This is the presentation used for the Amazon Web Services 101 event in Seoul.
The video has been produced by Simone Brunozzi, AWS Technology Evangelist, APAC.
You can reach him on Twitter: http://twitter.com/simon
고객 중심 서비스 출시를 위한 준비 “온오프라인 고객 데이터 통합” – 김준형 AWS 솔루션즈 아키텍트, 김수진 아모레퍼시픽:: AWS C...Amazon Web Services Korea
AWS의 빅데이터 서비스들이 데이터 파이프라인 상에서 어떻게 활용 되는지와 데이터 모델링과 플랫폼 구축을 100% 내재화 하여 AWS와 함께 고객기반 서비스의 경쟁력을 강화 해나가는 고객 사례를 전해 드립니다. 국내 뷰티산업을 리딩 하고 있는 아모레퍼시픽에서 온/오프라인 고객 정보를 AWS 기반의 Data Lake로 통합 하고 고객 관점의 데이터 서비스를 출시 하는데 속도를 높이고 있는 성공 스토리를 직접 전해 드립니다.
AWS 스토리지 마이그레이션 서비스 및 대규모 데이터 전송 사례- 김용기, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online K...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/1TpgFbUa3fY
온라인 또는 오프라인 상황에서 고객 데이터를 클라우드로 전송할 수 있는 다양한 AWS 서비스에 대해 알아봅니다. 또한 스토리지 작업의 고질적인 이슈중 하나인 작은 파일이 많은 상황에서 이를 성공적으로 클라우드로 전송할 수 있었던 고객사례를 공유합니다.
AWS 솔루션을 활용한 마케팅 및 고객 관리 혁신 – 김선수, AWS 아마존 커넥트 사업 담당:: AWS Summit Online Kor...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/WoOA7wj8ijI
AWS는 개인화 추천 및 멀티 채널 기반 고객 커뮤니케이션을 위한 다양한 서비스와 클라우드 기반의 콜 센터 서비스를 제공하고 있습니다. 본 세션에서는 마케팅, CRM 영역 등에서의 고객 경험을 획기적으로 향상 시킬 수 있는 다양한 솔루션 소개 및 실제 고객 사례를 소개해 드립니다.
AWS Amplify를 이용한 웹과 모바일 간의 쉬운 데이터 동기화 및 AI 서비스를 활용한 모바일 개발 - 정창호, AWS 솔루션즈 아키...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/lYiSvC4TyCc
오프라인 및 온라인 시나리오에 대한 추가 코드를 작성하지 않고 데이터를 공유 및 분산 활용할 수 있는 앱과 클라우드 간에 데이터를 동기화하는 영구 스토리지 엔진인 Amplify DataStore를 소개합니다. 또한 기계 학습에 대한 경험이 없어도 개발자가 웹 및 모바일 애플리케이션에서 몇 줄의 추상화된 코드로 인공지능/기계 학습 기반 서비스를 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 Amplify Predictions에 대해 소개하고 사용 방법을 학습합니다.
This is the presentation used for the Amazon Web Services 101 event in Seoul.
The video has been produced by Simone Brunozzi, AWS Technology Evangelist, APAC.
You can reach him on Twitter: http://twitter.com/simon
고객 중심 서비스 출시를 위한 준비 “온오프라인 고객 데이터 통합” – 김준형 AWS 솔루션즈 아키텍트, 김수진 아모레퍼시픽:: AWS C...Amazon Web Services Korea
AWS의 빅데이터 서비스들이 데이터 파이프라인 상에서 어떻게 활용 되는지와 데이터 모델링과 플랫폼 구축을 100% 내재화 하여 AWS와 함께 고객기반 서비스의 경쟁력을 강화 해나가는 고객 사례를 전해 드립니다. 국내 뷰티산업을 리딩 하고 있는 아모레퍼시픽에서 온/오프라인 고객 정보를 AWS 기반의 Data Lake로 통합 하고 고객 관점의 데이터 서비스를 출시 하는데 속도를 높이고 있는 성공 스토리를 직접 전해 드립니다.
AWS 스토리지 마이그레이션 서비스 및 대규모 데이터 전송 사례- 김용기, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online K...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/1TpgFbUa3fY
온라인 또는 오프라인 상황에서 고객 데이터를 클라우드로 전송할 수 있는 다양한 AWS 서비스에 대해 알아봅니다. 또한 스토리지 작업의 고질적인 이슈중 하나인 작은 파일이 많은 상황에서 이를 성공적으로 클라우드로 전송할 수 있었던 고객사례를 공유합니다.
AWS 솔루션을 활용한 마케팅 및 고객 관리 혁신 – 김선수, AWS 아마존 커넥트 사업 담당:: AWS Summit Online Kor...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/WoOA7wj8ijI
AWS는 개인화 추천 및 멀티 채널 기반 고객 커뮤니케이션을 위한 다양한 서비스와 클라우드 기반의 콜 센터 서비스를 제공하고 있습니다. 본 세션에서는 마케팅, CRM 영역 등에서의 고객 경험을 획기적으로 향상 시킬 수 있는 다양한 솔루션 소개 및 실제 고객 사례를 소개해 드립니다.
AWS Amplify를 이용한 웹과 모바일 간의 쉬운 데이터 동기화 및 AI 서비스를 활용한 모바일 개발 - 정창호, AWS 솔루션즈 아키...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/lYiSvC4TyCc
오프라인 및 온라인 시나리오에 대한 추가 코드를 작성하지 않고 데이터를 공유 및 분산 활용할 수 있는 앱과 클라우드 간에 데이터를 동기화하는 영구 스토리지 엔진인 Amplify DataStore를 소개합니다. 또한 기계 학습에 대한 경험이 없어도 개발자가 웹 및 모바일 애플리케이션에서 몇 줄의 추상화된 코드로 인공지능/기계 학습 기반 서비스를 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 Amplify Predictions에 대해 소개하고 사용 방법을 학습합니다.
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
[AWS Dev Day] 앱 현대화 | 실시간 데이터 처리를 위한 현대적 애플리케이션 개발 방법 - 김영진 AWS 솔루션즈 아키텍트, 이세...Amazon Web Services Korea
복잡한 현대 애플리케이션 개발 시, 데이터 모델의 성격에 따라 적합한 데이터베이스 서비스를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 본 세션에서는 실시간으로 수집된 데이터 저장에 적합한 AWS의 DB 서비스와 이를 활용한 빠른 애플리케이션 개발 사례를 공유합니다. Amplify 프레임워크를 기반으로 Amazon Cognito와 AppSync 및 AWS Lambda와 더불어 Kinesis를 활용한 실시간 데이터 수집 및 완전관리형 문서 데이터베이스 서비스인 Amazon DocumentDB를 활용한 개발 사례를 소개합니다.
[금융사를 위한 AWS Generative AI Day 2023] 4_AWS Generative AI 서비스의 활용 방ᄇ...AWS Korea 금융산업팀
AWS 가 제공하는 생성형 인공지능 서비스를 배우고 활용하는 방법의 소개 및 데모를 진행 합니다. 그리고 자세하게 기업의 내부 데이터를 활용하여 커스터마이징을 할 수 있는 두가지 방법인 1/ 검색증강 생성 (Retrieval Augmented Generation) 아키텍처 구성 및 데모, 2/ 한글 파인 튜닝 아키텍처 설명 및 데모를 진행합니다.
모바일 시장이 확대됨에 따라 적은 비용으로 더 빠르게 모바일 사용자를 대상으로 한 모바일 앱 및 웹 서비스를 개발하는 것이 점차 더 중요해지고 있습니다. 이 강연에서는 AWS가 제공하는 모바일 서비스들과 모바일 SDK를 통해 더 빠르게 모바일 서비스를 개발해 사용자의 요구 사항에 대응하고 확장성을 갖춘 모바일 앱을 만드는 방법에 대해 알아봅니다.
또한 모바일 사용자 인증, 기기간 동기화, 사용자 미디어 업로드, 변환 및 공유 방법, 모바일 분석 서비스로 다양한 앱 사용자 통계를 내는 방법 등 다양한 모바일 서비스를 소개하고 이를 조합해 서버 없이도 효율적인 모바일 서비스 아키텍처를 구성하는 방법을 알려드립니다.
인공지능과 클라우드를 통한 고객 관리 변화
국내외 B2C 비즈니스 회사들이 어떻게 인공지능과 클라우드를 활용하여 개인화 추천 서비스를 구현하고, 멀티 채널 고객 커뮤니케이션 서비스를 제공하는 지 알아봅니다. 또한, 기존의 Reactive한 방식의 컨택센터가 클라우드와 인공지능 기술 기반으로 어떻게 Proactive한 방식으로 발전되고 있는 지 설명해드립니다.
발표자: 김선수, AWS CX 서비스 비즈니스 부분 담당
이 강연은 “클라우드 컴퓨팅”이라는 기본적 개념과 클라우드 컴퓨팅의 각 주요 요소에 대한 이해를 돕기 위해 만들어졌습니다. 또한, 아마존 웹 서비스의 컴퓨팅, 데이터베이스 및 스토리지 서비스 등 핵심 서비스에 대해 간단히 소개합니다.
사업 초기에 장비 구매에 큰 비용을 투자하거나 설치에 많은 시간을 소묘하지 않고 빠르게 성장에만 집중하고자 하는 스타트업도, IT 혁신을 통해 민첩성과 유연성을 확보하고자 하는 대기업도 AWS 클라우드가 제공하는 인프라스트럭처들을 활용하면 초기 투자 비용 전혀 없이 몇 번의 클릭만으로 원하는 순간 인프라를 조달해 활용할 수 있습니다. 본 세션에 참석하셔서 클라우드 컴퓨팅의 이점과 AWS 클라우드 서비스에 대해 더 알아보시기 바랍니다.
- 발표 영상: https://youtu.be/2n3w69KHQqI
원격 근무를 통한 생산성 향상 및 효율적인 교육/학습을 원하는 고객을 위해 AWS가 제공하고 있는 솔루션을 소개합니다. Amazon Workspaces(가상 데스크톱), App Streaming (고성능 SW 스트리밍), WorkDocs(문서 공유), Chime(화상회의/협업), Connect (콜센터) 등을 제공하고 있습니다. 간단한 서비스 데모와 고객 사례를 위주로 알려드립니다.
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
Database Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...Amazon Web Services Korea
데이터는 최종 소비자의 성공에 초점을 맞춘 디지털 혁신에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 모든 기업들은 데이터를 자산으로 사용하여 사례 제공을 추진하고 까다로운 결과를 해결하고 있습니다. AWS 클라우드 기술과 분석 솔루션의 강력한 성능을 통해 고객은 혁신 여정을 가속화할 수 있습니다. 이 세션에서는 기업 고객들이 클라우드에서 데이터의 힘을 활용하여 혁신 목표를 달성하고 필요한 결과를 제공하는 방법에 대해 다룹니다.
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.
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.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
SK Telecom의 망관리 프로젝트인 TANGO에서는 오라클을 기반으로 시스템을 구축하여 운영해 왔습니다. 하지만 늘어나는 사용자와 데이터로 인해 유연하고 비용 효율적인 인프라가 필요하게 되었고, 이에 클라우드 도입을 검토 및 실행에 옮기게 되었습니다. TANGO 프로젝트의 클라우드 도입을 위한 검토부터 준비, 실행 및 이를 통해 얻게 된 교훈과 향후 계획에 대해 소개합니다.
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...Amazon Web Services Korea
2022년 코리안리는 핵심업무시스템(기간계/정보계 시스템)을 AWS 클라우드로 전환하는 사업과 AWS 클라우드 기반에서 손익분석을 위한 어플리케이션 구축 사업을 동시에 진행하고 있었습니다. 이에 따라 클라우드 전환 이후 시스템 간 상호운용성과 호환성을갖춘 데이터 분석 플랫폼 또한 필요하게 되었습니다. 코리안리 IT 환경에 적합한 플랫폼 선정을 위하여 AWS Native Analytics Platform, 3rd Party Analytics Platform (클라우데라, 데이터브릭스)과의 PoC를 진행하고, 최종적으로 AWS Native Analytics Platform 으로 확정하였습니다. 코리안리는 메가존클라우드와 함께 2022년 10월부터 4개월(구축 3개월, 안정화 및 교육 1개월) 동안 AWS 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 활용 범위를 지속적으로 확대하고 있습니다.
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...Amazon Web Services Korea
LG 이노텍은 세계 시장을 선도하는 글로벌 소재·부품기업으로, Amazon Redshift 을 데이터 분석 플랫폼의 핵심 서비스로 활용하고 있습니다.지속적인 데이터 증가와 업무 확대에 따른 유연한 아키텍처 개선의 필요성에 대처하기 위해, 2022년에 AWS 에서 발표된 Redshift Serverless 를 활용한, 비용 최적화된 아키텍처 개선 과정의 실사례를 엿볼수 있는 기회가 됩니다.
5. JEFF IMMELT, GE
CHAIRMAN & CEO
“If you went to bed last night as an industrial
company, you’re going to wake up this
morning as a software and analytics
company.”
Digital
Transformation
SURVIVAL
EFFICIENCY
TALENT
• 이미 9,000 개의 워크로드 이관
• 향후 3년간 34 데이터 센터
à 4 개
• Software-designed machines 과
솔루션
• Connected
• Responsive
• Predictive
21. AWS IoT
DEVICE SDK
Set of client libraries to
connect, authenticate and
exchange messages
MESSAGE BROKER
Communicate with devices via
MQTT and HTTP
AUTHENTICATION
Secure with mutual
authentication and encryption
RULES ENGINE
Transform messages
based on rules and
route to AWS Services
AWS Services
- - - - -
3P Services
THING SHADOW
Persistent thing state
during intermittent
connections
APPLICATIONS
AWS IoT API
THING REGISTRY
Identity and Management of
your things
NDA
22. AWS IoT Rules Engine
RULES ENGINE
Transform messages
based on rules and
route to AWS Services
AWS IoT API
NDA
23. AWS IoT Rules Engine
RULES ENGINE
Transform messages
based on rules and
route to AWS Services
AWS IoT API
AWS Services
- - - - -
3P Services
NDA
24. AWS IoT Rules Engine
• AWS IoT 서비스에 연결된
디바이스의 인바운드 데이터를
지속적으로 처리
• 직관적이고 SQL과 유사한
구문으로 Rule Engine에
규칙을 구성하여 인바운드
데이터를 자동으로 필터링하고
변환
• AWS 다른 서비스와 연동
Lambda function 호출
S3 데이터 저장
DynamoDB 읽고/쓰기
SNS 메시지 전달
Kinesis stream 데이터 전달
Actions
Amazon Firehose 데이터 전달
AWS IoT 메시지 배포
NDA
25. AWS IoT Rules Engine 머신 러닝 활용
• 이상 탐지 (Anomaly Detection)
• 지속적으로 나은 머신 러닝 모델링 구성
S3 로 저장
Amazon
Machine
Learning
26. • 외부에서 장치 조정
• 장치 상태 모니터링
• 필터 상태 확인
• 실내 공기 상태 모니터링
Amway IoT 사례
27. iRobot IoT 사례
로그인 등록
펌웨어
업데이트
유지보수
데이터
맵핑
로봇
설정
메시지 전달 히스토리 리셋
AWS re:Invent 2016: Serverless IoT Back Ends (IOT401) https://youtu.be/gKMaf5E-z7Q
28. 커넥티드 카
Alexa Voice
Services
Amazon
Echo
Alexa
Skills KitIoT Apps, Back
End System, Big
Data, Machine
Learning, Storage
Companion
Apps
Lambda
AWS IoT
Voice Control
• Alexa Skills Kit
• AWS IoT – 디바이스, 앱의
백엔드 시스템 연결
• AWS Lambda. – Alexa 스킬
코드로 개발, 간단히 업로드 후
실행
• Alexa Voice Service – 음성
인식
DeviceConnection
29. 임베디드 디바이스를 쉽게 프로그래밍 할 수 있는 능력이 필요
디바이스를 새로 프로그래밍 하지 못하면 디바이스는 기능의 제약이 생김
IoT 서비스 환경이 가진 어려운 문제
양방향 지연 속도
연결 중단
비싼 네트워크 비용
30. 스마트 홈 농업 현장 공장 지역
IoT 커넥티드 디바이스를 위한 로컬 컴퓨팅, 메시징 및 데이터 캐싱 허브
AWS 서버리스 프로그래밍 모델을 그대로 활용하여 원격지 컴퓨팅에서 활용
임베디드 기기 및 원격 대용량 데이터 처리에 용이
IoT 기기
제조
Greengrass
런타임 설치
= +
AWS Greengrass
37. Today in Las Vegas, NV it's 90°F.
‘"We live for the music" live from the Madison Square Garden.’
자동으로 정확한 텍스트 인식 및 음성 처리
Amazon Polly, 딥 러닝 기반의 서비스
43. Amazon Rekognition: 안면 인식 응용
§ IoT, 카메라 등을 활용하는 제조사나 업체는 안면 인식
인증(Verification)을 직접 제품이나 서비스 적용
§ 공공 장소에서 특정 사람을 찾는 경우 응용
§ 호텔의 경우 고객을 바로 인식하여 고객에 맞는
서비스 제공이나 VIP 전용 서비스 구현
§ 대리 시험 방지. 온라인 시험의 경우 Webcam 을 통해
응시자 확인
46. 쉬운 Chatbot 서비스 구현
Facebook
Messenger
Mobile
Card Description
Button 1
Button 2
Button 3
Card
Description
Option 1
Option 2
Authentication
비쥬얼 정보 지원간단한 배포
Amazon Lex
47. Amazon Lex – 응용 사례
다양한 정보 제공 Bot 구현
Chatbot 을 통한 고객 서비스 제공
서비스 응용 Bot 구현
모바일 서비스의 인터페이스 구현
• 뉴스
• 날씨, 주식 기타
정보
• 지원 서비스
• 티켓팅
• 음식 주문
• 은행 업무 조회
엔터프라이즈, 비지니스 응용 Bot 구현
효율적인 비지니스 관련 기능 환경 구현
• 물량, 수익 등 정보
• 마케팅 진행, 결과
• 인벤토리 정보
IoT 서비스 연계 Bot 구현
각종 IoT 디바이스와 커뮤니케이션 기능 구현
• 스마트 홈
• Wearables IoT
48. Amazon Lex를 이용한 정보 제공 Bot
Amazon Lex를 사용하여 최신 뉴스 업데이트, 경기 점수, 날씨 등 일상적인 고객 요청을
위한 챗봇을 개발
’환자 진료 시간 예약 Amazon Lex Bot 개발’
49. Amazon Lex를 이용한 애플리케이션 Bot
은행 계좌에 액세스하거나, 티켓을 예매하거나, 음식을 주문하거나, 택시를 부르는 등의
다양한 서비스 개발이 가능
‘Amazon Lex ChatBot을 통한 은행 정보 확인’
50. Amazon Lex를 이용한 엔터프라이즈 Bot
Amazon Lex를 통해 엔터프라이즈 챗봇을 개발하여 공통적인 작업 활동을 능률화하고
운영 효율성을 개선. 제품, 물량, 수익, 마케팅, 인벤토리 정보 등 활용
‘Amazon Lex Bot을 통한 마케팅 데이터 확인’
51. SaaS 연동으로 엔터프라이즈 기능 구현
Amazon Lex
Mobile App
Mobile Hub
SaaS Connector
Amazon API
Gateway
AWS
Lambda
1: 사용자의
의도 파악
Amazon API
Gateway
AWS
Lambda
3: REST
형식의 응답을
자연어로 전달
Mobile Hub
Custom Connector
2: SaaS
어플리케이션 또는
기존 비지니스
어플리케이션 호출
Business
Application
Firewall
User Input
52.
53. 고급 사용자를 위한 Amazon AI 솔루션 제공
Amazon
Machine Learning
딥러닝용
AMI, 템플릿
딥러닝 프레임웍
MXNet
투자
딥러닝용
P2
인스턴스 타입
54. 본 강연이 끝난 후…
AWS IoT 기반 사물 인터넷 아키텍처 구현하기
Day 2, 16:20~17:00
Amazon AI 서비스를 통한 스마트 애플리케이션 개발
Day 2, 17:20~18:00