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Amazon S3용 신규 체크섬 알고리즘 추가 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 객체 및 객체와 연결된 메타데이터에 대하여 99.999999999% (11 9초)의 내구성을 제공하도록 설계하였습니다. S3는 입력한 내용을 정확하게 저장하고, 가져오기 시 저장된 내용을 정확하게 반환하므로 안심할 수 있습니다. 객체를 앞뒤로 적절하게 전송하기 위해 S3는 기본적으로 일종의 디지털 지문인 체크섬을 사용합니다. S3의 PutObject 함수를 사용한다면 이미 객체의 MD5 체크섬을 전달할 수 있고, 제공 값이 S3에서 컴퓨팅한 값과 일치하는 경우에만 작업을 수락합니다. 이러한 경우 S3에서 데이터 전송 오류를 감지할 수 있지만, 이는 PutObject를 호출하기 전 또는 GetObject를 호출한 후에 체크섬을 컴퓨팅해야 함을 의미합니다. 또한 대용량(멀티 GB 또는 멀티 TB) 개체에 대한 체크섬 계산은 계산 집약적이며 병목 현상을 유발할 수 있습니다. 실제로 일부 대규모 S3 사용자는 체크섬 컴퓨팅 및 검증 전용의 특수 목적 EC2 플릿을 구축했습니다. 새로운 체크섬 지원 오늘 저는 S3이 새롭게 네 가지의 체크섬 알고리즘을 지원한다는 사실을 말씀드리게 되어 기쁩니다. 이제 Amazon [ more… ]

AWS Health Dashboard 출시 – 리전별 서비스 상태 및 개인화 상태 보기 통합 지난 14년 동안 AWS 서비스 가용성에 대한 지속적인 가시성을 제공하기 위해 여러 도구를 도입했습니다. 2008년 4월 17일 서비스 상태 대시보드(SHD)를 통해 전체 가용성을 보여주는 페이지를 공개하였고, 2016년 12월 1일, 더욱 개인화되고 세분화된 보기를 요청함에 따라 AWS Personal Health Dashboard (PHD) 및 AWS Status API를 공개했습니다. 최근 몇 년 동안 자동화된 알림과 정교한 내부 프로세스를 통해 PHD의 응답성을 개선하는 데 주력해 왔습니다. Amazon EventBridge 및 AWS Organizations와의 통합 작업을 통해, 작업의 맥락에 따라 개인화된 이벤트에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. SHD와 PHD에 대한 이러한 개선 사항 전반에 걸쳐, 출시 이후 200개 서비스와 24개 리전을 포괄하고 있습니다. AWS 자체가 전 세계적으로 수백만 명의 고객과 훨씬 더 많은 수의 리소스로 성장함에 따라, SHD가 단일 상태 기능으로 개별 고객의 경험을 지원하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 오늘 AWS Health Dashboard를 통해 [ more… ]

캐나다 정부, AI 기반 챗봇을 사용하여 공공 부문의 직원 및 기관 지원 사례 인구가 지속적으로 증가함에 따라 전 세계 정부 부서는 클라이언트 서비스 제공을 확장할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 온타리오 정부 고용노동부의 이전 지출을 대행하는 공공 서비스 보건안전협회(PSHSA)는 직업 보건안전 교육 및 컨설팅 문제를 해결하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 인공 지능(AI) 기반 챗봇으로 전환했습니다. PSHSA는 캐나다 온타리오에 있는 보건 및 커뮤니티 관리, 교육, 공공 안전 및 정부 부문의 10,000개 조직과 160만 명 이상의 공공 부문 근로자를 위해 직장 위험을 줄이고 업무상 부상과 질병을 예방하기 위한 교육, 컨설팅 및 리소스를 제공합니다. 고객 서비스 담당자가 반복되는 질문에 계속해서 답해야 하는 추세를 파악한 후 PSHSA는 전화 및 이메일 통신에 대한 부담을 줄이고 전체 클라이언트 경험을 개선할 수 있는 방법을 모색했습니다. PSHSA는 Amazon Web Services(AWS) 기반 서버리스 애플리케이션을 구축하는 데 특화된 AWS 파트너 Qalius와 협력하여 AI 챗봇을 구현했습니다. 챗봇은 웹 사이트 [ more… ]

Pulselive, 개인화된 온라인 스포츠 콘텐츠로 고객 참여 확대 사례 이 게시물은 Pulselive의 Mark Wood가 작성한 게스트 게시물입니다. Pulselive는 영국에 기반을 둔 기업으로서, 스포츠 부문의 주요 브랜드의 디지털 파트너이며, 본 게시물은 AWS의 공식 입장과 다를 수 있습니다. Pulselive는 공식 크리켓 월드컵 웹 사이트 또는 영국 프리미어 리그의 iOS 및 Android 앱을 비롯하여 스포츠 팬들이 이들 없이는 살 수 없을 정도의 경험을 만들어냅니다. 고객이 당사를 평가하는 주요 사항 중 하나는 동영상과 같은 디지털 콘텐츠에 대한 팬 참여도입니다. 하지만 최근까지 각 팬이 본 동영상은 개인화되지 않은 가장 최근에 게시된 목록을 기반으로 했습니다. 스포츠 조직은 팬이 누구이고 무엇을 원하는지를 파악하기 위해 노력하고 있습니다. 각 팬에 대해 수집할 수 있는 풍부한 디지털 행동 데이터는 이들이 얼마나 독특하고 당사 콘텐츠에 어떻게 참여하는지를 알려줍니다. 사용 가능한 데이터와 기계 학습(ML)의 증가에 따라 Pulselive는 고객에게 맞춤형 콘텐츠를 추천해 달라는 요청을 받았습니다. 이 게시물에서는 Amazon Personalize를 새로운 추천 엔진으로 플랫폼에 추가한 [ more… ]

Thomson Reuters, Amazon SageMaker기반 자연어 처리 솔루션 개발 사례 이 게시물은 Thomson Reuters의 John Duprey와 Filippo Pompili가 공동 작성하였습니다. Thomson Reuters(TR)는 세계에서 가장 신뢰할 수 있는 답변 제공 업체 중 하나로, 전문가들이 자신 있게 의사 결정을 내리고 더 나은 비즈니스를 운영할 수 있도록 지원합니다. TR의 전문가 팀은 정보, 혁신, 신뢰할 수 있는 인사이트를 결합하여 복잡한 상황을 해소하고, 전 세계 기자 및 편집자 네트워크를 통해 고객이 글로벌 개발을 가속화할 수 있도록 합니다. TR은 법률, 세금, 뉴스 및 기타 부문에 대해 사람이 주석을 추가한 150년 이상의 풍부한 데이터를 보유하고 있습니다. TR의 데이터는 비즈니스의 보고이며, TR을 경쟁사와 구별하는 측면 중 하나입니다. 2018년에 TR의 AI 및 인지 컴퓨팅 센터의 연구 사이언티스트 팀이 자연어 이해의 최전선에서 실험 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 기계 독해(MRC) 분야에서 큰 혼란을 초래한 최신 과학적 발견을 기반으로 하며 텍스트 분류, 자연어 질문 답변 등 수많은 태스크를 해결하는 데 사용할 수 있는 기술을 [ more… ]