Amazon Web Services 한국 블로그

AWS Outposts 정식 출시 – 지금 주문하세요! (서울 리전 포함)

지난 re:Invent 2018에서 AWS Outposts에 대한 출시 예고를 했으며, 오늘 정식 출시합니다. 이제 여러분의 데이터 센터 또는 코로케이션 시설에 Outposts 랙을 설치할 준비가 되었습니다 AWS Outposts를 이용해야 하는 이유 Outpost는 로컬 처리 및 매우 낮은 지연 시간을 필요로 하는 고객의 요구를 충족하도록 설계된 포괄적인 단일 공급업체 컴퓨팅 및 스토리지 솔루션입니다. 기존에 AWS 클라우드에서 개발 및 […]

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Amazon Builders Library 소개 – Amazon의 개발 방식 엿보기

Amazon이 어떻게 혁신적인 기술로 비즈니스를 구축하고 운영하는지 알고 싶어하는 고객들이 많습니다. 시애틀에 방문하는 분들은 직접 로봇 배송이 진행되는 Amazon 배송 처리 센터를 둘러보고 Amazon의 물류 센터 운영 방식을 살펴 보거나, Amazon Go  같은 계산대 없는 오프라인 매장의 혁신을 경험하기도 합니다. 기업 고객의 경우, 혁신의 문화가 어떻게 구성되어 있는지도 관심이 많습니다. Amazon의 리더쉽 원칙, 거꾸로 일하기(Working […]

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AWS Step Functions 대용량 단기 사용을 위한 ‘고속 워크플로’ 기능 추가 (서울 리전 포함)

AWS Step Functions는 2016년 re:Invent에서 출시되었습니다. AWS 고객은 단계별 워크플로의 핵심 요소로 사용하기 시작했습니다. 현재 고객들은 기계 학습, 보고서 생성, 주문 처리, IT 자동화 및 다른 많은 단계별 프로세스를 AWS 서비스로 오케스트레이션하는 경우, StepFunctions을 사용한 서버리스 워크플로를 구축합니다. 이러한 워크플로는 최대 1년간 실행될 수 있으며 체크포인트 지정, 임시 오류 시 재시도 및 감사를 위한 자세한 […]

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AWS Lambda 함수, Provisioned Concurrency를 통해 빠른 성능 제공 (서울 리전 포함)

AWS Lambda가 출시되고 5년이 흘렀지만 여전히 팀은 더 쉽게 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 특히, 중요 애플리케이션이 서버리스로 이동하면서 애플리케이션의 성능을 제어하는 더 많은 기능이 필요해졌습니다. 오늘 출시되는 Provisioned Concurrency는 함수를 지속적으로 초기화하고 아주 빠르게 준비하여 두 자리 수 밀리초로 응답하는 기능입니다. 이 기능은 웹 및 모바일 백엔드, 지연 시간에 민감한 마이크로서비스 또는 […]

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AWS 파트너 솔루션 파인더 한국어 지원 시작

AWS 고객들이 APN 파트너사를 쉽게 검색하고 파트너사의 정보를 확인할 수 있는 도구인 AWS 파트너 솔루션 파인더가 한국어 지원을 시작했습니다. 이를 통해, AWS 고객들은 한국어 키워드로 APN 파트너사를 검색하고, APN 파트너사 정보를 한국어로 확인할 수 있습니다. 또한 파트너사의 전문성, 고객사례, APN 프로그램 인증 등의 필터도 파트너 검색시에 활용이 가능합니다. 검색된 결과는, AWS 서비스제공 프로그램 , AWS […]

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Amazon SageMaker, 그래프 딥러닝 학습을 위한 Deep Graph Library 모델 추가

AWS에서는 이미 검증된 다양한 기계 학습 모델을 최적화해서 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있도록 다수의 유명 기-훈련 알고리즘과 모델을 제공하고 있습니다. 또한, AWS Marketplace의 기계 학습 분야에는 수백개의 모델들을 원-클릭으로 SageMaker에서 사용 가능합니다. 이번에 그래프 신경망의 손쉬운 구현을 위해 빌드된 오픈 소스 라이브러리 Deep Graph Library를 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 딥 […]

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Amazon SageMaker Debugger – 기계 학습 모델 학습 과정 디버깅 기능 출시 (서울 리전 포함)

Amazon SageMaker Debugger는 기계 학습(ML) 훈련 작업 중 발생하는 복잡한 문제를 자동으로 식별해주는 기능입니다. ML 모델을 구축하고 학습하려면 과학과 기술(요술이라고 말하는 사람도 있음)이 모두 필요합니다. 데이터 세트를 수집하고 준비하는 것부터 다양한 알고리즘을 실험하여 최적의 학습 파라미터(공포의 하이퍼파라미터)를 찾는 것까지, ML 실무자가 고성능 모델을 제공하기까지 넘어야 할 허들은 꽤 많습니다. 그래서 AWS는 모듈식의 완전관리형 서비스인 Amazon […]

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Amazon SageMaker Autopilot – 완벽한 제어 및 가시성을 바탕으로 고품질 기계 학습 모델 자동 생성 기능 (서울 리전 포함)

Amazon SageMaker Autopilot은 높은 품질의 분류 및 회귀 기계 학습 모델을 자동으로 생성하면서도, 완벽한 제어 및 가시성을 제공하는 AutoML 서비스입니다. 1959년에 Arthur Samuel은 기계 학습을 명시적 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 컴퓨터의 기능이라고 정의했습니다. 그러나, 현실적으로 기존 데이터 세트에서 패턴을 추출하고 이러한 패턴을 사용하여 새 데이터에 일반화되는 예측 모델을 구축할 수 있는 알고리즘을 찾는 것을 […]

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Amazon SageMaker Model Monitor – 기계 학습 모델을 위한 완전 관리형 자동 모니터링 기능 출시 (서울 리전 포함)

Amazon SageMaker Model Monitor는 정식 서비스 환경에서 기계 학습(ML) 모델을 모니터링하고, 데이터 품질 문제가 발생했을 때 이를 알려주는 새로운 서비스입니다. 데이터 작업을 시작하면서 때 처음 깨달은 것은 데이터 품질에 아무리 주의를 기울여도 부족하다는 것입니다. 데이터베이스 중 하나에서 예기치 않은 NULL 값이나 복잡한 문자 인코딩 때문에 발생한 문제를 해결하기 위해 수많은 시간을 보낸 경험을 여러분 모두 […]

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Amazon SageMaker Experiments – 반복적인 기계 학습 모델 훈련 구성, 추적 및 평가 기능 출시 (서울 리전 포함)

Amazon SageMaker Experiments는 반복적인 기계 학습(Machine Learning, ML) 모델 버전을 구성, 추적, 비교 및 평가하는 데 사용되는 새로운 기능입니다. 기계 학습 워크로드는 매우 반복적인 과정입니다. 프로젝트 한 건을 진행하는 동안 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 최대한의 정확성을 찾기 위해 학습하는 모델의 수는 수천 개에 달합니다. 실제로, 알고리즘, 데이터 세트 및 학습 파라미터(일명 하이퍼파라미터)의 조합은 무한대이며 이 […]

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