Category: Technical How-to

이 글은 AWS Networking & Content Delivery Blog에 게시된 Improve web application availability with CloudFront and Route53 hybrid origin failover by Chakib Sahraoui and Abhinav Bannerjee을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 올해 초, 우리는 Amazon CloudFront와 Amazon Route 53을 활용한 고가용성 애플리케이션을 구현하기 위한 세 가지 고급 설계 패턴에 관한 지침을 발표했습니다. 이 블로그에서는 웹 애플리케이션 가용성을 더욱 향상시키기 위한 접근 방식으로 CloudFront […]

이 글은 Networking & Content Delivery Blog에 게시된 Visitor Prioritization on e-Commerce Websites with CloudFront and CloudFront Functions by Gabin Lee, Akira Mori, and Yoshihisa Nakatani을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 5년 전 이전 게시물(전자상거래 웹 사이트에서 CloudFront 및 Lambda@Edge를 활용 방문자 우선 순위 지정하기)이 작성되었을 때 방문자 우선 순위 지정은 비교적 새로운 개념이었습니다. 그 이후로 […]

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 […]

데이터 거버넌스는 효율적인 데이터 관리를 위해 필수적인 요소입니다. 대부분의 데이터 지향 조직에서 데이터레이크의 메타데이터(Metadata) 관리, 카탈로깅(Cataloging), 데이터 리니지(Data Lineage), 데이터 분류(Classification) 등을 통해 효과적으로 그들의 데이터를 검색하고 활용하기를 원하고 있습니다. 이번 게시글에서는 Apache Atlas를 Amazon EMR 위에 설치하여, AWS Glue에서 관리되고 있는 카탈로그와 메타데이터를 포함하여 Apache Atlas에서 통합적으로 관리하고, 데이터 리니지 생성을 통해 데이터 흐름을 […]

이 글은 AWS Networking & Content Delivery Blog에 게시된 Use CloudFront continuous deployment to safely validate CDN changes by Joe Viggiano, Carl Johnson and Vishal Anand 를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 인 Amazon CloudFront 는 사용자와 디바이스가 웹 사이트나 애플리케이션에 연결하기 위한 관문으로 사용됩니다. CDN 구성의 변경은 문제를 일으킨 원인에 대한 가시성의 부족으로 서비스 […]

이 글은 AWS Security Blog에 게시된 How to customize behavior of AWS Managed Rules for AWS WAF by Madhu Kondur and Venugopal Pai을 한국어 번역 및 편집하였습니다. AWS WAF용 AWS 관리형 규칙은 자체 규칙을 작성하지 않고도 일반적인 애플리케이션 취약성 및 시스템에 대한 기타 원치 않는 액세스로부터 사용자를 보호하는 데 사용할 수 있는 AWS에서 생성한 규칙 […]

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 […]

이 글은 AWS IoT Blog에 게시된 How to use your own data source in AWS IoT TwinMaker by Ali Benfattoum을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS IoT TwinMaker 소개 AWS IoT TwinMaker를 사용하면 개발자가 여러 소스의 기존 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 기능으로 건물 및 공장과 같은 실제 시스템의 디지털 트윈을 쉽게 생성할 수 있습니다. AWS […]

기계 학습(Machine Learning) 활용이 일반화 되면서 IoT 디바이스에서도 기계학습을 활용하려는 요구가 증가하고 있습니다. 기계학습 알고리즘을 IoT 디바이스의 동작에 활용하기 위하여 기계학습 서버 API를 이용하면, 1) 디바이스는 항상 네트워크에 접속이 가능하여야 하고, 2) 디바이스의 숫자가 증가하면 서버의 처리 용량이 동일하게 증가되어야 하며, 3) 추론을 위한 API 호출 비용 부담으로 인해서, IoT 디바이스에서 기계학습을 활용할 때 제한 […]

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 […]