aws

Amazon Polly 서울 리전 출시 및 한국어 여성 ‘서연(Seoyeon)’ 음성 공개  Amazon Polly는 고급 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성하는 텍스트 음성 변환 서비스입니다. 텍스트를 다양한 언어로 수십 개의 생생한 음성이 제공되므로 여러 국가에서 적합한 음성을 선택하여 음성 지원 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 오늘부터 Amazon Polly를 서울 리전에서 사용 가능합니다. 또한, 한국어 여성 ‘서연(Seoyeon)’음성을 공개합니다. Amazon Polly의 종량 요금제, 변환 문자당 저렴한 비용, 무제한 재생은 거의 모든 애플리케이션에서 음성 합성을 구현하는 비용 효과적인 방법을 제공합니다. 이전에 재생된 오디오를 재생할 때마다 로열티를 요구하거나 요금을 부과하는 다른 솔루션과 달리, Amazon Polly는 추가 요금 없이 무제한 재생을 허용합니다. 이러한 무료 재생은 오프라인 사용까지 확대됩니다. MP3 및 OGG와 같은 다양한 표준 형식으로 음성 파일을 생성하여 오프라인 재생 전용으로 휴대폰 또는 사물 인터넷(IoT) 디바이스와 같은 디바이스에 저장할 수 있습니다. 실제 같은 음성과 대화 사용자 경험을 제공하기 위해서는 일관되게 빠른 응답 시간이 요구됩니다. [ more… ]

Sprinklr의 AWS 리전간 대용량 재해 복구 구축 사례 Sprinklr에서 통합된 고객 경험 관리 플랫폼을 통해 세계에서 가장 큰 브랜드 기업들의 마케팅, 광고, 조사, 관리, 상거래를 지원합니다. Facebook, Twitter, LinkedIn 및 전 세계 22개 기타 소셜 채널과 통합된 당사 플랫폼은 수천 개의 서버를 사용하고, 페타바이트 단위의 데이터를 조사하고, 매일 수십억 건의 트랜잭션을 처리합니다. Twitter 하나만 해도 하루에 몇 억 개의 트윗을 처리해야 합니다. 매일 처리하는 엄청난 데이터 양을 고려할 때 재해 복구(Disaster Recovery, DR)는 더없이 중요한 문제입니다. 자연재해나 인재가 발생하더라도 비즈니스 연속성이 보장되어야 합니다. 대부분의 기업은 DR 대신에 고가용성(HA)을 구현하여 서비스 가동 중지 상황에 대비합니다. HA 보장을 위한 서비스 폴백 메커니즘을 갖추고 있습니다. HA 모드로 실행되는 서비스는 여러 가용 영역에서 실행되지만 동일한 지리적 리전에 속하는 호스트가 처리합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 리전 전체가 다운된 경우에 비즈니스의 정상적인 운영을 보장하지 않습니다. DR은 250마일 이상 떨어진 다른 리전에서 복구할 수 있다는 점에서 완전히 [ more… ]

Amazon EC2 F1 인스턴스와 FireSim을 이용한 클라우드 기반 하드웨어 디자인 사례 AWS는 고급 분석, 심층 학습 및 AI 영역에서 글로벌 성장을 활성화하는 한 가지 방법으로 FPGA를 AWS 클라우드 컴퓨팅 제공에 추가했습니다. EC2  F1  인스턴스 타입은 하드웨어 가속을 사용하여 전용 PCIe x16 연결을 통해 각각 64GiB DDR4 ECC 보호 메모리를 포함한 최대 8개 FPGA의 상호 연결을 활성화합니다. 따라서, 이 서버는 모든 규모에서 상당히 빠른 속도로 고급 분석 애플리케이션을 처리할 수 있는 용량을 갖춘 강력한 엔진이 됩니다. 예를 들어, AWS 상업용 파트너인 Edico Genome은 F1 인스턴스로 구성되는 DRAGEN 플랫폼을 사용하여 전체 게놈 시퀀싱 데이터 세트를 분석할 때 약 30배의 속도 향상을 달성할 수 있습니다. FPGA F1 컴퓨팅의 온디맨드 가용성이 확실한 액세스 가능성과 비용 이점을 제공하지만, 많은 메인스트림 사용자는 여전히 FPGA 가속 시뮬레이션을 개발하거나 실행할 때 “진입 임계값”이 너무 높다고 생각하고 있습니다. UC Berkeley RISE Lab의 연구자들은 Amazon FPGA F1 인스턴스로 구동되는 “FireSim“을 [ more… ]

Amazon S3 및 AWS Glue를 이용한 데이터 레이크 구축하기 데이터 레이크(Data Lake)는 다양한 유형의 대량 데이터를 처리해야 하는 과제를 해결하는 데이터 저장 및 분석 방법으로서 점차 인기를 얻고 있습니다. 데이터 레이크를 사용하면 모든 데이터(정형 및 비정형)를 중앙 집중식 리포지토리 한 곳에 저장할 수 있습니다. 데이터를 있는 그대로 저장할 수 있으므로 데이터를 사전 정의된 스키마로 변환할 필요가 없습니다. 많은 기업들은 데이터 레이크에서 Amazon S3를 사용하는 데 따르는 이점을 잘 알고 있습니다. 예를 들어, 스토리지를 컴퓨팅과 분리한 상태에서 오픈 데이터 형식을 지원하는 Amazon S3는 매우 내구력 있는 경제적 객체 시작점으로서 모든 AWS 분석 서비스와 연동됩니다. Amazon S3는 데이터 레이크의 토대이지만, 다른 서비스를 추가하여 업무상 필요에 맞게 데이터 레이크를 조정할 수 있습니다. AWS를 기반으로 데이터 레이크를 구축하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 레이크란 소개를 참조하십시오. 데이터 레이크를 사용하는 데 따른 주요 과제 중 하나는 데이터를 찾고 스키마와 데이터 형식을 이해하는 것이므로 Amazon은 최근에 [ more… ]