AWS 기술 블로그

­­사물인터넷(IoT) 디바이스에서 기계학습(ML)을 이용한 이미지 분류하기

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 […]

Amazon RDS Proxy를 활용한 롯데이커머스의 Amazon RDS 커넥션 불균형 해결 사례

이커머스 플랫폼 운영 시 할인 행사로 인해 특정 기간 대규모의 사용자 요청이 유입될 수 있습니다. 데이터베이스로 Amazon Aurora를 사용하는 경우 다수의 읽기 복제본 인스턴스로 확장하여 대규모 요청을 처리할 수 있습니다. 이때, 각 데이터베이스와 애플리케이션 간 커넥션의 효율적인 재사용을 위해 데이터베이스 커넥션 풀을 많이 활용하곤 합니다. 이런 노력이 애플리케이션의 블루/그린 배포 전략과 만나게 될 경우 예상치 […]

AWS Migration Hub를 활용한 클라우드 이전 전략 수립하기

자체 데이터센터에서 직접 운영 중인 업무시스템을 클라우드로 이전하고 싶어 하는 고객분들이 점점 늘어나고 있습니다. 사용 연한이 다한 오래된 업무시스템의 하드웨어를 새것으로 교체할 때 비용을 줄이기 위해서, 비즈니스 환경 변화에 신속히 대응하기 위해서, 다른 회사들에 뒤처지지 않을까 하는 위기의식 등 여러 가지 이유로 클라우드 도입을 검토하고 있습니다. 이 글에서는 업무시스템을 클라우드로 이전할 때 우선적으로 고려해야 하는 […]

AWS 기반 재해 복구(DR) 아키텍처, 1부: 클라우드에서의 재해 복구 전략

이 글은 AWS Architecture Blog에 게시된 Disaster Recovery (DR) Architecture on AWS, Part I: Strategies for Recovery in the Cloud을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 필자는 AWS Well-Architected 신뢰성 원칙의 수석 솔루션 설계자로서 고객이 AWS에서 복원력이 있는 워크로드를 구축하도록 돕고 있습니다. 고객이 직면할 수 있는 가장 큰 도전 중 하나인 재해 상황에 대비하는 데 도움이 됩니다. […]

AWS를 이용한 MLOps 구축 사례 살펴보기

기업 내 Machine Learning (ML) 모델들이 점차 늘어나면서 Machine Learning Operations (MLOps)에 대한 관심을 넘어, 많은 기업에서 실제 업무에 MLOps를 활용하고 있습니다. MLOps는 양질의 데이터를 확보하는 활동부터, 데이터 과학자를 위한 학습 환경을 제공하는 활동, 여러 모델들을 신뢰성 있게 학습하는 활동, 학습된 ML 모델을 실제 업무에 배포하는 활동 등에서 생산성 높이기 위해 자동화하고, 이를 통해 전체적인 […]

Apache Atlas on Amazon EMR을 사용하여 Data Lineage 구성하기

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 […]

Amazon SageMaker 훈련작업을 위한 최적의 데이터소스 선택하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Choose the best data source for your Amazon SageMaker training job by Gili Nachum and Alexander Arzhanov을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon SageMaker는 머신러닝 모델의 빌드, 훈련, 배포를 쉽게 만들어주는 관리형 서비스입니다. 데이터과학자들은 SageMaker 훈련작업을 통해 컴퓨팅 리소스 관리에 대한 고민을 할 필요 없이 사용한 시간 만큼만 비용을 […]

Amazon CloudFront 지속적 배포를 사용하여 CDN 변경 사항을 안전하게 검증하기

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 […]

Amazon SageMaker Data Wrangler의 신규 임베디드 시각화 살펴보기

이글은 AWS ML Blog의 Introducing Amazon SageMaker Data Wrangler’s new embedded visualizations by Isha Dua, Parth Patel의 한국어 번역 및 편집본입니다. 수동으로 데이터 품질을 검사하고 데이터를 정리하는 것은 데이터 과학자가 프로젝트에 많은 시간을 할애 할수록 고통스럽고 시간 소모적인 프로세스입니다. 2020년 Anaconda에서 실시한 데이터 과학자 설문 조사에 따르면, 데이터 과학자는 데이터 로드(19%), 데이터 정리(26%), 데이터 시각화(21%)를 […]

드론 촬영 이미지를 AWS 클라우드로 전송하기

AWS Professional Services(ProServe) IoT 타이거 팀은 IoT 를 주제로 활발한 지식 공유 및 다양한 토이(Toy) 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이번 게시글에서 소개드릴 내용은 드론에 관한 것입니다. 드론이 처음 도입된 군사용 무기에서부터 건설, 에너지, 물류, 재난구조, 교통 관측, 과학 연구, 농업, 촬영, 취재 등 각종 분야에서 활발하게 사용되고 있으며, 더 나아가 클라우드 서비스와 접목하여 지능형 서비스로 그 […]