Amazon Web Services 한국 블로그

Danilo Poccia

Author: Danilo Poccia

Danilo works with startups and companies of any size to support their innovation. In his role as Chief Evangelist (EMEA) at Amazon Web Services, he leverages his experience to help people bring their ideas to life, focusing on serverless architectures and event-driven programming, and on the technical and business impact of machine learning and edge computing. He is the author of AWS Lambda in Action from Manning.

AWS Glue를 활용한 서버리스 스트리밍 ETL 기능 출시

데이터를 분석할 때, 가장 먼저 취하는 방법은 일괄(Batch) 처리 모델입니다. 일정 기간 동안 데이터를 수집한 다음, 분석 도구에 넣는 것입니다. 신속히 대응하려면 스트리밍(Streaming) 모델을 사용할 수 있습니다. 이 모델에서는 데이터가 도착하는 대로 처리하거나, 한 번에 레코드 하나씩 처리하거나, 10개, 100개, 1,000개 단위의 마이크로 배치로 레코드를 처리합니다. 연속적인 입력 파이프라인을 관리하고 즉석에서 데이터를 처리하는 작업은 상당히 […]

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AWS Well-Architected Tool 내 서버리스 렌즈 신규 출시 (서울 리전 포함)

클라우드에서 애플리케이션을 구축 및 실행할 때  2015년에 정식 출시한, AWS Well-Architected 프레임워크를 사용하면 정식으로 AWS 모범 사례와 고객의 워크로드를 비교하고 개선에 대한 지침을 얻을 수 있습니다. Well-Architected 프레임워크에서는 고객 및 파트너에게 클라우드 아키텍처를 설계하고 평가하는 일관된 방법을 제공하며, 이는 다섯 개 기준에 기반합니다. 운영 효율성 보안 안정성 성능 효율성 비용 최적화 워크로드에 특정한 조언을 더 […]

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Amazon EFS – IAM 권한 부여 및 액세스 지점 기능 출시

애플리케이션을 구축하거나 마이그레이션할 때 종종 여러 컴퓨팅 노드에서 데이터를 공유해야 하곤 합니다. 많은 애플리케이션이 파일 API를 사용합니다. Amazon Elastic File System(EFS)에서는 다른 AWS 서비스 및 온프레미스 리소스에서 액세스할 수 있는 완전관리형 NFS(네트워크 파일 시스템)를 제공하여 AWS에서 이러한 애플리케이션을 손쉽게 사용할 수 있습니다. EFS는 수요에 따라 중단 없이 0에서 페타바이트까지 확장 가능하며, 용량을 프로비저닝 및 관리할 필요 […]

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Amazon Comprehend Medical, 온톨로지 링크 기능 추가

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 비정형 텍스트에서 통찰력을 찾는 NLP(자연어 처리) 서비스입니다. 기계 학습에 대한 경험이 없어도 매우 사용하기 쉽습니다. 문서를 고유한 범주로 구성하기 위해 사용자 지정 문서 분류자를 생성하거나 특정 용어에 대해 텍스트를 분석하는 사용자 지정 개체 유형을 생성하는 등 특정 사용 사례에 맞게 Comprehend를 사용자 지정할 수 있습니다. 하지만 의료 용어는 매우 복잡하고 보건 분야에 […]

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AWS Transit Gateway – 네트워크 관리자를 통한 글로벌 네트워크 구축 및 모니터링 중앙 집중화 (서울 리전 포함)

회사가 성장해 클라우드 기반 인프라의 이점을 누리게 되면 사무실 및 매장과 같은 온프레미스 사이트에서 AWS 사이트 및 기타 사이트에 대한 합리적인 비용의 고성능 프라이빗 연결 요구 또한 증가하게 됩니다. 임대 회선을 기반으로 구축된 기존의 브랜치 네트워크는 비용이 많이 들고 기존의 데이터 센터와 마찬가지로 탄력성과 민첩성이 부족하기 때문에 네트워크 확장이 용이하지 않습니다. 뿐만 아니라 여러 AWS […]

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AWS Lambda 함수, Provisioned Concurrency를 통해 빠른 성능 제공 (서울 리전 포함)

AWS Lambda가 출시되고 5년이 흘렀지만 여전히 팀은 더 쉽게 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 특히, 중요 애플리케이션이 서버리스로 이동하면서 애플리케이션의 성능을 제어하는 더 많은 기능이 필요해졌습니다. 오늘 출시되는 Provisioned Concurrency는 함수를 지속적으로 초기화하고 아주 빠르게 준비하여 두 자리 수 밀리초로 응답하는 기능입니다. 이 기능은 웹 및 모바일 백엔드, 지연 시간에 민감한 마이크로서비스 또는 […]

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Amazon Managed Apache Cassandra Service(MCS) – 미리 보기 출시

대규모 데이터베이스를 관리하기란 결코 쉽지 않습니다. 키-값 및 테이블 형식과 같은 대량의 구조화된 데이터를 저장하고 검색하고 관리할 때 사용할 수 있는 옵션 중 하나는 Apache Cassandra입니다. Cassandra에서는 명시적 CQL(Cassandra Query Language)을 사용하여 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. 그러나, 대규모 Cassandra 클러스터를 관리하기가 어렵고 많은 시간이 소모될 수 있습니다. 기반 인프라를 설정, 구성 및 유지 관리하는 […]

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Amazon Redshift – 데이터 레이크 내보내기 및 통합 질의 기능 출시 (서울 리전 포함)

데이터 웨어하우스는 트랜잭션 시스템 및 업무용 애플리케이션에서 생성되는 관계형 데이터를 분석하는 데 최적화된 데이터베이스입니다. Amazon Redshift는 표준 SQL과 기존 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구를 사용하여 데이터를 간편하고 비용 효율적으로 분석할 수 있는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 데이터 웨어하우스에 맞지 않는 구조화되지 않은 데이터로부터 정보를 얻으려면 데이터 레이크를 빌드할 수 있습니다. 데이터 레이크는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두 […]

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AWS IoT Greengrass, 엣지의 컨테이너 지원 및 데이터 스트림 관리 기능 추가

AWS IoT Greengrass는 클라우드 기능의 적용 범위를 엣지 디바이스로 확장하여 간헐적인 연결을 통해서도 실시간에 가깝게 로컬 이벤트에 응답할 수 있도록 합니다. 오늘 IoT 솔루션을 보다 손쉽게 구축할 수 있는 두 가지 기능을 추가합니다. Greengrass Docker 애플리케이션 배포 커넥터를 사용한 애플리케이션 배포를 지원해보십시오. Stream Manager for AWS IoT Greengrass로 엣지 디바이스에서 데이터 스트림을 수집하고 처리하고 내보내며, […]

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Amazon Aurora, DB 질의를 통한 기계 학습 결과 통합 기능 출시

인공 지능 및 기계 학습을 통해 우리는 데이터에서 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 하지만, 구조화된 데이터의 대부분이 저장되는 위치는 어디일까요? 바로 데이터베이스입니다. 오늘날 관계형 데이터베이스의 데이터에 기계 학습을 사용하려면 데이터베이스에서 데이터를 읽은 후 기계 학습 모델을 적용하는 사용자 지정 애플리케이션을 개발해야 합니다. 이러한 애플리케이션을 개발하기 위해서는 데이터베이스와의 상호 작용 및 기계 학습 사용을 위해 […]

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