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AWS CodeArtifact 출시 – 소프트웨어 패키지 관리 서비스 소프트웨어 아티팩트 리포지토리, 그리고 관련 패키지 관리자는 개발의 필수 구성 요소입니다. 라이브러리가 필요할 때, 패키지 관리자와 함께 사전 빌드된 라이브러리를 다운로드하여 참조하면 개발 및 구축 프로세스가 간소화됩니다. Maven Central, npm 공용 레지스트리, PyPi(Python Package Index) 등 다양한 패키지 리포지토리를 사용할 수 있습니다. 여러 개의 아티팩트 리포지토리로 작업할 경우 해당 애플리케이션의 소프트웨어 종속성 버전과 액세스를 모두 신중하게 제어하려는 조직에서 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 감지되지 않고 악용될 수 있는 취약점이 조직의 애플리케이션에 영향을 주지 못하도록 하려면 종속성의 모든 변경 사항을 제어해야 합니다. 중앙 집중식 리포지토리를 사용하면 조직이 보다 쉽게 액세스 제어와 버전 변경을 관리할 수 있으며, 패키지 버전을 업데이트할 때 IT 책임자가 이미 새 버전을 사용 승인한 상태이므로 팀의 만족도가 높아집니다. 규모가 큰 조직은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 아티팩트 리포지토리 소프트웨어로 전환할 수 있지만, 이런 제품은 설치, 구성, 유지 관리 및 [ more… ]

Amazon SageMaker Ground Truth 기반 3D 포인트 클라우드 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. AWS 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지 및 텍스트 데이터에 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. 약 1년 전에 자동차 분야의 저희 고객을 만났는데, 주요 관심사는 자율 주행을 위한 3D 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것이었습니다. LIDAR 센서가 수집하는 이런 데이터 세트는 특히 용량이 크고 복잡합니다. 데이터는 프레임으로 저장되며, 일반적으로 약 5만~5백만 포인트가 포함되어 있고 각 용량이 수백 메가바이트에 이르기도 합니다. 프레임은 개별적으로 또는 순차적으로 저장되어 이동하는 물체를 손쉽게 추적할 [ more… ]