[월:] 2020년 07월

AWS Well-Architected 프레임워크 – 백서, 도구 및 모범 사례 업데이트 (한국어 포함) 저희는 고객 여러분이 가장 알맞은 방법으로 AWS 기반 애플리케이션을 설계하고 구축하도록 돕고 싶습니다. 2015년에는 AWS Well-Architected를 출시하여 이 과정을 적절히 처리하는 데 필요한 모든 정보를 담았습니다. 이 프레임워크는 5가지 기본 요소로 구성됩니다. 운영 효율성 – 시스템을 실행, 모니터링하여 비즈니스 가치를 창출하고 지원하는 프로세스와 절차를 지속적으로 개선하는 능력입니다. 보안 – 정보, 시스템, 자산을 보호하면서도 위험 평가와 완화 전략을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 능력입니다. 안정성 – 시스템이 인프라 또는 서비스 중단으로부터 복구되고, 수요에 맞게 동적으로 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 잘못된 구성이나 일시적인 네트워크 문제 등으로 인한 중단 사태를 완화하는 능력입니다. 운영 효율성 – 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용하여 시스템 요구 사항을 따르고 수요 변화와 기술 발전 속에서도 그러한 효율성을 유지하는 능력입니다. 비용 최적화 – 시스템을 실행하여 가장 낮은 가격대로 비즈니스 가치를 창출하는 능력입니다. AWS Well-Architected 프레임워크는 스타트업, 유니콘 기업, 대기업 등이 클라우드 [ more… ]

Amazon SageMaker Ground Truth – 동영상 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함) AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지, 텍스트 및 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. 또는 자동 데이터 레이블 지정을 활성화하여 데이터 세트에 레이블을 지정하는 데 소요되는 시간과 관련 비용을 절약할 수 있습니다. 기계 학습 모델이 더욱 정교해지면서 영상 콘텐츠에 기계 학습 예측을 적용하는 AWS 고객들이 늘어나고 있습니다. 아마 자율 주행이 가장 잘 알려진 사용 사례일 것입니다. 안전을 지키기 위해서는 도로 상태와 움직이는 물체를 실시간으로 정확히 탐지하고 추적해야 합니다. 영상 예측도 스포츠 분야에서 흔히 활용되는데, 선수나 경주 차량을 추적하여 팬들이 좋아하는 각종 통계를 계산합니다. 의료 기관에서도 영상 [ more… ]

AWS IoT SiteWise 정식 출시 – 산업용 장비 데이터 수집 및 모니터링 서비스 AWS re:Invent 2018에서 산업용 장비의 데이터를 대규모로 수집, 구성 및 분석할 수 있는 완전관리형 AWS IoT 서비스인 AWS IoT SiteWise가 미리 보기로 발표되었습니다. 산업용 장비에서 성능 지표를 가져오기는 쉽지 않습니다. 산업용 장비의 데이터는 독점적 온프레미스 데이터 스토어에 갇혀 있는 경우가 많고 일반적으로 검색 후 분석에 유용한 형식으로 배치하는 데 특수한 전문성이 요구되기 때문입니다. AWS IoT SiteWise는 시설에 있는 게이트웨이에서 실행되는 소프트웨어를 제공하여 이 프로세스를 간소화하는 동시에 산업용 장비 데이터의 수집 및 구성 프로세스를 자동화합니다. AWS IoT SiteWise를 사용하면 산업 시설의 장비를 손쉽게 모니터링하여 낭비(예: 장비 및 프로세스의 고장), 생산 비효율 및 제품 결함을 식별할 수 있습니다. 지난 해, AWS re:Invent 2019에서는 SiteWise 모니터를 비롯한 다수의 새로운 기능이 출시되었습니다. 오늘부터 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), EU(프랑크푸르트) 및 EU(아일랜드) 리전에서 AWS IoT SiteWise가 정식 출시됩니다. AWS IoT SiteWise의 작동 방식을 [ more… ]