Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Analytics

Amazon EMR on EKS, Apache Spark 애플리케이션을 위한 컨테이너 종속성 맞춤 조정 및 패키징 기능 출시

지난 AWS re:Invent에서 Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 정식 출시 소식을 발표한 바 있습니다. 이 서비스는 Amazon EMR의 새 배포 옵션으로, 고객이 Amazon EKS에서 Apache Spark 프로비저닝과 관리를 자동화할 수 있게 해줍니다. Amazon EMR on EKS를 사용하면 고객이 EMR 애플리케이션을 다른 유형의 애플리케이션과 같은 Amazon EKS 클러스터에 배포할 수 있으므로 자사 모든 […]

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Amazon FSx for Windows File Server – 파일 액세스 감사 기능 출시

Amazon FSx for Windows File Server는 업계 표준 SMB(Server Message Block) 프로토콜을 통해 액세스할 수 있는 완전관리형 파일 스토리지를 제공합니다. 또한 Windows Server를 기반으로 하며, AWS에서 기대할 수 있는 확장성, 안정성, 낮은 비용으로 다양한 엔터프라이즈 스토리지 기능 세트를 제공합니다. 이제 AWS 팀은 사용자 할당량, 최종 사용자 파일 복원, Microsoft Active Directory 통합과 같은 주요 기능 […]

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Amazon Kinesis Data Analytics Studio 소개 – SQL, Python, Scala를 통한 스트리밍 데이터 처리 기능

시기적절한 인사이트를 확보하고 비즈니스와 애플리케이션에서 들어오는 새로운 정보에 신속하게 대응하는 가장 좋은 방법은 스트리밍 데이터를 분석하는 것입니다. 스트리밍 데이터는 일반적으로 레코드 단위로 또는 슬라이딩 시간대에 걸쳐 순차적으로 증분 처리되어야 하며 상관 관계, 집계, 필터링 및 샘플링과 같은 다양한 분석에 사용될 수 있습니다. 오늘은 스트리밍 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있는 Amazon Kinesis Data Analytics Studio를 […]

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Amazon Redshift ML 정식 출시 – SQL기반 기계 학습 모델 생성 및 예측 수행

Amazon Redshift를 사용하면 SQL로 엑사바이트의 구조적 및 반구조화된 데이터를 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스및 데이터 레이크 전반에서 쿼리하고 결합할 수 있습니다. 이제 AQUA (고급 쿼리 가속기) 를 일반적으로 사용할 수 있으므로 추가 비용 및 코드 변경 없이 쿼리 성능을 최대 10배까지 향상시킬 수 있습니다. 실제로 Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 향상된 가격 대비 […]

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AQUA(Advanced Query Accelerator) 정식 출시 – Amazon Redshift 쿼리 속도 향상

Amazon Redshift는 이미 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 규모에 관계없이 최대 3배 향상된 가성비를 제공합니다. 우리는 자체 하드웨어를 설계하고 기계 학습(ML)을 사용하여 이를 수행합니다. 예를 들어 2019년 말에 Amazon Redshift용 SSD 기반 RA3 노드를 시작했으며(Amazon Redshift 업데이트 – 차세대 컴퓨팅 인스턴스 및 관리형 분석 최적화 스토리지), 지난 4월(Amazon Redshift 업데이트 – ra3.4xlarge 노드) 및 지난 12월(Amazon […]

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Amazon Elasticsearch Service 메모리 자동 조정(Auto-Tune) 기능 사용하기

얼마 전 Amazon Elasticsearch Service의 클러스터 리소스를 자동으로 최적화하여 성능과 가용성을 개선하기 위해 메모리 자동 조정(Auto-Tune) 기능을 출시하였습니다. Elasticsearch는 Java Virtual Machine(JVM)에서 실행되며, 많은 수집 볼륨과 검색 워크로드를 지원하는 경우 메모리 설정 조정은 필수적입니다. 자동 조정의 적응형 시스템은 수신 워크로드 성능에 영향을 미치는 리소스 병목 현상을 식별하고 필요한 확장 및 성능을 지원하기 위해 클러스터에서 적절한 […]

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Amazon Lookout for Metrics 미리보기 – 비즈니스 상태를 모니터링하기 위한 이상 탐지 서비스

기계 학습(ML)으로 지표에서 이상을 탐지하여 ML 경험이 없어도 사전에 비즈니스 상태를 모니터링하고 문제를 진단하며 빠르게 기회를 찾을 수 있도록 지원하는 새로운 서비스, Amazon Lookout for Metrics를 소개합니다. Lookout for Metrics는 Amazon이 오탐을 줄이면서 데이터에서 찾기 어려운 이상한 변경 사항을 탐지하는 데 사용하던 기술을 동일하게 사용합니다. 또한 유사한 결과를 그룹화하고 심각도별로 순위를 매기며 이상의 근본 원인을 […]

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새로운 기능 — Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)

수만 명의 고객이 Amazon EMR을 사용하여 Apache Spark, Hive, HBase, Flink,Hudi 및 Presto와 같은 프레임워크에서 빅 데이터 분석 애플리케이션을 대규모로 실행합니다. EMR은 이러한 프레임워크의 프로비저닝 및 조정을 자동화하고 다양한 EC2 인스턴스 유형으로 성능을 최적화하여 가격 및 성능 요구 사항을 충족합니다. 이제 고객은 Kubernetes를 사용하여 조직 전체에서 컴퓨팅 풀을 통합하고 있습니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)에서 Apache […]

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새로운 기능 – Amazon QuickSight Q가 비즈니스 데이터에 대한 자연어 질문에 답변

세션별 지불 요금제의 첫 번째 BI(비즈니스 인텔리전스) 서비스로 Amazon QuickSight가 출시되었습니다. 오늘 AWS는 기계 학습(ML)을 기반으로 하는 자연어 쿼리(NLQ) 기능인 Amazon QuickSight Q의 preview를 발표하게 되었습니다. 이제 비즈니스 사용자는 Q를 통해 QuickSight를 사용하여 일상 언어로 데이터에 대해 질문하고 몇 초 만에 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 예를 들어, “전년 대비 연간 매출 성잘률은 얼마지?” 또는 […]

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Amazon DynamoDB 테이블 S3 내보내기 기능 출시 – 코드 없는 데이터 레이크 분석 제공

2012년 출시 이래 수십만의 AWS 고객이 미션 크리티컬 워크로드를 지원할 솔루션으로 Amazon DynamoDB를 선택했습니다. DynamoDB는 비관계형 관리형 데이터베이스로, 사실상 무한한 양의 데이터를 저장하며 규모에 관계없이 1밀리초 단위로 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 데이터를 최대한 활용하려면 고객은 AWS Data Pipeline, Amazon EMR 또는 DynamoDB 스트림 기반의 기타 솔루션을 사용해야 했습니다. 이러한 솔루션은 일반적으로 읽기 처리량이 높은 […]

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