Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Launch

AWS DeepLens – 딥러닝 실습을 위한 동영상 카메라

개발자에게 평생 학습은 매우 중요합니다. 기술 변화는 빠르게 일어나고 있으며, 그러한 변화에 뒤쳐지지 않으려면 학습은 필수적입니다.과거 오랜 기간 동안 인공 지능은 학문적인 주제였지만, 지금은 실질적인 적용과 실제 배포가 중요한 시대가 되었습니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝을 비롯하여 기계 학습의 실제 적용 사례를 고려했을 때, 기술적인 성숙 단계에 들어섰으며, 이제 실제 경험을 쌓고 기술을 연마하기 시작할 때라고 […]

Read More

Amazon Rekognition Video 출시 – 딥 러닝 기반 동영상 장면 인식 기능

작년 이맘때 쯤 re:Invent 2016에서 Amazon Rekognition 서비스를 발표했습니다. 당시 공개된 Amazon Rekognition Image는 딥 러닝을 사용하여 확장 가능한 이미지 인식 및 분석을 제공하는 클라우드 서비스입니다. Amazon Rekognition Image를 통해 객체 및 장면 감지, 실시간 얼굴 인식, 유명 인사 인식, 이미지 조정은 물론 텍스트 인식을 구축하고 애플리케이션과 시스템에 통합할 수 있습니다. Amazon Rekognition 이미지 서비스는 딥 러닝 […]

Read More

Kubernetes를 위한 Amazon Elastic Container Service 서비스 출시 예고

AWS에서 Kubernetes를 실행하는 AWS 고객이 매우 많으며, Cloud Native Computing Foundation 조사에 따르면 Kubernetes 워크로드의 63%가 AWS에서 실행하고 있습니다. AWS가 Kubernetes를 실행하기 좋은 지점이기는 하지만, 고객이 Kubernetes 클러스터를 관리하기 위해서는 적잖은 수동 구성 및 관리가 필요합니다. Kubernetes 마스터 및 클러스터를 설치하여 운영해야 하며, 클러스터에서 가용성을 높이려면 서로 다른 가용 영역(AZ)에서 Kubernetes 마스터를 3개 이상 실행해야 […]

Read More

Amazon S3 Select 및 Glacier Select – 원하는 객체 기반 데이터 질의 기능 출시

Amazon S3(Simple Storage Service)는 다양한 기업들이 사용하는 수백만 애플리케이션을 위한 대용량 데이터를 저장하며, 대부분 고객은 안전하고 지속성이 우수하며 경제적인 백업 아카이브 스토리지를 위해 Amazon Glacier를 사용하고 있습니다. S3를 사용하면 원하는 만큼 많은 객체를 저장할 수 있으며, 개별 객체의 크기는 5테라바이트까지 가능합니다. 객체 스토리지의 데이터는 일반적으로 하나의 완전한 개체로 액세스되었습니다. 즉, 5기가바이트 객체를 한 개 요청하면 […]

Read More

출시 예고 – Amazon Aurora 멀티 마스터 및 서버리스 서비스

Amazon Aurora는 MySQL 호환 또는 PostgreSQL 호환 버전으로 제공되는 Aurora는 완전 관리형 서비스로서, 최대 64TB 크기의 데이터베이스 스토리지까지 자동으로 확장되는 고성능 데이베이스 서비스입니다. Aurora 데이터베이스 인스턴스를 생성할 때 원하는 인스턴스 크기를 선택할 수 있을 뿐만 아니라, 읽기 복제본을 사용하여 읽기 처리량을 늘리는 옵션도 있습니다. 처리 요건이나 쿼리 속도가 변경되면 인스턴스 크기를 수정하거나 필요에 따라 읽기 […]

Read More

Amazon DynamoDB 업데이트 – 글로벌 테이블 및 온 디맨드 백업 기능 출시

다양한 산업 분야의 AWS 고객이 Amazon DynamoDB를 이용해 미션 크리티컬 데이터를 저장합니다. 금융 서비스, 상거래, AdTech, IoT 및 게임 애플리케이션 등은 수백 테라바이트 용량의 데이터 및 수조 개의 항목으로 구성된 개별 테이블로 초당 수백만 건의 요청을 처리하고 DynamoDB를 사용해 몇 밀리초 이내에 결과를 반환합니다. 지금부터 여러분이 좋아할 만한 강력한 새 기능 두 가지를 소개하겠습니다. 글로벌 […]

Read More

Amazon Neptune – 완전 관리형 그래프 데이터베이스 서비스

최근 애플리케이션 데이터 구조와 알고리즘 중에서 특히 그래프(Graph)는 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 최근 다양한 기업들은 소셜 미디어나 데이터 추천 등 복잡한 관계 데이터를 지속적으로 생성하고 수집합니다. 그러나, 개발자들은 복잡한 관계 기반 데이터를 기존 데이터베이스에서 모델링하게 되는데, 이로 인해 관계를 추가할 때마다 비용이 많이 들고 성능을 점점 저하시키는 극도로 복잡한 쿼리가 발생합니다. AWS는 갈수록 복잡해지는 최신 […]

Read More

AWS PrivateLink 업데이트 – 자체 애플리케이션 및 서비스용 VPC 엔드포인트

이번 달 초에 Colm MacCárthaigh을 통해 여러분에게 AWS PrivateLink에 관한 소식을 전하고, 이를 사용하여 Amazon Kinesis Streams, AWS Service Catalog, EC2 Systems Manager, EC2 API, 그리고 VPC 엔드포인트를 통한 ELB API와 같은 AWS 서비스에 액세스하는 방법을 보여주었습니다. 엔드포인트(한  개 이상의 탄력적 네트워크 인터페이스 또는 ENI로 표시)는 VPC 내에 상주하고, VPC 서브넷으로부터 IP 주소를 가져오며, 인터넷이나 […]

Read More

AWS Cloud9 정식 출시 – 클라우드 기반 통합 개발 환경(IDE)

프로그래밍을 시작할 때 무엇보다 개발 도구가 중요합니다. 단순히 메모장으로는 할 수 없고, 다양한 기능을 가진 코드 편집기와 테스트 파이프라인이 개발 생산성을 높입니다. 처음에 Vim을 배우고 시스템과 복잡한 프로그램을 번갈아 사용할 수 있었던 것이 아직도 기억납니다. 당시 새 PC에 컴파일러와 종속 라이브러리를 설치하는 데, 얼마나 많은 시간이 걸렸는지 기억합니다. 각각 버전을 맞추고, 신규 개발자가 프로젝트에 합류하도록 […]

Read More

Amazon SageMaker 출시 – 기계 학습 기반 서비스 가속화

기계 학습(Machine Learning)은 많은 스타트업 및 대기업을 위한 중추적 기술입니다. 수십 년간의 투자와 발전에도 불구하고 기계 학습 모델을 개발 및 학습하고 유지하는 것은 여전히 다루기 힘들고 까다로운 일입니다. 일반적으로 기계 학습을 애플리케이션에 통합하는 프로세스에는 전문가 팀이 수개월 동안 불일치 설정을 조정하고 수정하는 과정이 포함됩니다. 기업과 개발자들이 원하는 것은 개발부터 실제 운영까지의 총체적인 파이프라인입니다. Amazon SageMaker […]

Read More