Category: Compute

민감 정보를 활용하는 기계 학습 환경 기계 학습 훈련 과정에서 개인 식별 정보나 생체 인식 정보 등 민감한 정보를 다루는 경우가 있습니다. 무엇보다 안전하게 데이터를 활용해야 해서 보안을 중요하게 생각해야 합니다. 네트워크 접근 통제와 사용자 접근 관리, 암호화, 이상 감지 등 다양한 방법으로 안전한 기계 학습이 이루어지도록 해야 합니다. 또한 1년 이상 장기 미사용 사용자는 […]

본 블로그는 AWS Architecture Blog에 게시된 ‘Deploying IBM Cloud Pak for Data on Red Hat OpenShift Service on AWS’를 한국어 번역 및 편집하였습니다. AWS 클라우드에서 IBM Cloud Pak for Data(CP4D)를 배포하여 사용할 수 있는 보다 더 직관적인 방법을 찾고 있는 Amazon Web Services(AWS) 고객은 Red Hat OpenShift Service on AWS(ROSA) 사용을 고려해 보시기 바랍니다. ROSA는 […]

카오스 엔지니어링은 실제 운영환경에서 발생하는 다양한 장애 상황을 견딜 수 있는 시스템을 구축하기 위해 시스템의 신뢰성을 실험하는 방법입니다. 대규모 분산 소프트웨어 시스템의 발전은 산업의 발전 방향을 바꾸고 있습니다. 엄청난 규모의 데이터를 기반으로 기계학습, 빅데이터 분석, 사물인터넷 등이 가능하게 되었습니다. 또한, 소프트웨어 엔지니링의 판도도 바꾸었습니다. 하나의 산업으로서, 우리는 개발의 유연성과 배포 속도를 높이는 모범 사례들을 빠르게 […]

이 글은 AWS Architecture Blog에 게시된 Disaster Recovery (DR) Architecture on AWS, Part II: Backup and Restore with Rapid Recovery by Seth Eliot 을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 이전  1부 게시글에서는 네 가지의 AWS 기반 재해 복구(DR) 전략에 대해서 알아 보았습니다. 재해 복구 전략은 비지니스에 영향을 주는 시스템의 장애 상황을 미리 준비하여 복구 할 수 있는 […]

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 ‘Blue/Green or Canary Amazon EKS clusters migration for stateless ArgoCD workloads by Sebastien Allamand’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 개요 조직에서는 마이크로서비스와 같은 최신 애플리케이션 개발 방식을 사용하여 혁신, 성능, 보안 및 안정성을 향상시킵니다. 하지만 레거시 배포 시스템을 사용하는 상황에서는 각 배포에 대한 제어와 보안을 유지하면서 빠른 배포 속도를 함께 […]

AWS CDK를 사용하면서 반복적인 패턴을 사용할 경우 AWS Solutions Constructs 사용하면 생산성과 편의성을 크게 높힐 수 있습니다. 특히 여러 패턴을 조합해서 사용한다면 각각의 패턴이 가지고 있는 모범사례와 구성을 다른 패턴과 합쳐 원하는 워크로드를 구성할 수 있습니다. 이 블로그에서는 AWS Solutions Constructs의 여러 Construct들을 조합하여 하나의 워크로드로 작성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 AWS Solutions Constructs란 무엇입니까? […]

이 글은 AWS Storage Blog에 게시된 Machine Learning with Kubeflow on Amazon EKS with Amazon EFS by Anjani Reddy, Suman Debnath, Daniel Rubinstein, and Narayana Vemburaj을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 기계 학습 모델의 훈련은 여러 단계가 포함되며, 훈련을 위한 데이터 셋의 크기가 수백 GB 범위에 있으면 더 복잡해지고 많은 시간이 소요됩니다. 데이터 과학자는 다양한 모델의 […]

이 글은 AWS Storage Blog에 게시된 Persistent storage for Kubernetes by Suman Debnath, Daniel Rubinstein, Anjani Reddy, and Narayana Vemburaj을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 상태 저장 애플리케이션이 올바르게 실행되기 위해서는 데이터가 저장되어 유지되고 읽을 수 있어야 합니다. Kubernetes를 사용하여 상태 저장 애플리케이션을 실행할 때 컨테이너, 포드, 또는 노드 충돌이나 종료에 관계없이 상태가 유지되어야 합니다. 이를 […]

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 분류(Classification)와 회귀(Regression)문제에 모두 적용할 수 있는 빠르고 효과적인 머신러닝 알고리즘입니다. 또한, 대표적­­인 AWS의 서버리스(Serverless) 서비스인 AWS Lambda는 운영에 대한 부담을 줄여주고 사용한 만큼만 지불(Pay As You Go)하면 되기 때문에 다양한 어플리케이션에서 유용하게 활용되고 있습니다. 특히, 2020년 12월부터 Lambda가 컨테이너 이미지를 지원함으로써, Lambda를 머신러닝(Machine Learning) 추론을 배포하는 용도로 사용할 수 있게 되었습니다. 이번 […]

쿠버네티스로의 안전한 마이그레이션은 클러스터에 대한 의도하지 않은 설정 변경을 방지하는 것을 포함합니다. 의도하지 않은 설정 변경은 클러스터의 운영환경에 악영향을 끼치거나 심지어 클러스터 자체의 무결성을 위협할 수도 있습니다. 예를 들어, 적절하지 않은 보안 설정을 포함한 포드(Pod)는 의도하지 않은 클러스터 설정 변경의 대표적인 사례 중 하나입니다. 쿠버네티스에서는 이러한 포드에 대한 보안 설정을 통제하기 위해서 Pod Security Policy(PSP)라는 […]