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데이터 기반 의사결정을 통한 비지니스 혁신 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트)

  • 1. A @
  • 2. . 2 1 . ? S . ? W3 A ? . . 4 ? W3
  • 3.
  • 4. • • • s • • v • • ) • / • ? • • ( • • ) • •
  • 5. 웹 로그 클릭 데이터 사용자 행동 콘텐츠 구매 데이터 센서 데이터 소셜 미디어 인공 지능 기계 학습 ) ( 대용량 저장소 관계형 DB NoSQL 데이터웨어하우스 실시간 분석 비지니스 인텔리전스 오픈 소스 도구 데이터레이크
  • 6. 0 29 Source: IDC Digital Universe Study (2012) • . 8 0 1 6 % 4 • 5 B B 2 % , % 4 • %
  • 7. © Daum 내부 빅데이터 및 클라우드 기술 활용 사례- 윤석찬 (2012) https://www.slideshare.net/Channy/daums-hadoop-usecases • H • H
  • 8. Amazon EMR (Hadoop) Amazon Athena (Presto) Amazon EC2 (가상 서버) Amazon S3 (스토리지)
  • 9.
  • 11. Transactions ERP Data analysts 1 4 0 9 5 AWS LambdaAmazon EMR Amazon Redshift Amazon Machine Learning Amazon Elastisearch Service Amazon Quicksight AWS Glue Amazon S3 Amazon Kinesis Amazon DynamoDB Amazon Athena
  • 12. DB 관리의 부담이 많?니,. (RDB) 관계형 DB 는 확장성이 쉽지 않B요. (NoSQL) Hadoop 배포 및 관리하기가 힘듭니,. 기존 DW는 복잡하고 비싸고 느립니,. 상용 RDB는 고비용에 관리, 확장이 D려워요. 실시간 데이터는 수집하고 분석하기 힘듭니,. 데이터 클린징(ETL)을 좀. 쉽게 할 수 없을까요? 딥러닝 모델링 및 배포를 좀 . 쉽게 하고 싶D요. ü Amazon RDS ü Amazon DynamoDB ü Amazon EMR ü Amazon Redshift ü Amazon Aurora ü Amazon Kinesis ü AWS Glue ü Amazon SageMaker
  • 14.
  • 15. .
  • 16. Transactions ERP Database Data analysts Data Warehouse Amazon Redshift . & & • - • & Data Processing Amazon EMR Amazon DynamoDB Amazon RDS & Aurora AWS Data Migration Service AWS Snowball Amazon S3 Storage
  • 17. , , , A8 Aurora ElastiCache (Redis) Redshift Kinesis Firehose S3 Historical queries on up to 2 years of data Operational queries of real- time data Staging near real-time data Join / compare events Real-time streams of lodging market data Ingest multiple data streams Reference data on-premises EC2 https://www.youtube.com/watch?v=9hUVcH48eLg • E E , , 9 • -5 0 - (1 0 ) ,0 ) , 0 • C • E % ) 5 C R
  • 18. Work Item Storage Partition Assigner Timer Router Time r Node s odesdesNode s Timer Hosts View Router Time r Node s Node sodesNode s View Hosts DynamoDB • B O 1 - 3 0 D • 7 2 • 7 https://www.youtube.com/watch?v=83-IWlvJ__8
  • 20. Transactions ERP Data Lake Data Data analysts Direct Query Amazon Athena Data Storage Amazon S3 . ( ( )) 2 , • . • , Amazon QuickSight
  • 22. Raw Data Amazon S3 • A • ETL (Hadoop) Amazon EMR Triggered Code AWS Lambda Staged Data (Data Lake) Amazon S3 ETL & Catalog Management AWS Glue Data Warehouse Amazon Redshift Triggered Code AWS Lambda
  • 23. Amazon S3 Data lake AWS Glue (ETL & Data Catalog) Amazon Athena Amazon QuickSight $ AWS IoT Devices Web Sensors Social
  • 25. https://aws.amazon.com/athena/#Case_studies P B P h o P W %% I P T P ) a )% h e t n o P 0 ,5 P t S ( S h s o B P 2 5 32 1P A r T
  • 26. https://aws.amazon.com/quicksight/#Customers “Amazon QuickSight's native integration with Amazon Athena makes it the ideal serverless analytics solution. With QuickSight pay-per-session pricing, we can easily extend access to interactive dashboards across our teams and only pay for what we use. The move from static email reports and ad-hoc analysis to always-available data in QuickSight has been great!” Anders Rahm-Nilzon Cloud Manager, Volvo Group Connected Solutions “The QuickSight pay-per-session dashboard access is perfect as it allows secure, fast and cost-effective access to interactive data. As a cloud-based solution, QuickSight automatically scales to our needs. The combination of being able to connect to data from a private Virtual Private Cloud (VPC) through PrivateLink, authenticate users via SAML.” Massimilliano Ponticelli Product Manager, Siemens
  • 27. Data Lake Business users Transactions ERP Social media Data Stream Capture Amazon Kinesis Events Amazon QuickSight Data Warehouse Amazon Redshift Stream Data Amazon ElasticSearch Data Storage Amazon S3 . . •
  • 28. • 0 : D L W g y • 35 R w , Vh o • 1 B E E L cow i R g () mK • GB C 1 B E EW g S R y s https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/supercell/ https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/netflix-kinesis-streams/ • l ds e W a n • ds 1 B E E D gl mKs 4, CF 2C E a • P a r h M r
  • 29. "AWS 플랫폼은 17PB의 야구 게임 데이터를 처리하고 고객에게 이를 거의 실시간으로 제공하기 위한 탁월한 선택이었습니다.” –·Joe Inzerillo, EVP 및 CTO, Major League ase,all Advanced Media
  • 30. 8 7 2 1 5 ü c ü ü ü ü : 9 3 • E ) 0 2 17 dR (M: 8 3 • ) dRa M: ( 3 • M: ) 4 7 0 2 8) https://www.youtube.com/watch?v=AsyqdESMSG8
  • 32. , https://nucleusresearch.com/research/single/guidebook-tensorflow-aws/ “In analyzing the experiences of researchers supporting more than 388 unique projects, Nucleus found that 88 percent of cloud-based TensorFlow projects are running on AWS.”
  • 34. https://www.youtube.com/watch?v=tIt2JeNkbys ü ü 4 7 • • 7 R • D EMR Master Node Data Node Redshift WAS WEB M S Collect Server ElasticSearch Shard 1 Shard 2 Shard Shard 4 Kinesis WAS L3g S3 RDS Aurora Availability Zone VPN AWSE2d43i2t L3gstash S4ark Hive Dashb3ard A1ert Debug L3g 실시간 Bastion EC2 Sync R Server Woongjin IDC NoSQL & Prediction Engine
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  • 40. & & A
  • 41. -
  • 42. "Persons": [ { "Timestamp": number, "Person": { "Index": number, "BoundingBox": { "Width": number, "Top": number, "Height": number, "Left": number }, "Face": { "BoundingBox": { ... }, "Landmarks": { ... }, "Pose": { ... }, "Quality": { ... }, "Confidence": number } }, ... GetPersonTracking StartPersonTracking -
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  • 47. 1 + 0 5 5
  • 48. ! #
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  • 50. d P p n g r a R n & R M • -H , A CAC AC -H , • ADE C , A CAC AC ADE C , • /C A CAC AC /C • , C C A CAC AC , C C • - C & A CAC AC - C & uQ n d a R n • A ,z P hl H A & • & S m d m A CAC c o d t • A DE y r d i Wr r • A D E A B EC A E kf r d tK • A E A E AAB e hl • A - vtL d R hl • A D D DE D C C y • A A BC O d N s • A - C • B B C A -
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