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분산 가용 그룹을 사용하여 AWS 기반 Microsoft SQL 하이브리드 솔루션 설계하기 모놀리식 미션 크리티컬 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 온프레미스에서 AWS의 Amazon EC2 기반 SQL Server로 마이그레이션하는 작업이 쉽지 않은 경우가 흔히 발생합니다. 문제의 주요 원인은 아래 세 가지로 요약할 수 있습니다. 마이그레이션 준비 시, 다운타임 기간이 길어져서 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있음 온프레미스와 AWS의 데이터베이스를 동기화 상태로 유지하는 문제 단계별 마이그레이션을 계획하고 수행할 수 있는 유연성 결여 이 게시물에서는 중요한 SQL Server 데이터베이스를 아키텍처 변경 없이 AWS로 단순 전환하는 하이브리드 솔루션을 설계하는 방법을 자세히 소개 하겠습니다. 이 솔루션은 SQL Server 2016에 도입된 새로운 기능인 분산 가용 그룹을 사용합니다. 이 게시물에서는 분산 가용 그룹을 사용하여 마이그레이션을 제어하고 유연성을 개선할 수 있는 단계별 마이그레이션 접근 방식도 함께 설명합니다. 분산 가용 그룹의 개요 분산 가용 그룹은 두 개의 개별 가용 그룹에 걸쳐 있는 특수한 유형의 AG(가용 그룹)입니다. 여러 가용 그룹 중의 가용 [ more… ]

AWS 신규 리전 출시 예고 – 이탈리아 밀라노 지난 달 말에 남아프리카의 AWS 리전에 대한 출시 작업이 진행 중임을 알려드렸습니다. 오늘은 현재 구축 중이며, 2020년 초반에 공개할 계획인 이탈리아의 AWS 리전에 대해 알려드리려고 합니다. 2020년 밀라노 예정된 EU(밀라노) 리전에는 3개의 가용 영역(AZ)이 포함됩니다. 이 리전은 프랑스, 독일, 아일랜드, 영국의 기존 리전과 올해 하반기에 출시되는 스웨덴의 새 리전에 이어 유럽의 6번째 리전이 됩니다. 현재 AWS는 전 세계 19개의 지리적 리전에서 57개의 가용 영역을 보유하고 있으며, 지금부터 2020년 상반기 출시를 위해 작업 중인 5개 리전에서 또 다른 15개 가용 영역이 제공됩니다(자세한 내용은 AWS 글로벌 인프라 페이지 참조). 기존의 모든 리전과 마찬가지로 이 리전은 가장 엄격한 규정 준수 표준을 충족하고 최고 수준의 보안을 AWS 고객에게 제공하도록 설계되고 구축됩니다. AWS 이탈리아 주요 고객 이탈리아의 AWS 고객은 10년 넘게 AWS의 유럽 내 기존 리전을 사용해 왔습니다. 이탈리아의 유망 신생 기업, 대기업 및 공공 부문 조직은 [ more… ]

AWS GovCloud(미국 동부) 리전 공개 작년에 AWS GovCloud(미국 동부) 리전을 공개를 준비 중임을 알려드렸습니다. 이 리전은 2011년에 출시된 기존 AWS GovCloud(미국 서부) 리전과 한 쌍입니다. 두번째 GovGloud 리전은 연방, 주 및 지방 정부 기관,  정부와 함께 일하는 IT 계약업체와 보안 규정을 준수 해야하는 고객에게 서비스를 제공할 준비가 되었습니다. 본 리전은 강화된 이중화, 데이터 내구성 및 복원력을 제공하며 재해 복구를 위한 추가 옵션도 제공합니다. 다른 리전과 완전히 격리된 AWS 리전으로, 미국에서 미국 시민에 의해 운영되는 FedRAMP의 High 및 Moderate 기준이 적용됩니다. 심사를 통과한 미국 엔터티와 루트 계정 소유자만 액세스할 수 있으며 액세스 권한을 받으려면 미국인(시민 또는 영주권 소지자)임을 확인해야 합니다. Achieve FedRAMP High Compliance in the AWS GovCloud (US) Region에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. AWS GovCloud (US)는 심사를 거친 정부 고객과 규제 산업 고객 및 해당 파트너에게 FedRAMP High 기준, DOJ의 CJIS(Criminal Justice Information Systems) 보안 정책, 미국 ITAR(국제무기거래규정), EAR(수출관리규정), [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2018년 11월 12일 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 Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기 (2018-11-10) Fast.ai, AWS 기반 GPU 인스턴스로 가장 빠른 ImageNet 모델 학습 기록 수립 (2018-11-10) AWS Fargate, 서울 리전 출시 (2018-11-09) AMD 기반 신규 EC2 인스턴스 – 저렴한 M5a 및 R5a 출시 (2018-11-08) Trimble의 오라클 DB 마이그레이션 성공기 – AWS Schema Conversion Tool 활용 사례 (2018-11-07) Amazon RDS for SQL Server DB 인스턴스를 기존 Active Directory 도메인에 통합하기 (2018-11-07) AWS Online Tech Talks – 2018년 11월 (2018-11-07) Oracle 데이터베이스를 AWS 기반 PostgreSQL로 마이그레이션 하기 (2018-11-07)   AWS코리아 발표 자료 강의 5 – AWS 요금 및 지원 (조재구 테크니컬 트레이너, AWS) :: AWSome Day 온라인 컨퍼런스 2018 (2018-11-05) 강의 [ more… ]

Amazon Rekognition의 얼굴 필터링 기능을 사용하여 개발 시간과 비용 절감하기 Amazon Rekognition은 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있는 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 새로운 Rekognition 얼굴 필터링 기능을 사용하면 얼굴 인식용으로 인덱싱할 수 있는 얼굴의 품질과 수량을 제어할 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 비용을 절감하고, 개발 시간을 단축하며, 얼굴 인식의 정확도를 개선할 수 있습니다. Rekognition 얼굴 필터링 기능이 나오기 전에는 IndexFaces API를 사용하면 Amazon Rekognition이 이미지에 포함된 모든 얼굴을 감지하고 지정된 컬렉션으로 인덱싱했습니다. 그러나 일부 이미지는 인덱싱하고 싶지 않은 얼굴을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 검색 품질에 부정적인 영향을 줄 수 있는 작고 흐릿한 얼굴이나 영화제 같이 관중이 많은 이벤트에서 배경에 나온 얼굴은 인덱싱할 필요가 없을 수 있습니다. 이런 얼굴까지 인덱싱에 포함하면 비용이 증가하고 많은 경우 정확도가 저하됩니다. 지금까지는 얼굴 감지를 실행하여 얻어진 각 얼굴 이미지에 필터링 규칙을 적용하고, 필터를 [ more… ]