AWS Dev Day Seoul

2019년 9월 26일 (목)
서울대학교 글로벌공학교육센터 5층

*서울대입구역 1번 출구에서 셔틀 서비스 제공

여러분의 관심과 성원으로 등록이 마감되었습니다. 감사합니다.

 

Better Together With Intel

행사 일정

클라우드의 미래를 조망할 수 있는 기조연설뿐만 아니라, 엔터프라이즈 및 디지털네이티브 기업의 개발자들을 위한 최신 기술을 AWS Dev Day의 다양한 강연과 실습 워크샵을 통해 경험해 보세요.
09:00 - 10:00 등록 및 전시 부스 관람
10:00 - 11:30 기조 연설
Olivier Klein, 신기술 부문 책임자, AWS  
11:30 - 12:45 점심 시간
12:45 - 17:30 강연 및 실습 워크샵
  • 인공지능/기계 학습
  • 앱 현대화
  • 이머징 테크
  • 실습 워크샵 1
  • 실습 워크샵 2
  • 실습 워크샵 3
  • 실습 워크샵 4
  • 인공지능/기계 학습
  • 12:45 – 13:45 개발자를 위한 수백만 사용자 대상 기계 학습 서비스 확장 하기
    윤석찬 수석테크에반젤리스트, AWS
    문효준 책임 연구원, LG전자


    기계 학습은 이제 개발자에게 필수 기술셋이 되었습니다. 이미지/비디오 인식, 음성 인식 및 합성, 비지니스 예측, 사용자 추천 등 다양한 스마트 애플리케이션 개발 및 배포를 위해 기계 학습 기술을 배우고 이를 적용해야 합니다. 본 세션에서는 AWS의 다양한 서비스를 활용하여 개발자들이 기계 학습을 처음 접하는 시점부터 혼자서 공부하는 방법부터 팀에서 초기 도입시, 그리고 정식 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 위한 서비스를 향해 가는 과정을 알려드림으로서 머신 러닝 엔지니어가 될 수 있는 방법을 알아봅니다.

    강연 난이도: 고급
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 기계 학습 싸고 빠르게 하는 방법 - Amazon SageMaker 편 
    김필호 솔루션즈 아키텍트, AWS

    기계 학습을 기반한 서비스를 개발하기 위해서는, 데이터 준비, 모델 훈련과 배포의 다양한 과정을 반복적으로 진행해야 합니다. AWS에서는 각 과정별로 사용자가 각자 워크로드에 맞춘 가장 비용 효율적인 ML 프레임워크인 Amazon SageMaker 관리형 서비스를 제공하고 있습니다. 본 세션에서는 SageMaker를 활용하는 방법과 함께 어떻게 하면 모델 생성, 학습 및 배포를 위한 자원을 가장 효율적이고 경제적으로 사용할 수 있는 방법을 소개합니다.

    강연 난이도: 고급
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15
    AWS 기반 기계 학습 자동화 및 최적화를 위한 실전 기법
    남궁영환 AI/ML 솔루션즈 아키텍트, AWS

    기계 학습 모델을 서비스로 제공하려면, 지속적인 학습 및 배포 과정이 필요합니다. 모델 훈련시 최적화 과정, 배포된 모델이 추론을 통해 서비스 되기 위한 성능 개선도 필수 요소입니다. 본 세션에서는 AWS를 활용한 대규모 리소스를 이용한 효율적인 모델 학습 시 유용한 내용들을 소개합니다. 대규모 리소스를 이용할 경우 인프라 선택, 모델 학습 환경 선택 및 구성, 확장성 등이 함께 고려되어야 합니다. 이와 관련한 AWS 서비스들의 특징과 어떤 결과를 보여주는지도 함께 알아봅니다.

    강연 난이도: 고급
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    Intel on AWS, AI/ML Service 성능 향상을 위한 협력 모델
    서지혜 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김종학 과장, Intel


    클라우드는 데이터 수집, 저장, 맞춤형 AI/ML 모델 생성 등 대규모 AI워크로드 운영을 비용 효율적이며 쉽게 만들어 줄 수 있습니다. 이 세션에서는 AI 워크로드를 간단하고 빠르게 처리하기 위해 AWS와 Intel이 어떻게 협력하고 있는지에 관해 설명합니다. 첫 번째로 AWS C5 인스턴스에 적용된 고성능 Intel Xeon® Scalable processors 기술에 대해 설명합니다. 그리고 강화 학습으로 생성된 모델을 가지고 자율 주행하는 1/18 스케일의 자동차DeepRacer 에 적용된 Intel의 강화 학습 라이브러리 및 Inference engine (Openvino)에 대해서도 알아봅니다. 이 밖에도 AWS AI/ML Marketplace에 제공 되고 있는 Intel의 AWS AI/ML library 및 모델에 대해 알아봅니다.

    강연 난이도: 고급

  • 앱 현대화
  • 12:45 – 13:45 AWS Fargate를 사용한 서버리스 컨테이너 활용 하기 - 삼성전자 개발자 포털 사례
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    유현성 수석, 삼성전자 Cloud팀
    김교탁 책임, 삼성전자 Cloud팀


    삼성전자 개발자 포탈은 SmartThings Cloud, Bixby 와 같은 삼성전자의 어플리케이션 에코시스템에 개발자 도구를 활용하여 어플리케이션을 개발할 수 있게 해주는 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 컨테이너로 개발하고, 컨테이너에 패키징하는 어플리케이션 로직에만 집중 할 수 있다면 배포와 관리가 얼마나 손쉬워 질까요? 삼성전자의 실제 사례를 통하여 Fargate 를 활용한 컨테이너 환경의 장점에 대해서 알아봅니다.

    강연 난이도: 고급
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 실시간 데이터 처리를 위한 현대적 애플리케이션 개발 방법
    이세현 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김영진 솔루션즈 아키텍트, AWS


    복잡한 현대 애플리케이션 개발 시, 데이터 모델의 성격에 따라 적합한 데이터베이스 서비스를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 본 세션에서는 실시간으로 수집된 데이터 저장에 적합한 AWS의 DB 서비스와 이를 활용한 빠른 애플리케이션 개발 사례를 공유합니다. Amplify 프레임워크를 기반으로 Amazon Cognito와 AppSync 및 AWS Lambda와 더불어 Kinesis를 활용한 실시간 데이터 수집 및 완전관리형 문서 데이터베이스 서비스인 Amazon DocumentDB를 활용한 개발 사례를 소개합니다.

    강연 난이도: 고급
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 DevOps 개발자가 되기 위한 쿠버네티스 핵심 활용 예제 알아보기
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이상호 선임, 삼성전자 Health서비스팀


    쿠버네티스에 어플리케이션을 손쉽게 배포하는 방법은 무엇일까요? 복잡하게 배포된 어플리케이션의 파드들은 어떻게 디버깅하고 로깅해야 할까요? 또한 요즘 자주 이야기 되는 클라우드 네이티브 아키텍처로 설계된 어플리케이션은 어떻게 만들고 배포해야하는 걸까요?

    삼성전자 무선사업부에서 삼성헬스를 EKS 에 배포한 사례를 살펴보며, 이러한 문제를 어떻게 해결했는지 알아봅니다.

    또한 복잡하게만 느껴졌던 쿠버네티스의 어플리케이션 배포와 클라우드 네이티브 아키텍처의 베스트 프렉티스를 EKS 에 어플리케이션을 배포하고, 관리하는 예제를 통하여 간편하게 이해할 수 있게 도와드립니다.

    강연 난이도: 고급
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    코드 기반 인프라(IaC)를 활용한 현대 애플리케이션 개발 가속화, 우리도 할 수 있어요
    김필중 솔루션즈 아키텍트, AWS

    현대의 애플리케이션 개발은 비지니스 요구사항을 빠르게 수용하여 구현한 뒤, 피드백을 통해 개선하는 과정을 지속적으로 반복해야 합니다. 본 세션에서는 AWS가 제공하는 코드 기반 인프라(Infrastructure as Code) 관련 도구를 활용하여 현대의 애플리케이션 개발을 위한 더 나은 환경을 어떻게 구성하며, 어떤 이점이 있는지 소개합니다. 기업에서 적용한 실제 사례를 통해 보다 더 직접적인 활용법을 확인할 수 있습니다. 기업에서 적용한 실제 사례를 통해 보다 더 직접적인 활용법은 물론, 조직에 필요한 변화 부터 환경 구성, 개발 진행, 변화 수용에 대해서 알 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급

  • 이머징 테크
  • 12:45 – 13:45 Libra 소스코드분석 및 AWS에서 블록체인 기반 지불 시스템 최적화 방법
    박혜영 솔루션즈 아키텍트, AWS
    박천구 솔루션즈 아키텍트, AWS


    Facebook의 스테이블코인 프로젝트 Libra 오픈소스 구조를 분석하고, 실제 Finance Field에서 블록체인을 어떻게 활용되는지 이해한 후, AWS 상에서 블록체인 기술을 활용한 지불 시스템을 최적화하여 구현하는 방법을 알아본다.

    강연 난이도: 심화
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 AWS 서버리스를 이용하여 IoT 수준의 메세지 폭풍을 처리하는 방법
    김민성 솔루션즈 아키텍트, AWS

    사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에서 예측치 못한 대량의 메세지에 대한 처리는 필연적인 요구 사항입니다. 본 세션에서는 이를 해결하기 위해 서버리스 서비스인 AWS Lambda, Amazon SQS 및 Kinesis에 대한 이해와 함께 활용 시 고려사항들을 살펴 보고, IoT 측면에서 활용할 수 있는 기법을 고민해 봅니다. 비단 IoT 워크로드 뿐만 아니라 이와 유사한 패턴을 갖는 애플리케이션에서 견고한 클라우드 아키텍처의 요건이 무엇인지 확인 하실 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 AWS AI 서비스로 SAP 비지니스 프로세스 자동화하기
    이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이진욱 솔루션즈 아키텍트, AWS


    인공 지능을 이용한 기업 인텔리전스가 중요해지고 있습니다. 본 세션에서는 챗봇 서비스인 Amazon Lex를 이용하여 음성 인식을 통해 SAP ERP 데이터를 추출해서 Quick Sight 기반 시각화 데모와 문자 인식 서비스인 Amazon Textract를 이용하여 영수증 이미지에서 텍스트를 추출하여 SAP ERP의 구매 전표까지 생성하는 데모를 소개합니다. 이를 통해 AWS AI 및 서버리스 서비스로 어떻게 SAP 비지니스 프로세스를 자동화 할 수 있는지 살펴보실 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    ROS 로 실현하는 어릴 적 로봇과학자의 꿈
    박천구 솔루션즈 아키텍트, AWS
    박진용 책임연구원, 우아한 형제들
    김갑겸 책임연구원, 두산 로보틱스

    RoboMaker와 ROS를 통해, 기존 로봇산업에서 겪고 있는 자체OS개발의 어려움을 개선하고, AWS 서비스와의 자연스런 통합을 통해 더 나은 로봇 사용 경험을 제공하는 방법을 알아 본다.

    강연 난이도: 심화

  • 실습 워크샵 1
  • *실습 워크샵은 총 4시간 동안이루어지며, 실습 I, II, III, IV는 이어지는 랩입니다.
    *실습 워크샵에 참석하시기 위해서는, AWS 계정이 있어야하며 개인 노트북을 지참하셔야합니다.
    *실습 워크샵은 좌석이 제한되어 있어, 현장 등록 후 참여를 원하시는 분들께 선착순으로 제공됩니다.


    12:45 – 13:45 모두를 위한 컴퓨터 비전 딥러닝 툴킷, GluonCV 따라하기 I
    강지양 딥러닝 아키텍트, AWS
    김무현 데이터 사이언티스트, AWS
    서지혜 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이경수 시니어 컨설턴트, AWS


    GluonCV는 컴퓨터 비전에 특화된 Apache MXNet의 딥러닝 툴킷입니다. 본 실습에서는 GluonCV가 제공하는 최신 컴퓨터 비전 알고리즘의 기(旣) 훈련(Pre-trained) 모델을 사용하여 이미지 인식, 객체 검출, 영역 구분 등의 다양한 문제를 해결합니다. GluonCV의 설치에서부터 모델 학습과 배포에 이르는 전과정을 따라해 볼 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 모두를 위한 컴퓨터 비전 딥러닝 툴킷, GluonCV 따라하기 II
    강지양 딥러닝 아키텍트, AWS
    김무현 데이터 사이언티스트, AWS
    서지혜 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이경수 시니어 컨설턴트, AWS


    GluonCV는 컴퓨터 비전에 특화된 Apache MXNet의 딥러닝 툴킷입니다. 본 실습에서는 GluonCV가 제공하는 최신 컴퓨터 비전 알고리즘의 기(旣) 훈련(Pre-trained) 모델을 사용하여 이미지 인식, 객체 검출, 영역 구분 등의 다양한 문제를 해결합니다. GluonCV의 설치에서부터 모델 학습과 배포에 이르는 전과정을 따라해 볼 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 모두를 위한 컴퓨터 비전 딥러닝 툴킷, GluonCV 따라하기 III
    강지양 딥러닝 아키텍트, AWS
    김무현 데이터 사이언티스트, AWS
    서지혜 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이경수 시니어 컨설턴트, AWS


    GluonCV는 컴퓨터 비전에 특화된 Apache MXNet의 딥러닝 툴킷입니다. 본 실습에서는 GluonCV가 제공하는 최신 컴퓨터 비전 알고리즘의 기(旣) 훈련(Pre-trained) 모델을 사용하여 이미지 인식, 객체 검출, 영역 구분 등의 다양한 문제를 해결합니다. GluonCV의 설치에서부터 모델 학습과 배포에 이르는 전과정을 따라해 볼 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    모두를 위한 컴퓨터 비전 딥러닝 툴킷, GluonCV 따라하기 IV
    강지양 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김무현 솔루션즈 아키텍트, AWS
    서지혜 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이경수 솔루션즈 아키텍트, AWS

    GluonCV는 컴퓨터 비전에 특화된 Apache MXNet의 딥러닝 툴킷입니다. 본 실습에서는 GluonCV가 제공하는 최신 컴퓨터 비전 알고리즘의 기(旣) 훈련(Pre-trained) 모델을 사용하여 이미지 인식, 객체 검출, 영역 구분 등의 다양한 문제를 해결합니다. GluonCV의 설치에서부터 모델 학습과 배포에 이르는 전과정을 따라해 볼 수 있습니다.

    강연 난이도: 고급/심화

  • 실습 워크샵 2
  • *실습 워크샵은 총 4시간 동안이루어지며, 실습 I, II, III, IV는 이어지는 랩입니다.
    *실습 워크샵에 참석하시기 위해서는, AWS 계정이 있어야하며 개인 노트북을 지참하셔야합니다.
    *실습 워크샵은 좌석이 제한되어 있어, 현장 등록 후 참여를 원하시는 분들께 선착순으로 제공됩니다.


    12:45 – 13:45 AWS IoT와 SageMaker를 활용한 예지 정비의 구현하기 I
    권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최원근 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
    송규호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김영진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김민성 솔루션즈 아키텍트, AWS
    현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS


    본 실습은 AWS IoT Edge 구성 요소인 AWS IoT Greengrass를 이용하여 산업 현장에서 활용되는 표준 통신 프로토콜(OPC-UA)을 AWS IoT 호환 프로토콜로 변환 전처리하는 과정을 실습합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AWS IoT Analytics 을 통해 분석 및 BI에 활용될 수 있으며, 본 실습에서는 Amazon Sage Maker를 활용하여 예지 정비 모델을 작성 및 배포하고, 추가적으로 Amazon QuickSight를 통한 시각화 구현을 목표로 합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 AWS IoT와 SageMaker를 활용한 예지 정비의 구현하기 II
    권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최원근 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
    송규호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김영진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김민성 솔루션즈 아키텍트, AWS
    현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS


    본 실습은 AWS IoT Edge 구성 요소인 AWS IoT Greengrass를 이용하여 산업 현장에서 활용되는 표준 통신 프로토콜(OPC-UA)을 AWS IoT 호환 프로토콜로 변환 전처리하는 과정을 실습합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AWS IoT Analytics 을 통해 분석 및 BI에 활용될 수 있으며, 본 실습에서는 Amazon Sage Maker를 활용하여 예지 정비 모델을 작성 및 배포하고, 추가적으로 Amazon QuickSight를 통한 시각화 구현을 목표로 합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 AWS IoT와 SageMaker를 활용한 예지 정비의 구현하기 III
    권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최원근 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
    송규호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김영진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김민성 솔루션즈 아키텍트, AWS
    현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS


    본 실습은 AWS IoT Edge 구성 요소인 AWS IoT Greengrass를 이용하여 산업 현장에서 활용되는 표준 통신 프로토콜(OPC-UA)을 AWS IoT 호환 프로토콜로 변환 전처리하는 과정을 실습합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AWS IoT Analytics 을 통해 분석 및 BI에 활용될 수 있으며, 본 실습에서는 Amazon Sage Maker를 활용하여 예지 정비 모델을 작성 및 배포하고, 추가적으로 Amazon QuickSight를 통한 시각화 구현을 목표로 합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    AWS IoT와 SageMaker를 활용한 예지 정비의 구현하기 IV
    권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최원근 솔루션즈 아키텍트, AWS
    이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
    송규호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김영진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김민성 솔루션즈 아키텍트, AWS
    현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS

    본 실습은 AWS IoT Edge 구성 요소인 AWS IoT Greengrass를 이용하여 산업 현장에서 활용되는 표준 통신 프로토콜(OPC-UA)을 AWS IoT 호환 프로토콜로 변환 전처리하는 과정을 실습합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AWS IoT Analytics 을 통해 분석 및 BI에 활용될 수 있으며, 본 실습에서는 Amazon Sage Maker를 활용하여 예지 정비 모델을 작성 및 배포하고, 추가적으로 Amazon QuickSight를 통한 시각화 구현을 목표로 합니다.

    강연 난이도: 고급/심화

  • 실습 워크샵 3
  • *실습 워크샵은 총 4시간 동안이루어지며, 실습 I, II, III, IV는 이어지는 랩입니다.
    *실습 워크샵에 참석하시기 위해서는, AWS 계정이 있어야하며 개인 노트북을 지참하셔야합니다.
    *실습 워크샵은 좌석이 제한되어 있어, 현장 등록 후 참여를 원하시는 분들께 선착순으로 제공됩니다.


    12:45 – 13:45 Amazon EKS 핸즈온 워크샵 I
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    유재석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    정준우 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최인영 솔루션즈 아키텍트, AWS


    Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 표준 Kubernetes 환경에서 실행되는 어플리케이션과 완벽히 호환됩니다. AWS상에서 Kubernetes 클러스터를 생성하고, 컨테이너 어플리케이션을 배포, 관리, 확장 및 로깅, 모니터링에 대한 실습과 함께, AWS App Mesh를 이용한 Service Mesh를 Amazon EKS에서 구현하는 과정을 진행합니다.

    강연 난이도: 고급
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 Amazon EKS 핸즈온 워크샵 II
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    유재석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    정준우 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최인영 솔루션즈 아키텍트, AWS


    Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 표준 Kubernetes 환경에서 실행되는 어플리케이션과 완벽히 호환됩니다. AWS상에서 Kubernetes 클러스터를 생성하고, 컨테이너 어플리케이션을 배포, 관리, 확장 및 로깅, 모니터링에 대한 실습과 함께, AWS App Mesh를 이용한 Service Mesh를 Amazon EKS에서 구현하는 과정을 진행합니다.

    강연 난이도: 고급
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 Amazon EKS 핸즈온 워크샵 III
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    유재석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    정준우 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최인영 솔루션즈 아키텍트, AWS


    Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 표준 Kubernetes 환경에서 실행되는 어플리케이션과 완벽히 호환됩니다. AWS상에서 Kubernetes 클러스터를 생성하고, 컨테이너 어플리케이션을 배포, 관리, 확장 및 로깅, 모니터링에 대한 실습과 함께, AWS App Mesh를 이용한 Service Mesh를 Amazon EKS에서 구현하는 과정을 진행합니다.

    강연 난이도: 고급
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    Amazon EKS 핸즈온 워크샵 IV
    정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    유재석 솔루션즈 아키텍트, AWS
    정준우 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최인영 솔루션즈 아키텍트, AWS

    Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 표준 Kubernetes 환경에서 실행되는 어플리케이션과 완벽히 호환됩니다. AWS상에서 Kubernetes 클러스터를 생성하고, 컨테이너 어플리케이션을 배포, 관리, 확장 및 로깅, 모니터링에 대한 실습과 함께, AWS App Mesh를 이용한 Service Mesh를 Amazon EKS에서 구현하는 과정을 진행합니다.

    강연 난이도: 고급

  • 실습 워크샵 4
  • *실습 워크샵은 총 4시간 동안이루어지며, 실습 I, II, III, IV는 이어지는 랩입니다.
    *실습 워크샵에 참석하시기 위해서는, AWS 계정이 있어야하며 개인 노트북을 지참하셔야합니다.
    *실습 워크샵은 좌석이 제한되어 있어, 현장 등록 후 참여를 원하시는 분들께 선착순으로 제공됩니다.


    12:45 – 13:45 Amplify 와 AI 서비스를 활용한 서버리스 기반 소셜 안드로이드 앱 만들기 I
    정창호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김성진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최권열 프로토타이핑 엔지니어, AWS
    백재현 프로토타이핑 엔지니어, AWS


    AWS에서는 다양한 언어에 대한 기계 번역(Translate), 합성(Polly) 등 AI 기능에 대한 API 서비스를 제공합니다. 본 실습에서는 이들 서비스(Serverless) 환경으로 AWS Amplify를 활용하여 소셜 모바일 앱을 안드로이드 기반으로 만들어 봅니다. 이를 위해 사용자 인증(Cognito), 그래프DB(Appsync) 등의 기능을 함께 활용합니다. Pinpoint를 이용하여 사용자 이벤트를 수집하고 분석하는 기능을 활용합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    13:45 – 14:00 Break
    14:00 – 15:00 Amplify 와 AI 서비스를 활용한 서버리스 기반 소셜 안드로이드 앱 만들기 II
    정창호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김성진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최권열 프로토타이핑 엔지니어, AWS
    백재현 프로토타이핑 엔지니어, AWS


    AWS에서는 다양한 언어에 대한 기계 번역(Translate), 합성(Polly) 등 AI 기능에 대한 API 서비스를 제공합니다. 본 실습에서는 이들 서비스(Serverless) 환경으로 AWS Amplify를 활용하여 소셜 모바일 앱을 안드로이드 기반으로 만들어 봅니다. 이를 위해 사용자 인증(Cognito), 그래프DB(Appsync) 등의 기능을 함께 활용합니다. Pinpoint를 이용하여 사용자 이벤트를 수집하고 분석하는 기능을 활용합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    15:00 – 15:15 Break
    15:15 – 16:15 Amplify 와 AI 서비스를 활용한 서버리스 기반 소셜 안드로이드 앱 만들기 III 
    정창호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김성진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최권열 프로토타이핑 엔지니어, AWS
    백재현 프로토타이핑 엔지니어, AWS


    AWS에서는 다양한 언어에 대한 기계 번역(Translate), 합성(Polly) 등 AI 기능에 대한 API 서비스를 제공합니다. 본 실습에서는 이들 서비스(Serverless) 환경으로 AWS Amplify를 활용하여 소셜 모바일 앱을 안드로이드 기반으로 만들어 봅니다. 이를 위해 사용자 인증(Cognito), 그래프DB(Appsync) 등의 기능을 함께 활용합니다. Pinpoint를 이용하여 사용자 이벤트를 수집하고 분석하는 기능을 활용합니다.

    강연 난이도: 고급/심화
    16:15 – 16:30 Break
    16:30 – 17:30

    Amplify 와 AI 서비스를 활용한 서버리스 기반 소셜 안드로이드 앱 만들기 IV
    정창호 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS
    김성진 솔루션즈 아키텍트, AWS
    강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
    최권열 프로토타이핑 엔지니어, AWS
    백재현 프로토타이핑 엔지니어, AWS

    AWS에서는 다양한 언어에 대한 기계 번역(Translate), 합성(Polly) 등 AI 기능에 대한 API 서비스를 제공합니다. 본 실습에서는 이들 서비스(Serverless) 환경으로 AWS Amplify를 활용하여 소셜 모바일 앱을 안드로이드 기반으로 만들어 봅니다. 이를 위해 사용자 인증(Cognito), 그래프DB(Appsync) 등의 기능을 함께 활용합니다. Pinpoint를 이용하여 사용자 이벤트를 수집하고 분석하는 기능을 활용합니다.

    강연 난이도: 고급/심화

*강연 내용 및 시간은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

입문

각 주제를 처음 접하는 참석자를 대상으로 AWS 서비스의 개요를 중점적으로 제공하는 세션입니다.

중급

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

고급

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

심화

이 세션은 주제와 매우 친숙하고, 이미 자체적으로 솔루션을 구현해본 경험이 있으며, 여러 서비스, 아키텍처 및 구현 전반에서 기술이 어떻게 작동하는지 잘 아는 참석자를 대상으로 합니다.