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AWS re:Invnet 2016 시즌이 돌아왔습니다! 클라우드 컴퓨팅의 미래를 조망할 AWS re:Invent 2016이 11월 28일 부터 12월 1일까지 미국 라스베가스 현지에서 열립니다. 최신 AWS 클라우드 신규 서비스 출시를 담은 기조 연설을 비롯하여, 기술 심화 세션를 통한 교육, 다양한 클라우드 업계 전시 및 네트워킹 기회를 얻으실 수 있는 행사입니다. 올해는 전세계에서 3만명이 넘는 분들이 등록을 하셨고, 한국에서도 AWS를 사용하는 고객 및 파트너사에 근무하는 임직원 및 개발자 수백 분이 참석하기 위해 속속 라스베가스 현지로 들어오고 있습니다. 비록 현지에서 함께하지 못하지만, 한국에서도 re:Invent의 다양한 소식을 즐길 수 있도록 준비하였으니 많은 참여 부탁드립니다. 1. 한국어 키노트 생중계 re:Invent 행사의 메인 이벤트는 단연코 기조 연설을 들 수 있습니다. 올해는 2개의 기조 연설과 특별 세션을 준비하였으며, 아래의 시간대에 온라인 생중계를 통해 전해 드립니다. 특히, 올해는 한국어, 중국어, 일본어, 영어 등 4개국 언어로 현장 통역으로 들으실 수 있습니다. 11월 30일(수) 오후 1시-3시: James Hamilton, VP and Distinguished Engineer [ more… ]

Amazon GameLift 시작하기 올해 초에 처음 발표된 Amazon GameLift는 세션 기반의 멀티 플레이어 게임 서비스를 손쉽게 구축하고 운영하기 쉽도록 도와주는 관리형 서비스입니다.  지난 2월 블로그 글을 통해서 Amazon Lumberyard에 기본적으로 포함된 멀티플레이어 게임 샘플을 GameLift상에서 돌려보는 방법에 대한 소개를 드린 바 있습니다. 또한 지난 9월 Gaming On AWS 행사를 통해서 Amazon GameLift Deep-dive 강연에서 GameLift에 대해 자세한 내용을 다루었습니다. 이번 글에서는 좀 더 구체적으로 여러분이 만든 게임 서버를 직접 GameLift에 올려서 사용하는 방법과 게임 클라이언트가 GameLift의 Fleet에 접근하는 방법에 대해 다루어 보도록 하겠습니다. Amazon GameLift 복습하기 GameLift 연동 방법 설명에 앞서, GameLift의 전체적인 개념을 기술적인 관점에서 다시 한 번 정리하고 넘어가도록 하겠습니다.  온라인 게임을 서비스하기 위해서는 크게 3가지 측면에서의 준비가 필요합니다. 첫번째는 플레이어들이 직접 실행하여 게임을 즐길 수 있도록 하는 게임 클라이언트고, 두번째는 다수의 게임 클라이언트들의 접속을 받아서 멀티플레이를 중계해주는 게임 서버입니다. 세번째는 게임 클라이언트들의 인증처리뿐만 아니라 게임 서버들을 제어하고 [ more… ]

AWS로 딥 러닝을 위한 프레임워크 MxNet 활용하기 머신 러닝에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 특히, 국내에서는 올해 알파고로 인해 딥러닝(Deep Learning)에 대한 관심이 크게 증가하였습니다. 인공 신경망을 이용한 딥 러닝 기법은 하드웨어 성능의 비약적인 개선과 신경망 알고리즘의 개선으로 인해 실제 활용 가능한 수준으로 빠르게 변화하였습니다. 이러한 관심으로 인해 분산 딥 러닝 프레임워크(distributed deep-learning framework)가 많이 개발되어 오픈소스 형식으로 공개되고 있는 상황입니다. 게임 서비스 영역에서도 차츰 딥 러닝을 활용한 서비스들이 지속적으로 나타나고 있습니다. 인공 지능 연구 및 서비스 개발자의 요구 사항, 지원 언어 및 하드웨어 따라 여러 종류의 딥 러닝 프레임워크가 개발되어 공개되었습니다. 대표적인 것이 MXNet,   Caffe , Theano , TensorFlow™, Torch  등이 있습니다. 딥러닝 프레임워크 소개 DeepLearning 4J에서 비교한 딥러닝 프레임워크 비교 기사를 보면 아래와 같은 장단점을 나열할 수 있습니다. (본 자료는 AWS의 공식적인 자료가 아니며, DeepLearning 4J의 의견입니다.) 프레임워크 장점 단점 Theano Python 지원 Wrapper 를 통한 높은 추상화로 사용성 편리 [ more… ]