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Amazon RDS의 IAM 기반 멀티 팩터 인증 활용하기

2018-06-15 KENNETH 0

Amazon RDS의 IAM 기반 멀티 팩터 인증 활용하기 AWS가 고객으로부터 받는 일반적인 요청은 인스턴스, 스냅샷, 클러스터 등의 리소스를 실수에 의한 삭제 또는 악의적인 삭제로부터 보호하는 방법입니다. 이러한 보호 수단은 여러 사용자 또는 팀 간에 공용 AWS 계정을 사용하는 경우에 특히 중요합니다. 공용 계정을 사용하여 혁신할 수 있는 유연성을 원하지만 중요한 데이터를 잃지 않도록 보호할 수 있는 보안도 필요합니다. 한 가지 옵션은 Multi-Factor Authentication(MFA)과 함께 AWS Identity and Access Management(IAM)정책을 사용하는 것입니다. MFA를 사용할 경우 사용자가 AWS 작업을 수행하려고 할 때 승인된 인증 장치 또는 SMS 문자 메시지를 통해 제공되는 고유한 인증 코드를 입력해야 합니다. 이 블로그 게시물에서는 이 옵션을 구현하는 방법을 시연해봅니다. 예를 들어 AWS는 *prod*와 같은 명명 규칙을 사용하는 태깅을 통해, 보호되는 자산을 삭제할 수 있는 기능을 제한하는 IAM 정책을 생성합니다. 그런 다음 AWS Management Console에 액세스하는 데 MFA 인증을 요구하고 이 계정에 특정 삭제 권한만 부여하는 두 번째 [ more… ]

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Enhancing automated testing in Microsoft Edge with new WebDriver capabilities, W3C protocol support, and automatic updates

2018-06-15 KENNETH 0

Enhancing automated testing in Microsoft Edge with new WebDriver capabilities, W3C protocol support, and automatic updates Just last week, the WebDriver specification officially became a W3C Recommendation, defining a standard way for web developers and browser engineers to automate the browser. This is a major step forward for web site and web app testing, as well as cross-browser interoperability initiatives like web-platform-tests. Over the past few months we’ve been working to implement the updated W3C dialect for WebDriver in Microsoft Edge—a generational improvement to automated testing on the web. Today’s Windows Insider Preview release (17692) includes our updated implementation, as well as making it a Feature on Demand, so it’s easier than ever to get started. WebDriver is now a Feature On Demand WebDriver needs to match the version of Microsoft Edge you’re testing against, which has historically required manually [ more… ]

Announcing Windows 10 Insider Preview Build 17692

2018-06-15 KENNETH 0

Announcing Windows 10 Insider Preview Build 17692 Hello Windows Insiders! Today, we are releasing Windows 10 Insider Preview Build 17692 (RS5) to Windows Insiders in the Fast ring in addition to those who opted in to Skip Ahead. What’s new in Build 17692 SwiftKey intelligence comes to Windows SwiftKey gives you more accurate autocorrections and predictions by learning your writing style – including the words, phrases and emoji that matter to you. It’s available for Android and iOS, and starting with today’s build SwiftKey will now power the typing experience on Windows when using the touch keyboard to write in English (United States), English (United Kingdom), French (France), German (Germany), Italian (Italy), Spanish (Spain), Portuguese (Brazil), or Russian. Please take a moment to try typing and shapewriting on the touch keyboard in this build and let us know what you [ more… ]

AI powers Windows 10 April 2018 Update rollout

2018-06-15 KENNETH 0

AI powers Windows 10 April 2018 Update rollout Artificial Intelligence (AI) continues to be a key area of investment for Microsoft, and we’re pleased to announce that for the first time we’ve leveraged AI at scale to greatly improve the quality and reliability of the Windows 10 April 2018 Update rollout.  Our AI approach intelligently selects devices that our feedback data indicate would have a great update experience and offers the April 2018 Update to these devices first.  As our rollout progresses, we continuously collect update experience data and retrain our models to learn which devices will have a positive update experience, and where we may need to wait until we have higher confidence in a great experience.  Our overall rollout objective is for a safe and reliable update, which means we only go as fast as is safe. Early [ more… ]

Amazon SageMaker 기반 컨테이너를 활용한 Scikit-Learn 모델 훈련 및 호스팅 방법

2018-06-14 KENNETH 0

Amazon SageMaker 기반 컨테이너를 활용한 Scikit-Learn 모델 훈련 및 호스팅 방법 지난 re:Invent 2017에서 처음 소개된 Amazon SageMaker는 원하는 규모의 머신 러닝 모델의 빌드, 훈련, 배포를 할 수 있는 서버리스(serverless) 데이터 사이언스용 환경을 제공하고 있습니다. 이를 통해 scikit-learn 처럼 폭넓게 사용되고 있는 프레임워크를 이용한 작업도 가능해졌습니다. 이 블로그에서는 2가지를 주제로 소개하려고 합니다: 첫번째는, 모델을 훈련(Training)시키고 호스팅하기 위해 Amazon SageMaker에서 컨테이너를 어떻게 사용하는지에 대해 알아봅니다. 그리고 두 번째는 Amazon SageMaker에서 Scikit 모델을 훈련시키고 호스팅하기 위한 도커(Docker) 컨데이너를 빌드하는 방법에 대해 설명합니다. 우선 모델의 훈련과 호스팅을 위해 Amazon ECS (Elastic Container Service)에서 Amazon SageMaker로 불러온 도커 이미지를 실행하는 방법부터 알아보겠습니다. 아울러 훈련코드와 추론(inference) 코드를 포함한 SageMaker 도커 이미지 등 관련 용어에 대해 간략히 설명합니다. Amazon SageMaker에서 Scikit 모델의 빌드, 훈련, 배포에 대해서만 관심이 있으신 분들은 앞부분에 설명할 개요는 건너뛰어도 됩니다. 그리고 최소한의 노력으로 SageMaker에서 Scikit 모델을 컨테이너로 만드는 방법에 대해 실습을 통해 [ more… ]