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RHBA-2017:1143-1: devtoolset-6-gcc bug fix update

2017-04-26 KENNETH 0

RHBA-2017:1143-1: devtoolset-6-gcc bug fix update Red Hat Enterprise Linux: Updated devtoolset-6-gcc packages that fix several bugs are now available as a part of Red Hat Developer Toolset 6.1 for Red Hat Enterprise Linux. Source: RHBA-2017:1143-1: devtoolset-6-gcc bug fix update

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RHBA-2017:1141-1: devtoolset-6-ltrace bug fix update

2017-04-26 KENNETH 0

RHBA-2017:1141-1: devtoolset-6-ltrace bug fix update Red Hat Enterprise Linux: Updated devtoolset-6-ltrace packages that fix two bugs are now available as a part of Red Hat Developer Toolset 6.1 for Red Hat Enterprise Linux. Source: RHBA-2017:1141-1: devtoolset-6-ltrace bug fix update

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MySQL Cluster 7.6

2017-04-26 KENNETH 0

MySQL Cluster 7.6 MySQL Cluster 7.6 (7.6.2 dmr, published on Wednesday, 26 Apr 2017) Source: MySQL Cluster 7.6

AWS Summit SF 및 서울 행사 발표 신규 서비스 소개

2017-04-26 KENNETH 0

AWS Summit SF 및 서울 행사 발표 신규 서비스 소개 지난 주 AWS Summit 샌프란시스코 및 서울 행사 중 AWS 상반기에 주요 신규 서비스와 기능 출시가 있었습니다. AWS는 작년만 해도 1,017개의 기능 출시가 있었으며 고객의 소리에 부응하는 신규 기능을 계속적으로 제공하고 있습니다. 이번에 발표된 신규 서비스는 인공지능, 데브옵스, 빅데이터 등 다양한 분야의 고객의 피드백을 기반으로 하였습니다. 서울 리전 소식 AWS X-Ray 정식 출시 (서울 리전 포함) – 분산 애플리케이션 성능 측정을 위한 서비스. (AWS Lambda 연동 기능 미리보기 출시 포함) Amazon Athena 서울 리전 정식 출시 임박 – Amazon S3 데이터에 대한 서버리스 임의 질의 서비스로서 수주 내에서 서울 리전에 출시됩니다. 신규 서비스 Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) – Amazon의 NoSQL 데이터베이스에서 읽기 중심 워크로드에 대해 인-메모리 캐싱을 통해 마이크로초 기반의 응답 속도를 제공합니다. Amazon Redshift Spectrum – Redshift에서 Amazon S3의 데이터를 바로 로딩함으로서 엑사바이트급 데이터를 빠르게 질의할 수 있습니다. AWS [ more… ]

Amazon Redshift Spectrum – S3 데이터에 대한 엑사바이트(Exabyte)급 질의 수행 서비스

2017-04-26 KENNETH 0

Amazon Redshift Spectrum – S3 데이터에 대한 엑사바이트(Exabyte)급 질의 수행 서비스 이제 몇 번의 클릭만으로 클라우드 기반 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 시작할 수 있게 되었기 때문에, 이러한 리소스를 사용하여 초기 데이터에서 실행 가능한 결과로 최대한 신속하고 효율적으로 이동해야합니다. Amazon Redshift를 사용하면 다양한 내부 및 외부 소스의 데이터를 통합하는 페타 바이트 규모의 데이터웨어 하우스를 구축 할 수 있습니다. Redshift는 대형 테이블에서 복잡한 조인(Join, 여러 조인이 수반되는 경우가 많음)을 위해 최적화되어 대규모의 소매, 재고 및 재무 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 또한, Redshift 파트너가 제공하는 수많은 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용할 수 있습니다. 데이터웨어 하우스 운영의 가장 어려운 측면 중 하나는 지속적으로 변화하는 데이터 및 빠른 속도로 들어오는 데이터를 로드하는 것입니다. 뛰어난 쿼리 성능을 제공하기 위해 데이터웨어 하우스에 데이터를 로드하는 데에는 압축, 정규화 및 최적화 단계를 포함합니다. 이러한 단계를 자동화하고 확장 할 수는 있지만, 로드 프로세스는 여전히 오버 헤드와 복잡성을 야기하며 주요 [ more… ]