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AWS 3월 기초 교육 온라인 세미나 AWS는 AWS 클라우드를 아껴주시는 한국 고객 분들을 위해 온라인 세미나를 통해 클라우드의 기본 개념부터 이를 활용하는 심화 테크닉에 이르기까지 다양한 주제로 매월 ‘AWS 온라인 세미나‘를 제공하고 있습니다. 이번 3월 기초 교육 온라인 세미나에서는 신규 고객 분들이 클라우드에 대해 가장 많이 궁금해 하시는 주요 서비스 및 활용 사례, 콘솔 사용법 및 프리티어, 비용 최적화에 대한 Tip에 대해 소개합니다. 온라인 세미나 일정 AWS와 함께하는 클라우드 컴퓨팅 연사:  홍민우 AWS 매니저 일시: 2018년 3월 13일 (화) 오전 10:00 – 11:00 강연 요약: AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다. 지금 등록하기 프리티어 서비스부터 계정 보안까지 연사:  조아름 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2018년 2월 26일 안녕하세요! 여러분~ 매주 월요일 마다 지난 주에 업데이트된 국내 AWS 관련 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 GameLift FleetIQ 및 스팟 인스턴스로 게임 서버 호스팅 비용 90% 절감 (2018-02-24) Amazon SageMaker BlazingText: 다중 CPU/GPU상에서 Word2Vec 알고리즘의 병렬 처리 (2018-02-23) AWS Serverless Application Repository 정식 출시 (서울 리전 포함) (2018-02-23) Amazon Polly를 통한 음성 읽기 서버리스 앱 개발하기 (2018-02-21) AWS코리아 발표 자료 AWS 신규 발표 서비스 및 기능 소개 – 안효빈 솔루션즈 아키텍트 (2018-02-25) Amazon SageMaker을 통한 손쉬운 Jupyter Notebook 활용하기 – 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) (2018-02-23) 아마존의 딥러닝 기술 활용 사례 – 윤석찬 (AWS 테크니컬 에반젤리스트) (2018-02-19) AWS코리아 동영상 AWS 최근 신규 발표 서비스 및 기능 소개 – 안효빈 솔루션즈 아키텍트 (2018-02-24) [ more… ]

Amazon GameLift FleetIQ 및 스팟 인스턴스로 게임 서버 호스팅 비용 90% 절감 Amazon GameLift는 세션 기반 멀티플레이어 게임을 위한 클라우드 기반의 확장 가능 런타임 환경입니다. 게임 빌드를 업로드하고 Amazon GameLift에서 게임을 호스팅할 EC2 인스턴스 유형만 지정하면 Amazon GameLift가 알아서 세션을 설정하고 적절한 크기의 EC2 인스턴스 플릿을 유지 관리해 줍니다. 이 자동 조정을 통해 고객은 조용한 기간에 예비 컴퓨팅 리소스를 확보해 두지 않아도 시간에 따라 변화하는 수요를 충족할 수 있습니다. 스팟 인스턴스 사용하기 지난 주 저희는 Amazon GameLift에 게임을 호스팅할 때 발생하는 플레이어당 및 시간당 비용을 한층 더 감소해주는 새로운 기능을 추가했습니다. 이 출시가 있기 전까지 Amazon GameLift 인스턴스는 항상 온디맨드 형식으로 시작되었습니다. Amazon GameLift 요금 페이지에서 볼 수 있듯이 이 유형의 인스턴스에는 항상 고정 요금이 부과됩니다. 이제는 GameLift 플릿에 Amazon GameLift 스팟 인스턴스를 활용할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 사용되지 않은 용량을 나타내며 시간에 따라 증감하는 요금이 적용됩니다. 결과는 고객에 따라 [ more… ]

Amazon SageMaker BlazingText: 다중 CPU/GPU상에서 Word2Vec 알고리즘의 병렬 처리 이 글에서는 Amazon SageMaker에서 제공하는 알고리즘 중 2018년 1월에 출시된 BlazingText를 소개하고자 합니다. BlazingText는 Word2Vec임베딩을 생성하기 위한 비지도 학습 알고리즘입니다. 여기서 말하는 임베딩이란 대규모 코퍼스(말뭉치)에 있는 단어들이 밀집되어 있는 벡터를 의미합니다. 다음과 같은 환경에서 Amazon SageMaker를 사용하실 경우, BlazingText를 이용해서 Word2Vec을 빠르게 구현할 수 있습니다: (Mikolov의 Word2Vec C버전, fastText 같은 알고리즘을 위한) 단일 CPU 인스턴스 P2, P3 처럼 다중 GPU로 구성된 단일 인스턴스 (분산 CPU 트레이닝을 위한) 다중 CPU 인스턴스 p3.2xlarge (1 Volta V100 GPU) 인스턴스 1대 상에서BlazingText와 c4.2xlarge 인스턴스 1대 상에서 fastText 와 비교하면 BlazingText가 약 21배 빠르고 비용면에서도 20% 가량 저렴합니다. 여러개의 CPU 노드로 구성된 분산 트레이닝의 경우 BlazingText는 c4.8xlarge 인스턴스 8대에서 최대 초당 5천만 단어까지 학습 속도를 낼 수 있는데, 이는 c4.8xlarge  인스턴스 1대에서 fastText의 CPU 버전과 비교하면 임베딩의 퀄리티에 영향을 거의 주지 않으면서도 속도면에서 약 11배나 빠른 [ more… ]