Lotame

Lotame

Lotame은 퍼블리셔, 마케터 및 대행사가 새로운 고객을 찾고, 참여를 늘리고, 잠재 고객 데이터를 통해 수익을 증대할 수 있도록 지원하는 스택되지 않은 데이터 솔루션 회사입니다. Lotame은 비용을 쉽게 예측할 수 있는 Amazon EC2 스팟 인스턴스 요금 모델을 높이 평가합니다.

"분석은 고객이 데이터 가치를 극대화하도록 지원하는 Lotame 플랫폼의 핵심입니다. 우리는 스팟 인스턴스를 사용하여 대규모 빅 데이터 분석 워크로드를 실행합니다. 새로운 EC2 스팟 인스턴스 요금제는 예측 가능한 가격으로 좀 더 쉽게 스팟 용량을 확보할 수 있게 해주므로, 추가 워크로드를 스팟 인스턴스로 이동함으로써 안정성과 비용 절감을 이룰 수 있다는 확신을 가지게 되었습니다."
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Cuebiq

Cuebiq은 고객과 파틑너에 오프라인 행동을 매핑하고 측정하기 위한 신뢰할 수 있고 높은 수준의 투명한 통화를 제공하는 업계 최고 수준의 모빌리티 인텔리전스 회사입니다. Cuebiq의 플랫폼을 통해 고객은 위치 데이터 기반 솔루션을 사용하여 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. Cuebiq은 산업 프라이버시 표준의 선두에서 프라이버시 준수 프레임워크에 따라 데이터를 수집하며 업계를 선도하는 프라이버시 협회인 NAI의 첫 번째 위치 공급자 중 하나였습니다.

“Amazon AWS 덕분에 빅 데이터를 통한 혁신의 경계를 넓힐 수 있었습니다. EMR 클러스터에서 스팟 인스턴스로 컴퓨팅 파워 및 인프라를 확장하여 고객 서비스를 개선하는 동시에 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.”

Walter Ferrara, 최고 정보 보안 책임자, Cuebiq

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Spreaker

Spreaker는 독립 팟캐스터, 소규모 배급사 및 대규모 배포 팀의 팟캐스트 관리를 원활하게 하는 범용 팟테크 솔루션입니다. 팟캐스트 호스팅, 배포 및 광고를 위한 Spreaker 도구는 기능을 다양한 기능을 사용자 지정하는 옵션으로 모든 팟캐스트 비즈니스의 요구 사항을 충족할 수 있는 전체적인 솔루션을 제공합니다. 전 세계 80,000명 이상의 팟캐스터가 Spreaker의 기술을 사용하여 매월 2억 건 이상의 다운로드를 호스팅하고 배포하며 수익화합니다.

"소규모 스타트업을 팟캐스트 업계의 다국적 회사로 확장하는 데 있어서 핵심 조력자 역할을 한 것이 바로 Amazon EC2 스팟 인스턴스입니다. 초기에 온디맨드 대비 70% 할인된 요금으로 배치 워크로드를 실행할 수 있었던 덕에 회사가 성장하는 동안 비용을 제어할 수 있었습니다. 이제 스팟 인스턴스는 인프라의 필수적인 부분으로, EMR에서 실행되는 IAB 인증 팟캐스트 측정 플랫폼을 통한 빅 데이터 분석 및 웹 서비스와 같은 다양한 워크로드에 사용되고 있습니다. 회사의 독점적인 Dynamic Ad Insertion 기술은 스팟 인스턴스를 활용하여 매월 수억 건의 팟캐스트 다운로드에 오디오 광고를 제공합니다.

Rocco Zanni, 최고 기술 책임자, Spreaker

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Basware

Basware는 클라우드 기반 구매 후 지불 및 전자 인보이스 발행 솔루션으로서 전 세계 기업이 비용을 절감하고 지출을 관리하며 성장을 예측할 수 있도록 지원합니다. Basware는 비용 절감을 위해 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 활용합니다.

“스팟 인스턴스는 Basware의 요구를 완벽하게 충족해 주었습니다. 이를 통해 수백 개의 Windows 기반 EC2 인스턴스를 포함한 우수한 수준의 CI 인프라를 저렴한 가격으로 운영할 수 있습니다. 온디맨드 비용과 비교했을 때 60%까지 절감했습니다."

Alistair Gilbert, DevOps 이사, Basware

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Revcontent

Revcontent는 콘텐츠 마케팅 플랫폼입니다. 기술 및 디지털 게시자와의 직접적인 파트너십을 통해 광고주를 적극적인 청중과 연결합니다. Revcontent는 Amazon EC2 스팟 인스턴스 요금 모델을 통해 비용을 쉽게 예측할 수 있다는 점을 높이 평가합니다.

"당사는 스팟 인스턴스를 사용해 Jenkins 코드 배포와 프로덕션 웹 서버 워크로드를 실행합니다. 새로운 EC2 스팟 인스턴스 요금제는 예측 가능한 가격으로 좀 더 쉽게 스팟 용량을 확보할 수 있게 해주므로, 추가 워크로드를 스팟 인스턴스로 이동함으로써 안정성과 비용 절감을 이룰 수 있다는 확신을 가지게 되었습니다."
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YipitData

YipitData는 전 세계 수백 개의 대기업 및 투자 자금을 위해 서비스를 제공하는 100명 이상의 직원으로 이루어진 온디맨드 대체 데이터 팀입니다. YipitData는 투자 연구를 위한 대체 데이터를 개척하는 과정에서 스팟 인스턴스를 사용해 웹 스크래핑 및 배치 워크로드를 실행하는 데 드는 비용을 최적화합니다. 이 회사는 2015년 이후로 스팟에서 매월 1,000개가 넘는 인스턴스를 실행해 왔고, 최근에는 거의 모든 워크로드를 스팟에서 실행하는 ECS로 이전했습니다. 스팟 인스턴스의 ECS는 이들로 하여금 더 강력하고 비용 효율적인 인프라로 발전하는 데 도움을 주었습니다.

“YipitData는 지난 몇 년간 EC2 인스턴스에 대한 비용을 70% 절약할 수 있게 되었고, 덕분에 회사가 더 빨리 확장할 수 있었습니다.”

Hugo Lopes Tavares, YipitData 스태프 엔지니어

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Audiense

Audiense는 전 세계 엔터프라이즈 브랜드가 신뢰하는 선도적인 시청자 인텔리전스 플랫폼으로, 마케터와 소비자 연구원의 혁신을 증진하고 적절한 시청자 중심 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. 독점적인 소셜 소비자 세분화를 통해 Audiense는 실제 시청자가 누구이고 이들과 가장 의미 있는 방식으로 교류하는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다.

“Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하면 Amazon ECS에서 수십억 Twitter 사용자의 공개 정보를 지속적으로 수집하고 십억 명 이상의 사용자 간의 관계를 처리하여 Amazon EMR에서 Twitter 사용자의 관계를 기반으로 고객에 대한 인사이트 보고서를 계산하는 데 필요한 규모를 달성할 수 있습니다. 뿐만 아니라 1,300개 스팟 인스턴스 이상의 피크에 도달하는 고객 수요를 충족하도록 컴퓨팅을 동적으로 확장하여 5,200 vCPU 및 20TB RAM 이상을 제공할 수 있습니다. Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하면 대규모 컴퓨팅 리소스에 액세스하여 비즈니스를 운영하는 동시에 온디맨드에 비해 컴퓨팅 비용을 70% 절감할 수 있습니다.” 

Alfredo Artiles, CTO 겸 공동 창립자, Audiense

Snocko

Snocko Technologies

Snoko Technologies는 Amazon EC2 Spot으로 70%의 비용 절감을 달성한 소프트웨어 회사입니다.

"온라인 게임 업계에서 고객 수가 빠르게 변화하고 있으며 행동은 더욱 빠르게 변화하고 있습니다. Snocko Technologies는 유연하게 확장할 수 있고 거의 100% 안정적인 시스템이 필요했습니다. Snocko Technologies는 AWS와의 강력한 협업으로 AWS가 제공하는 에코시스템의 안정성과 보안에 매우 만족하고 있습니다. AWS에서 제공하는 도구를 활용해 인프라 팀을 위한 더 나은 작업 환경을 구축하여 성능과 비용 효율적 확장성 면에서 만족스러운 결과를 얻고 있습니다. 이것은 당사의 안정적인 미래 성장에 크게 기여합니다. 당사는 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)를 사용하는데, 특히 스팟 인스턴스용 관리형 노드 그룹은 관리 오버 헤드가 거의 또는 전혀 없이 동일한 성능과 안정성을 유지하면서 전체 컴퓨팅 비용을 70%까지 절감합니다.”
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GRAIL

GRAIL은 의료의 가장 중요한 과제를 해결하기 위해 혁신을 추구하는 헬스케어 기업입니다. 최고의 과학자, 엔지니어 및 임상의로 구성된 GRAIL 팀은 더 많은 암을 조기에 발견하기 위한 긴급 임무를 수행하고 있습니다. GRAIL은 예측 가능한 가격과 안정적인 비용 절감을 위해 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 활용합니다.

"우리는 EC2 스팟 인스턴스를 사용하여 고강도 유전체 시퀀싱 작업을 수행합니다. 이 작업에서는 암을 초기에 탐지할 수 있도록 수백만 개의 고유한 패턴을 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 분석해야 합니다. 연구 요건이 매주 달라짐에 따라 컴퓨팅의 수요도 급격하게 변동됩니다. 새로운 스팟 요금제는 저렴하고 예측 가능한 비용으로 연구를 확장할 수 있는 비용 절감의 안정성을 제공합니다."
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BiomX

BiomX는 만성질환의 유해 세균을 박멸하기 위한 맞춤형 파지 치료제를 개발하고 있습니다. Amazon EC2 스팟 인스턴스는 데이터 분석 요구 사항에 가장 비용 효율적인 솔루션입니다.

"스팟을 사용하면서 메타 유전자 데이터의 수많은 테라바이트 분석을 위한 저렴하면서 효과적인 솔루션을 제공하였습니다. 또한 파이프라인의 여러 분석 단계에서 다양한 워크로드(데이터 정제, DNA 비교, 기계 학습)를 다루면서 Amazon 스팟의 유연성을 통해 추가적인 혜택을 얻기도 했습니다. 모든 작업은 서로 다른 EC2 인스턴스 유형에 의해 가장 효과적으로 수행되므로, 각 단계에서 다른 클러스터를 시작합니다. 이와 같은 대형 프로젝트의 클러스터에는 수십 시간 실행되는 수천 개의 인스턴스가 포함됩니다."

Elad Kehat, R&D 소프트웨어 부사장, BiomX

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Illumina

Illumina의 목표는 유전자 변이 및 기능 분석에 혁신적인 기술을 적용하여 불과 몇 년 전에는 상상조차 할 수 없었던 연구를 가능하게 하는 것입니다. Illumina는 비용을 쉽게 예측할 수 있는 Amazon EC2 스팟 요금 모델을 높이 평가합니다.

"우리는 고객이 유전적 변이를 보고 이해할 수 있도록 EC2 스팟 인스턴스를 사용하여 고강도 유전체 시퀀싱 작업을 수행합니다. 새로운 스팟 요금제는 좀 더 쉽게 스팟 용량을 확보할 수 있게 해 주고 저렴하고 예측 가능한 가격으로 안정적으로 비용을 절감할 수 있게 해 주므로, 12시간 이상 실행되는 유전체 파이프라인을 스팟 인스턴스에 추가로 이전하게 되어 기쁩니다."
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TRE-ALTAMIRA

TRE-ALTAMIRA는 위성 레이더 데이터 처리 알고리즘 및 워크플로를 개발하고 개선한 20년 이상의 경험을 바탕으로 우주의 지반 이동 및 구조적 이동을 측정하는 세계적인 일류 기업입니다. 이 회사는 광업, 토목 공학, 정유 및 가스와 자연 재해를 포함한 다양한 시장 부문에서 위험 완화, 운영 최적화 및 향후 활동 계획과 같은 사용 사례에 사용되는 변위 측정 및 지도 제작 솔루션을 제공합니다.

“AWS에 첫 걸음을 내딛은 후부터 스팟 인스턴스는 HPC 애플리케이션과 관련된 처리 비용을 절감하는 데 도움이 되었습니다. AWS 클라우드를 몇 년간 사용하면서 스팟 인스턴스의 사용은 워크로드 증가를 따르고 AWS Managed Services와의 긴밀한 통합을 반영하는 방향으로 변화했습니다. TRE-ALTAMIRA는 현재 스팟 인스턴스를 사용하여 AWS Batch 및 AWS ECS에서 매일 100,000개 이상의 작업을 처리합니다. 지난 2년간 확장 제한에 도달하면서 수백 개의 vCPU는 40,000개 이상의 vCPU로 늘어났고 온디맨드 비용에 비해 68%를 절감할 수 있었습니다. 스팟 인스턴스가 제공하는 가능성은 비즈니스의 발전에 중요한 역할을 했으며 회사의 가장 혁신적인 기술을 지원하는 핵심 요소였습니다.”  

Alessandro Menegaz, TRE-ALTAMIRA IT 관리자 

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The Data Appeal Company

The Data Appeal Company는 관심 지점(POI), 지리 영역 또는 전 세계의 브랜드에 대한 고유한 데이터를 수집 및 전송하고 실시간 고객 피드백 점수와 통합합니다. 이 정보는 고객이 특정 방식으로 행동하는 이유를 밝혀 인간 경험을 해석하고 이들의 향후 행동을 예측합니다. Data Appeal은 스팟 인스턴스를 활용하여 데이터 검색, 빅 데이터 파이프라인 및 기계 학습 작업과 같은 여러 컴퓨팅 워크로드의 컴퓨팅 비용을 최적화합니다.

“동적인 워크로드에 맞추기 위해 클라우드 비용을 제어하면서 확장 가능한 인프라를 구축했습니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)로 관리되는 EC2 스팟 인스턴스에서 데이터 수집 및 API 계층을 실행하여 온디맨드에 비해 70%의 비용을 절감했습니다. AWS 서비스와 Kubernetes의 복원력 기능을 활용하고 여기에 스팟을 결합하여 비용 효율적인 고가용성 서비스를 사용자에게 제공합니다. 또한 EMR 클러스터에서도 스팟 인스턴스를 활용하여 컴퓨팅 비용 및 할당을 최적화합니다. Data Appeal에서 스팟 인스턴스는 실시간 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.” 

Alessio Schiavelli, Data Appeal CTO

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Barnstorm VFX

Barnstorm VFX는 고품질 디지털 이펙트, 디자인 및 프로덕션을 전문으로 하는 부티크 비주얼 이펙트 스튜디오입니다. Amazon Prime 오리지널 시리즈인 Man in the High Castle(시즌 2 및 3)의 기본적인 비주얼 이펙트 스튜디오로 사용되었으며 CBS의 Strange Angel 작업에도 참여했습니다. Barnstorm은 2014년에 AWS Thinkbox Deadline을 사용하기 시작했으며 2017년에 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 클라우드 기반 렌더링을 시작했습니다.

"현재 당사는 Deadline을 사용하여 모든 인하우스 렌더링을 관리하고 있습니다. 저희는 스팟 인스턴스를 활용하면서 대규모 3D 프로젝트처럼 내부 팜에서 처리하지 못하는 프로젝트를 렌더링할 수 있게 되었습니다. AWS를 사용해 렌더링 파이프라인의 규모를 조정하면서 Man in the High Castle 및 Strange Angel과 같은 매우 창의적인 3D 프로젝트를 완료할 수 있었습니다. 또한 보다 원활한 반복 프로세스를 구축할 수 있게 되었습니다. 예술적 측면에서는 EC2 스팟을 구현하면 아티스트가 반복 작업을 최대 10배 더 많이 렌더링할 수 있습니다."

Barnstorm VFX의 기술 책임자, Erik Nelson

FuseFX logo

FuseFX

FuseFX는 수상 경력에 빛나는 VFX(시각 효과) 스튜디오로 텔레비전, 영화, 광고, 게임 및 특별 이벤트용 콘텐츠 제작을 전문으로 합니다. FuseFX는 Thinkbox Deadline과 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하여 장면을 렌더링함으로써 프로젝트 마감을 준수할 수 있습니다. Thinkbox Deadline은 AWS 포털과 통합되는 렌더 관리 솔루션으로, VFX 스튜디오가 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 렌더링 비용 절감이라는 이점을 활용할 수 있도록 지원합니다.

"스팟 인스턴스는 무제한의 용량을 제공합니다. 우리는 Deadlind과 스팟 없이는 납품 일정을 맞출 수가 없으며, 더는 렌더링을 위한 충분한 물리적 용량 확보에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 즉석에서 하루하루의 렌더링 요건을 맞출 수 있습니다. 따라서 민첩하고 효율적으로 움직일 수 있습니다."

FuseFX의 CTO, Jason Fotter

Nexus Studios

Nexus Studios

Nexus Studios는 애니메이션, 영화 및 인터랙티브 경험을 전문으로 하는 Oscar와 Emmy상의 후보에 오른 스튜디오입니다. Nexus는 런던과 로스앤젤레스에 소재하며 애니메이션 영화에서 가상 현실에 이르는 다양한 콘텐츠를 제작합니다. Nexus는 AWS Thinkbox Deadline 및 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 2018년 초부터 사용하기 시작했습니다.

"하드웨어 구매와 관련된 선행 비용 없이 렌더링 용량을 빠르고 쉽게 늘려야 했습니다. 다른 클라우드 공급자를 비교했지만 Deadline과 AWS 간의 긴밀한 통합으로 쉽게 결정을 내릴 수 있었습니다. AWS를 사용하면서 로컬 렌더 팜에서 렌더링할 수 없었던 작업/프로젝트를 렌더링할 수 있었습니다. 이제는 조금 복잡한 수준의 작업을 처리해야 하며 기본적으로 모든 유형의 작업을 렌더링할 수 있게 되었습니다."

Nexus Studios의 시스템 엔지니어, Ryan Cawthorne

Wargaming

Passion Pictures

Passion Pictures는 수상 경력에 빛나는 프로덕션, 애니메이션 및 커머셜 스튜디오로서, One Day In September에 참여하여 2000년에 최고 장편 다큐멘터리 영화 부문의 아카데미상을 수상했습니다. 2017년부터 렌더링 작업에 AWS Thinkbox Deadline 및 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하기 시작한 이래 앞만 보고 계속 달려 왔습니다. 런던, 바르셀로나, 파리, 뉴욕 및 멜버른에 지사를 두고 있는 Passion Pictures는 에미상 수상에 빛나는 Netflix 시리즈 Five Came Back을 비롯하여 평론가의 격찬을 받는 작품들을 계속 만들어내고 있습니다.

"저희는 2017년 중반부터 Deadline을 사용하기 시작했으며, 2017년 11월에 EC2 스팟의 사용을 구현하기 시작했습니다. 현재 당사의 컴퓨팅 중 90%에 EC2 스팟이 사용되고 있습니다. AWS는 저희가 보다 운영비용 중심적인 비즈니스 모델로 이동하여 주어진 머신과 용량으로 뛰어난 유연성을 제공하는 데 도움이 되었습니다. 당사는 더욱 민첩한 비즈니스로 발전 중이며 이제 막대한 자본 지출 없이도 성장할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다."

Passion Pictures의 CG 책임자, Jason Nicholas

Wargaming

Smadex

Smadex는 옴니채널 광고 솔루션을 전문적으로 제공하는 국제 미디어 기업 Entravision의 모바일 최초 프로그래밍 방식의 광고 플랫폼입니다. Smadex는 디맨드 사이드 플랫폼(DSP)으로서 광고주들에게 광범위한 고품질 미디어 인벤토리 및 광고 교환을 이용할 수 있는 권한을 제공합니다. 입찰 효율을 높이기 위해 입찰에 참여하고 해당 입찰의 가격을 제시하려 할 때 실시간 입찰 플랫폼이 100ms도 안 되는 시간에 결정을 내립니다.

"여러 AWS 리전에서 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하면서 100ms도 안 되는 시간에 수십억 개의 광고 트랜잭션을 처리할 수 있게 되었고, 따라서 광고주 요구를 기반으로 인프라를 동적으로 확장하는 동시에 인프라 비용을 지속적으로 70% 이상 절약할 수 있게 되었습니다. 또한 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 실시간으로 수백 TB의 데이터를 처리하는 데 사용되는 다른 Amazon EMR 클러스터의 능률을 높여 의사 결정 알고리즘을 훈련하고 고객에게 실시간 분석 대시보드를 기반으로 더 높은 투명성을 제공할 수 있습니다."

Lucas Ceballos, 최고 기술 책임자, Smadex

Wargaming

Dingus

Dingus는 컨설팅 서비스의 상용화 및 배포를 가속화하는 360 플랫폼을 통해 25개국, 52개 목적지의 1,000개 이상의 호텔에 호텔 예약 관리 및 계약에 필수적인 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 전 세계 500개 이상의 여행사와 통합되어 광범위한 배포 용량과 최고 수준의 효율성을 보장합니다.

"Dingus는 고객과 영업 채널 간의 정보 교환을 위해 20,000개 이상의 활성 동시 연결을 유지합니다. 매일 2억 건의 요금 및 예약 업데이트 트랜잭션에서 생성되는 수십억 건의 계산에 대한 처리 로드를 관리해야 합니다. 즉, 매일 20,000건 이상의 예약을 관리합니다. 이 계산을 처리하는 Auto Scaling 그룹에서 스팟 인스턴스를 사용하여 온디맨드 인스턴스를 사용할 때와 동일한 수준의 성능 및 효율성을 유지하면서 약 70%의 지속적인 비용 절감을 달성했습니다.”
Wargaming

Dynamic AI56

Dynamic AI56은 2015년부터 Amazon Web Services(AWS) 인프라를 사용해왔습니다. Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 유연한 인스턴스 하드웨어 구성 덕분에 이 회사는 연구 및 시스템 개발 워크로드를 온디맨드로 실행할 수 있습니다. 몇 대의 초고메모리 용량의 시스템 장치를 조정, 데이터 분산 및 준비에 사용하고 실제 워크로드는 여러 미국 리전에 걸쳐 동적으로 할당된 최대 400개의 스팟 인스턴스에서 실행합니다. Dynamic AI56은 회사에서 실행하는 컴퓨팅 집약적인 워크로드의 다양한 특성에 맞게 여러 인스턴스 유형과 AWS 리전에 걸쳐 스팟 인스턴스를 다양화합니다.

“스팟 인스턴스는 CPU, GPU, RAM 또는 이 모든 것들을 사용한 대규모 인스턴스 구성을 실행하지 않고도 인공 지능/기계 학습 모델을 훈련할 수 있도록 비용과 성능의 균형이 최적화된 솔루션을 제공합니다. 스팟을 사용한 덕분에 Dynamic AI56은 인스턴스 비용을 75% 절감할 수 있었습니다.”

Ievgen Sliusar, 인프라 책임자, Dynamic AI56

Wargaming

Keen Eye

Keen Eye는 병리학자와 번역 과학자를 위한 이미지 중심 플랫폼을 개발합니다. 이 회사는 인프라를 스케일 업하고 알고리즘의 성능을 높이는 동시에 인프라 비용을 최적화하기 위해 AI-기계 학습 플랫폼을 노후한 호스팅 플랫폼에서 고성능 GPU를 갖춘 의료용 데이터 인증을 받은 클라우드로 마이그레이션해야 했습니다. 이에 Kubernetes 관리형 클러스터 EKS 및 Auto-Scaling 그룹을 실행하여 데이터 모델 추론에 사용되는 EC2 스팟 GPU 인스턴스를 스핀온/스핀오프하기 시작했습니다.

“ASG 및 EC2 스팟 GPU 인스턴스를 사용하여 EKS Kubernetes 클러스터에서 데이터 모델을 훈련하고 실행하면서 인프라 비용이 절반으로 줄었습니다.”

Florian Grignon, 인프라 책임자, Keen Eye

Smadex

Sinergise

Sinergise는 클라우드 GIS, 농업, 부동산 관리 등의 분야에 사용되는 대규모 턴키 지리 공간 시스템을 구축하는 GIS 회사입니다. 지난 2016년, Sinergise는 클라우드에 Sentinel Hub라는 위성 영상 처리 엔진을 구축했고, 현재 이 엔진은 전 세계 수백 개의 지구 관측 애플리케이션을 지원하며 매달 2억 5천만 건 이상의 요청을 처리하면서 1,000조개가 넘은 위성 영상 픽셀을 처리하고 있습니다. Sinergise 팀은 AWS를 기반으로 한 기계 학습을 활용하여 광학 위성 영상의 전처리 과정에서 가장 중요한 단계인 구름 탐지 문제를 해결하고 있습니다.

“s2cloudless는 Sentinel-2 영상에서 구름에 가린 부분을 계산하는 기계 학습 알고리즘입니다. 현재 구름 탐지를 위한 최첨단 알고리즘 중 하나로 발전했으며 84,000회 이상 다운로드되고 수십 개의 지구 관측 애플리케이션에 사용되고 있습니다. Amazon EC2의 확장성과 성능, 그리고 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에서 분석을 위해 스테이징되는 페타바이트 규모의 데이터 덕분에 저희는 기계 학습 알고리즘을 실행하고 초당 780장이라는 최고 처리 속도로 1,300만 장의 장면을 분석할 수 있게 되었습니다. 쉽게 말하면, 130Bn km²의 구름에 가려진 영역을 처리하는 데 9.5시간밖에 걸리지 않습니다. 저희는 비용을 절감하기 위해 EC2 스팟을 최대한 활용하고 있습니다. 그 결과 온디맨드 비용을 최대 70% 절감할 수 있었습니다. 스팟 인스턴스는 작업을 일시 중지하고 다시 시작하므로 중단된 부분에서 바로 시작할 수 있습니다.“

Grega Milcinski, 최고 경영자, Sinergise