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Enterprise is Cloud Ready
클라우드 뉴노멀 시대에 글로벌 혁신 기업들의 클라우드 전략
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매년 발표되는 IT Trends - 2017 Keywords?
AWS의 IT Trends는?
매년 개최되는 AWS re:invent에서
새로운 서비스 런칭으로 제시
James Hamilton
(Vice President, Distinguished Engineer)
Day 1
And...
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그럼 올해 AWS의 IT Trends는?
1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI
2. Serverless and MicroServices
3. DevOps, Automa...
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1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI
표준 SQL을 사용하여
스토리지(Amazon S3)에서 직접
데이터를 쉽게 분석 할 수있는
대화형 쿼리 서비스
Interactiv...
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2. Serverless and MicroServices
서버리스 컴퓨팅은 반복적 작업을
신속하게 처리하고 관리 오버
헤드를 제거하여 개발 속도를 높임
No servers to manage
Continuous sca...
3. DevOps, Automation for Operation Excellence
기존 On-premise 환경 경직된 IT인프라 상에서 개발이 끝나면 장기간 운영 체계로 전환되지만
클라우드를 도입하면서 지속적인 개발...
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3. DevOps, Automation for Operation Excellence
Software moves faster today
Software creation and distribution is easier ...
4. IoT, Seamless Connected Device
왕복 지연
간헐적 연결
고가의 대역폭
Cloud
Sensor
Machine
Device Factory
기기를 다시 작성하거나 프로그램하지 않는 한 기기의 기본...
5. Hybrid Cloud – VMware on AWS
데이터 센터에서 실행하는 것과
동일한 VM웨어 소프트웨어를
AWS에서 실행.
기존 VMware 도구로 관리
워크로드를 AWS로 완벽하게
마이그레이션
↔ Priva...
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AWS가 바라보는 2017 IT Trends
1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI
2. Serverless and MicroServices
3. DevOps, Aut...
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Usage profile
Customer Case at re:invent 2016
8천6백만 사용자
190여 개국
15억시간 하루 스트리밍
10,000+ 동시접속자
3 리전
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100,000+ AWS in...
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Leading Enterprise Cloud for Finance & HR
Customer Case at re:invent 2016
1350+ 고객 (70% live)
120+ 고객 (포춘500기업)
210억+ 트...
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Customer Case at re:invent 2016
a modern and progressive burger company
강점과 민첩함의 조화
리딩하고 있는 POS 시스템
20만 지점, 30만 POS 디바이...
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Customer Case on AWS
Migrating 9,000 Workloads to AWS Over the
Next Three Years
“AWS is our trusted partner
that is goi...
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Customer Case on AWS
Capital One Will Reduce Datacenter Footprint
from 8 to 3 by 2018
“The financial service industry
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TRANSFORMATION
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General Electric Capital One BMW
Johnson &
Johnson Merck Nordstrom
Every Imaginable Use Case
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AWS is Transforming The IT industry
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Information Technology
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Information Technology
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Information Technology
Database
Application
Web Service
ERP
CRM
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Information Technology
Cloud Computing
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Developer ToolsSecurity & Identity
Mobile ServicesRegions
Partner
Solution
s
Database
Storage & Content DistributionCom...
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Architectural Approaches
DB
DB
Client-Server
Multi-tier with web, application
and database tiers
Microservices
Messagin...
Why Microservices for Amazon?
아마존에서 마이크로서비스가 필요했던 이유는 무엇보다 지속적이고 신속하게
개별 서비스를 혁신하고, 기존 서비스에서 새로운 기술 기반의 서비스를 개발 및
통합하기 위해서...
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The Evolution To Serverless Computing
OS, Language, Infra
Coupled
OS & Language
Coupled
Completely
Decoupled
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New Model for Building Applications
Web Model IoT Model
• Endpoints/API calls
• Workflows
• Backends
• RESTful
• Synchr...
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Information Technology
Cloud Computing
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Information Technology
Cloud Computing
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IoT
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Deep Learning
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Purchases Movement Influence
구매 움직임 영향
Three big indicators of individual behavior
개인 행동의 거시적 지표들
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WITH A BUSINESS ...
A platform to build business outcomes from data
데이터로 부터 비즈니스 결과를 만드는 플랫폼
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Technology that helps brick-and-mortar retailers optimize performance
Trusted by over
500 global brands
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Ingest/
Collect
Consume/
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Process/
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Answers
& Insights
Euclid Analytics
Campaigns
WiF...
Euclid analytics processes POS analytics for 600 global brands in hours
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We were totally amazed at the
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Use an optimal combination of highly
interoperable services
Amazon Redshift Amazon Elastic
MapReduce
Data Warehouse Sem...
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Amazon Rekognition
Image Recognition And Analysis
Powered By Deep Learning
Amazon Polly
Text To Speech
Powered By Deep ...
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Deep Learning – Advanced ML
Neural Networks :
A collection of simple, trainable mathematical units that collectively le...
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Deep Learning Use Cases
이미지/시각처리 음성 인식 자연어 처리
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객체 및 장면 탐지손쉽게 대규모 이미지 라이브러리를 검색, 필터링 및 큐레이팅
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안면 분석 및 안면 비교
Similarity : 98.0%
이미지 내에 안면 위치 식별
안면 속성(예: 미소 등) 분석
두 이미지 안의 안면이 동일인일 가능성을 측정
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안면인식 대량의 이미지에서 유사한 안면 찾기, 탐지된 안면에 대해 인덱스를 생성
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검색 가능한 이미지 라이브러리 예: 부동산 물건 검색
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안면 기반 사용자 확인 예: 직원 명찰 스캔
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감성 분석 예: 소매점 고객 감성 분석
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안면 인식 예: 친구 또는 지인 이미지 찾기
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IoT - A strongly driven Market Disruption
But three completely separate markets
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Across many industries
• AWS IoT는 IoT
애플리케이션을 위한
완전 관리서비스 제공형
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• 간편한 과금모델은
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• 기타 AWS 서비스에 직접
연동되어 전체 사이...
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AW S G r e e n g r a s s
Embed Lambda Compute (& Other AWS Services) in
Connected Devices
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글로벌 IoT Case Study - Seeed Studio
시드 스튜디오는 공장형 제조기업
하드웨어 스타트업에게 저렴한 비용으로 소량생산이 가능
시제품까지 완성 가능한 One Stop Solution 제공
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Seeed Studio의 Open Source HW 제품군을
이용한 IoT 제품+서비스 개발 프로세스
• Seeed Studio의 강점은 자체 Open
Source HW 제품군을 전세계 IoT
Startup에게 제...
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Agile Manufacturing 시스템 체계 구축
Seeed Studio의 IoT 제품을 기획-개발하는데 즉시 사용가능한 Starter Kit
• HW Startup이 어떤 IoT 서비스를 개발할 것인가에 따라...
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Today’s Waves of Disruption
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This Change Isn’t Just About Technology
TRANSFORMATIONAL CHANGE
Culture/OrganizationPhilosophy Technology
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AWS CLOUD 2017 - Enterprise is Cloud Ready. 클라우드 뉴노멀 시대에 글로벌 혁신 기업들의 클라우드 전략 (정우진 이사)
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AWS CLOUD 2017 - Enterprise is Cloud Ready. 클라우드 뉴노멀 시대에 글로벌 혁신 기업들의 클라우드 전략 (정우진 이사)

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AWS CLOUD 2017 - Enterprise is Cloud Ready. 클라우드 뉴노멀 시대에 글로벌 혁신 기업들의 클라우드 전략 (정우진 이사)

  1. 1. 1 Enterprise is Cloud Ready 클라우드 뉴노멀 시대에 글로벌 혁신 기업들의 클라우드 전략
  2. 2. 2
  3. 3. 매년 발표되는 IT Trends - 2017 Keywords?
  4. 4. AWS의 IT Trends는? 매년 개최되는 AWS re:invent에서 새로운 서비스 런칭으로 제시 James Hamilton (Vice President, Distinguished Engineer) Day 1 Andy Jassy (Amazon Web Services CEO ) Day 2 Werner Vogels (Amazon CTO) Day 3
  5. 5. 5 그럼 올해 AWS의 IT Trends는? 1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI 2. Serverless and MicroServices 3. DevOps, Automation for Operation Excellence 4. IoT, Seamless Connected Device 5. Hybrid Cloud – vmware on AWS
  6. 6. 6 1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI 표준 SQL을 사용하여 스토리지(Amazon S3)에서 직접 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 대화형 쿼리 서비스 Interactive Queries On Data In Storage (S3) 모든 개발자에게 강력한 딥러닝 기반 인공 지능 구현 Image Recognition And Analysis Text To Speech Natural Language Understanding & Automatic Speech Recognition
  7. 7. 7 2. Serverless and MicroServices 서버리스 컴퓨팅은 반복적 작업을 신속하게 처리하고 관리 오버 헤드를 제거하여 개발 속도를 높임 No servers to manage Continuous scaling No cold servers 자체 포함 된 원자 코드 단위 손쉬운 개발, 배포 및 공유 JSON / REST / HTTPS 패러다임 준수 Micro-service Software Modules (application, libraries, etc) Data Store Public API Micro-service = Service-oriented architecture + “small” public API
  8. 8. 3. DevOps, Automation for Operation Excellence 기존 On-premise 환경 경직된 IT인프라 상에서 개발이 끝나면 장기간 운영 체계로 전환되지만 클라우드를 도입하면서 지속적인 개발 및 업데이트로 사실상 개발과 운영이 통합 환경 전환 개발자 고객 개발 테스트 배포 계획 모니터링 Delivery Pipeline Feedback Loop 소프트웨어 개발 사이클 DevOps = 소프트웨어 개발 사이클을 빠르게 수행하기 위한 효율성 DevOps는 배포 및 피드백 절차를 빠른 속도로 무한대 반복 가능
  9. 9. 9 3. DevOps, Automation for Operation Excellence Software moves faster today Software creation and distribution is easier and faster than ever Continuous integration Continuous delivery Continuous deployment Source Build Test Production AWS CodeCommit AWS CodeDeploy AWS CodePipeline Automation
  10. 10. 4. IoT, Seamless Connected Device 왕복 지연 간헐적 연결 고가의 대역폭 Cloud Sensor Machine Device Factory 기기를 다시 작성하거나 프로그램하지 않는 한 기기의 기본적 내용으로 제한. 임베디드 소프트웨어 프로그래밍 및 업데이트에는 전문적 기술이 필요. 클라우드에서 원활하게 IoT 애플리케이션 실행 로컬 디바이스/장치에서 제한된 애플리케이션 독자적 실행 일관성과 기능 서비스를 갖추기 위해 프로그래밍 모델에서 유연성이 필요 장치가 자체적으로 이해할 수 있고, 신호가 있을 때 클라우드 연계, 필요할 때 상호통신. 클라우드에 최적화된 IoT 서비스를 디바이스에 임베디드
  11. 11. 5. Hybrid Cloud – VMware on AWS 데이터 센터에서 실행하는 것과 동일한 VM웨어 소프트웨어를 AWS에서 실행. 기존 VMware 도구로 관리 워크로드를 AWS로 완벽하게 마이그레이션 ↔ Private Cloud on Public CloudPrivate Cloud
  12. 12. 12 AWS가 바라보는 2017 IT Trends 1. Advanced Data Analytics, Deep Learning to AI 2. Serverless and MicroServices 3. DevOps, Automation for Operation Excellence 4. IoT, Seamless Connected Device 5. Hybrid Cloud – VMware on AWS Trends는 Prediction이 아니라 현실 Reality! The Next 10 years
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  14. 14. 14 Usage profile Customer Case at re:invent 2016 8천6백만 사용자 190여 개국 15억시간 하루 스트리밍 10,000+ 동시접속자 3 리전 12 가용존 100,000+ AWS instances
  15. 15. 15 Leading Enterprise Cloud for Finance & HR Customer Case at re:invent 2016 1350+ 고객 (70% live) 120+ 고객 (포춘500기업) 210억+ 트랜잭션 (2015년) AWS is Workday’s Preferred Cloud Provider 자유로운 다양한 선택 입증된 시장 리더 보다 강한 보안 지속적 혁신
  16. 16. 16 Customer Case at re:invent 2016 a modern and progressive burger company 강점과 민첩함의 조화 리딩하고 있는 POS 시스템 20만 지점, 30만 POS 디바이스 POS의 혁신 디지털 트랜스포메이션 We found a partner in AWS eCommerce Platform on AWS 글로벌 5개 리전 배치 CPU 평균 43%에서 66% 상향 초당 8천6백건 처리 인프라에서 플랫폼으로 마이크로서비스 전환
  17. 17. 17 Customer Case on AWS Migrating 9,000 Workloads to AWS Over the Next Three Years “AWS is our trusted partner that is going to run our company for the next 140 years.” Jim Fowler CIO, General Electric • 300대의 ERP 시스템을 포함한 9천개의 워크로드 마이그레이션 • 앞으로 3~4년에 걸쳐 34개의 데이터센터를 4개로 축소/전환 • GE 석유 및 가스 부문은 클라우드 전환을 전사적 선도. 핵심 애플리케이션의 절반 이상을 마이그레이션 TCO 52 % 절감 • Agile 방법론으로 AWS 사용/자동화. GE 석유 및 가스 공급 중단 98 % 제거
  18. 18. 18 Customer Case on AWS Capital One Will Reduce Datacenter Footprint from 8 to 3 by 2018 “The financial service industry attracts some of the worst cyber criminals. We work closely with AWS to develop a security model that we believe enables us to operate more securely in the public cloud than we can in our own data centers.” • Capital One은 고객이 모바일 및 디지털 플랫폼을 신속하게 채택 및 이용하고 있어, AWS를 사용하여 새로운 주요 모바일 뱅킹 애플리케이션을 비롯한 가장 중요한 워크로드를 개발/테스트 환경을 구축 및 실행. • AWS 도입 이유 - 보안 모델 및 혁신 속도 - 피크 시간/고가용성에서 IT자원 요구를 처리 할 수 있는 탄력성 Rob Alexander CIO, Capital One
  19. 19. 19 TRANSFORMATION
  20. 20. 20 General Electric Capital One BMW Johnson & Johnson Merck Nordstrom Every Imaginable Use Case
  21. 21. 21 AWS is Transforming The IT industry
  22. 22. 22 I T
  23. 23. 23 Information Technology
  24. 24. 24 Information Technology
  25. 25. 25 Information Technology Database Application Web Service ERP CRM SCM B2B
  26. 26. 26 Information Technology Cloud Computing
  27. 27. 27 Developer ToolsSecurity & Identity Mobile ServicesRegions Partner Solution s Database Storage & Content DistributionCompute Application Services Management Tools AWS Global Infrastructure Availability Zone A Availability Zone B Availability Zone C Regions Edge Locations Analytics Applications IoT Networking 인프라에서 애플리케이션, 마켓플레이스까지 End-to-End 서비스 제공 ‘Service, Solution, API, App, 공용 기능’ 등이 플랫폼을 구성하는 핵심 요소 (Primitives) 핵심 서비스를 활용하여 다양한 응용서비스를 가능하게 하는 플랫폼형 인프라 (Building Block) Ready made service and platform Evolution Cloud Computing to Platform
  28. 28. 28 Architectural Approaches DB DB Client-Server Multi-tier with web, application and database tiers Microservices Messaging-oriented middleware Client Server Mobile/Web Clients Web Tier Application Tier DB Mobile/Web Clients Service Service Service Publisher Subscriber Seeing a big shift towards… DB
  29. 29. Why Microservices for Amazon? 아마존에서 마이크로서비스가 필요했던 이유는 무엇보다 지속적이고 신속하게 개별 서비스를 혁신하고, 기존 서비스에서 새로운 기술 기반의 서비스를 개발 및 통합하기 위해서 새로운 아키텍처와 방식이 요구되었음 강력한 모듈화 의존성 최소화 독립적인 확장 대체성 쉬운 교체 가능성 레거시 애플리케이션 기존 어플리케이션 에서 추가 개발 기술의 자유로운 선택 기술 제약 없이 새로운 기술 도입 지속적인 운영환경 배포 서비스별 신속/지속 업데이트 지속 가능한 개발 마이크로서비스 적시 출시 시장 출시 기간 단축
  30. 30. 30 The Evolution To Serverless Computing OS, Language, Infra Coupled OS & Language Coupled Completely Decoupled Monolithic n-tier Service Oriented Containerized Micro-Services Cloud Native 90s – 00s ~2010 2020~2015
  31. 31. 31 New Model for Building Applications Web Model IoT Model • Endpoints/API calls • Workflows • Backends • RESTful • Synchronous • Topics / Pub-Sub • Rules • Functions • Event Driven • Asynchronous
  32. 32. 32 Information Technology Cloud Computing
  33. 33. 33 Information Technology Cloud Computing Big Data IoT Machine Learning Deep Learning BI AI Chat Bot Vision
  34. 34. 34 Purchases Movement Influence 구매 움직임 영향 Three big indicators of individual behavior 개인 행동의 거시적 지표들
  35. 35. 35 Ingest/ Collect Consume/ visualize Store Process/ analyze Data 1 4 0 9 5 Answers & Insights START HERE WITH A BUSINESS CASE
  36. 36. A platform to build business outcomes from data 데이터로 부터 비즈니스 결과를 만드는 플랫폼 Revenue Lift Market acquisition Customer delight Brand advocacy Inventory optimization Supply chain efficiency ... Purchases 구매 Movement 움직임 Influence 영향 Ingest/ Collect Consume/ visualize Store Process/ analyze 1 4 0 9 5
  37. 37. Technology that helps brick-and-mortar retailers optimize performance Trusted by over 500 global brands in 45 countries worldwide and counting Euclid analyzes customer movement data to correlate traffic with marketing campaigns and to help retailers optimize hours for peak traffic Was fully AWS-native since day one https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/euclid/ 45개국 500여 글로벌 브랜드 고객의 다양한 유형 분석 타겟 마케팅, 최적화된 유통 및 물류
  38. 38. Ingest/ Collect Consume/ visualize Store Process/ analyze Data 1 4 0 9 5 Answers & Insights Euclid Analytics Campaigns WiFi - Foot traffic Transactions Walk-Bys New & Return Visitors Visit Duration Engagement Rate Bounce Rate Storefront Potential & Conversion Customer segmentation and loyalty assessment Regional and categorical roll-up reporting Zoning for large-format locations Euclid EventIQ Amazon S3 Data lake Amazon RDS for MySQL Amazon EMR Amazon RedShift Amazon EC2 Amazon Elastic Beanstalk Elastic Load Balancing
  39. 39. Euclid analytics processes POS analytics for 600 global brands in hours . We were totally amazed at the speed - a simple count of rows that would take 5½ hours using MySQL only took 30 seconds with Amazon Redshift Dexin Wang, Director of Platform Engineering, Euclid ” “ • Process 10’s of TB in hours vs. 2 weeks • 80-90% reduction in costs • Euclid has a network of traffic counting sensors in nearly 400 shopping centers, malls, and street locations • Euclid analyzes 10+ billion events monthly and 300 million shopping sessions yearly • "We might have to re-compute up to 18 months of customer data. That requires a lot of computational power, which spikes traffic. We need resources that can scale up on demand and scale down when we don’t need it.” 5시간반 걸리던 30초로 전환 (예, 단순 rows의 count)  TB 처리하는 수십여 프로세스 2주 소요를 몇 시간 내로  80~90% 비용 절감  매년 30억건 이상, 수십조의 이벤트를 처리/분석 600여 글로벌 브랜드의 POS 분석의 프로세스를 수시간내 처리 환경
  40. 40. 41 Use an optimal combination of highly interoperable services Amazon Redshift Amazon Elastic MapReduce Data Warehouse Semi-structured Amazon Glacier Amazon Simple Storage Service Data Storage Archive Amazon DynamoDB Amazon Machine Learning Amazon Kinesis NoSQL Predictive Models Other AppsStreaming 다양한 상호 운영적 서비스의 최적의 통합 활용 Amazon Athena 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 대화식 쿼리 서비스
  41. 41. 42 Amazon Rekognition Image Recognition And Analysis Powered By Deep Learning Amazon Polly Text To Speech Powered By Deep Learning Amazon LEX Natural Language Understanding & Automatic Speech Recognition Powered By Deep Learning Amazon AI
  42. 42. 43 Deep Learning – Advanced ML Neural Networks : A collection of simple, trainable mathematical units that collectively learn complex functions Where traditional machine learning focuses on feature engineering, deep learning focuses on end-to-end learning based on raw features
  43. 43. 44 Deep Learning Use Cases 이미지/시각처리 음성 인식 자연어 처리
  44. 44. 45 객체 및 장면 탐지손쉽게 대규모 이미지 라이브러리를 검색, 필터링 및 큐레이팅
  45. 45. 46 안면 분석 및 안면 비교 Similarity : 98.0% 이미지 내에 안면 위치 식별 안면 속성(예: 미소 등) 분석 두 이미지 안의 안면이 동일인일 가능성을 측정
  46. 46. 47 안면인식 대량의 이미지에서 유사한 안면 찾기, 탐지된 안면에 대해 인덱스를 생성
  47. 47. 48 검색 가능한 이미지 라이브러리 예: 부동산 물건 검색
  48. 48. 49 안면 기반 사용자 확인 예: 직원 명찰 스캔
  49. 49. 50 감성 분석 예: 소매점 고객 감성 분석
  50. 50. 51 안면 인식 예: 친구 또는 지인 이미지 찾기
  51. 51. 52 Machine Learning Collect Validation data Test dataTraining data Model training Model validation Final predictions 수집 학습데이터 확인/처리 데이터 테스트 데이터 모델 학습 모델 검증 최종 예측
  52. 52. 53 Internet of Things
  53. 53. 54 Internet of Things
  54. 54. 55 Internet of Things Web 2.0 Wiki SNS Social media App Messenger UCC
  55. 55. 56 Internet of Things Web 2.0 Wiki SNS Social media App Messenger UCC Office Worker Productivity Growth
  56. 56. 57 Internet of Things Web 2.0 Wiki SNS Social media App Messenger UCC Industry Manufacturing Logistics Retail Finance Telco
  57. 57. 58 Internet of Things 4th Industry Revolution 3D Printing IoE Industrial internet Big Data Machine Learning
  58. 58. 59 IoT - A strongly driven Market Disruption But three completely separate markets People Industrial IT Consumer and Smart Services Adoption of Technology Industrial Automation and Operational Technology Lack of Understanding & Drivers
  59. 59. 60 Healthcare and Life Sciences Municipal Infrastructure Smart Home Retail Manufacturing, Logistics & Supply Chain Agriculture Education Automotive Across many industries
  60. 60. 61 Across many industries • AWS IoT는 IoT 애플리케이션을 위한 완전 관리서비스 제공형 빌딩 블록 • 간편한 과금모델은 인프라 복잡성을 제거 • 기타 AWS 서비스에 직접 연동되어 전체 사이클의 애플리케이션을 쉽게 구현 • SDK, Starter kit 및 파트너 생태계를 활용하여 쉽게 시작
  61. 61. 62 AW S G r e e n g r a s s Embed Lambda Compute (& Other AWS Services) in Connected Devices Use The Same AWS Programming Model In Devices And The Cloud Local Compute, Messaging & Data Caching Local compute Local data caching Secure communications Local messaging 클라우드에 최적화된 IoT 서비스를 디바이스에 임베디드
  62. 62. 63 글로벌 IoT Case Study - Seeed Studio 시드 스튜디오는 공장형 제조기업 하드웨어 스타트업에게 저렴한 비용으로 소량생산이 가능 시제품까지 완성 가능한 One Stop Solution 제공 SMT Line Make Shop (3DP/밀링머신/CNC) Incubating Space + Open Source HW 모듈 협력사(디자인/대기업) HW Startups 제품 디자인과 설계 – Make Shop을 통한 프로토타입 제작 및 평가 – 금형 설계 – 양산 과정 에 이르기 까지 Startup들의 아이디어를 실제로 제품화하는데 필요한 Ecosystem 구축
  63. 63. 64 Seeed Studio의 Open Source HW 제품군을 이용한 IoT 제품+서비스 개발 프로세스 • Seeed Studio의 강점은 자체 Open Source HW 제품군을 전세계 IoT Startup에게 제공 • IoT 기기에 연동되는 Application 개발 시 필요한 Cloud 서비스까지 지원하기 위해 AWS와도 제휴를 맺고 있음 • AWS입장에서는 Seeed Studio는 전세계 HW Startup과 협업하는 중요한 Premium Partner임
  64. 64. 65 Agile Manufacturing 시스템 체계 구축 Seeed Studio의 IoT 제품을 기획-개발하는데 즉시 사용가능한 Starter Kit • HW Startup이 어떤 IoT 서비스를 개발할 것인가에 따라 고를 수 있는 Startker Kit 제공 • AWS-Seeed Studio간의 관계는 수평적인 전략적 제휴 관계 - Seeed Studio는 중국 내 IoT Startup들이 자연스럽게 AWS의 IoT를 도입 및 활용
  65. 65. 66 Today’s Waves of Disruption Industries Society Individuals 1980s 2020s Spreadsheet Word Processor File & Print Email CRM ERP Intranets Amazon Uber AirBnB Autonomous Transport Artificial Intelligence Machine Learning Augmentation Voice Recognition Smart Agents Personal Computers PC Networks Enterprise Software Cloud / Apps http://www… Organizati ons Teams (Disruption isn’t new, but the next wave is unique) Apple
  66. 66. 67 This Change Isn’t Just About Technology TRANSFORMATIONAL CHANGE Culture/OrganizationPhilosophy Technology 20% • DevOps Culture • Ownership • Sharing • Aligned Incentives • APIs and MicroServices • Infrastructure as Code • Code Pipelines • Agility • Automation • Continuous Deployments • Governance
  67. 67. 68 I T
  68. 68. 69 Intelligent Transformation

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