Amazon SageMaker 모델 학습 방법 소개::최영준, 솔루션즈 아키텍트 AI/ML 엑스퍼트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker Training과 Processing에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해 동작 방식을 설명하고, 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다.사용자는 Amazon SageMaker 노트북을 생성한 다음, 직접 정의한 별도의 GPU 또는 고성능 CPU로 구성된 학습 클러스터에서 학습 코드를 실행하여, 효율적으로 모델 학습과 데이터 전처리, 추론 결과 후처리 또는 모델 평가 등을 할 수 있도록 합니다. 추가적으로 Amazon SageMaker Experiments를 이용하여 학습 실험에 대한 구조화와 평가 메트릭 간의 비교를 체계적으로 관리하는 방법을 소개합니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 진짜로 코드 없이 기계학습 모델을 만드는 것이 가능하다구요? SageMaker로 No/Low 코...Amazon Web Services Korea
비즈니스에 기계학습을 도입하고자 하는데, 데이터 준비와 모델 학습 및 배포에 관한 전문지식이 없어서 엄두가 안 나는 고객들이 계십니다. Amazon SageMaker Data Wrangler와 Autopilot을 활용하면 코드 없이 혹은 간단한 코드만으로 데이터를 준비하고 모델을 학습하고 배포하는 것이 가능합니다. 이번 세션에서 데이터 준비와 기계학습 모델을 만들고 배포하는 것이 몇 번의 클릭만으로도 가능하다는 것을 확인하시고, 바로 실무에 적용하실 수 있도록 알려드리겠습니다.
Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인 소개::이유동, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스...Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 에서 제공하는 기계 학습을 위한 CI/CD 서비스, Aamzon SageMaker Pipelines 를 사용하기 위해 기계 학습의 라이프 사이클과 MLOps 의 개념과 AWS 에서의 MLOps 에 대한 오버뷰를 소개합니다. 또한, Amazon SageMaker Pipelines 의 세부적인 사용법을 스크린샷과 함께 소개합니다.
최근 국내와 글로벌 서비스에서 MongoDB를 사용하는 사례가 급증하고 있습니다. 다만 전통적인 RDBMS에 비해, 아직 지식과 경험의 축적이 적게 되어 있어 손쉬운 접근과 트러블 슈팅등에 문제가 있는 것도 사실입니다. 이 세션에서는 MongoDB 와 AWS의 DocumentDB의 Architecure를 간단히 살펴보고 MongoDB 및 DocumentDB의 비교를 진행하며 특히 MongoDB와 DocumentDB를 사용할때 주의해야할 중요 포인트에 대해서 알아봅니다.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
Amazon SageMaker는 머신러닝 프로젝트를 위한 통합 플랫폼입니다. SageMaker의 기능 중 Amazon SageMaker Studio는 머신러닝 통합 개발환경을 제공하여, 데이터를 준비에서부터 모델을 빌드, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 단계를 수행할 수 있습니다. Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 ML 애플리케이션을 실행하기 위한 빅 데이터 플랫폼입니다. 이 세션에서는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 ML 워크플로우에서 분산 빅 데이터 프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 상호 서비스 간의 통합에 대하여 데모를 통해 알아봅니다.
Amazon SageMaker 모델 학습 방법 소개::최영준, 솔루션즈 아키텍트 AI/ML 엑스퍼트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker Training과 Processing에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해 동작 방식을 설명하고, 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다.사용자는 Amazon SageMaker 노트북을 생성한 다음, 직접 정의한 별도의 GPU 또는 고성능 CPU로 구성된 학습 클러스터에서 학습 코드를 실행하여, 효율적으로 모델 학습과 데이터 전처리, 추론 결과 후처리 또는 모델 평가 등을 할 수 있도록 합니다. 추가적으로 Amazon SageMaker Experiments를 이용하여 학습 실험에 대한 구조화와 평가 메트릭 간의 비교를 체계적으로 관리하는 방법을 소개합니다.
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비즈니스에 기계학습을 도입하고자 하는데, 데이터 준비와 모델 학습 및 배포에 관한 전문지식이 없어서 엄두가 안 나는 고객들이 계십니다. Amazon SageMaker Data Wrangler와 Autopilot을 활용하면 코드 없이 혹은 간단한 코드만으로 데이터를 준비하고 모델을 학습하고 배포하는 것이 가능합니다. 이번 세션에서 데이터 준비와 기계학습 모델을 만들고 배포하는 것이 몇 번의 클릭만으로도 가능하다는 것을 확인하시고, 바로 실무에 적용하실 수 있도록 알려드리겠습니다.
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최근 국내와 글로벌 서비스에서 MongoDB를 사용하는 사례가 급증하고 있습니다. 다만 전통적인 RDBMS에 비해, 아직 지식과 경험의 축적이 적게 되어 있어 손쉬운 접근과 트러블 슈팅등에 문제가 있는 것도 사실입니다. 이 세션에서는 MongoDB 와 AWS의 DocumentDB의 Architecure를 간단히 살펴보고 MongoDB 및 DocumentDB의 비교를 진행하며 특히 MongoDB와 DocumentDB를 사용할때 주의해야할 중요 포인트에 대해서 알아봅니다.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
Amazon SageMaker는 머신러닝 프로젝트를 위한 통합 플랫폼입니다. SageMaker의 기능 중 Amazon SageMaker Studio는 머신러닝 통합 개발환경을 제공하여, 데이터를 준비에서부터 모델을 빌드, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 단계를 수행할 수 있습니다. Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 ML 애플리케이션을 실행하기 위한 빅 데이터 플랫폼입니다. 이 세션에서는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 ML 워크플로우에서 분산 빅 데이터 프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 상호 서비스 간의 통합에 대하여 데모를 통해 알아봅니다.
Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개::김대근, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 배포에 처음 입문 하고자 하는 분들을 위해 동작 방식을 설명하고 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. Amazon SageMaker 빌트인 4가지 서빙 패턴(리얼타임 추론, 배치 추론, 비동기 추론, 서버리스 추론)을 시작으로 프로덕션 적용을 위한 핵심 기능과 비용 절감을 위한 방법을 소개합니다.
글로벌 사용자를 위한 채팅 기능을 제공하기 위하여 다양한 AWS 서비스를 활용한 카카오 사례입니다. 대규모 예측 불가능한 트래픽에도 안정적으로 서비스를 제공하고 개발 기간 단축과 운영 비용 절감을 위해 노력한 과정을 소개합니다. Amazon API Gateway, AWS Lambda, AWS IoT Core, Amazon Cognito, Amazon Kinesis 서비스를 활용하여 서버리스 이벤트 드리븐 아키텍처를 개선해 온 여정을 살펴봅니다.
Cloud Migration 과 Modernization 을 위한 30가지 아이디어-박기흥, AWS Migrations Specialist...Amazon Web Services Korea
규모의 경제에서 속도의 경제로 이동하고 있는 요즘, 기업의 경쟁우위를 위하여 클라우드 마이그레이션과 애플리케이션 및 프로세스 현대화는 생존을 위한 필수조건이 되었습니다. 본 세션에서는 마이그레이션과 현대화를 위한 30여 가지 아이디어를 살펴보고자 합니다. 제약 이론, 도요타 생산방식과 같이 개선을 위한 기반 사상에서 DevOps, FinOps, SRE 등의 프랙티스와 그를 구성하는 SLA, Loosely Couple Architecture, CI/CD 등의 메카니즘, 그리고 마이그레이션을 위한 Transitional Architecture, Data Migration Architecture 등 30여 가지 아이디어를 공유합니다.
AWS 클라우드 핵심 서비스로 클라우드 기반 아키텍처 빠르게 구성하기 - 문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...Amazon Web Services Korea
AWS 클라우드 핵심 서비스로 클라우드 기반 아키텍처 빠르게 구성하기
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS
본 세션은 AWS를 처음 접하는 분들을 대상으로 AWS의 150여개 이상의 서비스들 중 가장 중심이 되는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 등의 핵심 서비스를 기술적 관점에서 소개합니다. 클라우드에서 신규 서비스 구축 및 기존 데이터센터 워크로드를 이전할 때, Amazon EC2, S3 및 RDS, VPC 등의 서비스를 통해 어떻게 빠르게 AWS 상에서 시스템 구축할 수 있는지 살펴봅니다.
[Bespin Global 파트너 세션] 분산 데이터 통합 (Data Lake) 기반의 데이터 분석 환경 구축 사례 - 베스핀 글로벌 장익...Amazon Web Services Korea
기업 환경에 따라 차이는 있겠지만, 최근 대부분의 기업은 데이터 분석 환경이 구축되어 있고, 이를 기반으로 데이터를 분석하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현업에서는 분석하고자 하는 데이터가 없거나 변화하는 비즈니스 요건을 반영하지 못한다는 불만을 제기하고, 분석 환경을 제공하는 IT운영팀은 변화하는 비즈니스 요건에 따라 분석 환경을 적시에 제공하기 쉽지 않다는 어려움을 토로하고 있습니다. 이 해결책으로 운영시스템에 데이터베이스 형태로 존재하고 있거나, 현업의 PC에서 수작업으로 작성한 정형, 비정형 파일을 통합 관리할 수 있고, 또한 인프라 환경의 확장 및 변경을 보다 유연하게 할 수 있는 AWS Cloud 기반의 분석 환경 구축 사례를 소개하고자 합니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/YvYfNZHMJkI
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services Korea
LG ThinQ는 LG전자의 가전제품과 서비스를 아우르는 플랫폼 브랜드로서 앱 하나로 간편한 컨트롤, 똑똑한 케어, 스마트한 쇼핑까지 한번에 가능한 플랫폼입니다. ThinQ 플랫폼은 글로벌 서비스로 제공되고 있어, 작업 시간을 최소화하고, 서비스의 영향을 최소화 할 필요가 있었습니다. 따라서 DB 버전 업그레이드 작업 시 애플리케이션 배포가 필요없는 Blue/Green Deployment 방식은 최선의 선택이 되었습니다.
많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS 네트워킹의 시작인 Amazon VPC부터 글로벌 하이브리드 네트워크를 위한 AWS Direct Connect SiteLink, CloudWAN과 같은 원격 네트워크를 통합하기 위한 서비스를 소개합니다. 또한, 인스턴스, 컨테이너, 서버리스 등 다양한 환경에서도 일관된 방식으로 컴퓨팅 서비스를 연결할 수 있는 새로운 애플리케이션 연결 방법들과 제로 터치 기반의 애플리케이션에 접근 방법들에 대해서도 알아봅니다.
데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS r...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 다양한 고객들의 요구에 맞추어 새로운 분석 및 서버리스 서비스가 대거 출시되었습니다. 본 강연에서는 새롭게 출시된 핵심 분석 기능들과 함께, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 AWS의 분석 서버리스와 On-demand 기능들에 대한 심층적인 정보를 확인하실 수 있습니다.
롯데이커머스의 마이크로 서비스 아키텍처 진화와 비용 관점의 운영 노하우-나현길, 롯데이커머스 클라우드플랫폼 팀장::AWS 마이그레이션 A ...Amazon Web Services Korea
2015 년부터 진행한 실험적 퍼블릭클라우드 운영에 대한 최근 결과를 공유하며 그간 경험한 MSA Architecture 환경, Cost optimization, Operation 관련 내용을 공유합니다. 특히 대규모 운영 환경에서 경험한 다양한 관점의 경험과 비용절감에 대해 인사이트를 제공 예정입니다.
이커머스 기업 쿠팡은 폭발적인 성장에 대응하기 위하여 Amazon Aurora 기반의 선택과 집중을 통해 DBA가 보다 의미 있는 일에 투자할 수 있도록 하고 있습니다. 삼성전자의 채팅플러스는 높은 수준의 가용성을 요구하는 통신 서비스의 특성에 맞게 적절한 AWS 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 이 세션에서는 쿠팡이 Amazon Aurora를 통하여 얻은 경험 기반의 혁신 사례를 소개하며, 삼성전자에서 수 천만 명의 트래픽을 다루기 위해 Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache for Redis를 활용했던 경험을 공유합니다.
Opinionated implementation of AWS Landing Zone - Best practices for automating AWS multi-account environment in your organization based on my past experience.
Is anyone interested in live webinar ?
Please write down in comments.
PS. I still have to add few more slides.
#hybridcloud #aws #cloud #devops #automation #cloudcomputing #vmware #kubernetes #teambuilding #bestpractices #cloudsecurity #automating #terraform #cloudformation #cloudnative
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기 - 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 김지선 테크니컬 어카운트 매니저, ...Amazon Web Services Korea
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기
이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS
김지선 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS를 이용하여 많은 게임들이 서비스되고 있지만, 고객들이 예전 데이터센터의 경험을 이용하여 게임을 개발하고 운영하다 보니 종종 예기치 않은 기술 지원 요청을 하고 있습니다. 과거 게임 고객사들이 AWS 상에서 경험한 다양한 지원 요청을 분석하여 게임 서비스 아키텍처 및 운영 상에서 미리 대응할 수 있도록 경험을 공유합니다. 기술적인 내용 뿐만 아니라 동일 수준의 게임 서비스를 운영하면서도 비용을 최적화 할 수 있는 베스트 프랙티스도 소개합니다.
Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개::김대근, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 배포에 처음 입문 하고자 하는 분들을 위해 동작 방식을 설명하고 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. Amazon SageMaker 빌트인 4가지 서빙 패턴(리얼타임 추론, 배치 추론, 비동기 추론, 서버리스 추론)을 시작으로 프로덕션 적용을 위한 핵심 기능과 비용 절감을 위한 방법을 소개합니다.
글로벌 사용자를 위한 채팅 기능을 제공하기 위하여 다양한 AWS 서비스를 활용한 카카오 사례입니다. 대규모 예측 불가능한 트래픽에도 안정적으로 서비스를 제공하고 개발 기간 단축과 운영 비용 절감을 위해 노력한 과정을 소개합니다. Amazon API Gateway, AWS Lambda, AWS IoT Core, Amazon Cognito, Amazon Kinesis 서비스를 활용하여 서버리스 이벤트 드리븐 아키텍처를 개선해 온 여정을 살펴봅니다.
Cloud Migration 과 Modernization 을 위한 30가지 아이디어-박기흥, AWS Migrations Specialist...Amazon Web Services Korea
규모의 경제에서 속도의 경제로 이동하고 있는 요즘, 기업의 경쟁우위를 위하여 클라우드 마이그레이션과 애플리케이션 및 프로세스 현대화는 생존을 위한 필수조건이 되었습니다. 본 세션에서는 마이그레이션과 현대화를 위한 30여 가지 아이디어를 살펴보고자 합니다. 제약 이론, 도요타 생산방식과 같이 개선을 위한 기반 사상에서 DevOps, FinOps, SRE 등의 프랙티스와 그를 구성하는 SLA, Loosely Couple Architecture, CI/CD 등의 메카니즘, 그리고 마이그레이션을 위한 Transitional Architecture, Data Migration Architecture 등 30여 가지 아이디어를 공유합니다.
AWS 클라우드 핵심 서비스로 클라우드 기반 아키텍처 빠르게 구성하기 - 문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...Amazon Web Services Korea
AWS 클라우드 핵심 서비스로 클라우드 기반 아키텍처 빠르게 구성하기
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS
본 세션은 AWS를 처음 접하는 분들을 대상으로 AWS의 150여개 이상의 서비스들 중 가장 중심이 되는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 등의 핵심 서비스를 기술적 관점에서 소개합니다. 클라우드에서 신규 서비스 구축 및 기존 데이터센터 워크로드를 이전할 때, Amazon EC2, S3 및 RDS, VPC 등의 서비스를 통해 어떻게 빠르게 AWS 상에서 시스템 구축할 수 있는지 살펴봅니다.
[Bespin Global 파트너 세션] 분산 데이터 통합 (Data Lake) 기반의 데이터 분석 환경 구축 사례 - 베스핀 글로벌 장익...Amazon Web Services Korea
기업 환경에 따라 차이는 있겠지만, 최근 대부분의 기업은 데이터 분석 환경이 구축되어 있고, 이를 기반으로 데이터를 분석하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현업에서는 분석하고자 하는 데이터가 없거나 변화하는 비즈니스 요건을 반영하지 못한다는 불만을 제기하고, 분석 환경을 제공하는 IT운영팀은 변화하는 비즈니스 요건에 따라 분석 환경을 적시에 제공하기 쉽지 않다는 어려움을 토로하고 있습니다. 이 해결책으로 운영시스템에 데이터베이스 형태로 존재하고 있거나, 현업의 PC에서 수작업으로 작성한 정형, 비정형 파일을 통합 관리할 수 있고, 또한 인프라 환경의 확장 및 변경을 보다 유연하게 할 수 있는 AWS Cloud 기반의 분석 환경 구축 사례를 소개하고자 합니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/YvYfNZHMJkI
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LG ThinQ는 LG전자의 가전제품과 서비스를 아우르는 플랫폼 브랜드로서 앱 하나로 간편한 컨트롤, 똑똑한 케어, 스마트한 쇼핑까지 한번에 가능한 플랫폼입니다. ThinQ 플랫폼은 글로벌 서비스로 제공되고 있어, 작업 시간을 최소화하고, 서비스의 영향을 최소화 할 필요가 있었습니다. 따라서 DB 버전 업그레이드 작업 시 애플리케이션 배포가 필요없는 Blue/Green Deployment 방식은 최선의 선택이 되었습니다.
많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS 네트워킹의 시작인 Amazon VPC부터 글로벌 하이브리드 네트워크를 위한 AWS Direct Connect SiteLink, CloudWAN과 같은 원격 네트워크를 통합하기 위한 서비스를 소개합니다. 또한, 인스턴스, 컨테이너, 서버리스 등 다양한 환경에서도 일관된 방식으로 컴퓨팅 서비스를 연결할 수 있는 새로운 애플리케이션 연결 방법들과 제로 터치 기반의 애플리케이션에 접근 방법들에 대해서도 알아봅니다.
데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS r...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 다양한 고객들의 요구에 맞추어 새로운 분석 및 서버리스 서비스가 대거 출시되었습니다. 본 강연에서는 새롭게 출시된 핵심 분석 기능들과 함께, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 AWS의 분석 서버리스와 On-demand 기능들에 대한 심층적인 정보를 확인하실 수 있습니다.
롯데이커머스의 마이크로 서비스 아키텍처 진화와 비용 관점의 운영 노하우-나현길, 롯데이커머스 클라우드플랫폼 팀장::AWS 마이그레이션 A ...Amazon Web Services Korea
2015 년부터 진행한 실험적 퍼블릭클라우드 운영에 대한 최근 결과를 공유하며 그간 경험한 MSA Architecture 환경, Cost optimization, Operation 관련 내용을 공유합니다. 특히 대규모 운영 환경에서 경험한 다양한 관점의 경험과 비용절감에 대해 인사이트를 제공 예정입니다.
이커머스 기업 쿠팡은 폭발적인 성장에 대응하기 위하여 Amazon Aurora 기반의 선택과 집중을 통해 DBA가 보다 의미 있는 일에 투자할 수 있도록 하고 있습니다. 삼성전자의 채팅플러스는 높은 수준의 가용성을 요구하는 통신 서비스의 특성에 맞게 적절한 AWS 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 이 세션에서는 쿠팡이 Amazon Aurora를 통하여 얻은 경험 기반의 혁신 사례를 소개하며, 삼성전자에서 수 천만 명의 트래픽을 다루기 위해 Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache for Redis를 활용했던 경험을 공유합니다.
Opinionated implementation of AWS Landing Zone - Best practices for automating AWS multi-account environment in your organization based on my past experience.
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Please write down in comments.
PS. I still have to add few more slides.
#hybridcloud #aws #cloud #devops #automation #cloudcomputing #vmware #kubernetes #teambuilding #bestpractices #cloudsecurity #automating #terraform #cloudformation #cloudnative
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기 - 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 김지선 테크니컬 어카운트 매니저, ...Amazon Web Services Korea
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기
이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS
김지선 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS를 이용하여 많은 게임들이 서비스되고 있지만, 고객들이 예전 데이터센터의 경험을 이용하여 게임을 개발하고 운영하다 보니 종종 예기치 않은 기술 지원 요청을 하고 있습니다. 과거 게임 고객사들이 AWS 상에서 경험한 다양한 지원 요청을 분석하여 게임 서비스 아키텍처 및 운영 상에서 미리 대응할 수 있도록 경험을 공유합니다. 기술적인 내용 뿐만 아니라 동일 수준의 게임 서비스를 운영하면서도 비용을 최적화 할 수 있는 베스트 프랙티스도 소개합니다.
효율적인 빅데이터 분석 및 처리를 위한 Glue, EMR 활용 - 김태현 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea
효율적인 빅데이터 분석 및 처리를 위한 Glue, EMR 활용
김태현 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS에서는 Big Data 분석 및 처리를 위해 분석 목적에 맞는 다양한 Big Data Framework 서비스를 지원합니다. 이 세션에서는 시간이 지날수록 증가하는 데이터의 분석 및 처리를 위해 사용되는 AWS Glue와 Amazon EMR 같은 AWS Big Data Framework의 내부구조를 살펴보고 머신러닝을 포함한 다양한 분석 및 ETL을 위해 효율적으로 사용할 수 있는 방법들을 소개합니다.
발표자: 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS / 현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강동환 솔루션즈 아키텍트, AWS
Part 1 : Cloud 로의 전환
Cloud로 전환하는 과정에서 검토되는 Windows 서버 운영 및 Cloud Endure에 대한 기본 개념 등을 소개합니다.
Part 2 : SAP 에 대한 고민
본 세션에서는 기업들이 가지고 있는 SAP 가치를 극대화하고 비용절감 및 업무자동화를 실천하는 방법에 대해 소개합니다
Part 3 : 백업 및 복구
기업들이 가지고 있는 데이터 통합관리 및 재해복구 방안, 그리고 데이터 내구성을 확보하고 비용절감하는 방안에 대해 소개합니다.
Part 4 : 하이브리드 클라우드 아키텍처
하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시하고, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가? - 김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS / 김재우 프로, 삼성중...Amazon Web Services Korea
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS
김재우 프로, 삼성중공업
최계현 팀장, 현대건설기계
AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계 전반의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 그 대표적인 혁신 사례를 소개 합니다. AWS와 AWS의 주요 고객들이 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 AWS 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 소개 합니다.
분석 워크로드 마이그레이션의 모든 것-김기영, AWS Analytics Specialist SA / 김성일, AWS Analytics Sp...Amazon Web Services Korea
분석 워크로드는 대량의 데이터를 다루는 크고 복잡한 분석 플랫폼 위에서 운영됩니다. 이런 다양하고 복잡한 분석 워크로드를 AWS로 안전하게 마이그레이션 하는 방법에 대해 Big data platform EMR, Data Warehouse Redshift, OpenSearch를 중심으로 살펴봅니다.
Enterprise는 왜, 어떻게, AWS를 도입해야 하는가? - 조영준 상무, BSG Partners / 김진호 이사, BSG Partn...Amazon Web Services Korea
스폰서 발표 세션 | Enterprise는 왜, 어떻게, AWS를 도입해야 하는가?
조영준 상무, BSG Partners
김진호 이사, BSG Partners
Enterprise AWS의 특징에 대해 설명하고 SAP on AWS 및 Data Analytics에 대한 내용을 중심으로 사례를 설명합니다.
클라우드를 활용한 디지털 제조(Digital Manufacturing)실현 방법 및 사례 소개 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: ...Amazon Web Services Korea
제조업의 디지털 혁신을 위해 오퍼레이션 및 고객 데이터 등을 분석하고, 이를 경영 전략에 활용하는 것이 점점 중요해 지고 있습니다. 본 세션에서는 제조업 현장에서 클라우드를 도입하는 다양한 국내외 사례를 통해 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 삼성중공업, 현대 건설 기계 및 GS칼텍스 등 국내 사례 위주로 소개 합니다.
흔하지만 흔하지않은 클라우드 도입과 DT 사례
많은 기업들이 다양한 이유로 클라우드의 도입을 검토하고 있습니다. 인프라 고도화와 라이센스 효율화는 물론이고 데이터 분석과 디지털 트랜스포메이션까지 다양한 이유로 클라우드의 도입을 시작하는 고객 사례를 소개하고 클라우드로 경험하고 있는 효과를 공유합니다.
발표자: 김경훈, AWS Sr. Account Manager
AWS 인프라/아키텍쳐 최적화를 통한 비용절감 - 최인영, AWS 솔루션 아키텍트 :: AWS Travel and Transportatio...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/Q3X-UdBmMWU
본 세션에서는 EC2 구성 최적화와 비용 절감을 위한 AWS Compute Optimizer 서비스(2020년 2월 서울 리전 출시) 소개와 데모를 진행합니다. 또한, 서버리스 컨테이너 서비스인 ECS/Fargate 실제 구축 사례를 통해 어떻게 비용 절감을 실현했는지 소개합니다.
SAP on AWS 사례로 알아보는 핵심 업무 이전 : SAP Competency 파트너사의 경험과 비젼 - 이상규 솔루션즈 아키텍트, A...Amazon Web Services Korea
SAP on AWS 사례로 알아보는 핵심 업무 이전 : SAP Competency 파트너사의 경험과 비젼
이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS
김지호 팀장, 웅진
조영준 상무, BSG
SAP 솔루션을 AWS 위에 구축하고 있는 것이 왜 새로운 표준으로 자리 잡아 가고 있는지를 국내외의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 온프레미스 기반 위에서 SAP SI 비즈니스를 하셨던 BSG 와 웅진 두 파트너사가 SAP on AWS 비즈니스를 새로 시작하면서 현장에서 경험 했던 변화와 새로운 밸류를 실제 고객 사례를 통해 직접 소개 드릴 예정입니다. 또한 AWS의 Data Lake과 AI서비스를 이용하여 어떻게 SAP 프로세스를 혁신할 수 있는지를 소개해 드리겠습니다.
[목차]
• 클라우드로 마이그레이션해야 하는 이유와 국내 현황
• 클라우드 마이그레이션의 기본 프로세스와 전략
• 마이크로소프트 애저 클라우드의 마이그레이션 관련 특징과 옵션
• 오비맥주 클라우드 마이그레이션 배경과 파트너 선정 기준
• 마이그레이션 일정과 아키텍처, 6R 전략
• 오비맥주 클라우드 마이그레이션의 비용 절감 효과와 향후 로드맵
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...BESPIN GLOBAL
기존 레거시(Legacy) 시스템이 가지고 있는 변화하는 기술에 대한 빠른 대응과 비즈니스 어플리케이션 배포의 한계 등을 극복하기 위한 대안인 클라우드 도입.
클라우드 국내 도입 현황과 클라우드로 마이그레이션을 해야 하는 이유를 실제 사례를 통해 알려드립니다.
클라우드를 통해 비즈니스 혁신을 가속화하고 쉽고 정학하게 구현하실 수 있습니다.
[목차]
1. 클라우드 국내 도입 현황과 클라우드로 마이그레이션을 해야 하는 이유
2. 클라우드 마이그레이션의 기본 프로세스, 전략, 비용 절감 효과, 로드맵
3. 베스핀글로벌 구축 사례 : 오비맥주의 마이그레이션 사례 공유
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
국내 건설 기계사 도입 사례를 통해 보는 AI가 적용된 수요 예측 관리 - 베스핀글로벌 조창윤 AI/ML팀 팀장BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 국내 건설 장비 개발사 도입 사계를 통해 AI가 적용된 수요 예측 관리 방법에 대해 이번 세션에서 알아보겠습니다.
빅데이터 분석을 위해서는 전처리가 매우 중요합니다. 배스핀글로벌의 빅데이터 분석 전처리 속도 해결을 위한 POC 사례를 공유합니다.
빅데이터 분석 플랫폼을 도입하거나 구축하고자 하는 기업과 개발자들에게 도움이 되기를 바랍니다.
감사합니다.
https://www.bespinglobal.com
게임을 위한 최적의 AWS DB 서비스 소개 Dynamo DB, Aurora - 이종립 / Principle Enterprise Evang...BESPIN GLOBAL
지난 11월 Bespin Gaming Day 행사의 발표 자료를 통해 게임을 위한 최적의 AWS DB 서비스를 소개하겠습니다.
게임에 관련된 데이터에 대한 고민은 무척 다양합니다. 큰 범주로 나누어 보면 다음과 같습니다.
- DR은 어떻게 구축하지?
- 데이터 분석은 어떻게 해야하지?
- 고성능, 고가용성의 AWS DBMS 선택
- AI/ML은 어떻게 적용하지?
이런 게임 아키텍처의 현실과 고민을 해결하기 위한 관계형 DB Amazon Aurora와 No SQL DB Amazon Dynamo DB를 소개하고 데모에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
AWS 상의 컨테이너 서비스 소개 ECS, EKS - 이종립 / Principle Enterprise Evangelist @베스핀글로벌BESPIN GLOBAL
지난 11월 Bespin Gaming Day 행사의 발표 자료를 통해 AWS에서 컨테이너를 활용하는 방법을 알아보겠습니다.
AWS에서는 사용 목적에 따라 다양한 컨테이너 서비스를 제공합니다.
- Management 스케쥴링, 스케일링, 배포, 전략: Amazon ECS, Amazon EKS
- Hosting 컨테이너가 수행되는 곳: Amazon EC2, AWS Fargate
- Image Registry 컨테이너 이미지 저장소: Amazon ECR
컨테이너 및 쿠버네티스 관련 서비스 중 Amazon EKS, Amazon ECS, AWS Fargate에 대해 보다 자세히 살펴보실 수 있습니다.
Session 4. 쉽게 보는 딥러닝 트랜드와 AWS 활용 시나리오 - 베스핀글로벌 이승규 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 딥러닝 트렌드와 AWS 활용 시나리오에 대해 이번 세션을 통해 쉽고 정확하게 알아보실 수 있습니다.
Session 2. 스마트한 클라우드 관리 방법 - 베스핀글로벌 박대식 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 효율적으로 클라우드를 관리하는 방법에 대해 이번 세션을 통해 알아보겠습니다.
Session 1. 디지털 트렌스포메이션의 핵심, 클라우드 마이그레이션 A to Z - 베스핀글로벌 이근우 위원BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 어떻게 성공적으로 클라우드 마이그레이션을 할 수 있을지에 대해 이번 세션을 통해 알아보겠습니다.
베스핀글로벌의 자체 개발 클라우드 관리 플랫폼, OpsNow(옵스나우)를 활용하여 AWS 클라우드 비용을 절감할 수 있는 전략을 알아보겠습니다.
국내 클라우드 도입 상황을 바탕으로 한 클라우드 도입 단계별 예산을 줄일 수 있는 방법은 보다 실질적이고 효율적인 클라우드 비용 운영 방안을 제시합니다.
[Agenda]
1. 국내 클라우드 도입의 현주소
2. AWS 클라우드 비용 최적화 방안
3. 클라우드 도입 단계별 비용 절감 방안
4. OpsNow를 활용한 클라우드 비용 80% 절감하기
Session 3. 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML/IoT 플랫폼 - 베스핀글로벌 박플로 차장BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML 플랫폼에 대해 설명합니다.
효율적인 IT 운영을 위해 제조기업에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지 Microsoft Azure AI/ML의 이해와 활용 및 다양한 도입 시나리오를 제시합니다.
Session 2. 클라우드 운영 효율화 방안 및 글로벌 진출 사례 - 베스핀글로벌 이주원 상무BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업을 위한 클라우드 운영 효율과 방안 및 글로벌 진출 사례를 설명합니다.
클라우드를 도입한 제조 기업의 사례로 클라우드가 제조 기업의 IT 운영을 어떻게 효율적으로 도와 줄 수 있는지 소개합니다.
더불어 해외 시장 진출 및 운영을 위한 클라우드 기반의 IT 운영 효율화 사례도 공유합니다.
“전략적 접근이 필요하다” 멀티 클라우드 환경의 자원 및 비용 관리 방안BESPIN GLOBAL
엔터프라이즈 기업의 대세는 멀티 클라우드(Multi-Cloud)입니다.
IDG는 2021년, 엔터프라이즈 기업의 클라우드 관련 지출은 두배 이상 증가하여 $530억달러를 넘어설 것이며, 90% 이상이 Multi-Cloud를사용하게될 것이라고 예측했습니다.
더불어 Gartner에서도 Multi-Cloud가 2019년까지 엔터프라이즈기업의 70%가 채택하는 Cloud전략이 될것이라는 전망이, 현재의 흐름과 맞아떨어지고 있슴을 알 수 있습니다.
멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드의 차이부터 관리플랫폼 소개 등 다양한 각도로 멀티 클라우드에 대해 알아보실 수 있습니다.
주요 내용
• 단계적 멀티클라우드 도입 전략
• 멀티클라우드 관리를 위해 알아야 할 것들
• 멀티클라우드 관리 플랫폼의 요구사항
• 멀티클라우드 관리 시연
클라우드 기반 데이터 웨어하우스(DW)에 대한 사장의 선택지가 풍부해지고 있습니다.
DW 구축과 운영방식을 송두리째 바꿀 클라우드 DW의 기술적 특징과 시장에서 주목하는 AWS RedShift에 대해 살펴보세요.
목차
1. 시작하면서
1) Database 아키텍처와 고려사항
2) 최근까지의 7가지 트렌드
3) Big Data 도전 과제
2. AWS Big Data 전략
4) Data Store 관점에서의 AWS 서비스
5) Big Data Architecting process
6) AWS Big data 서비스
3. AWS RedShift 소개