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AWS Greengrass – 유비쿼터스 및 실세계 컴퓨팅 서비스 데이터 센터나 사무실 안에서 컴퓨팅 작업이나 및 데이터 처리는 용이합니다. 기본적으로 양호한 네트워크 연결성과 지속적인 전력 공급을 기대할 수 있으며, 가능한 만큼 온 – 프레미스 또는 클라우드 기반 스토리지에 접근하여 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다. 하지만, 밖으로 나오면 상황이 매우 다릅니다. 네트워크 연결은 간헐적이거나 신뢰할 수 없으며, 속도와 확장면에서 제한적일 수 있습니다. 전원 공급은 저장 용량 및 컴퓨팅 성능을 제한 할 수 있습니다. 따라서, 현실에서 흥미롭고 잠재적으로 가치 있는 많은 데이터가 수집 및 처리하여, 지능형 서비스를 제공하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 데이터는 자원 채굴 현장이나 병원이나 공장 또는 심지어 (Curiosity)가 있는 화성처럼) 다른 행성, 지구 표면 아래 몇 마일 떨어진 해저 등에서도 얻어야 할 수 있습니다. 지금까지 많은 고객은 AWS 클라우드의 서비스 규모와 성능을 활용하여, 이러한 열악한 조건에서 로컬 처리를 시도할 수 있도록 다양한 피드백을 주셨습니다.  먼저, 데이터를 측정, 감지 및 제어하는 [ more… ]

Amazon Aurora 업데이트 – PostgreSQL 호환 서비스 출시 2년전 Amazon Aurora 발표를 통해 RDS 팀에서 생각한 클라우드에서 관계형 데이터베이스의 모델을 설명한 신선한 아이디어를 제공한 바 있습니다. 이후 많은 고객으로 부터 정말 가슴 따뜻한 피드백을 받았습니다. MySQL 호환성을 유지하면서도, 고가용성 및 기본 암호화 기능에 대해 만족하고 있으며, Aurora를 통해 빠른 장애 복구와 10GB부터 65 TB까지 자체 스토리지 확장 등의 기능 등에 전적인 신뢰를 보여주셨습니다. Aurora는 6개의 복제본을 세 개의 가용 영역(AZ)에 분산 저장하여 가용성이나 성능 영향 없이 S3를 스토리지 공간으로 사용하고 있습니다. 확장이 필요할 때, 15개의 낮은 지연 속도의 읽기 복제본을 만들수도 있습니다. 더 자세한 사항은 Amazon Aurora 성능 평가 정보를 참고해 주시기 바랍니다. 고객들이 서비스에 대해 다양한 요구를 하고 있기 때문에 이에 대해 바르게 이해하고, 아래와 같이 고객의 피드백에 부합하는 기능을 계속해서 출시해 왔습니다. 11월 – 개발 및 테스트용 신규 T2.Medium DB 인스턴스 타입 추가 10월 – Lambda Function 호출 및 [ more… ]

Amazon Rekognition – 딥러닝을 기반한 이미지 탐지 및 인식 서비스 아래 사진이 무엇으로 보이시나요? 당연히 여러분은 동물이라고 인지하실 겁니다. 또한, 애완견으로서 골드리트리버 종이죠. 위의 그림과 이러한 메타 정보가 결합되는 것은 여러분의 뇌에서 바로 인지하기 때문입니다. 이는 여러분이 이미 수백 수천번 이러한 이미지와 데이터 간의 훈련을 통해 학습을 한 것입니다. 이런 방식으로 식물과 동물의 차이, 개와 고양이의 차이 그리고 골드 리트리버와 다른 견종과의 차이를 인지하는 것입니다. 이미지 인식을 위한 딥러닝(Deep Learning) 컴퓨터를 통해 인간과 동일한 수준의 이해력을 요구하는 것은 매우 어려운 작업임이 입증되었습니다. 수십 년 동안 컴퓨터 과학자들이 이 문제에 대해 여러 가지 다른 접근 방식을 취해 왔습니다. 오늘날 이 난제를 해결할 수 있는 가장 좋은 방법은 딥러닝 학습(deep learning)이라는 점에 공감대가 형성되었습니다. 딥러닝은 추상화와 신경망 결합을 사용하여 (Arthur C. Clarke가 말한 것처럼) 마술과 구별할 수 없는 결과를 산출합니다. 그러나 상당한 비용이 듭니다. 첫째, 데이터 훈련 단계에 많은 작업을 투입해야 합니다. [ more… ]

Polly – 클라우드 기반 24개 언어 47개 음성 합성 서비스 어린 시절 (TV를 많이 보던 때)로 돌아가면, 1960년대와 70년대 매우 유명한 로봇 소리가 다시 기억이 납니다. 특히, HAL-9000, B9 (Lost in Space), 오리지널 Star Trek Computer, 밋 Rosie (The Jetsons)과 같은 영화에서 익숙한 음성이 생각나실 것입니다. 그 때는 기계적으로 생성된 음성이 인간의 감정과 표현을 그대로 재현한다는 것은 불가능하다고 생각했습니다. 세월이 흘러 이제는 컴퓨터가 생성하는 음성을 사용하는 다양한 애플리케이션과 사용 사례가 있고, 흔히 TTS(Text-to-Speech)라고 알려진 음성 합성은 게임, 알림, 이러닝, 화상 통화 및 고객 센터 응대 등에서 많이 활용되고 있습니다. 이러한 애플리케이션 중 상당수는 연결성이 뛰어나고, 로컬 프로세싱 성능 및 스토리지가 최상의 수준인 모바일 환경에 매우 적합합니다. Polly 서비스 소개 이러한 사용 사례를 지원하기 위해 오늘 Polly서비스를 출시합니다. Polly는 여러분의 애플리케이션 및 도구에서 활용가능한 클라우드 기반 음성 합성 서비스입니다. 현재 47개의 남성 혹은 여성 목소리와 24개 언어를 지원하고, 추가적으로 더 다양한 [ more… ]

Amazon Lex – 대화형 음성 및 텍스트 인터페이스 개발 서비스 컴퓨터를 통해 말하도록 하는 것도 좋지만, 사람의 소리를 듣고 반응하는 것은 훨씬 색다릅니다. Amazon Echo를 사용해 보셨다면, Alexa 기반 상호 작용 모델이 얼마나 간단하고, 유용하며, 강력한지 알 수 있습니다. 저희는 대화형 프로그램에서 Amazon Alexa를 사용할 수 있도록 동일한 딥러닝 기술 즉 ASR(자동 음성 인식) 및 NLU(자연어 이해) 등을 만들고 있습니다. 오늘 공개하는 Amazon Lex 를 사용하여 채팅봇 및 다양한 유형의 모바일 웹앱을 제작할 수 있습니다. 매력적이고 생생한 상호 작용을 지원하는 모바일 애플리케이션. 채팅봇을 통해 정보를 제공하고, 애플리케이션과 업무 환경에 상호 소통 기능 추가, 로봇, 드론 및 장난감에 대한 제어 메커니즘을 제공 할 수 있습니다. Amazon Lex를 통해 바로 시작할 수 있습니다. Lex Console에서 대화 방식을 설계하고, Lex에 자연어 처리 모델을 작성하는 데 필요한 몇 가지 샘플 구문을 제공합니다. 그런 다음 Amazon Lex봇을 공개하여 사용자와 텍스트 또는 음성 대화를 처리할 수 [ more… ]