AWS Innovate Data Edition
데이터를 활용하여 민첩성을 확보하고 디지털 트랜스포메이션 및 지속적 혁신을 추진해 보세요.

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데이터로 비즈니스를 혁신하세요

AWS Innovate 온라인 컨퍼런스 - 데이터 특집에 오신 것을 환영합니다. 이 무료 온라인 이벤트는 데이터를 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 빠르게 혁신할 수 있도록 영감을 주고 지원하기 위해 마련되었습니다. 민첩성, 확장성 및 비용 절감을 달성하면서 데이터를 통해 중요한 인사이트를 확보하고, 신속한 혁신을 위한 강력한 데이터 기반을 구축하는 방법을 알아보세요.

 왜 참석해야 할까요?

이 행사에서는 AWS의 최신 기술 및 혁신 방법을 소개합니다.
또한, 비즈니스 사용 사례, 아키텍처 및 현대화 모범 사례에 대해 자세히 알아보실 수 있습니다.

 누가 참석해야 할까요?

AWS를 처음 시작하는 사용자, 고급 사용자, 비즈니스 리더 또는 단순히 AWS가 궁금한 사람 등 모든 사용자의 경험 수준과 직무 역할에 맞는 트랙이 준비되어 있습니다


강연 목록

데이터를 사용하여 혁신을 가속화하고 조직의 민첩성과 효율성을 향상할 수 있는 방법에 대해 알아보세요. 주요 개념, 비즈니스 사용 사례 및 모범 사례를 소개하는 50개 이상의 AWS 전문가가 진행하는 비즈니스 및 기술 세션에 대해 자세히 알아보세요. 이를 통해 데이터를 관리하고, 데이터 사일로를 제거하고, 정확한 인사이트를 더 빠르게 얻고, 신속한 혁신을 시작하기 위한 견고한 기반을 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 

어젠다
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트랙 별 강연 내용 확인:

  •  한국어 세션
  •  English Sessions
  •  한국어 세션
    • 기조연설
    • 트랙 1 - 데이터베이스
    • 트랙 2 - 분석 및 기계학습
    • 기조연설
    • 클라우드는 데이터 세상을 어떻게 혁신하고 있는가? (레벨 100)

      데이터는 모든 애플리케이션의 핵심이며 미래 혁신을 위한 기반입니다. 클라우드는 데이터베이스 및 데이터 분석 기술에 대한 패러다임을 바꾸고 있습니다. 기존 애플리케이션을 클라우드로 이전하는 과정에서 나오는 데이터베이스 다양성과 전례없이 쏟아지는 대규모의 데이터 분석에서 인공 지능 기술과 결합되는 새로운 동향을 살펴봅니다. 앞으로 애플리케이션 개발자, DB 관리자, 데이터 분석가 등이 클라우드 상의 데이터 아키텍처 기반 협업을 통해 어떻게 규모 확장성, 성능, 보안 및 비용 효율성을 얻을 수 있는지 알아봅니다.

      발표자: 윤석찬, AWS 수석테크에반젤리스트
      시간: 30분

    • 트랙 1 - 데이터베이스
    • 업무 목적에 맞는 NoSQL 데이터베이스 선택하기 (레벨 100)
      AWS는 클라우드 환경에서 목적에 맞는 데이터베이스를 선택해서 사용할 것을 권장드립니다. AWS가 제공하고 있는 데이터베이스는 크게 RDBMS와 NoSQL로 나눌 수 있습니다. 기존 세션에서 RDBMS에 대해서는 많이 다뤘습니다. 이번 세션에서는 NoSQL에 대한 특징들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

      발표자: 강민석, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트
      시간: 30분


      Amazon Aurora 데이터베이스 집중 분석 (레벨 300)
      AWS의 강력한 RDBMS인 Aurora의 Log-based 공유 분산 스토리지의 구조 및 그 장점을 이해하고 IO 메카니즘에 대한 심층적인 분석을 통해 성능, 장애대응(가용성), 비용절감 등에 대한 원리를 파악해 보고자 합니다.

      발표자: 장동훈, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트
      시간: 30분


      Amazon DynamoDB 를 활용한 1억 마케터들의 실시간 판매 정산 플랫폼 구축하기 (레벨 300)
      늘어나는 계층형 데이터 처리를 위한, 최적의 데이터베이스 - 실시간 데이터 파이프라인 구축, Step-function을 이용한 다양한 비지니스 로직 처리를 살펴보고자 합니다.

      발표자: 김용대, AWS Practice Manager (Cloud and Database)
      시간: 30분


      오라클 RAC 워크로드를 AWS 네이티브 데이터베이스 서비스로의 전환이 가능한가? (레벨 200)
      Oracle RAC 기반 서비스를 운영하고 있는 많은 고객들이 클라우드로 이관을 고려하고 있습니다. 하지만 클라우드 데이터베이스 서비스가 RAC에서의 가용성, 성능, 관리, 보안 등을 만족시킬 수 있을지에 대한 의구심 또한 많은 상황입니다. AWS 클라우드 네이티브 데이터베이스 서비스의 기술적인 관점에서 대용량 데이터 운영 관리의 특성을 살펴 보고 Oracle RAC의 완벽한 대체제로 충분한 역량을 가지고 있음을 소개합니다.

      발표자: 김지훈, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트
      시간: 30분

    • 트랙 2 - 분석 및 기계학습
    • 민첩한 비즈니스를 위한 데이터와 분석의 연결 - 디지털 혁신의 첫걸음 (레벨 100)
      시장, 고객 등 다양한 측면에서의 환경 변화로 인하여 기업들은 보다 빠른 정보 분석을 기반으로 민첩한 비즈니스의 방향 설정이 필요 하게 되었으며,보다 차별화된 고객 서비스를 위한 데이터중심의 의사결정을 위해 비즈니스 민첩성(Business Agility) 확보는 디지털 트랜스포메이션의 원동력으로 인식이 되고 있습니다. 이를 위해 다양한 기업 환경에서 주로 언급되고 있는 핵심 내/외부데이터의 보다 빠른 데이터 처리 및 분석파이프라인에 대하여 시나리오 중심의 설명을 제공합니다.

      발표자: 
      이년강, AWS Analytics 세일즈 스페셜리스트
      채병근, AWS Analytics 세일즈 스페셜리스트
      시간: 30분


      데이터 기반 조직을 위한 역량 - 조직구조/거버넌스/플랫폼 (레벨 100)
      디지털 트랜스포메이션을 위해 어떤 역량을 가져야 하는 가를 알아봅니다. 데이터 기반 조직이 되기 위한 조직구조/거버넌스/플랫폼의 모습은 어떤 것인지 소개드리고, 이를 위해 AWS가 고객을 지원하는 방법을 말씀드립니다.

      발표자: 김윤건, AWS Analytics 사업개발 담당
      시간: 30분


      데이터 웨어하우스 현대화 (레벨 300)
      이 세션에서는 클라우드 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift로 신속하게 마이그레이션 하는 방법과 성능과 규모, 사용 편의성을 활용하는데 도움이 되는 Amazon Redshift의 개선 사항을 소개합니다. 레거시 데이터 웨어하우스에서 Amazon Redshift로 이동하는데 관심이 있지만 어디서부터 시작해야할지 모르신다면, 이 세션을 통해 다른 사용자가 어떻게 이전했는지, 그리고 AWS에서 제공하는 마이그레이션 도구와 더 쉽고 빠르게 마이그레이션 할 수 있는 Amazon Redshift의 새로운 기능에 대해 알아보십시오.

      발표자: 김기영, AWS Analytics Specialist SA
      시간: 30분


      Amazon Redshift와 Athena에서 기계학습(ML)과 Federated Query 활용하기 (레벨 300)
      기계학습의 기본은 데이터와 이에 대한 분석입니다. 어렵게 느껴질 수 있는 기계학습 전용 솔루션 대신 AWS의 대표적 데이터 분석 솔루션인 Amazon Redshift와 Athena에서 바로 머신러닝을 실행하고 결과를 만들어 낼 수 있습니다. 또한 Federated Query 기능을 통해 데이터를 매번 가져오지 않고 운영 중인 데이터베이스나 데이터웨어하우스, 데이터 레이크 등에서 바로 쿼리해서 결과를 빠르게 확인 할 수 있는 방법에 대해 소개해드립니다.

      발표자: 
      이일구, AWS 솔루션즈 아키텍트
      김상현, AWS 솔루션즈 아키텍트
      시간: 30분


      클라우드 기반 데이터 수집부터 기계 학습(ML) 모델 운영 배포까지 - AWS에서 MLOps의 기반 마련하기 (레벨 300)
      기계학습 모델 개발은 데이터 수집, 레이블링 및 전처리, 그리고 데이터 분석 후 기계학습 모델에서 사용되어질 피쳐의 도출, 알고리즘 선택, 모델 학습 및 배포 등의 복잡한 과정을 수없이 반복하는 과정을 거치는, 때문에 가장 비싸고 복잡한 개발 분야 중 하나입니다. 또한 복잡한 알고리즘을 사용할수록 필요한 컴퓨팅 자원은 더 많아 지게 됩니다. 이러한 어려운 문제를 해결하기 위해 클라우드에서 데이터 파이프라인을 구축하고 기계학습 개발을 위한 시스템 구축 없이 모델 배포까지 쉽게함으로써, 접근성을 높이고 인프라 부담을 줄여 활용 분야를 넓히는 방법을 소개해 드립니다.

      발표자: 이유동, AWS AI/ML Specialist 솔루션즈 아키텍트
      시간: 30분

  •  English Sessions

사용자를 위한 다양한 수준의 세션

입문자용
레벨 100

각 주제를 처음 접하는 참석자를 대상으로 AWS 서비스 및 기능의 개요를 중점적으로 제공하는 세션입니다.

중급자용
레벨 200

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

상급자용
레벨 300

이 세션에서는 엄선된 주제를 심도 있게 다룹니다. 발표자는 참석자가 주제와 친숙하지만 유사한 솔루션을 직접 구현한 경험 있거나 없을 수도 있다고 가정합니다.

FAQs

1. AWS Innovate - 데이터 특집은 어디에서 개최됩니까?
2. AWS Innovate - 데이터 특집은 누구를 대상으로 합니까?
3. 다른 언어로 발표되는 세션이 있습니까?
4. AWS Innovate - 데이터 특집에 참가 비용은 얼마입니까?
5. AWS Innovate - 데이터 특집에 등록 확인 이메일을 받을 수 있습니까?
6. 온라인 컨퍼런스 주최자와 연락하려면 어떻게 해야 합니까?

Q: AWS Innovate - 데이터 특집은 어디에서 개최됩니까?
A: 
AWS Innovate – 데이터 특집은 온라인 이벤트 입니다. 등록 양식을 작성하시면 등록을 완료할 수 있는 이메일이 발송 됩니다.

Q: AWS Innovate - 데이터 특집은 누구를 대상으로 합니까?
A:
 클라우드를 처음 접하는 사용자부터 클라우드에 익숙한 사용자 모두 AWS Innovate – 데이터 특집에서 새로운 것을 배울 수 있습니다. AWS Innovate는 데이터를 기반으로 새로운 통찰력을 얻고 효율성을 지원하며 보다 정확하게 예측하는 기술을 개발할 수 있도록 설계되었습니다.

Q: 다른 언어로 발표되는 세션이 있습니까?
A:
 이 온라인 시리즈는 한국어, 영어, 인도네시아어, 및 일본어로 제공됩니다.

Q: AWS Innovate - 데이터 특집에 참가 비용은 얼마입니까?
A: 
AWS Innovate - 데이터 특집에 무료 온라인 이벤트입니다.

Q: AWS Innovate - 데이터 특집에 등록 확인 이메일을 받을 수 있습니까?
A:
등록 양식을 작성하시면 등록을 완료할 수 있는 이메일이 발송됩니다.

Q: 온라인 컨퍼런스 주최자와 연락하려면 어떻게 해야 합니까?
A:
 위의 FAQ에서 질문에 대한 답을 찾을 수 없는 경우 aws-korea-marketing@amazon.com으로 이메일을 통해 문의하십시오.

지금 AWS를 사용하여 구축 시작

컴퓨팅 파워, 데이터베이스 스토리지, 콘텐츠 전송 또는 다른 기능 등 무엇을 찾고 있든 AWS는 유연성, 확장성 및 안정성이 향상된 정교한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 서비스를 보유하고 있습니다.
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윤석찬, AWS 수석테크에반젤리스트

윤석찬 테크에반젤리스트는 AWS 클라우드 기술을 전파하며 개발자들이 클라우드를 활용할 수 있도록 지원하는 역할을 하고 있습니다. 웹 개발자로 인터넷 업계에 투신해 스타트업 CTO, 오픈소스 커뮤니티 리더 및 IT 분야 블로거 등 다양한 역할을 수행했고, 인터넷 포털에서 연구개발 부서 리더 및 오픈 API 플랫폼 구축 및 외부 개발자 지원을 담당했습니다.

강민석, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트

강민석 데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 오랜 기간 상용 DBMS에 대한 경험을 바탕으로 기업들이 AWS 클라우드에서 데이터베이스를 선택시 NOSQL에 대한 구축 가이드를 하고 있습니다. 데이터베이스에 대한 가이드를 비롯하여 전문적이고 실증적인 기술적 지원을 통해 고객의 비지니스가 보다 경쟁력을 갖출 수 있도록 도움을 드리는 역할을 담당하고 있습니다.

장동훈, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트

장동훈 데이터베이스 스페셜티 솔루션 아키텍처는 오랜 DBMS에 대한 경험을 기반으로 기업의 AWS 클라우드 전환 및 AWS 네이티브 클라우드 환경 활용 시 고객의 환경 및 니즈에 맞는 AWS 데이터베이스에 대한 가이드를 비롯하여 전문적이고 실증적인 기술적 지원을 통해 고객의 비지니스가 보다 경쟁력을 갖출 수 있도록 하는데 최선을 다하고자 합니다.

김용대, AWS Practice Manager (Cloud and Database)

김용대 프랙트스 매니저(클라우드 및 데이터베이스)는, 기업 고객 데이터베이스 마이그레이션 및 Modernization 가속화를 위해, 모델링/ 코드전환/ 튜닝/ 파이프라인 구축/ 마이크로 서비스 패턴 구축 조직을 맡고 있습니다. 다양한 데이테베이스 및 AWS 데이터베이스 서비스(SQL & NoSQL) 판매, 전략, 아키텍쳐, 구현 경험을 가지고 있습니다.

김지훈, AWS Database Specialist 솔루션즈 아키텍트

김지훈 데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 오랜 기간 상용 및 오픈소스 DBMS 에 대한 경험을 바탕으로 기업의 AWS 클라우드 전환 및 구축 시 고객의 환경과 요구사항에 맞는 AWS 데이터베이스에 대한 가이드를 비롯하여 전문적이고 실증적인 기술적 지원을 통해 고객의 비지니스가 보다 경쟁력을 갖출 수 있도록 도움을 드리는 역할을 담당하고 있습니다.

이년강, AWS Analytics 세일즈 스페셜리스트

이년강 애널리스트 세일즈 스페셜리스트는 다양한 엔터프라이즈 산업군에서의 End-To-End 데이터 분석 프로젝트들의 경험을 바탕으로 고객이 해결하고자 하는 비즈니스 문제점들에 대한 해결책을 AWS Analytics 서비스를 기반으로 데이터 활용 및 기술 가이드를 제공하는 역할을 담당하고 있습니다. 

채병근, AWS Analytics 세일즈 스페셜리스트

채병근 애널리스트 세일즈 스페셜리스트는 다양한 엔터프라이즈 산업군에서의 End-To-End 데이터 분석 프로젝트들의 경험을 바탕으로 고객이 해결하고자 하는 비즈니스 문제점들에 대한 해결책을 AWS Analytics 서비스를 기반으로 데이터 활용 및 기술 가이드를 제공하는 역할를 담당하고 있습니다. 

김윤건, AWS Analytics 사업개발 담당

다양한  글로벌 IT, 시스템 통합 서비스 회사에서 데이터 분석 / 엔터프라이즈 애플리케이션 분야 리더십 경험을 가지고 있습니다.  AWS에서 Analytics 서비스 사업 발굴 및 확장을 제공하는 역할을 담당하고 있습니다.

김기영, AWS Analytics Specialist SA

김기영 어낼리틱스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 다양한 산업군에서의 오랜 기간 데이터 분석에 대한 경험을 바탕으로 기업들이 AWS 클라우드에서 분석 플랫폼에 대한 전문적이고 깊이 있는 가이드와 기술적 지원을 통해 고객의 비지니스가 보다 경쟁력을 갖출 수 있도록 도움을 드리는 역할을 담당하고 있습니다.

이일구, AWS 솔루션즈 아키텍트

이일구 솔루션즈 아키텍트는 엔터프라이즈 고객분들이 AWS의 다양한 솔루션들을 최적의 아키텍처를 통해 보다 잘 활용할 수 있도록 도와드리는 역할을 하고 있습니다. 이커머스 분야의 오랜 경험과 인사이트를 바탕으로 고객분들이 겪는 어려움을 해결할 수 있도록 함께 고민하고 기술적 조언을 드리고 있습니다.

김상현, AWS 솔루션즈 아키텍트

김상현 솔루션즈 아키텍트는 엔터프라이즈 기업 고객들을 대상으로 기술 지원을 했던 경험을 바탕으로 AWS의 서비스를 활용해 다양한 산업군에서 사용중인 시스템을 클라우드로 원활하게 전환할 수 있도록 고객들을 지원하고 있습니다. 또한, AWS의 다양한 서비스와 최적의 아키텍처를 제안하고 문제를 해결하는 역할을 담당하고 있습니다.

이유동, AWS AI/ML Specialist 솔루션즈 아키텍트

이유동 AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 현재 AWS AI ML 에 관련된 서비스 소개 및 다양한 AI ML 서비스들을 바탕으로 고객들의 요구사항에 맞춰 아키텍쳐를 제안하고 다양한 ML 문제들을 해결하며, 기술적인 POC 를 제공하는 등의 역할을 수행하고 있습니다.