AWS Hero가 추천하는 re:Invent 2020 추천 세션 가이드

안녕하세요. 세계 최대 클라우드 학습 행사인 AWS re:Invent 2020이 시작되었습니다.

온라인으로 무료로 진행되는 이번 행사에는 5개의 기조 연설과 기술 분야별 임원들이 제공하는 리더쉽 세션, 그리고 500여개의 서비스별/분야별/수준별/언어별 강연 세션이 제공됩니다. 항상 어려운 것이 바로 어떤 세션을 들을 것인가 하는 점입니다. 그래서 주말에 클라우드 공부를 하려는 분들을 위해 AWS Hero분들이 추천하는 몇 가지 강연 세션 가이드를 제공해 드립니다.

(이 글 안에 있는 링크는 AWS re:Invent 웹 사이트로 대부분 링크가 되어 있습니다. 아직 등록하지 않은 분들은 로그인 화면에서 Register을 누르시면 3주간 언제라도 등록이 가능합니다.)

한국어 트랙 강연 소개

AWS 전문가와 국내 주요 고객들이 AWS 활용 사례를 공유하는 세션을 미리 준비하였고, 언제든지 온-디맨드로 보실 수 있습니다. 추천 드립니다.

• [삼성전자] Amazon DocumentDB를 사용한 데이터베이스 스키마 유연성 향상하기
• [삼성전자] 대용량 자바 애플리케이션 클라우드 네이티브 아키텍처 적용기
• [LG전자] AWS IoT Greengrass 및 Amazon SageMaker를 통한 엣지 기반 기계 학습 추론하기
• [삼성엔지니어링] AWS 기반의 글로벌 스마트 플랜트 시스템 구축하기
• [현대백화점] 서버리스 기반 인공 지능 서비스를 이용한 무인 스마트 매장 구현하기
• [신세계I&C] 시계열 분석을 사용한 수요 예측 및 재고 관리 최적화 사례
• [우아한형제들] 스타트업 성장에 따른 클라우드 여정

서버리스 Hero 이상현님의 추천 세션

AWS Serverless Hero이자 캐치패션 CTO로 계신 이상현님의 추천 세션입니다.

• Adrian Cockcroft’s architecture trends and topics for 2021 – 클라우드 아키텍처의 선구자이신 아드리안 코크로프트 부사장님의 통찰력 있는 세션입니다.
• Break down data silos: Build a serverless data lake on Amazon S3 – 서버리스 데이터레이크를 구축하기 위한 S3 활용법을 잘 소개하고 있습니다.
• Analyzing data at any scale with AWS Lambda – AWS Lambda로 데이터 분석을 확장성 높게 할 수 있는 기법들을 소개합니다.
• Building revolutionary applications the serverless way – Lambda의 신규 기능인 컨테이너 이미지 기반 확장 방법을 소개합니다.
• How CATCH FASHION built a serverless ML inference service with AWS Lambda – 부끄럽지만 제가 진행한 세션입니다. 기계 학습을 서버리스 할 때 생기는 이슈와 해결법에 대해 소개해 드립니다.

컨테이너 Hero 송주영님의 추천 세션

AWS Container Hero이자 beNX 데브옵스 엔지니어이신 송주영님의 추천 세션입니다.

• Adrian Cockcroft’s architecture trends and topics for 2021 – Adrian Cockcroft는 Netflix OSS 프로젝트를 이끌었던 장본인이자, 현 AWS 의 VP of Cloud Architecture strategy 입니다. 그의 발표는 매해 re:invent 에서 꼭 들어야할 발표입니다. 클라우드의 과거,현재,미래 알아봄으로써 좋은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• Getting up and running with Amazon EKS and ECS – re:invent 에서는 매년 해당 서비스의 입문자를 위한 세션을 진행합니다. 대표적인 프로그램으로 Getting up and running 시리즈가 있습니다. 평소 ECS/EKS 검토와 도입을 위해서 가장 첫번째로 만나봐야할 시리즈입니다. 만약 이미 접해 보신분이라면 Best Practice 시리즈도 만나보시길 바랍니다.
• AWS Fargate: Are serverless containers right for you? 미래의 컨테이너 서비스는 어떻게 구성이 될까요? Fargate는 그 미래, 아니 이미 현재에 구현되어있는 모던 서버리스 컨테이너 서비스입니다. 해당 세션에서 앞으로의 컨테이너 서비스가 될 Fargate를 만나보시길 바랍니다.
• [NEW LAUNCH!] AWS Proton: Automating infrastructure provisioning & code deployments – AWS 의 새로운 서비스 Proton 입니다. Proton 의 사용 여부를 떠나 AWS의 provisioning & deployments 에 대한 사상과 기술을 이해할 좋은 기회입니다.
• 대용량 자바 애플리케이션 클라우드 네이티브 아키텍처 적용기 –  전 세계 12억 계정, 2억명 액티브 유저를 가지고 있는 삼성어카운트 서버의 컨테이너 데브옵스와 컨테이너 사용사례를 알아보세요. 제가 직접 구축했던 친정집 사례라 추천드립니다.

서버리스 Hero 변규현님의 추천 세션

AWS Serverless Hero이자 당근마켓 엔지니어이신 변규현님의 추천 세션입니다.

• Deep dive into AWS Lambda security: Function isolation – Lambda의 보안이 어떻게 동작하는지, Firecracker 기술이 얼마나 중요한 레이어로 동작하는지 배울 수 있는 세션이에요. 이번에 추가된 기능인 컨테이너 이미지 사용에 있어서 어떻게 안전하게 배포하고 실행하는지 확인해보세요
• [NEW LAUNCH!] Amazon Aurora Serverless v2: Instant scaling for demanding workloads – Lambda와 같이 요청량에 따라 과금되는 구조가 RDB에서 가능할까요? 그걸 AWS가 해냈네요. Amazon Aurora Serverless V2는 즉각적으로 늘어나는 트래픽에 대응하여 Scale up되고, 요청이 없을 경우 빠르게 Scale down이 됩니다. 어떻게 동작하는지 궁금하다면 이 세션을 들어보세요.
• [NEW LAUNCH!] Deep dive on AWS Glue Elastic Views – DynamoDB에 원본데이터가 있는데 ElasticSearch에서 검색을 원한다면 어떻게 할까요? 매번 데이터를 옮기는 코드를 짜고 이걸 실행해야할까요? 만약 스키마가 조금이라도 바뀌어야한다면?
  이 모든걸 AWS Glue Elatic Views가 해줄거에요.
• Understanding AWS Lambda streaming events – Kinesis와 DynamoDB Stream은 상당부분 닮아보이지만 살펴보면 은근히 다르답니다.이 두가지의 차이점을 이해하고 각 스트림의 특징을 알아보는 것을 추천드립니다.
• Decoupling serverless workloads with Amazon EventBridge – 요즘 마이크로서비스를 도입하는 회사가 많은데요, 이벤트 기반의 아키텍처는 여러 서비스 간의 의존성을 분리하는데 큰 도움이 됩니다. EventBridge를 사용하여 손쉽게 이벤트 기반 어플리케이션을 구축해보는건 어떨까요?

머신러닝 Hero 소성운님의 추천 세션

AWS Machine Learning Hero이자 크로키닷컴  데이터과학자이신 소성운님의 추천 세션입니다.

• [NEW LAUNCH!] Accelerate data preparation with Amazon SageMaker Data Wrangler – ML을 위한 완전 통합관리형 개발 환경인 Amazon Sagemaker Studio에 추가된 Data Wrangler 소개 세션입니다. 실무에서 ML 모델 개발에 가장 많은 시간을 소요하는 데이터 준비 과정을 보다 간단하고 직관적인 인터페이스에서 빠르게 진행하실 수 있습니다.
• [NEW LAUNCH!] Understand ML model predictions and biases with Amazon SageMaker Clarify – 데이터 준비, 모델 학습, 모델배포 까지 ML Workflow 전반에서 데이터의 Bias나 불균형 감지나 모델의 메트릭을 설명 가능한 형태로 제공합니다.
• [NEW LAUNCH!] Amazon SageMaker Feature Store: Store, discover, and share features for ML apps  – 성공적인 모델학습의 지름길 좋은 Feature 만들기! 이제 번거롭고 반복적인 Feature Engineering 작업과 결과물을 Amazon Sagemaker 내에서 효율적으로 관리해보세요!
• [NEW LAUNCH!] How to create fully automated ML workflows with Amazon SageMaker Pipelines – MLOps in Amazon Sagemaker! 이제 Sagemaker Studio에서 모든 ML 파이프라인을 관리할 수 있습니다!
• Productionizing R workloads using Amazon SageMaker, featuring Siemens – 개인적인 취향이긴 합니다. R Language 는 통계를 위한 언어이다? No, R로도 프로덕션 레벨의 ML모델을 개발할 수 있습니다. Amazon Sagemaker와 함께 라면!

머신러닝 Hero 전희원님의 추천 세션

AWS Machine Learning Hero이자 SK 텔레콤 응용 과학자이신 전희원님의 추천 세션입니다.

• Train billion-parameter models with model parallelism on Amazon SageMaker – 큰 모델의 성능이 비약적으로 좋아지는 현 추세에 맞춰  시의 적절하게 모델 병렬 학습 서비스를 내놓았습니다. 번거로운 하드웨어 드라이버 설정 등의 환경 설정 및 모델 병렬 전략을 자동화 하여 사용자들이 쉽게 접근하게 하였으며, 무엇보다 현존하는 가장 간단한 모델 병렬 라이브러리를 소개하고 있다는 점에서 큰 도움이 되었던 세션입니다.
• AWS infrastructure for large-scale distributed ML training – NVIDIA A100 GPU의 AWS 인프라를 소개하는 세션으로 유명 언어모델들에 대한 V100과 A100의 학습성능 차이 결과들이 있어 관련 부분에 대해서 관심 있어하실 분들에게 도움이 될 것입니다.
• Train ML models faster with better insights using Amazon SageMaker Debugger – 매뉴얼 코딩이 필요한 모델 디버깅을 포함, 시스템 관련 리소스들도 모니터링 해주는 SagaMaker Debugger를 소개합니다. 대량의 모델 학습을 해야 되는 분들에게는 반드시 필요한 기능이죠!

추후 다른 한국 Hero 분들의 추천이 올라오면 계속 업데이트 해드리겠습니다.

그 밖에 AWS Hero 가이드

AWS re:Invent 홈페이지에는 해외 히어로 분들이 분야별로 추천한 가이드가 있습니다. AWS 초보자, 컨테이너, 서버리스, 게임 개발, 개발 도구 및 현대적 앱개발, 스토리지, 인공 지능, 데이터베이스, 데이터 분석, 보안 등의 가이드에서 좋은 세션들을 찾아보시기 바랍니다. AWS re:Invent 한국 고객을 위한 5가지 팁도 참고하시고, 즐거운 클라우드 공부 되시길~

AWS re:Invent 행사가 2021년까지 연장됩니다!

전 세계에서 50만명이 넘는 분들이 등록해주시고, 500여개 이상의 강의 세션을 통해 클라우드 기술을 학습하고 계십니다. 이에 부응하기 위해 리인벤트 운영팀은 2021년 1월 12일(화) 부터 14일(목)에 더 많은 강연 세션을 제공해 드리기로 하였습니다. (한국 시간으로 1월 13일(수) 부터 16일(토)까지)

기존 등록하신 분들은 내년까지 계속해서 리인벤트 홈페이지에서 원하는 정보를 습득하실 수 있습니다. 아직 리인벤트에 등록하지 않으셨다면, 아직 늦지 않았습니다. 지금 등록하세요!

AWS re:Invent 이후에도 주요 한국 고객사별, 산업별, 서비스별 리캡 행사가 온-오프라인으로 열릴 예정입니다. 보다 자세한 것은 AWS 코리아 행사 안내 페이지를 계속 참고해 주세요.

– Channy(윤석찬);