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Amplify CLI에서 로컬 모의 동작 및 테스트 기능 사용해 보기 Amplify Framework는 AWS CloudFormation을 통해 백엔드 리소스를 프로비저닝하여 웹 또는 모바일 앱에 정교한 클라우드 기능을 쉽게 추가할 수 있는 라이브러리, UI(사용자 인터페이스) 및 CLI(명령줄 인터페이스) 세트를 제공합니다. 지난 주 Amplify 팀은 새로운 인공 지능 기능인 예측(Predictions) 카테고리를 공개했습니다. 이 기능을 사용하면 웹이나 모바일 앱에 기계 학습 기능을 빠르게 추가할 수 있습니다. 오늘 소개하는 기능도 마찬가지입니다. 이제 Amplify CLI를 사용하여 제공하는 가장 널리 사용되는 클라우드 서비스 몇 가지를 모의하고 로컬에서 애플리케이션을 100% 테스트할 수 있습니다! 실제 백엔드 구성 요소(클라우드 서비스인 경우 API)를 사용하는 대신, 모의 동작(Mocking) 기능을 통해 API의 단순화된 로컬 에뮬레이션을 대신 사용할 수 있습니다. 이러한 에뮬레이션에서는 개발 중 테스트에 필요한 기본적인 기능을 제공합니다. (하지만 프로덕션 서비스에서 이용할 수 있는 전체 동작을 지원하지는 않습니다.) 이러한 모의 동작 기능을 통해 각ㄱ 단계에서 사용하는 클라우드 리소스를 프로비저닝하거나 업데이트하지 않고도 변경 사항을 빠르게 [ more… ]

Amazon Aurora Multi-Master를 통한 고가용성 MySQL 애플리케이션 만들기 Amazon Aurora는 고성능 상용 데이터베이스의 성능과 가용성에 오픈 소스 데이터베이스의 간편성과 비용 효율성을 결합하였으며 클라우드를 위해 구축된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스입니다. MySQL 호환 버전의 Aurora는 동일한 하드웨어에서 실행되는 표준 MySQL의 처리량을 최대 5 배까지 제공합니다. 또한 하나 이상의 가용 영역(AZ) 및 리전(Region)에서 단일 쓰기 마스터와 최대 15 개의 읽기 전용 복제본을 지원합니다. 이번에 새로 출시된 Aurora 다중 마스터 기능은  여러 가용 영역에 걸쳐 다중 쓰기 인스턴스를 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 지속적인 쓰기 가용성을 달성 할 수 있습니다. 인스턴스 또는 가용 영역 장애가 발생하는 경우, Aurora Multi-Master를 사용하면 다운 타임 없이 읽기 및 쓰기 가용성을 유지할 수 있으며, 별도의 DB 장애 조치가 필요하지 않습니다. 우선 미국 동부 (버지니아 북부), 미국 동부 (오하이오), 미국 서부 (오레곤) 및 EU (아일랜드) 리전의 Aurora MySQL 5.6에서 사용할 수 있습니다. RDS 관리 콘솔에서 몇 [ more… ]

AWS Lake Formation – 데이터레이크 구축 및 관리 서비스 정식 출시 데이터를 디지털 형식으로 변환할 수 있게 되면서 다양한 회사에서는 CRM(고객 관계 관리) 및 ERP(엔터프라이즈 리소스 관리) 시스템처럼 운영 체제의 데이터를 수집하는 데이터 웨어하우스를 구축하고 이 정보를 사용해 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있게 되었습니다. 데이터 저장을 위한 스토리지 비용이 절감되었고 다량의 데이터 관리에서 비롯되는 복잡성은 더 큰 폭으로 줄었습니다. 이를 위해 Amazon S3 같은 서비스를 활용해 구조화되지 않은 원시 데이터를 포함하여 로그, 이미지, 비디오 및 스캔된 문서 등 더 많은 정보를 보존할 수 있게 되었습니다. 데이터 레이크의 개념은 모든 데이터를 하나의 중앙 리포지토리에 원하는 규모로 저장하는 것입니다. Netflix, Zillow, NASDAQ, Yelp, iRobot, FINRA 및 Lyft 같은 고객이 이 접근 방식을 사용합니다. 이러한 고객은 단순 집계부터 복잡한 기계 학습 알고리즘에 이르는 분석을 더 큰 데이터 세트에서 실행하여 데이터의 패턴을 알아내고 비즈니스를 이해할 수 있습니다. 지난 해 re:Invent에서 소개된 AWS Lake [ more… ]