Category: Analytics

오늘은 Amazon Kinesis Video Streams Inference Template(KIT) for Amazon SageMaker의 기능에 대해 소개합니다. 이 기능은 고객이 Kinesis 비디오 스트림을 Amazon SageMaker 엔드포인트에 몇 분 만에 연결할 수 있습니다. 따라서 서비스를 통합하기 위해 다른 라이브러리를 사용하거나 맞춤형 소프트웨어를 작성하지 않고도 실시간 추론이 가능합니다. KIT는 Docker 컨테이너로 패키징된 Kinesis Video Client Library 소프트웨어와 필요한 모든 AWS 리소스의 […]

AWS 고객은 Amazon Kinesis를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 수집하고 처리하고 분석하여, 비즈니스나 인프라 또는 고객으로부터 얻은 새로운 정보에 빠르게 대처할 수 있습니다. 예를 들어, Epic Games는 인기 있는 온라인 게임, Fornite에서 초당 150만 이상의 게임 이벤트를 소화합니다. Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하면 표준 SQL을 사용하여 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. SQL에서는 새로운 프레임워크나 언어를 배우지 않고도 […]

AWS 데이터 기반 의사 결정 온라인 세미나는 최신 데이터 아키텍처를 사용하여 빅 데이터 및 분석 프로젝트를 시작하고 비즈니스 성과를 달성하는 방법을 소개합니다. 본대용량의 정보를 보호하고, 수집하고, 저장하고, 분석하고, 활용하는 방법과 관련 고객 사례를 통해 시스템을 실시간 및 예측 분석으로 통합하는 방법을 확인할 수 있습니다. 온라인 세미나 일정 데이터 기반 의사결정을 통한 비지니스 혁신 일시 : […]

몇 주 전 Amazon Kinesis Data Streams(KDS)를 위한 두 가지의 중요한 성능 개선 기능, 즉 향상된 팬 아웃 및 HTTP/2 데이터 검색 API를 출시했습니다. 향상된 팬아웃을 사용하면 개발자가 각 스트림 소비자(실시간으로 스트림에서 데이터를 읽는 애플리케이션)에게 개별 읽기 처리량을 제공함으로써 스트림 소비자 수를 확대할 수 있습니다. 한편, HTTP/2 데이터 검색 API를 사용하면 전형저인 시나리오에서 제작자가 소비자에게 […]

AWS Glue는 Hive 스타일 파티션으로 구성된 데이터 세트 처리에 향상된 기능을 제공합니다. AWS Glue 크롤러는 Amazon S3에 저장된 데이터의 파티션을 자동으로 구별합니다. AWS Glue ETL(추출, 변환, 로드) 라이브러리는 DynamicFrames로 작업할 때 기본적으로 파티션을 지원하며, DynamicFrames는 스키마를 지정하지 않더라도 분산된 데이터 콜렉션을 나타냅니다. DynamicFrames를 생성할 때 S3를 호출하지 않더라도 서술자를 통해 파티션을 필터링할 수 있습니다. 또한 […]

오늘은 Amazon Kinesis Video Streams(KVS)를 위한 새로운 HTTP Live Streams(HLS) 출력 기능을 알려드리고, 간단히 시연해 보여 드리겠습니다. KVS에 대해 잘 모르시는 경우 Jeff가 2017년 AWS re:Invent에서 다룬 출시 내용을 참조하십시오. 간략히 말씀드리면, Amazon Kinesis Video Streams는 단일 기기에서 수백만 기기에 이르기까지 분석 및 기계 학습을 위해 비디오를 캡처, 처리 및 보관하는 서비스입니다. 고객은 Kinesis Video를 […]

Amazon Kinesis Data Firehose는 실시간 데이터를 저장소에 저장하거나 분석 도구를 바로 활용할 수 있는 서비스로서 오늘 서울 리전에 출시하였습니다. Kinesis Data Firehose를 사용하면, 실시간 데이터 소스를 지속적으로 데이터를 변환 및 다양한 위치로 보내서 기존에 사용하고 있는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구 및 대시보드를 통해 준 실시간으로 분석할 수 있습니다. Kinesis Data Firehose는 데이터 처리량에 맞춰 자동으로 […]

Amazon QuickSight는 완전 관리형 클라우드 기반 인텔리전스 시스템으로, 빅 데이터에 대해 사용하기 쉽고 빠른 비즈니스 분석 기능을 제공합니다. QuickSight에서는 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터, Amazon Relational Database Service(RDS) 관계형 데이터베이스, S3의 플랫 파일 및 온프레미스 MySQL 데이터베이스, PostgreSQL 데이터베이스, SQL Server 데이터베이스에 저장된 데이터(커넥터 활용)에 액세스하는 기능을 통해 모든 형태와 규모의 조직이 비즈니스 분석을 […]

오늘 Amazon은 스트리밍 데이터에서 “핫스팟”을 감지하는 Amazon Kinesis Data Analytics의 새로운 Machine Learning 기능을 발표합니다. Kinesis Data Analytics는 2016년 8월에 출시된 이래 꾸준히 기능이 추가되었습니다. 알다시피 Kinesis Data Analytics는 완벽하게 관리되는 스트리밍 데이터용 실시간 처리 엔진으로, SQL 쿼리를 작성하여 데이터에서 의미를 도출하고 결과를 Kinesis Data Firehose, Kinesis Data Streams 또는 AWS Lambda 함수에 출력합니다. 새로운 […]

지난 AWS re:Invent 2017에서 처음 소개된 Amazon SageMaker는 데이터 과학과 머신 러닝 워크플로우를 위한 완전 관리형 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 모델을 만드는데 사용되는 Jupyter notebook 인터페이스는 SageMaker에서 대단히 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 한편Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 상에서 동작하는 Apache Spark 클러스터에 notebook 인스턴스를 연결시켜서 SageMaker의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다. 참고로 EMR은 […]