley Pasfield의 작업물을 하나 간단히 소개하고 싶었습니다. Wesley 씨는 Amazon SageMaker 내장형 XGBoost 알고리즘을 사용하여 kenpom.com과 College Basketball Reference에서 […]

AWS re:Invent 2017이 개최되기 며칠 전 출시한 Amazon EFS File Sync를 마침내 정식으로 출시하였습니다. 이 도구는 다수의 파일을 온프레미스 또는 클라우드 내 파일 시스템에서 Amazon Elastic File System(EFS)으로 이동하는 데 유용합니다. 클라우드보다 앞서 개발된 cp 및 rsync 같은 단순한 단일 스레드 명령줄 툴은 방대한 데이터를 다른 곳으로 이동하는 데 필요한 처리량을 제공하지 못합니다. 이들 도구는 […]

작은 규모의 필수 Amazon EC2 리소스에 대해 더 긴 ID를 제공했던 이전 작업에 이어 이제 나머지 EC2 리소스에 대해서도 2018년 7월을 마이그레이션 기한으로 하여 동일한 작업을 수행합니다. 고객은 사용자, 리전 및 유형 별로 옵트인하고 코드, 정규식, 데이터베이스 스키마 및 데이터베이스 쿼리가 예상대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 특정 EC2 리소스 유형에 대한 ID를 인식, 처리 및 […]

2018년 4월 30일부터, 구글 크롬은 적어도 2개 이상의 ‘Certificate Transparency‘ 로그 상에서 공식적으로 신뢰된 인증서로 로깅된 인증서를 요구하게 됩니다. 이 기준에 맞지 않는 인증서를 사용하는 환경에서는 구글 크롬 브라우져 상에서 에러 메세지가 표시됩니다. 2018년 4월 24일 부터 Amazon Certificate Manager 서비스는 사용자가 특별히 Certificate Transparency 로깅 설정을 비활성화 하지 않는 한, 모든 신규 혹은 갱신 […]

올해 초, AWS SDK 개발자 가이드를 제작해 GitHub repo(모두 awsdocs 조직에 있음)로 제공했으며, 관심 있는 사람은 누구나 풀 요청(pull request)의 형태로 문서를 변경하고 개선하는 데 참여할 수 있습니다. 여기에 오늘 개발자 가이드와 사용 설명서 138개를 조직에 추가하며, 앞으로도 여러분의 요청을 받고자 합니다. 버그를 수정하고, 코드 샘플을 개선하거나 새 코드 샘플을 제출하고, 세부 정보를 추가하며, 문장과 […]

저는 제 동료와 함께 Amazon Chime을 정기적으로 그리고 자주 사용합니다. 동료 개개인과 진행하는 수십 개의 일대일 세션 외에도 AWS 블로그 팀 채팅 룸과 AWS 에반젤리스트 채팅 룸에도 참여하고 있지요. 이렇게 저는 하루에도 여러 개의 미팅에 참여하고 있으며 한 달에 한두 번은 Amazon Chime의 컨퍼런스 기능을 사용하여 제가 호스팅할 미팅을 설정하기도 합니다. 제가 직접 월간 청구서를 […]

AWS Glue는 서버리스 ETL 서비스로 데이터 분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로딩할 수 있도록 지원하는 서비스 입니다. AWS Glue는 AWS에 저장된 데이터의 메타 데이터를 통해 데이터 카탈로그를 생성하고, 해당 카탈로그로 다양한 서비스에서 데이터에 접근하여 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 실제 많은 고객들이 서비스 운영 데이터베이스로 사용하고 있는 Amazon Aurora의 DB 데이터를 AWS Glue를 통해 데이터 […]

AWS ML 플랫폼 팀의 제품 관리자인 Kumar Venkateswar로부터 Amazon SageMaker에서 새롭게 지원하는 자동 스케일링(Auto Scaling)에 대한 발표 내용을 자세하게 들어봅니다. Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습(Machine Learning, ML) 모델을 손쉽게 구축하고 교육하고 배포한 고객사가 이미 수천여개에 달합니다. 오늘 부터 Amazon SageMaker용 자동 스케일링(Auto Scaling)으로 운영 ML 모델을 더욱 손쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 추론에 필요한 규모에 […]

Amazon GameLift는 세션 기반 멀티플레이어 게임을 위한 클라우드 기반의 확장 가능 런타임 환경입니다. 게임 빌드를 업로드하고 Amazon GameLift에서 게임을 호스팅할 EC2 인스턴스 유형만 지정하면 Amazon GameLift가 알아서 세션을 설정하고 적절한 크기의 EC2 인스턴스 플릿을 유지 관리해 줍니다. 이 자동 조정을 통해 고객은 조용한 기간에 예비 컴퓨팅 리소스를 확보해 두지 않아도 시간에 따라 변화하는 수요를 충족할 […]

이 글에서는 Amazon SageMaker에서 제공하는 알고리즘 중 2018년 1월에 출시된 BlazingText를 소개하고자 합니다. BlazingText는 Word2Vec임베딩을 생성하기 위한 비지도 학습 알고리즘입니다. 여기서 말하는 임베딩이란 대규모 코퍼스(말뭉치)에 있는 단어들이 밀집되어 있는 벡터를 의미합니다. 다음과 같은 환경에서 Amazon SageMaker를 사용하실 경우, BlazingText를 이용해서 Word2Vec을 빠르게 구현할 수 있습니다: (Mikolov의 Word2Vec C버전, fastText 같은 알고리즘을 위한) 단일 CPU 인스턴스 […]