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Amazon EFS, 전송 중 데이터 암호화 기능 출시 Amazon Elastic File System은 공유 액세스가 가능한 파일 기반 스토리지를 필요로 하는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 파일 시스템으로 설계되었습니다. EFS는 2016년 중반에 출시되었고 이후 Direct Connect를 통한 온프레미스 액세스와 미사용 데이터 암호화 등 다수의 중요한 기능이 추가되었습니다. EFS를 사용할 수 있는 AWS 리전도 꾸준히 늘어나 가장 최근에는 미국 서부(캘리포니아 북부)가 추가되었습니다. EFS 자체가 그렇듯이 이러한 서비스 향상은 고객 피드백에 부응한 결과이자 지속적으로 확대되는 고객 기반에 서비스를 제공하고자 하는 Amazon의 열망을 반영하는 것입니다. 전송 중 데이터 암호화 이제 전송 중 데이터 암호화가 추가로 지원되므로 EFS를 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다. 이미 지원되는 미사용 데이터 암호화와 함께 사용하면 저장된 파일을 심층 방어 보안 전략을 사용하여 보호할 수 있습니다. 전송 중 암호화의 손쉬운 구현을 지원하는 EFS 탑재 도우미도 출시됩니다. 소스 코드 및 RPM 형태로 제공되는 이 도우미는 EFS에 대한 TLS 터널을 설정하는 기능과 ID를 사용하여 [ more… ]

AWS Greengrass 기반 기계 학습(Machine Learning) 추론 기능 출시 사물 인터넷, 기계 학습 및 엣지 컴퓨팅을 하나로 결합하면 무슨 일이 벌어질까요? 우선, 각 항목을 하나씩 살펴보고 AWS가 제공해야 할 기능에 대해 설명한 후 이야기해 보겠습니다. IoT(사물 인터넷) – 실제 세계와 디지털 세계를 연결하는 장치입니다. 공장, 차량, 광산, 농장, 주택 등 여러 곳에서 한 종류 이상의 센서가 장착된 IoT 장치를 찾아볼 수 있습니다. 주요 AWS 서비스로는 AWS IoT Core, AWS IoT Analytics, AWS IoT Device Management 및 Amazon FreeRTOS가 있으며 AWS IoT 페이지에서 더 많은 서비스를 확인할 수 있습니다. 기계 학습(Machine Learning) – 대규모 데이터 세트와 통계 알고리즘을 사용하여 훈련되는 시스템으로, 새로운 데이터에서 정보를 추론하는 데 사용될 수 있습니다. Amazon에서는 쇼핑 항목 추천, Amazon 주문 처리 센터의 경로 최적화, 드론 비행 등 다양한 작업에 Machine Learning을 사용합니다. Amazon은 TensorFlow 및 MXNet을 비롯한 주요 오픈 소스 Machine Learning 프레임워크를 지원하며 ML에 액세스하고 [ more… ]

AWS 4월 기초 교육 온라인 세미나 AWS는 AWS 클라우드를 아껴주시는 한국 고객 분들을 위해 온라인 세미나를 통해 클라우드의 기본 개념부터 이를 활용하는 심화 테크닉에 이르기까지 다양한 주제로 매월 ‘AWS 온라인 세미나‘를 제공하고 있습니다. 이번 4월 기초 교육 온라인 세미나에서는 신규 고객 분들이 클라우드에 대해 가장 많이 궁금해 하시는 주요 서비스 및 활용 사례, 콘솔 사용법 및 프리티어, 비용 최적화에 대한 Tip , Amazon Redshift 스키마 설계하기에 대해 소개합니다. 온라인 세미나 일정 AWS와 함께하는 클라우드 컴퓨팅 연사:  홍민우 AWS 매니저 일시: 2018년 4월 24일 (화) 오전 10:00 – 11:00 강연 요약: AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다. 참가 등록하기 AWS [ more… ]

Amazon Transcribe 정식 출시 – 자동 음식 인식 서비스 지난 AWS re:Invent 2017에서 기계 학습 기반 자동 음성 인식 서비스인 Amazon Transcribe를 미리 보기로 발표했습니다. 오늘 모든 개발자를 위해 정식 출시합니다. Amazon Transcribe는 개발자가 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있도록 해주는 ASR(자동 음성 인식) 서비스입니다. 프리뷰에서는 고객의 피드백을 다시 한번 적용하여 Amazon Transcribe에 다양한 향상 기능을 추가했습니다. 새로운 Amazon Transcribe 기능 먼저 SampleRate 파라미터를 선택사항으로 만들었습니다. 따라서 사용자는 미디어의 파일 유형과 입력 언어만 알면 됩니다. 두 가지 새로운 기능, 즉 오디오에서 여러 명의 화자를 구분하여 이해하기 쉽게 자막을 제공(“누가 언제 말하는지 구분”)하는 기능과 제품 이름, 업계 전문 용어 또는 개인의 이름에 대한 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 맞춤형 어휘 기능이 추가되었습니다. 간단한 예제를 통해 Amazon Transcribe의 작동 방식을 다시 한번 살펴보겠습니다. S3 버킷에서 이 오디오를 변환하겠습니다. import boto3 transcribe = boto3.client("transcribe") transcribe.start_transcription_job( TranscriptionJobName="TranscribeDemo", LanguageCode="en-US", MediaFormat="mp3", Media={"MediaFileUri": "https://s3.amazonaws.com/randhunt-transcribe-demo-us-east-1/out.mp3"} [ more… ]

Amazon Translate 정식 출시 – 7개 언어에 대한 기계 번역 서비스 오늘 Amazon Translate를 정식 출시합니다. 작년 말 AWS re:Invent에서 새로운 AI 서비스인 Amazon Translate에 대한 미리 보기 출시 소식를 전한 바 있습니다. 오늘부터 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 EU(아일랜드) 리전에서 Amazon Translate를 이용할 수 있습니다. 처음 12개월은 2백만자까지 프리 티어가 적용되며 이후 1백만자당 15 USD의 요금이 발생합니다. 이번에 GA된 버전에는 자동 소스 언어 추론, Amazon CloudWatch 지원, 단일 TranslateText 호출에서 최대 5,000자 처리 지원 등 새로운 기능이 다양하게 추가되었습니다. 정식 출시된 서비스에 포함된 기능을 간단히 살펴보겠습니다. Amazon Translate의 새로운 기능 Tara 씨의 게시물에서 이 서비스에 대한 기본 정보는 이미 다루었으므로 오늘 릴리즈된 서비스의 새로운 기능만 중점적으로 설명하겠습니다. 먼저 코드 샘플을 살펴보겠습니다. import boto3 translate = boto3.client("translate") resp = translate.translate_text( Text="????Je suis très excité pour Amazon Traduire????", SourceLanguageCode="auto", TargetLanguageCode="en" ) print(resp[‘TranslatedText’]) 소스 언어를 auto로 지정했기 때문에 Amazon [ more… ]