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게임 개발 시 AWS Lambda를 통한 서버리스 아키텍처 활용하기 대규모 글로벌 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS 기반 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사 모두 AWS를 사용하고 있습니다. 사용자가 많은 만큼 사용하는 방식도 사용자마다 다양하지만, 그 중에서도 많은 경험을 바탕으로 정제되어 만들어지는 모범 사례들이 있습니다. 이러한 AWS 기반 게임 개발자들이 경험하는 서비스 제공 이슈를 해결 할 수 있는 다양한 모범 사례를 여러분께 주기적으로 공유해 드리고자 합니다. 오늘은 게임에서 AWS Lambda 활용하는 방법에 대해 설명해 드리려고 합니다. 최근 몇 년 사이 서버리스(Serverless) 라는 말을 한번쯤은 들어보셨을 겁니다. 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture)라는 개념은 근래 가장 주목 받고 있고 흥미로운 개념 중 하나인데, 이 말을 처음 들었을 때, 서버 개발자이던 저는 “서버 개발이 앞으로 필요없어 지는게 아닐까?” 라는 생각에서부터 흥미를 느꼈었던 기억이 있네요. 서버리스는 사용자가 서버를 직접 프로비저닝하거나 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2020년 7월13일 안녕하세요! 여러분~ 매주 월요일 마다 지난 주 업데이트된 국내 AWS관련 콘텐츠를 정리해 드리는 AWS 주간 소식 모음입니다. AWS 클라우드에 대한 새로운 소식을 확인하시는데 많은 도움 되시길 바랍니다. 이번 주의 주요 업데이트는 지난 주 입니다. 혹시 빠지거나 추가할 내용이 있으시면, 저에게 메일 주시면 다음 중에 추가 공유해 드리겠습니다. AWS코리아 블로그 AWS Well-Architected 프레임워크 – 백서, 도구 및 모범 사례 업데이트 (한국어 포함) (2020-07-12) Amazon SageMaker Ground Truth – 동영상 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함) (2020-07-12) AWS IoT SiteWise 정식 출시 – 산업용 장비 데이터 수집 및 모니터링 서비스 (2020-07-10) Amazon EBS Direct API 통해 블록 스토리지 스냅샷 생성하기 (서울 리전 포함) (2020-07-10) AWS Outposts 기반 Amazon RDS 서비스 출시 (서울 리전 포함) (2020-07-08) AWS코리아 발표 자료 3부. AWS 를 활용한 DDoS 공격 방어 방법 – 안효빈, 김성수 솔루션즈 아케텍트 :: AWS Game [ more… ]

AWS Well-Architected 프레임워크 – 백서, 도구 및 모범 사례 업데이트 (한국어 포함) 저희는 고객 여러분이 가장 알맞은 방법으로 AWS 기반 애플리케이션을 설계하고 구축하도록 돕고 싶습니다. 2015년에는 AWS Well-Architected를 출시하여 이 과정을 적절히 처리하는 데 필요한 모든 정보를 담았습니다. 이 프레임워크는 5가지 기본 요소로 구성됩니다. 운영 효율성 – 시스템을 실행, 모니터링하여 비즈니스 가치를 창출하고 지원하는 프로세스와 절차를 지속적으로 개선하는 능력입니다. 보안 – 정보, 시스템, 자산을 보호하면서도 위험 평가와 완화 전략을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 능력입니다. 안정성 – 시스템이 인프라 또는 서비스 중단으로부터 복구되고, 수요에 맞게 동적으로 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 잘못된 구성이나 일시적인 네트워크 문제 등으로 인한 중단 사태를 완화하는 능력입니다. 운영 효율성 – 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용하여 시스템 요구 사항을 따르고 수요 변화와 기술 발전 속에서도 그러한 효율성을 유지하는 능력입니다. 비용 최적화 – 시스템을 실행하여 가장 낮은 가격대로 비즈니스 가치를 창출하는 능력입니다. AWS Well-Architected 프레임워크는 스타트업, 유니콘 기업, 대기업 등이 클라우드 [ more… ]

Amazon SageMaker Ground Truth – 동영상 레이블 지정 기능 출시 (서울 리전 포함) AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지, 텍스트 및 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. 또는 자동 데이터 레이블 지정을 활성화하여 데이터 세트에 레이블을 지정하는 데 소요되는 시간과 관련 비용을 절약할 수 있습니다. 기계 학습 모델이 더욱 정교해지면서 영상 콘텐츠에 기계 학습 예측을 적용하는 AWS 고객들이 늘어나고 있습니다. 아마 자율 주행이 가장 잘 알려진 사용 사례일 것입니다. 안전을 지키기 위해서는 도로 상태와 움직이는 물체를 실시간으로 정확히 탐지하고 추적해야 합니다. 영상 예측도 스포츠 분야에서 흔히 활용되는데, 선수나 경주 차량을 추적하여 팬들이 좋아하는 각종 통계를 계산합니다. 의료 기관에서도 영상 [ more… ]