Category: Developer Tools

이글은 AWS Security Blog에 게시된 Using AWS WAF intelligent threat mitigations with cross-origin API access by Kartik Bheemisetty and Achraf Souk 을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS WAF는 봇 제어 및 사기 제어과 같이 원치 않는 웹 애플리케이션 트래픽을 필터링하는 고급 기능을 제공합니다.이러한 지능형 위협 완화에는 JavaScript 챌린지 또는 CAPTCHA를 사용한 클라이언트 측 심문 및 행동 분석과 […]

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 […]

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 […]

동영상 중심의 컨텐츠 소비 패턴이 계속해서 확대됨에 따라, 실시간 방송 스트리밍이나 OTT와 같은 미디어 서비스 구축에 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 하지만 온프레미스 기반의 미디어 서비스의 경우 이벤트나 컨텐츠에 따라 트래픽을 예측하기 어렵고, 그렇기 때문에 최대 시청자 혹은 컨텐츠 소비자의 트래픽에 맞춰 인프라를 운영해야 합니다. 이는 비용면에서도 비효율적이며, 예상한 것보다 많은 트래픽에 맞춰 확장하기도 어렵습니다. 이러한 […]

서비스에서 신규 기능으로 빈번하게 등장하는 기능 중 하나는 알람 기능입니다. 예를 들어 쇼핑몰 업체는 고객에게 배송 안내 알람을 전달하고 공장 운영 환경에서는 장비 장애 알람을 보냅니다. 문제는 이런 알람 서비스를 위해서 별도의 인스턴스를 만들고 웹 서버를 유지하는 건 새로운 관리 포인트를 만드는 일이라는 점입니다. 또한 알람 서비스의 특성상 대규모 고객에게 알람을 보내야 하는 일도 발생할 […]

이 글은 AWS Open Source Blog에 게시된 Create a Managed FFmpeg Workflow for Your Media Jobs Using AWS Batch by Guillaume Marchand and Daisy Riley을 한국어 번역 및 편집하였습니다. FFmpeg은 비디오 처리를 위해 널리 사용되는 업계 표준 오픈 소스 유틸리티입니다. FFmpeg는 모든 비디오 압축 형식에 대한 인코딩 및 디코딩, 오디오 인코딩 및 디코딩, 전송 스트림에서 […]

자동차 산업의 메가 트렌드 키워드인 CASE 는 연결(Connectivity), 자율주행(Autonomous), 공유(Sharing), 전동화(Electrification)로 정리할 수 있습니다. 그 중 커넥티비티는 IT 기술이 융합된 자동차가 세상과 연결되고 움직이는 생활공간으로 발전하며 다양한 모빌리티 서비스 제공이 가능하게 만드는 기반입니다. 그런데 모빌리티 서비스에서 연결된 차량이 급속도로 늘어나고 대상 지역이 글로벌로 확대됨에 따라 차량 관제 및 관리 시스템(FMS)도 차량 증가 속도와 지역별 다양한 […]

카메라로 사진을 찍으면 번역해주거나 카메라로 찍은 이미지를 읽어주는 앱은 기계 학습(Machine Learning) 기술을 활용하고 있습니다. 이런 기계 학습 모델을 직접 개발하는 것은 상당한 기술적 노하우를 요구합니다. AWS에서는 Amazon SageMaker와 같이 기계 학습 모델을 개발하는 서비스 이외에도 다양한 완전 관리형(Managed) AI 서비스를 제공하고 있어서 기계 학습에 숙련된 인력이 없더라도 기계 학습 기반의 서비스를 쉽게 개발할 수 […]

Stable Diffusion 모델을 이용하면 텍스트를 이용하여 창조적인 이미지를 생성할 수 있습니다. AWS에서는 Amazon SageMaker JumpStart을 이용하여 기계 학습(ML)을 쉽게 사용할 수 있도록 사전 학습(pre-trained)된 모델을 제공하고 있는데, 2022년 10월 부터 Stable Diffusion 모델을 추가적으로 제공하고 있습니다. 이를 통해 Stable Diffusion 이미지를 쉽게 생성할 수 있으며, 즉시 Serving할 수 있도록 SageMaker Endpoint도 제공합니다. SageMaker Endpoint는 트래픽이 증가할 […]

사물인터넷 (IoT) 디바이스에서 이미지 분류를 하기 위해서는 효과적인 기계학습 모델이 필요합니다. 2020년 AWS re:Invent에서 소개된 AWS IoT Greengrass V2는 ResNet-50에 기초한 DLR 이미지 분류 모델 스토어를 Java 기반의 공개 컴포넌트(Public component)로 제공하고 있으므로, IoT 디바이스에서 이미지 분류를 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. DLR (Deep Learning Runtime) 이미지 분류 모델은 Built-in public component인 variant.DLR.ImageClassification.ModelStore로 제공되며, 이것을 IoT […]