Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Analytics

AWS 주간 소식 모음 – AWS NY Summit 소식 등 :: 2022년 7월 셋째주

지난 주 AWS Summit 뉴욕이 수천 명의 참석자와 100명이 넘는 스폰서 및 파트너가 참석한 가운데 재비츠 센터에서 대면 행사로 개최되었습니다. 기조 연설에서 AWS 수석 개발자 대표인 Martin Beeby는 클라우드 인프라의 혁신을 통해 고객이 과제에 적응하고 새로운 기회를 포착하는 방법에 대해 이야기했습니다. 여기에는 Honeycomb의 AWS Graviton에 대한 Liz Fong-Jones의 훌륭한 마이그레이션 사례와, Capsule의 AWS 분석 및 […]

Amazon OpenSearch Service를 활용한 SIEM 구현 다이어그램

AWS Security Hub와 OpenSearch를 활용한 SIEM 구성 및 활용 방안

AWS Security Hub는 고객의 Amazon Web Services(AWS) 환경의 보안 현황에 대하여 통합된 가시성을 제공하며, 또한 고객의 AWS 환경을 국제 보안 표준 및 AWS의 보안 권장 사항과 비교하여 차이점을 파악할 수 있도록 돕습니다. 이는 Security Hub가 SIEM(Security Information and Event Management)과 유사한 점을 가지고 있음을 보여줍니다. 그렇지만, Security Hub는 SIEM을 대체할 수 있는 독자적인 도구로 설계되지는 […]

Amazon EMR Serverless 정식 출시 – 서버리스 빅 데이터 애플리케이션 실행하기

AWS re:Invent 2021에서 데이터 분석 서비스를 위한 세 가지 새로운 서버리스 옵션인 Amazon EMR Serverless, Amazon Redshift Serverless, 그리고 Amazon MSK Serverless을 소개했습니다. 기본 인프라를 구성, 크기 조정 또는 관리할 필요 없이 모든 크기의 데이터를 더욱 쉽게 분석할 수 있습니다. 오늘 클러스터나 서버를 구성, 관리 및 크기 조정하지 않고도 Apache Spark 및 Hive와 같은 오픈 […]

Amazon MSK Serverless 정식 출시 – 관리형 Kafka 클러스터 서버 관리 불필요

오늘 AWS는 Amazon MSK 서버리스를 정식 출시합니다. 서버 용량 계획 및 확장을 AWS에게 맡기고 Apache Kafka 클러스터 관리에서 발생하는 운영 오버헤드를 더 많이 줄일 수 있도록 지원합니다. 2019년 5월에는 고객이 Apache Kafka를 사용하여 데이터를 스트리밍할 수 있도록 지원하기 위해 Apache Kafka용 Amazon 관리형 스트리밍을 출시했습니다. Apache Kafka는 고객이 클릭스트림 이벤트, 트랜잭션 및 IoT 이벤트와 같은 […]

Amazon Lookout for Equipment로 설비 데이터 실시간 전송하기

설비의 가동률을 높이려고 하는 많은 제조 기업들이 제조 설비에 부착된 센서를 통해서 설비 이상 예측을 하기 위해서 대용량 센서 데이터를 모니터링하고 있습니다. 하지만, 많은 수의 센서를 사람이 직접 보고 설비의 이상 유무를 판단하는 것은 한계가 있습니다. 설비 이상 예측을 성공적으로 구현하려면 많은 기계 센서에서 수집된 특정 데이터를 기계학습(ML)에 적용하여 매우 정확한 예측을 수행해야 합니다. 그러나 […]

AWS Data Wrangler를 이용한 AWS Lake Formation 관리 테이블 구성하기

데이터 레이크를 통한 데이터 누적, 분석 및 활용이 기업의 경쟁력을 높이기 위한 필수 요건이 되었습니다. 많은 기업들이 현재 필요한 데이터뿐만 아니라, 미래를 대비한 다양한 종류의 데이터를 저장하고 있습니다. 데이터의 누적만큼, 데이터 보관 및 활용 관련 지켜야 할 다양한 규정 준수 요건들이 생겨나고, 데이터의 정합성과 관리 감독에 대한 필요성이 아래와 같이 발생하고 있습니다. 개인정보 보호법, GDPR(General […]

새로운 기능 – Amazon SageMaker Studio로 EMR 클러스터 및 Spark 작업 생성 및 관리

이제 Amazon SageMaker Studio 서비스에 세 가지 새로운 개선 사항을 제공하게 되어 매우 기쁩니다. 현재 SageMaker Studio의 사용자는 단일 AWS 계정 내에서 그리고 조직 전체의 공유 계정에서 실행되는 Amazon EMR 클러스터를 생성, 종료, 관리, 검색 및 연결할 수 있습니다. 이 모든 작업을 SageMaker Studio에서 직접 수행할 수 있습니다. 또한 SageMaker Studio Notebook 사용자는 SparkUI를 활용하여 […]

AWS Lake Formation – 자동 압축, 행 및 셀 단위 권한 제어 가능한 테이블 관리 기능 출시

데이터 레이크는 데이터 사일로를 분해하고, 다양한 유형의 분석을 중앙집중식 리포지토리로 결합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 정형 및 비정형 데이터를 이 리포지토리에 저장할 수 있습니다. 그러나 데이터 레이크를 설정 및 관리하려면, 수동의, 복잡하고 시간이 많이 걸리는 수동 작업이 많이 필요합니다. AWS Lake Formation을 사용하면 몇 주 또는 몇 개월이 아닌 며칠 만에 안전한 데이터 […]

Amazon Redshift Serverless 미리보기 – 데이터 웨어하우스 인프라 관리할 필요 없이 대규모 분석 실행

기존 데이터 웨어하우스를 관리할 전문성 또는 시간이 부족한 개발자 또는 LOB 분석가 등의 사용자처럼 조직 내 새로운 고객들로 데이터 분석 사용이 확대되고 있습니다. 또한 일부 고객은 워크로드가 예측할 수 없는 급격한 증가로 가변적이어서 지속적인 용량 관리가 매우 어려울 수 있습니다. Amazon Redshift를 사용하면 SQL을 사용하여 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에 걸쳐 구조화된 데이터와 […]

Amazon Kinesis Data Streams 온디맨드 – 용량 관리 필요 없는 대규모 데이터 스트리밍 가능

오늘 새로운 용량 모드인 Amazon Kinesis Data Streams 온디맨드를 출시합니다. 이 용량 모드는 스트리밍 워크로드에 대한 용량 프로비저닝 및 관리를 사라지게 합니다. Kinesis Data Streams는 대규모의 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 완전 관리형 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Streams는 어떤 수량의 소스에서도 원하는 양의 데이터를 가져와 필요에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다. 2013년 11월에 Kinesis […]