NEWS

Amazon EKS Anywhere 정식 출시 – 온프레미스 Kubernetes 클러스터 생성 및 관리 지난 AWS re:invent 2020에서 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) Anywhere와 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) Anywhere를 고객 데이터 센터에서 직접 배포하는 새로운 옵션을 사전 발표 했습니다. 오늘 이 자리에서 드디어 Amazon EKS Anywhere의 정식 출시를 발표하게 되었습니다. Amazon EKS Anywhere는 Amazon EKS 배포 옵션의 일종으로, 오늘부터 이를 이용하면 VMware vSphere를 사용해 Kubernetes 클러스터를 온프레미스에서 간편하게 생성, 운영할 수 있습니다. EKS Anywhere는 온프레미스로 Kubernetes 클러스터를 생성 및 운영하기 위한 설치 가능한 소프트웨어 패키지를 제공하며 클러스터 수명 주기 지원을 위한 자동화 도구를 제공합니다. EKS Anywhere를 이용하면 이는 Amazon EKS에서 사용하는 Kubernetes의 오픈 소스 배포판인 Amazon EKS Distro의 강점을 활용해 데이터 센터에 일관된 AWS 관리 환경을 구축할 수 있습니다. EKS Anywhere는 또한 오픈 소스입니다. 자체적으로 관리 도구를 구매하거나 빌드하여 EKS Distro 클러스터를 생성하고 운영 환경을 구성하며 소프트웨어를 업데이트하는 복잡한 작업을 줄일 [ more… ]

현대자동차, Amazon SageMaker 기반 자율 주행 기계 학습 모델의 학습 시간 단축 사례 현대자동차는 세계에서 가장 큰 자동차 제조업체 중 하나이며, 최근에 자율 주행차를 직접 개발하기 위해 다양한 인적 및 물적 자원을 많이 투자하고 있습니다. 자율 주행에서 자주 사용되는 알고리즘 중 하나로, 이미지의 모든 픽셀에 클래스를 할당하는 작업인 의미 분할(semantic segmentation)이라는 것이 있습니다. 여기서 클래스는 도로, 사람, 자동차, 건물, 풀과 나무, 하늘 등이 될 수 있습니다. 현대자동차 개발팀은 개발 과정에서 정기적으로 정확도를 테스트하고, 그 결과 특정 상황에서의 예측 성능을 수정하기 위해 학습 이미지를 추가로 수집합니다. 하지만, 개발 일정을 맞추려면 학습에 필요한 시간을 남기면서 새로운 데이터를 준비할 시간이 부족한 경우가 많았습니다. Amazon ML Solutions Lab 팀은 현대 자동차와 함께 확장성 높은 AWS 클라우드를 사용하여 모델 학습을 더 빠르게 해서 이 문제를 해결했습니다. 이 글에서는 기계 학습(ML) 관리 서비스인 Amazon SageMaker에 새롭게 포함된 데이터 병렬 처리를 위한 SageMaker 라이브러리를 사용한 사례를 공유합니다. [ more… ]