AWS 기술 블로그

Category: AWS Fargate

TVING 사례로 본 AWS 인프라를 이용한 글로벌 비즈니스 확장 기반 마련하기

비즈니스 배경 TVING은 ‘NO.1 K-콘텐츠 플랫폼’이라는 목표 아래 다양한 콘텐츠를 수급 또는 직접 제작하는 콘텐츠 기업이자 D2C 서비스를 제공하는 종합 엔터테이먼트 플랫폼입니다. 실시간 TV, 방송 VOD, 영화는 물론 분데스리가, 국내 프로야구, AFC, UFC 등 다양한 스포츠 콘텐츠 그리고, TVING 오리지널 콘텐츠까지 제공합니다. 2010년 5월 CJ헬로비전에서 출시된 TVING은 2020년 독립회사로 출범하였습니다. 국내 최초 MAU(Monthly Active Users) […]

단일 Amazon Elastic Container Service(ECS) 클러스터에서 15,000개 이상의 태스크들로 확장하기

이 글은 AWS Container Blog에 게시된 Scale to 15,000+ tasks in a single Amazon Elastic Container Service (ECS) cluster, by Ugur Kira and Abhishek Nautiyal을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 소개 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)는 컨테이너 애플리케이션의 배포, 관리 및 확장을 간소화하는 완전관리형 컨테이너 오케스트레이션 서비스입니다. Amazon ECS는 AWS 서비스와 깊게 통합되어 있으며, 모범 […]

Seekable OCI 및 AWS Fargate를 사용한 컨테이너 이미지 지연 로딩으로 더 빠르게 컨테이너 시작하기

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 “Under the hood: Lazy Loading Container Images with Seekable OCI and AWS Fargate” by Olly Pomeroy and Vaibhav Khunger을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 서버리스 컴퓨팅 엔진인 AWS Fargate는 이제 Seekable OCI(SOCI)를 사용하여 인덱싱된 컨테이너 이미지의 레이지 로딩을 지원합니다. SOCI를 통해 컨테이너 이미지를 지연 로딩하면 AWS Fargate에서 Amazon Elastic Container […]

Terraform, GitHub Actions, AWS Proton을 사용하여 IaC 및 CI/CD 파이프라인 확장하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Scaling IaC and CI/CD pipelines with Terraform, GitHub Actions, and AWS Proton by John Ritsema을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 소개 최신 애플리케이션은 AWS Lambda, AWS App Runner, 그리고 AWS Fargate와 같은 서버리스 서비스를 포함해 AWS의 다양한 컴퓨팅 플랫폼에서 실행됩니다. 오늘날의 조직들은 종종 이러한 고유의 런타임 특성을 제공하는 AWS […]

Amazon ECS 워크로드를 위한 AWS Fault Injection Simulator의 새로운 기능 발표

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 “Announcing AWS Fault Injection Simulator new features for Amazon ECS workloads” by Jooyoung Kim, Re Alvarez-Pamar을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 소개 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 및 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)에서 실행되는 워크로드에 다양한 오류를 주입할 수 있는 AWS Fault Injection Simulator (FIS)의 새로운 기능을 발표하게 되어 기쁩니다. […]

Amazon ECS와 Amazon SageMaker를 이용하여 이미지 분류 AI 웹 애플리케이션 구축과 운영하기

마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 인공지능(AI)은 현대화 애플리케이션 구현에 가장 많이 언급되는 기술입니다. 애플리케이션은 규모가 커질 수록 하나의 모놀리식 서비스가 아닌 다양한 마이크로서비스의 조합이 필요합니다. 그리고 사용자에게 추세나 패턴을 식별할 수 있는 인공지능 기능을 제공하기 위해서는 학습된 기계 학습 모델이 필요합니다. 이렇게 마이크로서비스 아키텍처와 기계 학습 모델로 구성된 애플리케이션은 고객의 요구에 따라서 확장하고 민첩하게 업데이트 되어야 합니다. 이번 […]