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AWS DeepLens 2019 최신 장치 구매 및 신규 자습서 실행하기 AWS DeepLens 는 딥 러닝 기술을 확장하도록 설계된 완전히 프로그래밍 가능한 비디오카메라, 자습서, 코드 및 사전 교육된 모델을 통해 말 그대로 개발자들이 직접 인공 지능 모델을 개선해 볼 수 있습니다. 2019년 최신 버전을 6개 국가(미국, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아 및 캐나다)에서 구매할 수 있으며, 일본의 경우 사전 주문을 받습니다. 2019 최신 버전은 이전 보다 설정하기 쉽고, Amazon SageMaker Neo 덕분에 이전 보다 기계 학습 모델을 최대 2배 더 빠르게 실행할 수 있습니다. (한국에서도 구매 대행으로 구매 가능합니다.) AWS Deep Lens 신규 자습서 aws-deeplens-coffee-leaderboard – 이 자습서는 얼굴 인식 기능을 사용하여 커피를 마시는 사람 수를 추적하는 데모에 초점을 맞춥니다. 장면을 보고 얼굴이 감지되면 Lambda 함수를 트리거합니다. Amazon Rekognition은 커피잔의 존재를 감지하는 데 사용되며, 얼굴은 데모에서 관리하는 프라이빗 데이터베이스인 DynamoDB 데이터베이스에 추가됩니다. 데모에는 시간에 따라 커피 수를 추적하는 리더보드도 포함되어 있습니다. [ more… ]

[AWS Hero 특집] 서버리스 시대에 GitOps를 통한 모던 CI/CD 파이프라인 구축 Datree.io의 CTO 겸 창립자인 AWS 커뮤니티 히어로 Shimon Tolts 의  기고글입니다. Shimon Tolts는 100% 서버리스 회사를 실행하는 데 필요한 개발자 도구 및 인프라를 전문적으로 다루고 있습니다. 최근 수 년 동안 소프트웨어를 제작하고 전송하는 방식에 있어 중요한 변화가 있었습니다. 이러한 변화는 주로 마이크로서비스, 즉 코드를 작은 구성 요소로 분할하고, 인프라를 코드 형태로 사용하고, Git를 통해 모든 요소를 신뢰 가능한 단일 소스로 결합하는 방식을 통해 구현되었습니다. 이 게시물에서는 이러한 변화에 대해 설명하고 모던 소프트웨어 개발의 다양한 단계를 소개함으로써 서버리스 세상에서 사용 가능한 솔루션을 보여 드립니다. 또한, 서버리스 시대를 위해 설계된 유용한 도구들을 소개하겠습니다. 서버리스란 무엇입니까? 서버리스 개발 및 도구의 놀라운 세계로 들어가기 전에 서버리스가 무엇을 의미하는지 설명해 드리겠습니다. AWS 웹 사이트에서는 네 가지 주요 이점을 언급하고 있습니다. 서버 관리 불필요 유연한 크기 조정 가치 기반 비용 지불 자동화된 고가용성 제 관점에서 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2019년 7월 29일 안녕하세요! 여러분~ 매주 월요일 마다 지난 주에 업데이트된 국내 AWS관련 콘텐츠를 정리해 드립니다. AWS 클라우드에 대한 새로운 소식을 확인하시는데 많은 도움 되시길 바랍니다. 혹시 빠지거나 추가할 내용이 있으시면, 저에게 메일 주시면 추가 공유해 드리겠습니다. AWS코리아 블로그 Amazon RDS에서 민감한 데이터 보안을 위한 모범 사례 (2019-07-26) AWS Snowball 및 Snowball Edge, 대용량 데이터 이동 서비스 서울 리전 출시 (2019-07-25) AWS Fargate, Fluentd 및 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용한 확장형 로그 솔루션 집계기 구축하기 (2019-07-24) .NET Core에서 AWS Lambda Layer 기능 활용하기 (2019-07-24) AWS Toolkit for Visual Studio에서 VS 2019 지원 사용해 보기 (2019-07-24) Amazon EC2, AMD 기반 T3a 및 대용량 스토리지용 I3en 인스턴스 타입 서울 리전 출시 (2019-07-23) AWS, Gartner가 선정하는 IaaS(Infrastructure as a Service) 분야 Magic Quadrant에서 9년 연속 리더 선정 (2019-07-22) AWS 신규 기능(영문) AWS Elemental MediaLive Enhances Support for File-Based [ more… ]

Amazon RDS에서 민감한 데이터 보안을 위한 모범 사례 AWS 고객이 클라우드 데이터베이스에 저장한 데이터 보안 및 제어는 매우 중요합니다.  이 글에서는 Amazon RDS 데이터베이스에  보안 개념의 구현 작업을 살펴봅시다. 1. 데이터 분류 및 보안 영역 모델링 데이터 분류 및 보안 영역 모델링에 대한 Amazon RDS 적용 방법을 살펴 보겠습니다. (더 자세한 설명을 원하거나 데이터 분류 및 보안 영역 모델링의 개념에 대해 알고 싶은 경우에는 본 시리즈의 첫 번째 게시물을 참조하십시오.) 데이터 분류 이 게시물의 뒷부분에서 설명하는 보안 제어 중 어떤 것을 사용자에게 적용할지 결정하려면 데이터 분류를 이해해야 합니다. 예를 들어, 데이터의 토큰화 또는 보안 마이크로세그먼테이션과 같은 특정 보안 제어가 필요하지 않을 수 있습니다. 두 개념은 이 게시물의 뒷부분에서 설명합니다. 이러한 보안 제어가 필요하지 않은 경우는 데이터베이스에 신용카드 번호 또는 사회 보장 번호와 같은 매우 중요한 데이터가 없는 경우가 해당됩니다. 보안 영역 모델링 보안 영역을 디자인한 후에는 네트워크 액세스 제어 목록(ACL)을 [ more… ]

AWS Snowball 및 Snowball Edge, 대용량 데이터 이동 서비스 서울 리전 출시 AWS의 대용량 데이터 이동 장치 서비스인 AWS Snowball 및 Snowball Edge가 서울 리전에 출시되었습니다. Snowball 및 Snowball Edge는 안전하고 견고한 장치를 사용하여 데이터 마이그레이션, 에지 컴퓨팅, 기계 학습 및 분석을 위해 Amazon S3로의 페타 바이트 단위로 데이터를 이동하는 전송 서비스입니다. AWS Snowball 및 AWS Snowball Edge는 기존 저장소에서 네트워크 대역폭이 충분하지 않을 때, 대용량 데이터 세트를 클라우드로 이전하는데 도움이 됩니다. AWS Snowball Edge는 원격 위치, 인터넷 연결이 끊어진 환경 등에서 엣지 컴퓨팅을 위해 특정 Amazon EC2 인스턴스를 실행할 수 있게 해줍니다. AWS 클라우드에서 애플리케이션 개발 및 테스트 한 다음, Snowball Edge 장치에 배포하여 이미지 분석 또는 기계 학습을위한 데이터를 수집하고 사전 처리 할 수 있습니다. 데이터 저장 및 추가 처리를 위해 저장 장치를 AWS로 다시 보낼 수 있습니다. 데이터 이전 작업 생성하기 이제 AWS Snowball 이전 작업을 관리 [ more… ]