AWS re:Invent 2018 세째날 출시 소식 요약 – 앤디 제시 AWS CEO 기조 연설

AWS re:Invent 2018 세째날 출시 소식 요약 – 앤디 제시 AWS CEO 기조 연설

AWS re:Invent 세째날인 수요일(현지 시간)에는 AWS CEO인 Andy Jassy의 3시간에 걸친 기조 연설을 비롯하여 다양한 기술 세션 등이 진행되었습니다. 가장 최신의 다양한 신규 서비스가 출시되었고,  Twitch 라이브로 제공되는 AWS LaunchPad에서 다양한 서비스 기능 출시도 함께 이루어졌습니다.

아래는 세째날 출시된 주요 서비스에 대한 요약입니다. 자세한 것은 향후 한국어 블로그에서 계속 전해 드릴 예정입니다.

(photo from AWS Community Hero Eric Hammond)

정식 출시 서비스

Amazon FSx for Windows File Server – 완전 관리형 윈도 파일 서버

Amazon FSx for Windows File Server는 클라우드에서 완전 매니지드형 윈도우 파일 서버와 통합된 윈도우와 함께 작동하도록 만들어진 파일 시스템을 제공합니다. 윈도우 서버 상에 구현되어윈도우 파일 시스템과 완벽히 호환되며, 액티브 디렉토리(Active Directory) 도메인과 윈도우 액세스 제어 등 고객의 액티브 디렉토리 환경과 완벽히 통합할 수 있습니다.

또한, 클라우드 용으로 구축돼 윈도우 서버 소프트웨어를 자동으로 최신 버전으로 유지하며, 하드웨어 오류를 감지 및 수정하고 정기적인 백업을 수행하는 등 AWS의 완전 매니지드형 서비스가 가진 이점을 제공합니다.

Amazon FSx for Lustre  –  고성능 파일 서버

Amazon FSx for Lustre는 고성능 컴퓨팅(HPC), 기계학습, 미디어 데이터 프로세싱 워크플로 등 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 최적화된 완전 매니지드형 파일 시스템입니다. 이들 애플리케이션 다수는 확장형 병렬 파일 시스템의 고성능과 낮은 대기시간을 필요로 합니다.

AWS 고객은 러스터용 Amazon FSx를 사용해 초당 수백만 기가바이트의 처리량과 수백만 IOPs, 밀리 초 급 지연시간(latency)에 달하는 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 러스터 파일 시스템을 시작하고 실행할 수 있습니다.더자세한것은제품페이지를참고하시기바랍니다.

Amazon DynamoDB On-Demand – 용량 계산 및 프로비저닝 불필요

Amazon DynamoDB 온디멘드는 별도 용량 계획 없이 초당 수천 건의 요청을 처리 할 수있는 새로운 지불 모드입니다.  읽기 및 쓰기 용량에 대한 간단한 요청별 가격 책정 기능을 제공하므로, 비용과 성능의 균형을 쉽게 맞출 수 있습니다.

온-디멘드 모드를 선택하면 DynamoDB는 이전에 도달 한 트래픽 수준까지 상승 또는 하강 할 때 즉시 작업 부하를 조정합니다. 작업 부하의 트래픽 수준이 새로운 최고치에 도달하면 작업 부하를 수용하기 위해 신속하게 적응합니다. 새로운 테이블과 기존 테이블 모두에 사용할 수 있으며 코드를 변경하지 않고 기존 DynamoDB API를 계속 사용할 수 있습니다. 서버, 스토리지 또는 처리량에 대한 용량 설정을 관리 할 필요가 없습니다.

자세한 내용은 DynamoDB Developer Guide를 참조하십시오.

Amazon Elastic Inference – GPU  기반 딥러닝 추론 가속 서비스

Amazon Elastic Inference를 사용하면 Amazon EC2 및 Amazon SageMaker 인스턴스에 GPU 기반 가속 기능을 추가하여 심층 학습 추론 비용을 최대 75 %까지 절감 할 수 있습니다. TensorFlow, Apache MXNet 및 ONNX 모델을 지원하며 더 많은 프레임 워크가 곧 제공 될 예정입니다.

딥러닝 애플리케이션의 전반적인 CPU 및 메모리 요구 사항에 가장 적합한 인스턴스 유형을 선택한 다음 코드를 변경하지 않고도 필요한 추론 가속도를 별도로 구성 할 수 있습니다. 이를 통해 자원을 효율적으로 사용하고 추론 실행 비용을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 서비스 세부 정보 페이지를 참조하십시오.

Amazon SageMaker Ground Truth – 자동 레이블링 서비스

기계 학습 모델을 구축하기위한 여정에서는 개발자들은 모델을 훈련하기 위해 데이터 세트를 준비하고, 모델을 학습하는 데 필요한 레이블 작업을 해야 하는데, 이 과정은 많은 시간과 비용이 소요됩니다.

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 데이터에 쉽게 레이블을 지정할 수 있습니다. 대부분 실시간으로 학습여 데이터 세트의 대부분에 레이블을 자동으로 적용하여, 사람이 해야 하는 작업을 줄입니다. 매우 정확한 훈련 데이터 세트를 생성하고 시간과 복잡성을 줄이며 사람이 하는 것에 비해 비해 최대 70 %까지 비용을 절감합니다. 자세한 내용은 제품 페이지를 확인하십시오.

AWS Marketplace –  기계학습 모델 판매 및 구매 가능

AWS Marketplace에서 수 백 가지의 기계 학습 알고리즘 및 모델 패키지를 검색 및 Amazon SageMaker에 직접 배치 할 수 있게 되었습니다. 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리, 음성 인식, 텍스트, 데이터, 음성, 이미지, 비디오 분석, 예측 분석 등과 같은 널리 사용되는 다양한 종류의 무료 및 유료 알고리즘 및 모델을선택할 수 있습니다. 또한,  유료로 모델을 판해할 수도 있으며, AWS Marketplace에서 제공되므로 원활한 배포 및 통합 결제와 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

현재 AWS Gluon Model Zoos, Cloudwick, Deep Vision AI, Figure 8, H2O, Intel, Knowledgent, Modjoul, Persistent Systems, Sensifai 등의 알고리즘 및 모델이 분류에 등록되어있습니다.

Amazon SageMaker RL – 완전 관리형 강화 학습 서비스

Amazon SageMaker RL을 사용하여 강화 학습 모델을 빠르고 쉽게 개발할 수 있습니다. 강화 학습은 많은 양의 데이터가없는 모델을 훈련할 때, 보상을 통해 아직 알지 못하는 패턴을 발견할 때 유용합니다. 건강 관리, 제조 공급망 최적화 및 게임 같은 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

하지만, 강화 학습은 쉽게 배우기 힘들고 일부의 데이터 과학자 전문가들만 활용해 왔습니다. 클라우드에서 처음으로 완전 관리형 강화 학습 서비스를 제공하여 학습 알고리즘,  다양한 프레임 워크 (Intel Coach 및 Ray RL 포함) 지원, SimuLink MatLab와 같은 통합 시뮬레이션 플랫폼 통해 AWS의 신규 로봇 서비스 인 AWS RoboMaker와 연동 됩니다.  자세한 내용은 제품 페이지를 참조하십시오.

Amazon SageMaker Neo – 완전 관리형 하드웨어 배포 서비스

Amazon SageMaker Neo를 사용하면 모델을 한 번 훈련하고 성능을 최대 2 배 향상시켜 어느 하드웨어에서나 실행할 수 있습니다. 엣지 연결 장치에서 실행되는 애플리케이션은 기계 학습 모델 성능에 특히 민감합니다.  특정 하드웨어 플랫폼을 위해 모델을 컴파일하고 성능을 자동으로 최적화하여 정확도를 잃지 않으면서도 성능을 최대 2 배까지 높일 수 있습니다.

개발자는 더 이상 각 하드웨어 플랫폼에 대해 숙련 된 모델을 손쉽게 튜닝 할 필요가 없습니다. 현재 NVIDIA, Intel, Xilinx, Cadence 및 Arm의 하드웨어 플랫폼과 Tensorflow, Apache MXNet 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 프레임 워크를 지원합니다. 자세한 내용은 제품 페이지를 확인하십시오.

AWS DeepRacer – 자율 주행 강화 학습을 위한 소형 경주형 자동차

AWS DeepRacer는 강화 학습 (RL)을 시작하기에 좋은 방법을 제공하는  경주용 자동차입니다. 강화 학습을 사용하여 자율 주행을 실험하고 학습 할 수 있습니다. 클라우드 기반 3D 경주 시뮬레이터에서 가상 자동차 및 트랙을 시작하고 실제 경험을 위해 숙련 된 모델을 설치할 수 있습니다.

더 좋은 모델을 만들기 위한 글로벌 AWS DeepRacer League에 참여할 수 있습니다 . 현재 아마존에서 예약 판매 중입니다.

Amazon Personalize – 실시간 개인화 및 추천 서비스

Amazon Personalize는 개발자가 자신의 애플리케이션을 사용하는 고객을 위해 개별화 된 권장 사항을 쉽게 작성할 수있게 해주는 기계 학습 서비스입니다.

맞춤식 제품 및 콘텐츠 권장 사항, 검색 결과 및 마케팅 프로모션에 적용하여 고객 참여를 향상하기 위해 개인화 및 추천 서비스 구축 비용을 획기적으로 낮춥니다. Amazon Personalize를 사용하면 수년간 Amazon.com에서 완성 된 기계 학습 기술을 사용하여 이전의 기계 학습 경험이없는 개발자가 복잡한 응용 프로그램에 쉽게 개인화 기능을 구축 할 수 있습니다.

Amazon Forecast – Time Series Forecasting Made Easy

Amazon Forecast는 Amazon.com에서 사용하는 시간에 따른 예측 기술을 기반으로합니다. 서로 관련성이 높은 요인 (예 : 가격, 이벤트 및 날씨)이 많기 때문에 잘 수행하기가 어렵지만, Amazon Forecast는 정확한 시계열 예측을 만듭니다. 과거 데이터 및 관련 인과 관계 데이터를 사용하여 맞춤형 개인 학습 학습 예측 모델을 자동으로 조정, 조정 및 배포하므로 고객은 지출을 최적화하면서 올바른 고객 경험을 제공해 줄 수 있습니다. 더 자세한 것은 제품 페이지를 참고하세요.

미리 보기 및 출시 예정 서비스

Amazon S3 Glacier Deep Archive

Amazon S3 Glacier Deep Archive는 신규 Amazon S3 스토리지 클래스로서 장기간 데이터 보존 및 디지털 보존을 위해 안전하고 내구성있는 객체 스토리지를 제공합니다. AWS에서 가장 저렴한 저장 공간(TB당 월 1.01달러, 기준 보다 1/10의 요금)을 제공하며 모든 양의 데이터를 안정적으로 저장합니다. 액세스가 필요한 경우가 거의없는 내구성있는 데이터 복사본을 보관해야하는 고객에게 이상적인 스토리지 클래스입니다.

S3 Glacier Deep Archive를 통해 고객은 사내 구축 형 테이프 라이브러리의 필요성을 없애고 더 이상 하드웨어 리프레시를 관리 할 필요가 없으며 기술 발전에 따라 새로운 테이프에 데이터를 다시 쓸 필요가 없습니다.

Amazon Textract – 광학 인식 AI 서비스

Amazon Textract는 스캔 한 문서에서 텍스트와 데이터를 자동으로 추출하는 서비스입니다.  간단한 광학 문자 인식 (OCR)을 뛰어 넘어 테이블에 저장된 양식 및 정보의 필드 내용을 식별할 수 있는 간단한 인공 지능 API 서비스입니다. 자세한 것은 제품 페이지 및  미리 보기 신청하실 수있습니다.

AWS Inferentia – 고성능 추론을 위한 맞춤 칩셋

AWS Inferentia는 낮은 비용으로 높은 처리량, 낮은 대기 시간의 추론 성능을 제공하기 위해 AWS가 설계 한 맞춤용 칩셋입니다. TensorFlow, Apache MXNet 및 PyTorch 심층 학습 프레임 워크는 물론 ONNX 형식을 사용하는 모델을 지원합니다. 복잡한 모델이 빠른 예측을 할 수 있도록 수백 회의 TOPS (초당 테라 연산)의 추론 처리량을 제공합니다. 더 많은 성능을 얻으려면 다수의 AWS Inferentia 칩을 함께 사용하여 수천 개의 TOPS를 처리 할 수 있습니다.

AWS Inferentia는 Amazon SageMaker, Amazon EC2 및 Amazon Elastic Inference와 함께 사용할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 제품 페이지를 참조하십시오.

AWS Outposts  –  하이브리드 클라우드 구성 서비스

AWS Outposts는 하이브리드 클라우드를 위해 데이터 센터, 공동 위치 공간 또는 사내 구축 시설에 기본 AWS 서비스 기반 인프라 및 운영 모델을 제공합니다. 기존 하이브리드 환경 솔루션과 달리 AWS에서 소프트웨어, 서비스, 인프라, 관리 도구, 개발 및 배치 모델을 사용하는 솔루션을 제공함으로써 하이브리드 클라우드의 복잡성을 제거합니다. Outposts 인프라는 AWS에 의해 완벽하게 관리, 유지 및 지원되며 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 업데이트하여 최신 AWS 서비스에 액세스 할 수 있습니다.  더 자세한 것은 제품 페이지 및 미리 보기 신청을하시면 됩니다.

Amazon RDS on VMware

VMware 기반 Amazon RDS 서비스는 VMware vSphere가 구동하는 물리 데이터 센터에 Amazon RDS 관리 관계형 데이터베이스를 제공하는 서비스입니다. VMware의 RDS는 데이터베이스 프로비저닝, 운영 체제 및 데이터베이스 패치, 백업, 특정 시점 복원, 스토리지 및 계산 확장, 인스턴스 상태 모니터링 및 장애 조치를 자동화합니다. 자세한 것은 제품 페이지를 참고하시고, 지금 미리 보기를 신청할 수 있습니다.

Amazon Quantum Ledger Database  –  클라우드 기반 원장 데이터베이스

Amazon QLDB는 새로운 개념의 원장 데이터베이스로서 애플리케이션 데이터의 변경 사항 전체를 추적하고 확인할 수 있습니다. 전체 변경 내역은 삭제되거나 수정 될 수 없도록 모든 변경 사항에 대해 암호로 입증 된 순차적 레코드를 유지 관리하는 변하지 않는 저널(Journal)을 사용합니다. 확장성 있고 사용하기 쉬운 SQL 쿼리를 지원하며 일반적인 블록 체인 프레임 워크보다 2-3 배 빠르게 실행할 수 있습니다. 미리 보기 신청과 함께 자세한 내용은 제품 페이지를 참고하세요.

AWS Managed Blockchain  –  블록체인 완전 관리 서비스

Amazon Managed Blockchain은 오픈 소스 프레임 워크 인 Hyperledger Fabric 및 Ethereum을 사용하여 확장 가능한 블록 체인 네트워크를 쉽게 만들고 관리 할 수있게 해주는 완벽하게 관리되는 서비스입니다. Hyperledger Fabric이 오늘 출시되며 곧 Ethereum이 출시 될 예정입니다. 미리보기 신청과 함께 자세한 내용은 제품 페이지를 참고하세요.

Amazon Timestream – 대용량 시계열 데이터베이스

Amazon Timestream은 IoT  디바이스, 서버 로그, 센서 데이터 및 산업용 원격 측정 데이터와 같은 시계열 데이터를 수집, 저장 및 처리하기위한 목적으로 구축 된 시계열 데이터베이스 서비스입니다.  하루에 수조 건의 이벤트를 관계형 데이터베이스 비용의 10 분의 1로 처리하며 범용 데이터베이스보다 쿼리 성능이 최대 1,000 배 빠릅니다. 더 자세한 것은 제품 페이지를 참고하시기 바랍니다.

AWS Lake Formation  –  완전 관리형 데이터 레이크 서비스

AWS Lake Formation은 데이터 레이크(Data Lake)의 완전 관리 서비스로서 데이터 소스를 크롤링하고 데이터를 Amazon Simple Storage Service (S3)로 가져올 수 있습니다. Lake Formation은 기계 학습을 사용하여 데이터를 식별하고 중복 제거하며 분석 처리를 가속화하기 위해 다양하게 형식을 변경합니다. 또한 데이터 레이크 및 데이터 분석 및 처리에 사용하는 AWS 서비스 전반에 걸쳐 일관된 보안 정책을 정의하고 관리 할 수 있습니다. 더 자세한 것은 제품 페이지를 참고하시고, 미리 보기에 참여하세요.

AWS Security Hub – 중앙 관리 보안 정보 및 규정 준수 서비스

AWS Security Hub는 AWS 계정 전반에서 우선 순위가 높은 보안 경고 및 컴플라이언스 상태를 포괄적으로 볼 수 있는 새로운 서비스입니다. Security Hub를 사용하면 AWS 파트너 솔루션 뿐만 아니라 Amazon GuardDuty, Amazon Inspector 및 Amazon Macie와 같은 여러 AWS 서비스에서 보안 경고 또는 결과를 집계, 구성 및 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 더 자세한 것은 제품 페이지 및 미리 콘솔에서 체험 해 보기를 하시기 바랍니다.

AWS Control Tower – 멀티 계정 보안 및 규정 준수 서비스

AWS Control Tower는 AWS 모범 사례를 구현하는 구현 세트를 사용하여, 다중 계정 AWS 환경을 자동화하는 데 도움이됩니다. Guardrails는 필수 및 권장 모두 높은 수준의 규칙 기반 관리에 사용할 수 있습니다. 통합 된 대시 보드에 액세스 할 수 있으므로 제공된 계정, 활성화 된 가드 레일 및 전체 준수 상태를주의 깊게 관찰 할 수 있습니다.  더 자세한 것은 제품 페이지 및 미리 보기에서 확인하세요.

더 자세한 것은 순차적으로 제공되는 AWS re:Invent 영문 블로그 신규 출시 소식이나 AWS re:Invent What’s New 영문 페이지를 참고하시기 바랍니다. 다양한 출시 이야기들은 AWSKRUG의 re:Invent 토픽 글을 참고하시거나 글로벌 참가자들이 Twitter를 통해 올리는 실시간 글을 #reInvent 해시태그로 보셔도 좋습니다.

– Channy (윤석찬);

Source: AWS re:Invent 2018 세째날 출시 소식 요약 – 앤디 제시 AWS CEO 기조 연설