aws

클라우드 기반 슈퍼 컴퓨팅 — 9.95페타플롭스(PFLOPS) 처리 용량 및 TOP500 목록에서 41위 차지 하다! 일기 예보, 게놈 시퀀싱, 지리 분석, CFD(전산 유체 역학) 및 기타 유형의 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다. 이러한 워크로드는 종종 급증하고 병렬로 대량 발생하며 빠른 결과 산출이 중요한 상황에서 사용됩니다. 기존 방식 정부, 자금 지원 연구 기관 및 Fortune 500대 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 슈퍼컴퓨터에 수천만 달러를 투자합니다. 최첨단 슈퍼컴퓨터를 구축하려면 전문화된 전문 지식, 수년간의 계획, 아키텍처 및 구현에 대한 장기적인 노력이 필요합니다. 슈퍼컴퓨터가 구축되면 해당 투자에 대한 성과를 얻기 위해 슈퍼컴퓨터를 바쁘게 유지해야 하며, 이에 따라 작업이 차례를 기다리는 동안 대기열이 길어집니다. 용량을 추가하고 새로운 기술을 활용하는 것은 비용이 많이 들 뿐 아니라 시스템의 과부하를 초래할 수도 있습니다. 새로운 방식 이제 클라우드에서 가상 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있습니다! 10년 이상 동안 수천만 달러를 투자하는 대신 간단하게 필요한 리소스를 확보하고 문제를 [ more… ]

Amazon EMR on EKS, Apache Spark 애플리케이션을 위한 컨테이너 종속성 맞춤 조정 및 패키징 기능 출시 지난 AWS re:Invent에서 Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 정식 출시 소식을 발표한 바 있습니다. 이 서비스는 Amazon EMR의 새 배포 옵션으로, 고객이 Amazon EKS에서 Apache Spark 프로비저닝과 관리를 자동화할 수 있게 해줍니다. Amazon EMR on EKS를 사용하면 고객이 EMR 애플리케이션을 다른 유형의 애플리케이션과 같은 Amazon EKS 클러스터에 배포할 수 있으므로 자사 모든 애플리케이션의 리소스를 공유하고 한 솔루션에서 표준화하여 애플리케이션을 운영 및 관리할 수 있습니다. Kubernetes에서 Apache Spark를 실행하는 고객의 경우 EMR on EKS로 마이그레이션하면 성능 최적화된 런타임, Amazon EMR Studio와의 통합(대화형 작업의 경우), Apache Airflow와의 통합 및 파이프라인 실행을 위한 AWS Step Functions, 그리고 디버깅에 Spark UI를 사용하는 등 다양한 장점을 누릴 수 있습니다. 고객이 작업을 제출하면 EMR이 자동으로 애플리케이션을 빅 데이터 프레임워크를 포함한 컨테이너에 패키징하여 다른 AWS 서비스와 통합하기 좋도록 [ more… ]

Amazon CodeGuru Reviewer 업데이트 – 신규 Java Detector 및 GitHub 작업과 CI/CD 통합 Amazon CodeGuru를 사용하면 코드 검토를 자동화하고 코드 품질을 개선할 수 있으며, 4월에 발표된 새로운 요금 모델을 통해 리포지토리 크기에 따라 더 낮은 고정 월 요금으로 시작할 수 있습니다(최대 90% 저렴합니다). CodeGuru Reviewer는 AWS 관리 콘솔, AWS SDK, AWS CLI를 사용하여 Java 및 Python 애플리케이션에서 찾기 어려운 잠재적 결함과 버그를 감지할 수 있도록 지원합니다. 오늘 저는 CodeGuru Reviewer와 코드를 패키징하고 배포하기 위해 매일 사용하는 도구를 기본적으로 통합할 수 있다는 사실을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 새로운 CI/CD 환경을 사용하면 GitHub 작업을 사용하는 빌드 프로세스에서 하나의 단계로 코드 품질 및 보안을 분석하도록 트리거할 수 있습니다. CodeGuru Reviewer 콘솔이 여전히 모든 온보드 리포지토리에 대하여 분석 허브 역할을 하지만, 새로운 환경에서는 자주 사용하는 소스 코드 관리 및 CI/CD 도구와 CodeGuru Reviewer를 더 심도 있게 통합할 수 있습니다. 그것이 전부는 아닙니다! 현재 보안 [ more… ]