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Amazon DynamoDB 지속적 백업 및 특정 시점으로 복구(PITR) 기능 출시 Amazon DynamoDB 팀이 저장 시 암호화 기능에 이어 또 하나의 유용한 기능을 선보입니다. AWS re:Invent 2017에서 글로벌 테이블과 DynamoDB 테이블의 온디맨드 백업 및 복구 기능을 선보였고, 오늘은 특정 시점으로 복구(PITR)를 지원하는 지속적 백업 기능을 발표합니다. 지속적 백업은 AWS Management Console에서 클릭 한 번으로, 간단한 API 호출을 통해, 또는 AWS 명령줄 인터페이스를 사용하여 활성화할 수 있습니다. DynamoDB는 초 단위로 데이터를 백업하고 PITR을 활성화한 시점부터 이전 35일까지 어느 시점으로든 초 단위로 복원할 수 있습니다. 이 기능은 실수로 데이터를 쓰거나 삭제할 경우에 대비해 만들어졌습니다. 개발자가 준비 환경이 아니라 운영 환경에서 스크립트를 실행하거나 누군가 실수로 DeleteItem 호출을 실행할 경우 PITR로 복구할 수 있습니다. 또한 통상적으로 예측이 불가능한 시나리오에서도 이 기능을 이용할 수 있습니다. 온디맨드 백업을 보관용으로 필요한 만큼 얼마든지 오래 보존할 수 있지만, PITR은 실수로 데이터가 손실되지 않도록 추가적으로 보장하는 역할을 합니다. 이 기능이 어떻게 [ more… ]

Amazon SageMaker를 통한 美 대학 농구 결과 예측하기 미국에서 3월 중순이 되면 수백만 명의 사람들이 대학 농구를 시청하며 내기를 하곤 합니다. 저도 미국에서 살긴 하지만 저와는 무관한 일입니다. 하하! 그런데, NCAA 대학 챔피언십이 진행되는 와중에 Amazon의 Professional Services Machine Learning 전문가 중 한 명인 Wesley Pasfield의 작업물을 하나 간단히 소개하고 싶었습니다. Wesley 씨는 Amazon SageMaker 내장형 XGBoost 알고리즘을 사용하여 kenpom.com과 College Basketball Reference에서 데이터를 가져와 3월의 광란이라 불리는 대학 농구 토너먼트의 결과를 예측하는 모델을 구축했습니다. Wesley가 데이터를 수집하고, 조사를 위한 데이터 분석을 수행하고(데이터 과학 링고로 작성된 EDA), xgboost 알고리즘용으로 데이터의 형식을 바꾸고, SageMaker SDK를 사용하여 두 가지 모델에 대한 교육 작업을 생성하며, 마지막으로 https://cbbpredictions.com/에서 예측 역할을 할 SageMaker 추론 엔드포인트를 생성하는 과정을 설명합니다. 자세한 것은 Predict March Madness using Amazon Sagemaker의 1부와 2부를 살펴보시기 바랍니다. (영어로 된 가이드지만 따라하기 편하게 되어 있습니다.) 정말 멋지죠. Amazon SageMaker에서 Jupyter 노트북을 열고 xgboost 알고리즘을 [ more… ]