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AWS 주간 소식 모음 – 2018년 5월 21일 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 Alexa를 이용한 Amazon GuardDuty 탐지 내역 및 통계 정보 받아보기 (2018-05-20) AWS IoT 1-Click – 간단한 디바이스에 대한 Lambda 함수 트리거 기능 (2018-05-20) Amazon SageMaker Notebook에서 (Amazon EMR기반) Apache Spark와의 연동 환경 구축 방법 (2018-05-18) Amazon Sumerian 정식 출시 – VR/AR 콘텐츠 제작을 위한 클라우드 서비스 (2018-05-17) AWS 추천 콘텐츠 AWS를 이용한 데브옵스 완벽 구축 [AWS 기반 데브옵스 완성을 통한 업무 효율 200% 달성하기] (2018-05-20) 마이크로 서비스 아키텍처 : Serverless로 시작하는 마이크로 서비스 (2018-05-17) Kubenetes on AWS + kops (2018-05-17) awskrug/ausg-likelion-seminar (2018-05-17) 카카오톡 플러스친구 챗봇 만들기 (AWS EC2, Django, Selenium, Fasttext, Python) (2018.04) (2018-05-17) [AWS] [ more… ]

Amazon Alexa를 이용한 Amazon GuardDuty 탐지 내역 및 통계 정보 받아보기 지금까지 여러분들이  Amazon GuardDuty의 발견 내역을 확인하시는 방법은 GuardDuty 콘솔의 ‘결과’ 페이지나 AWS CLI 혹은 SDK등을 통해 GuardDuty APIs를 이용하는 것이었습니다. 하지만 여기 좀 더 빠르고 쉬운 방법이 있습니다. 바로, Amazon Alexa의 대화형 인터페이스를 이용하는 것입니다. Alexa를 통해 여러분들은 자연스런 음성 경험과 좀 더 직관적인 방식으로 GuardDuty를 이용할 수 있게 됩니다. 이번 포스팅에서는, 맞춤형 Alexa 스킬 샘플을 배포하는 방법과 함께, 여러분들의 전체 어카운트와 리젼 들에서 GuardDuty 탐지내역들에 대한 정보를 확인하기 위해, Amazon Echo 와 같은 Alexa탑재 디바이스를 이용하는 방법을 소개해 드리겠습니다. 예시로 사용되는 샘플 스킬은 GuardDuty 탐지 내역의 집계, 심각도, 상세 설명에 대한 전반적인 내용을 제공합니다. 좀 더 흥미있는 내역에 대해선 GuardDuty 콘솔로 로그인하거나, 해당 내역을 조사할 수 있는 또 다른 분석도구를 사용할 수 있습니다. Note: 비록 여기에서 다루진 않지만, Alexa for Business를 이용하여 이 샘플 스킬을 배포할 수 [ more… ]

AWS IoT 1-Click – 간단한 디바이스에 대한 Lambda 함수 트리거 기능 AWS에서는 AWS re:Invent 2017에서 AWS IoT 1-Click의 평가판을 발표했으며 그 이후로 간소성과 즉시 사용 가능한 환경에 중점을 두어 수정해왔습니다. 광범위한 사용자가 IoT를 사용하고 액세스할 수 있도록 설계된 AWS IoT 1-Click을 이제 AWS 및 AT&T의 새로운 IoT 버튼과 함께 상용 버전으로 사용할 수 있습니다. 저는 서비스에 대해 알아보기 위해 1~2달 전에 개발자 팀과 함께 블로그 게시물에 대해 고민했었습니다. 회의 중 개발자 팀은 제게 한 쌍의 IoT 버튼을 주었고 저는 어떻게 하면 창의적인 방법으로 그 버튼을 사용할 수 있을까에 대해 생각하기 시작했습니다. 제가 생각해낸 몇 가지 방법은 다음과 같습니다. 지원 요청 – 이달 초 로스앤젤레스의 HackTillDawn 해커톤에서 즐거운 주말을 보냈습니다. 참가자들이 해킹을 하면서 때로 AWS, 기계 학습, Amazon SageMaker 및 AWS DeepLens에 대한 질문을 하게 됩니다. 실제로 AWS 솔루션스 아키텍트가 많았지만(쉽게 식별할 수 있도록 확실히 구분되는 세련된 AWS 셔츠를 입었음), 저는 [ more… ]

Amazon SageMaker Notebook에서 (Amazon EMR기반) Apache Spark와의 연동 환경 구축 방법 지난 AWS re:Invent 2017에서 처음 소개된 Amazon SageMaker는 데이터 과학과 머신 러닝 워크플로우를 위한 완전 관리형 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 모델을 만드는데 사용되는 Jupyter notebook 인터페이스는 SageMaker에서 대단히 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 한편Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 상에서 동작하는 Apache Spark 클러스터에 notebook 인스턴스를 연결시켜서 SageMaker의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다. 참고로 EMR은 대량의 데이터를 처리하기 위한 관리형 프레임워크입니다. 따라서 이와 같은 조합을 통해 대용량 데이터에 대한 모델 구축이 가능해집니다. Apache Spark는 빅 데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있게 해주는 오픈소스 기반의 클러스터 컴퓨팅 프레임워크로, MLlib이라는 머신 러닝 작업을 위한 라이브러리도 제공하고 있습니다. 여기서는 SageMaker notebook과 Spark EMR 클러스터 간의 연동을 손쉽게 하기 위해, Livy라는 툴을 사용하는 방법을 설명하겠습니다. 참고로 Livy는 Spark 클라이언트를 사용하지 않고도 어디서든 Spark 클러스터와 상호 연동할 수 있게 해주는 오픈소스 REST 인터페이스입니다. 이 [ more… ]

Amazon Sumerian 정식 출시 – VR/AR 콘텐츠 제작을 위한 클라우드 서비스 지난 AWS re:Invent 2017에서 발표된 Amazon Sumerian은 Amazon Sumerian 소개: VR, AR 및 3D 환경을 생성하는 간단한 방법에서 볼 수 있듯이, 특별한 프로그래밍 또는 3D 그래픽 전문 지식 없이 모바일 디바이스, HMD(헤드 마운트 디스플레이), 디지털 표지판, 웹 브라우저를 포함하는 광범위한 인기 하드웨어에 대해 VR, AR 및 3D 환경을 구축할 수 있습니다. 오늘 Amazon Sumerian은 정식으로 출시되었습니다. 이를 통해 3D 모델링, 애니메이션, 조명, 오디오 편집 또는 프로그래밍을 위한 전문 도구를 획득하거나 사용 방법을 습득하지 않고도 실감 나는 가상 환경과 장면을 생성할 수 있습니다. 일단 완성된 환경은 사용자 정의 코드를 작성하거나 특수 배포 시스템 또는 절차를 사용하지 않고 복수의 플랫폼에 배포할 수 있습니다. Sumerian은 빠르고 쉽게 실감 나는 전문가 수준의 장면을 생성할 수 있는 웹 기반의 편집기를 제공합니다. 내장된 시각적 스크립팅 도구를 사용하면 대상과 캐릭터(Sumerian 호스트)가 사용자 작업에 응답하는 방법을 제어하는 [ more… ]