AWS Innovate Data Edition
 2022년 8월 23일

데이터를 최대한 활용하여 비즈니스와 조직을 재창조하는 혁신의 기반을 만들어 보세요.

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데이터를 최대한 활용하는 방법

오늘날 비즈니스는 그 어느 때보다 많고 복잡한 데이터를 관리하고 있습니다. 조직마다 데이터 소스, 분석 요구 사항, 거버넌스 요구 사항이 다르며 동적이고 시간이 지나면서 변경되기 쉽습니다.

본 컨퍼런스에서는 최신 데이터 전략이 현재와 미래의 다양한 사용 사례와 스토리지 및 액세스, 분석 및 시각화, 예측을 위한 종단 간 데이터 솔루션을 구축하는 단계에 대해 AWS 전문가에게 직접 배울 수 있습니다. 또한 실제 고객들부터 데이터 전략을 통해 성공한 노하우를 직접 들어볼 수 있습니다.

미래를 위한 데이터 중심 조직 구축

데이터는 비즈니스 성장의 가장 귀중한 자원입니다. 데이터 전략의 핵심은 고유한 가치를 파악하고 지능적으로 활용하여 데이터 기반의 의사결정을 수용하는 문화를 만드는 것입니다. 데이터 기반 조직이 되기 위해 필요한 것이 무엇인지 알아보고 새로운 조직으로 재창조하는 방법에 대해 인사이트를 얻어보세요.


모든 빌더의 역량 강화: 데이터를 통한 현대화, 통합, 혁신

최신 데이터 전략은 데이터를 관리, 액세스, 분석 및 조치하기 위한 포괄적인 계획을 제공해야 합니다. AWS 전문가가 데이터를 현대화, 통합 및 혁신하여 새로운 통찰력을 이끌어내고 새로운 고객 경험을 창출하는 단계, 데모 및 모범 사례를 자세히 알려드립니다.

강연 목록

데이터베이스와 데이터 분석에 관한 17개의 강연을 통해  데이터를 활용한 비즈니스 전략, 관련 기술 동향을 자세히 알아보고 빅 데이터, 분석, 머신러닝 및 데이터베이스에 대한 인사이트를 넓힐 수 있습니다.

강연 목록
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강연 소개

  • 기조 연설
  • AWS 데이터 서비스 이해하기
  • 현대적 데이터베이스 운영하기
  • 데이터 분석 주도 혁신하기
  • 기조 연설
  • 기조 연설

    기조 연설

    클라우드 기반 현대적 데이터 전략을 통한 비지니스 성공 방정식

    많은 기업들이 AWS 클라우드를 기반으로 데이터베이스, 데이터 레이크, 분석 및 기계 학습의 전체 데이터 여정의 모든 모든 단계에서 비즈니스 요구 사항을 충족하면서 올바른 데이터 거버넌스를 통해 전사 데이터 아키텍처를 현대화 시키고 있습니다. 본 기조 연설에서는 현대적인 데이터 전략을 구축을 위해 클라우드 이전을 통한 관리 및 운영 비용 절감을 통한 인프라 현대화, 데이터 저장 및 접근 제어 통합 및 분석 및 인공 지능을 위한 사업 및 기술 혁신 전략에 대해 살펴봅니다.

    발표자: 윤석찬, 수석 테크 에반젤리스트, AWS

  • AWS 데이터 서비스 이해하기
  • 모든 기업을 위한 AWS 스토리지 서비스 쉽게 알아보기 (Level 100)
    AWS는 다양한 고객의 요구사항을 만족시키는 클라우드 스토리지 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 기능을 개선하고 있습니다. 본 강연에서는 AWS에서 제공하는 대표적인 스토리지 서비스에 대한 소개와 함께 각 서비스들이 어떠한 워크로드에 적합할지 살펴보도록 하겠습니다. 더불어 기업 내의 기존 데이터와 연계 및 이관하기 위한 폭넓은 데이터 마이그레이션 서비스도 함께 알아볼 수 있습니다.

    발표자: 신석주, 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    현대적 데이터 아키텍처를 위한 분석 서비스 (Level 100)
    더 나은 의사결정, 운영 효율성 개선, 더 빠른 고객 대응, 그리고 새로운 기회 발굴을 위해서는 현대적인 데이터 아키텍처가 필수적입니다. 본 강연에서는 현대적 데이터 아키텍처에 필요한 요소들을 소개드리고, AWS의 서비스들이 이 요소들을 어떻게 지원하는지 쉽게 알려드립니다.

    발표자: 김윤건, 데이터 분석 GTM 스페셜리스트, AWS
    시간: 30분


    업무 목적에 맞는 데이터베이스 선택하기 (Level 100)
    AWS는 클라우드 환경에서 업무 목적에 맞는 데이터베이스를 선택해서 사용할 것을 권장하고 있으며, AWS가 제공하고 있는 데이터베이스는 크게 RDBMS와 NoSQL로 나눌 수 있습니다. 본 강연에서는 RDBMS와 NoSQL에 대한 특징과 신규 기능에 대해 함께 학습하여 업무 목적에 맞는 데이터베이스 선택에 도움을 드리고자 합니다.

    발표자: 이동환, 데이터베이스 GTM 스페셜리스트, AWS
    시간: 30분


    KB국민카드 사례 | 클라우드 기반 분석 플랫폼부터 MLOps까지 혁신 여정 (Level 100)
    온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 강연에서는 다음과 같은 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다. 1) 데이터 수집을 위한 파이프라인에서 사용되고 있는 각종 서비스, 2) 분석 플랫폼으로 사용하고 있는 Amazon SageMaker의 활용 방법, 3) MLOps의 개념을 도입하기 위해 적용된 MWAA가 적용된 형태, 4) 온프레미스에 있는 데이터를 클라우드에 연계하여 활용하고 있는 방법

    발표자: 박창용, 데이터혁신부/ AI알고리즘개발팀, KB국민카드
    시간: 30분


    버즈빌 사례 | 일일 6억 건 이상의 광고 데이터 처리 플랫폼 구축을 향한 여정 (Level 100)
    버즈빌은 단순함을 추구하는 철학 아래 비즈니스 성장 단계에 알맞은 기술 스택을 선택하는 실용적인 접근을 해왔습니다. 본 강연에서는 버즈빌이 AWS Redshift를 활용한 초기 데이터 플랫폼 구축부터 Amazon S3 및 Amazon Athena를 활용한 데이터 레이크를 구축하기까지의 성장 과정을 소개합니다. 또한 Amazon Kinesis와 Kafka를 활용하여 실시간 처리 및 SSOT를 달성하기까지의 여정과 앞으로의 도전과제를 공유합니다.

    발표자: 서주은, CTO, 버즈빌
    시간: 30분


    데이블 사례 | 데이터 드리븐 조직을 위한 비용 효율적인 데이터레이크 구축하기  (Level 100)
    데이블은 기존의 데이터 웨어하우스를 Amazon S3 및 AWS Glue 기반의 데이터 레이크로 전환하여, 모든 구성원들이 데이터를 사용하여 의사 결정을 할 수 있는 데이터 드리븐 조직 환경을 만들고 있습니다. 본 강연에서는 데이블의 데이터 레이크 구성과 이를 위해 사용한 AWS 서비스들을 소개하고 활용 노하우를 공유합니다. 추가로 사내 데이터 활용도를 높이기 위해 사용하고 있는 도구들과 앞으로 해결해야 할 과제들도 함께 나눌 예정입니다.

    발표자: 김정현, 데이터 플랫폼팀 테크 리드, 데이블
    시간: 30분

  • 현대적 데이터베이스 운영하기
  • 모던 서버리스 데이터베이스 환경 구성하기 - Amazon Aurora Serverless V2 (Level 200)
    대부분 비즈니스의 데이터베이스 워크로드에서는 일정한 양의 컴퓨팅이 필요하지 않습니다. 최근에 출시한 Amazon Aurora Serverless V2 를 사용하면 워크로드의 변동폭이 크거나, 빈번하지 않은 환경에서도 별도의 가동 중지 시간과 수동 리소스 확장 작업 없이 Aurora 의 컴퓨팅 계층에서 유연성을 확보할 수 있습니다. 본 강연에서는 Aurora Serverless V2를 이용하여 Modern Serverless RDB 아키텍처를 구성 및 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

    발표자: 이덕현, 데이터베이스 스페셜리스트, AWS
    시간: 30분


    Amazon DynamoDB와 함께 모든 규모에서 모던 애플리케이션 구축하기 (Level 200)
    최근 국내에도 글로벌 서비스나 급성장하는 웹 서비스를 쉽게 볼 수 있습니다. 초기에 RDBMS로 시작된 서비스들은 규모가 성장함에 따라 샤딩과 NoSQL의 선택의 기로에 서게 됩니다. Amazon DynamoDB는 모든 스케일에서 사용할 수 있는 완전 관리형 Key-Value NoSQL 데이터베이스로써 DynamoDB가 어떻게 모던 애플리케이션 구축에 사용될 수 있는지 알아봅니다.

    발표자: 이혁, DynamoDB 스페셜리스트, AWS
    시간: 30분


    Amazon Memory DB를 활용해 더 견고한 MSA 서비스 구축하기 (Level 200)
    본 강연에서는 Amazon Memory DB for Redis가 어떠한 장점을 갖고 더 나은 내구성으로 in-memory database 워크로드를 지원하는지 알아봅니다. Redis는 대표적인 in-memory database로써 메모리에 데이터를 저장하고 접근하여 기존의 데이터베이스에 비해 월등히 낮은 지연시간을 제공해 왔습니다. Amazon Memory DB for Redis는 Redis의 장점에 더해, 더 나은 트랜잭션 내구성과 고가용성을 지원하여 데이터베이스 수준의 워크로드 까지 지원할 수 있도록 설계되었습니다. 본 강연을 통해 Amazon Memory DB의 특징을 알아보고, e-commerce 사례를 통해 MSA에서의 활용도도 심층적으로 학습할 수 있습니다.

    발표자: 진교선, 게이밍 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Graph Data Model 과의 만남, Amazon Neptune Graph DB (Level 200)
    기업 내 수많은 데이터 중에 관계 중심 데이터를 더욱 쉽고 빠르게 관리하고 분석할 수 있다면, 보다 나은 통찰력과 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이를 위해서 본 강연에서는 AWS가 제공하고 있는 Amazon Neptune Graph 데이터베이스 서비스에 대해 알아보고, 그 기반이 되는 Graph Data Model 및 샘플 예제를 통해 심층적인 학습을 해보겠습니다. 

    발표자: 장동훈, 데이터베이스 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    오라클 데이터베이스의 AWS 클라우드 전환 모범 사례 (Level 300)
    오라클을 기반으로 많은 시스템을 운영 중인 기업들은 데이터 마이그레이션에 있어 종속성으로 인해 어려움을 겪고 있는 것이 사실입니다. 종속성에서 벗어나 데이터 마이그레이션을 계획 중인 기업이나, 방법을 잘 모르는 기업을 위해 본 강연을 준비했습니다. 지난 수년간, AWS 데이터베이스 전문 솔루션즈 아키텍트들이 지원한 수많은 오라클 마이그레이션 사례 경험을 바탕으로 오라클 마이그레이션의 모범 사례를 심층적으로 학습할 수 있습니다.

    발표자: 김지훈, 데이터베이스 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분

  • 데이터 분석 주도 혁신하기
  • 혼자서도 안전하고 간단하게 우리 회사 Data Lake 구축하기 - AWS LakeFormation (Level 200)
    데이터 레이크를 설정하고 관리하기 위해서는 복잡하고 수많은 시간의 수작업이 필요합니다. 이러한 작업에는 다양한 소스로부터 데이터 로딩, 해당 데이터 흐름 모니터링, 파티션 설정, 암호화 설정 및 키 관리, 변환 작업 정의 및 운영 모니터링, 열 기반 형식으로 데이터 재구성, 중복 데이터 제거, 링크된 레코드 매칭 등이 포함됩니다. 데이터가 데이터 레이크에 로드되면, 세분화된 액세스 권한을 데이터 집합에 부여하고 넓은 범위의 분석 및 기계 학습(ML) 도구 및 서비스에 걸쳐 시간에 따른 액세스를 감사해야 합니다. 본 강연에서는 AWS LakeFormation을 사용해서 지금 바로 구축할 수 있는 방법을 함께 알아봅니다.

    발표자: 김성일, 분석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Amazon EMR Serverless로 시작하는 쉬운 빅데이터 분석 (Level 300)
    Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive, Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용해 대규모 배포 데이터 처리 작업, 대화식 SQL 쿼리, 기계 학습 애플리케이션 등을 실행하려는 고객에게 적합한 클라우드 빅 데이터 플랫폼입니다. 본 강연에서는 데이터 엔지니어 및 분석가가 클러스터를 구성, 최적화, 보안 처리하는 과정 없이 클릭 몇 번으로 이러한 프레임워크를 사용하여 구축된 애플리케이션을 실행하고, 자동으로 애플리케이션이 요구하는 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 프로비저닝하고 크기를 조정하여 페타바이트 규모의 데이터 분석을 클라우드에서 쉽고 비용 효율적으로 수행하도록 도와주는 Amazon EMR의 새로운 서버리스 옵션 Amazon EMR Serverless 에 대해 소개합니다.

    발표자: 김기영, 분석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Amazon Redshift Serverless로 쉽게 Data Mesh 구현하기 (Level 200)
    오늘날 급속히 증가하는 데이터로 인해 데이터 웨어하우스 클러스터의 관리와 데이터 분석 환경의 복잡성은 나날이 증대되고 있습니다. 본 강연에서는 데이터 웨어하우스 클러스터의 관리를 단순화하고 비용 효율적인 운영을 지원하는 Amazon Redshift Serverless에 대해 알아보고, 모던 데이터 웨어하우스를 위해 데이터 생산자와 소비자 간의 유기적인 데이터 공유를 통한 Data Mesh 아키텍처를 어떻게 구현할 수 있는지 학습해 봅니다.

    발표자: 노인철, 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Amazon OpenSearch의 새로운 기능 집중 탐구하기 (Level 300)
    현재 수많은 기업들이 AWS의 Amazon OpenSearch를 통해 실시간 검색, 모니터링, 분석을 서비스에 적용하고 있습니다. 본 강연에서는 OpenSearch에서 비용을 최적화하기 위한 UltraWarm, Cold Storage에 대해서 알아보고 직접 관리하기 어려웠던 JVM, Queue와 Data Cache 사이즈 설정 등을 자동으로 최적화해주는 Auto-tune 기능을 소개합니다. 이 밖에도 부하 분산과 서비스 확장을 위한 Cross cluster 복제 그리고 OpenSearch의 ML 기능인 k-NN과 anomaly detection에 대해서도 알아봅니다. 

    발표자: 박진우, 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    실시간 스트리밍 데이터 SQL로 손쉽게 분석하기 (Level 200)
    실시간 데이터의 비즈니스 활용이 본격적으로 대두되면서 실시간 스트림을 다양한 형태로 빠르게 분석하고 효과 있는 분석 모델을 비즈니스에 손쉽게 반영하려는 요구가 매우 증가하고 있습니다. 그러나 전통적인 실시간 데이터 분석은 많은 부분 Java, Scala 또는 Python 등의 프로그래밍 언어를 기반으로 수행되고 있으며, 개발 환경 구축을 포함한 준비 과정과 프로그래밍에 대한 이해 등의 높은 진입 장벽이 있는 것이 사실입니다. 본 강연에서는 완전 관리형 Kafka 서비스인 Amazon MSK 상에서 간편하게 데이터 스트림 기반을 구성하고, 그 기반에서 흐르는 데이터 스트림을 Kinesis Data Analytics의 Studio Notebook 상에서 SQL을 사용해 빠르고 간편하게 실시간으로 분석하여 그 결과를 간편하게 지속적인 스트림 분석 애플리케이션으로 배포할 수 있는 방법에 대해 학습할 수 있습니다.

    발표자: 이종혁, 분석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분

강연 난이도

입문자용
레벨 100

각 주제를 처음 접하는 참석자들도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 입문 수준에서 개요를 전달하는 것에 중점을 둔 강연입니다.

중급자용
레벨 200

각 주제에 대한 기본 지식이 있는 참석자를 대상으로 모범 사례, 세부 서비스 기능 및 데모를 중점적으로 제공하는 강연입니다.

상급자용
레벨 300

각 주제에 대해 이미 유사한 경험이 있거나 친숙함이 있는 참석자를 대상으로 엄선된 주제를 심도 있게 다루는 강연입니다.


컨퍼런스 시간

Korea
 GMT+9 (KST)

오전: 9.00am - 12.20pm
오후: 2.00pm - 5.20pm

오전 및 오후 2번 반복 진행

발표자

AWS 데이터 서비스 더 알아보기

Gartner Magic Quadrant 클라우드 데이터베이스
관리 시스템 부문의 리더 AWS

3x faster with Amazon EMR than standard Apache Spark

3x

빠른 속도를 Amazon EMR에서 지원 (표준 Apache Spark 대비)

200,000+ data lakes run on AWS

200,000+

데이터 레이크가 AWS 기반에서 운영

3x better price performance than other cloud data warehouses.

3x

이상의 우수한 가격 대비 성능을 보이는 데이터 웨어하우스

550,000+ databases migrated to AWS.

550,000+

이상의 데이터베이스가 AWS로 마이그레이션

100,000+ customers use AWS for machine learning

100,000+

이상의 고객들이 AWS 머신러닝 서비스를 사용

200+ fully featured services for a wide range of technologies, industries, and use cases

99.99999999999%

데이터 내구성


자주 묻는 질문

AWS Free Tier로 기계 학습 구축을 바로 시작하기

AWS 무료 계정에 등록하여 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon Redshift 등 100개 이상의 AWS 서비스를 무료로 사용해보세요.
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