The document outlines an agenda for a container orchestration workshop. It includes sessions on Amazon EKS and ECS, hands-on labs for creating an EKS cluster and running applications on EKS with logging and monitoring. It also covers common questions around container orchestration and the need for orchestration at scale. Concepts like containers, pods, labels, deployments and services in Kubernetes are defined at a high level.
20191127 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch Container Insights で...Amazon Web Services Japan
The document discusses Amazon CloudWatch Container Insights, which provides visibility into containerized applications deployed on Amazon ECS and EKS. It describes how Container Insights collects metrics from containers and sends them to CloudWatch, allowing users to monitor tasks and troubleshoot performance issues using Logs Insights and X-Ray. It also provides instructions on enabling Container Insights for ECS using IAM policies or the AWS CLI.
마이크로서비스를 위한 App Mesh & Cloud Map - 김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea
마이크로서비스를 위한 App Mesh & Cloud Map
김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
컨테이너 기술을 활용한 마이크로서비스의 구현은 많은 기업들이 추구하고 있는 모던 어플리케이션의 형태입니다. 마이크로서비스를 활용하기 위한 Service Discovery와 Service Mesh의 매니지드 서비스인 AWS Cloud Map, AWS App Mesh에 대한 내용을 알아보고, 클러스터 내에서의 Service Discovery 뿐만 아니라, AWS에서 이용중인 모든 리소스들에 대한 레지스트리 등록을 통한 클라이언트 디스커버리 패턴에 대한 활용 및 데모를 소개 합니다.
Lake Formation provides automated data ingestion and security for data lakes on AWS. It allows users to easily ingest data into S3, cleanse and structure the data, and define fine-grained access controls. The service generates a metadata catalog to help users discover and understand their data. It also provides monitoring and auditing of all access to ensure appropriate permissions. Lake Formation simplifies and accelerates the process of building secure data lakes on AWS.
The document discusses container orchestration tools. It provides an overview of Kubernetes, including its components like the control plane, API server, scheduler, and nodes. It also describes common Kubernetes objects like pods, labels, deployments, replication controllers, and services. The document positions Amazon ECS and EKS as managed container orchestration services on AWS.
AWS 미디어 서비스를 이용한 글로벌 라이브 스트리밍 서비스 구축 - 황윤상 솔루션즈 아키텍트, AWS / 조용진 솔루션즈 아키텍트, AW...Amazon Web Services Korea
AWS 미디어 서비스를 이용한 글로벌 라이브 스트리밍 서비스 구축
황윤상 솔루션즈 아키텍트, AWS
조용진 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS Media Service는 VoD와 Live Video 서비스 워크플로우를 손쉽게 구축할 수 있는 서비스들로 이루어져 있습니다. 이 세션에서는 AWS에서 제공하는 미디어 서비스들의 소개와 손쉽게 글로벌한 라이브 스트리밍 서비스를 구축하는 데모를 보여 드립니다.
AWS 신규 데이터베이스 서비스 분석
강민석 솔루션즈아키텍트 , AWS
AWS 데이터베이스 서비스는 고객의 요구에 따라 2019년, 하이브리드 데이터베이스 아키텍쳐(RDS on Vmware), 전용 시계열 데이터베이스(Timestream) , 변조 불가능한 원장 테이터베이스 (QLDB), MongoDB의 편의성을 추가한 DocumentDB 를 새롭게 출시했으며, 본 세션에서는 신규 데이터베이스 서비스 상세 기능 및 실제 구현사례를 알아봅니다.
The document outlines an agenda for a workshop on containers and container orchestration using Amazon ECS and EKS. It includes hands-on lab sessions on launching an EKS cluster, deploying services, logging, and game server operations. There are also sessions on Amazon ECS, AWS Fargate, and comparisons of Docker vs VMs.
The document discusses updates to AWS management and governance services from the past six months including re:Invent 2019. It provides an overview of the different categories of services - Enable (ControlTower, LicenseManager, Budgets), Provision (CloudFormation, ServiceCatalog, EC2 ImageBuilder), Operate (CloudWatch, SystemsManager, Config, CloudTrail, Cost Explorer), and others. Key updates mentioned include new features for ControlTower, LicenseManager, CloudFormation registry, and CloudFormation drift detection for StackSets.
20191127 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudWatch Container Insights で...Amazon Web Services Japan
The document discusses Amazon CloudWatch Container Insights, which provides visibility into containerized applications deployed on Amazon ECS and EKS. It describes how Container Insights collects metrics from containers and sends them to CloudWatch, allowing users to monitor tasks and troubleshoot performance issues using Logs Insights and X-Ray. It also provides instructions on enabling Container Insights for ECS using IAM policies or the AWS CLI.
마이크로서비스를 위한 App Mesh & Cloud Map - 김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea
마이크로서비스를 위한 App Mesh & Cloud Map
김세호 솔루션즈 아키텍트, AWS
컨테이너 기술을 활용한 마이크로서비스의 구현은 많은 기업들이 추구하고 있는 모던 어플리케이션의 형태입니다. 마이크로서비스를 활용하기 위한 Service Discovery와 Service Mesh의 매니지드 서비스인 AWS Cloud Map, AWS App Mesh에 대한 내용을 알아보고, 클러스터 내에서의 Service Discovery 뿐만 아니라, AWS에서 이용중인 모든 리소스들에 대한 레지스트리 등록을 통한 클라이언트 디스커버리 패턴에 대한 활용 및 데모를 소개 합니다.
Lake Formation provides automated data ingestion and security for data lakes on AWS. It allows users to easily ingest data into S3, cleanse and structure the data, and define fine-grained access controls. The service generates a metadata catalog to help users discover and understand their data. It also provides monitoring and auditing of all access to ensure appropriate permissions. Lake Formation simplifies and accelerates the process of building secure data lakes on AWS.
The document discusses container orchestration tools. It provides an overview of Kubernetes, including its components like the control plane, API server, scheduler, and nodes. It also describes common Kubernetes objects like pods, labels, deployments, replication controllers, and services. The document positions Amazon ECS and EKS as managed container orchestration services on AWS.
AWS 미디어 서비스를 이용한 글로벌 라이브 스트리밍 서비스 구축 - 황윤상 솔루션즈 아키텍트, AWS / 조용진 솔루션즈 아키텍트, AW...Amazon Web Services Korea
AWS 미디어 서비스를 이용한 글로벌 라이브 스트리밍 서비스 구축
황윤상 솔루션즈 아키텍트, AWS
조용진 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS Media Service는 VoD와 Live Video 서비스 워크플로우를 손쉽게 구축할 수 있는 서비스들로 이루어져 있습니다. 이 세션에서는 AWS에서 제공하는 미디어 서비스들의 소개와 손쉽게 글로벌한 라이브 스트리밍 서비스를 구축하는 데모를 보여 드립니다.
AWS 신규 데이터베이스 서비스 분석
강민석 솔루션즈아키텍트 , AWS
AWS 데이터베이스 서비스는 고객의 요구에 따라 2019년, 하이브리드 데이터베이스 아키텍쳐(RDS on Vmware), 전용 시계열 데이터베이스(Timestream) , 변조 불가능한 원장 테이터베이스 (QLDB), MongoDB의 편의성을 추가한 DocumentDB 를 새롭게 출시했으며, 본 세션에서는 신규 데이터베이스 서비스 상세 기능 및 실제 구현사례를 알아봅니다.
The document outlines an agenda for a workshop on containers and container orchestration using Amazon ECS and EKS. It includes hands-on lab sessions on launching an EKS cluster, deploying services, logging, and game server operations. There are also sessions on Amazon ECS, AWS Fargate, and comparisons of Docker vs VMs.
The document discusses updates to AWS management and governance services from the past six months including re:Invent 2019. It provides an overview of the different categories of services - Enable (ControlTower, LicenseManager, Budgets), Provision (CloudFormation, ServiceCatalog, EC2 ImageBuilder), Operate (CloudWatch, SystemsManager, Config, CloudTrail, Cost Explorer), and others. Key updates mentioned include new features for ControlTower, LicenseManager, CloudFormation registry, and CloudFormation drift detection for StackSets.
시계열 예측 자동화를 위한 Amazon Forecast 기반 MLOps 파이프라인 구축하기 - 김주영, 이동민 AWS 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
인공지능 및 기계 학습 프로젝트들은 데이터 유입부터 학습, 모델 검증 및 제공까지 전체 프로세스의 반복을 통해 최적의 값을 지속적으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 실습에서는 Amazon Forecast가 지속적으로 데이터를 학습하고 시계열 예측 모델을 제공할 수 있도록 자동화 된 MLOps 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 학습합니다.
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 컨테이너 - 김세호 AWS 솔루션...Amazon Web Services Korea
마이크로 서비스, 모던 어플리케이션으로의 이동은 컨테이너와 밀접한 관계를 가지고 있습니다. AWS에서 제공하는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Amazon Elastic Container Service, Elastic Kubernetes Service에 대한 소개 및 이를 이용한 배포 방법에 대해 알아보고, 서버리스 컨테이너 서비스인 AWS Fargate에 대한 소개를 해드립니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] Kubernetes와 SageMaker를 활용하여 Machine Learning 워크로드 관리하...Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/6sogVHw9jZ4
Machine Learning 워크로드를 실제 운영환경에서 사용하기 위하여 다양한 툴들과 방법들이 시도되고 있습니다. 본 세션에서는 ML 운영을 위해 어떤 툴들이 활용되고 있는지를 살펴보고, 그 중 엔터프라이즈 환경에서 많이 선택하고 았는 Kubernetes와 Kubeflow를 사용하여, 어떻게 Machine Learning 전처리와 Training 작업을 관리하고 운영환경에 배포할 수 있는지를 데모와 함께 알아봅니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] 간단한 Python 코드만으로 높은 성능의 기계 학습 모델 만들기 - 김무현, AWS Sr.데이...Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/xnimaVNTWfc
여러분의 애플리케이션에 인공 지능 기능을 추가하는 방법 중 하나로, GluonCV 및 AutoGluon 라이브러리를 이용해서 간단한 Python 코드로 높은 성능의 기계 학습 모델을 만들고 이를 예측에 사용하는 방법을 소개합니다. 정형 데이터에 대한 분류 또는 수치 예측 모델 생성부터 이미지 분류, 객체 탐지, 세그먼테이션, 행동 인식 등의 모델을 기계 학습에 대한 전문 지식이 없이도 자동으로 만들고 활용하는 방법을 알아봅니다.
본 게시물은 2019년 6월 18일에 AWS Game Team에서 진행한 GameLift 교육 자료입니다. GameLift는 클라우드에서 세션 기반 멀티플레이 게임 서버를 배포, 운영, 조정하는 데 사용되는 완전 관리형 서비스입니다. Amazon GameLift를 사용해 최고의 동급 전용 게임 서버 호스팅을 확보하십시오.
This document discusses Amazon Web Services (AWS) for machine learning and deep learning. It describes several AWS services including Amazon Rekognition for image and video analysis, Amazon SageMaker for building and deploying machine learning models, and AWS Greengrass for deploying models to edge devices. It provides examples of using these services for tasks like image classification, object detection, and semantic segmentation. It also shows architectures for deploying models with services like Lambda, S3, and API Gateway.
[AWS Container Service] Getting Started with Cloud Map, App Mesh and FirecrackerAmazon Web Services Korea
This document provides an overview and summary of Amazon Web Services (AWS) announcements from a conference in Seoul, South Korea. It includes summaries of new and updated AWS services across various categories such as compute, database, analytics, developer tools, and containers. Key announcements include the general availability of AWS App Mesh for managing communications between microservices applications and the public beta of AWS Cloud Map for service discovery.
This document provides an overview of web scale computing and summarizes several Amazon Web Services (AWS) products that enable web scale infrastructure and applications. The AWS services discussed include Amazon Simple Storage Service (S3) for data storage, Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) for scalable computing power, Amazon Mechanical Turk for distributed human intelligence tasks, Amazon Simple Queue Service for reliable messaging, and Alexa Web Services which provide access to web data and search capabilities. These services aim to reduce costs and improve scalability for developers building web scale applications and infrastructure.
AWS를 활용한 Digital Manufacturing 실현 방법 및 사례 소개 - Douglas Bellin, 월드와이드 제조 솔루션 담...Amazon Web Services Korea
AWS를 활용한 Digital Manufacturing 실현 방법 및 사례 소개
Douglas Bellin, 월드와이드 제조 솔루션 담당 디렉터, AWS
장대기 대리, GS Caltex
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 해외 사례를 소개하고, 이의 구현을 위한 아키텍쳐를 소개합니다. 이어 AWS 고객사인 GS Caltex 의 정유 산업에서의 혁신 사례가 소개됩니다.
인공지능 서비스를 활용한 여행 물류 산업의 고객 서비스 개인화 및 추천 기술 - 최원근 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Travel and ...Amazon Web Services Korea
- Qantas implemented an in-house flight planning tool called Constellation using AWS to optimize flight paths and reduce fuel costs and carbon emissions, saving an estimated $40 million or more per year.
- British Airways is using Amazon SageMaker and other AWS ML services to implement predictive maintenance on aircraft components to avoid last minute maintenance issues and delays. This could prevent 4 groundings per year, saving $1 million annually at a cost of $12,000 for the AWS services.
- Convoy, a trucking startup, is using AWS to implement AI-driven routing optimization to improve efficiency and reduce empty miles driven. This could potentially save the trucking industry billions per year in fuel and labor costs while reducing
- The document is an agenda for an AWS webinar on Amazon Forecast presented by Odagiri Koishi.
- It introduces Amazon Forecast as a time series forecasting service that requires no machine learning experience. It then outlines the steps to prepare data, create predictors, generate forecasts, and demonstrate Amazon Forecast.
The document provides information about an AWS webinar on AWS Systems Manager presented by Solutions Architect Kayoko Ishibashi. It includes an agenda for the webinar covering an overview of AWS Systems Manager, demonstrations of key features like resource groups, inventory, automation, and security best practices. The webinar aims to help participants understand the overall capabilities of AWS Systems Manager and how it can be used to securely manage and operate AWS environments and hybrid environments at scale.
This document summarizes an AWS webinar about Amazon AppStream 2.0. The webinar covered key features of AppStream 2.0 like hosting desktop applications in the cloud, bringing applications to any device, and integrating with Active Directory for single sign-on. It also compared AppStream 2.0 to Amazon WorkSpaces and discussed pricing and deployment options. The presenter took questions from webinar participants and provided resources for learning more about AppStream 2.0.
The document discusses Amazon QuickSight, a cloud-based business intelligence tool for data visualization and analysis. It highlights QuickSight's key features like connecting to various data sources, building interactive dashboards and reports, private VPC connectivity, and pay-per-session pricing. Use cases from customers using QuickSight for manufacturing analytics and product lifecycle management are also presented.
The document discusses the history and evolution of POOQ, a Korean video streaming service owned jointly by KBS, MBC, and SBS. It describes POOQ moving from a monolithic architecture hosted on-premises (POOQ 1.0) to a scalable cloud-native architecture using local cloud infrastructure (POOQ 2.0). It then discusses POOQ building its own media processing and streaming head end using AWS Elemental and other AWS services (Head End). The presentation concludes with an overview of POOQ's plans to transition to a microservices architecture using Docker, Kubernetes, and other open source tools on AWS (POOQ 3.0).
20180724 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elastic Container Service for K...Amazon Web Services Japan
This document contains a summary of Keisuke Nishitani's presentation on AWS Fargate and Amazon ECS for Kubernetes. Some key points include:
- Keisuke Nishitani is a Specialist Solutions Architect at Amazon Web Services Japan K.K.
- The presentation covered introductions to AWS Fargate and Amazon Elastic Container Service (ECS) for Kubernetes, including how they work and their features.
- Fargate allows running containers without having to provision and manage servers, and offers scaling of compute resources on a per-task basis. ECS for Kubernetes provides fully-managed Kubernetes control plane services.
This document discusses Amazon EC2 and EC2 Auto Scaling. It provides an overview of EC2 and EC2 Auto Scaling, how to use Spot Instances and Spot Fleets with Auto Scaling groups to reduce costs, and how to configure Auto Scaling groups to use a mix of On-Demand and Spot Instances across Availability Zones for fault tolerance. Key points covered include load balancing flexible workloads, optimizing for vCPU usage, and integrating EC2 Auto Scaling with existing EC2 resources.
The document discusses Kubernetes and how to run it on AWS. It begins with an introduction to containers and Docker. It then explains what Kubernetes is and how it can manage containers at scale by starting, stopping, and monitoring containers across multiple hosts. It discusses key Kubernetes concepts like pods, services, and deployments. It also provides an overview of running Kubernetes on AWS using Elastic Container Service for Kubernetes (EKS), including how it provides a managed Kubernetes control plane and integrates with other AWS services.
본 게시물은 2019년 3월 4일-5일 진행한 Container Workshop 교육 자료입니다.
Kubernetes는 대규모 컨테이너식 애플리케이션을 배포하고 관리하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.
AWS를 사용하여 손쉽게 Kubernetes를 실행해보세요.
시계열 예측 자동화를 위한 Amazon Forecast 기반 MLOps 파이프라인 구축하기 - 김주영, 이동민 AWS 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
인공지능 및 기계 학습 프로젝트들은 데이터 유입부터 학습, 모델 검증 및 제공까지 전체 프로세스의 반복을 통해 최적의 값을 지속적으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 실습에서는 Amazon Forecast가 지속적으로 데이터를 학습하고 시계열 예측 모델을 제공할 수 있도록 자동화 된 MLOps 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 학습합니다.
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 컨테이너 - 김세호 AWS 솔루션...Amazon Web Services Korea
마이크로 서비스, 모던 어플리케이션으로의 이동은 컨테이너와 밀접한 관계를 가지고 있습니다. AWS에서 제공하는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Amazon Elastic Container Service, Elastic Kubernetes Service에 대한 소개 및 이를 이용한 배포 방법에 대해 알아보고, 서버리스 컨테이너 서비스인 AWS Fargate에 대한 소개를 해드립니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] Kubernetes와 SageMaker를 활용하여 Machine Learning 워크로드 관리하...Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/6sogVHw9jZ4
Machine Learning 워크로드를 실제 운영환경에서 사용하기 위하여 다양한 툴들과 방법들이 시도되고 있습니다. 본 세션에서는 ML 운영을 위해 어떤 툴들이 활용되고 있는지를 살펴보고, 그 중 엔터프라이즈 환경에서 많이 선택하고 았는 Kubernetes와 Kubeflow를 사용하여, 어떻게 Machine Learning 전처리와 Training 작업을 관리하고 운영환경에 배포할 수 있는지를 데모와 함께 알아봅니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] 간단한 Python 코드만으로 높은 성능의 기계 학습 모델 만들기 - 김무현, AWS Sr.데이...Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/xnimaVNTWfc
여러분의 애플리케이션에 인공 지능 기능을 추가하는 방법 중 하나로, GluonCV 및 AutoGluon 라이브러리를 이용해서 간단한 Python 코드로 높은 성능의 기계 학습 모델을 만들고 이를 예측에 사용하는 방법을 소개합니다. 정형 데이터에 대한 분류 또는 수치 예측 모델 생성부터 이미지 분류, 객체 탐지, 세그먼테이션, 행동 인식 등의 모델을 기계 학습에 대한 전문 지식이 없이도 자동으로 만들고 활용하는 방법을 알아봅니다.
본 게시물은 2019년 6월 18일에 AWS Game Team에서 진행한 GameLift 교육 자료입니다. GameLift는 클라우드에서 세션 기반 멀티플레이 게임 서버를 배포, 운영, 조정하는 데 사용되는 완전 관리형 서비스입니다. Amazon GameLift를 사용해 최고의 동급 전용 게임 서버 호스팅을 확보하십시오.
This document discusses Amazon Web Services (AWS) for machine learning and deep learning. It describes several AWS services including Amazon Rekognition for image and video analysis, Amazon SageMaker for building and deploying machine learning models, and AWS Greengrass for deploying models to edge devices. It provides examples of using these services for tasks like image classification, object detection, and semantic segmentation. It also shows architectures for deploying models with services like Lambda, S3, and API Gateway.
[AWS Container Service] Getting Started with Cloud Map, App Mesh and FirecrackerAmazon Web Services Korea
This document provides an overview and summary of Amazon Web Services (AWS) announcements from a conference in Seoul, South Korea. It includes summaries of new and updated AWS services across various categories such as compute, database, analytics, developer tools, and containers. Key announcements include the general availability of AWS App Mesh for managing communications between microservices applications and the public beta of AWS Cloud Map for service discovery.
This document provides an overview of web scale computing and summarizes several Amazon Web Services (AWS) products that enable web scale infrastructure and applications. The AWS services discussed include Amazon Simple Storage Service (S3) for data storage, Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) for scalable computing power, Amazon Mechanical Turk for distributed human intelligence tasks, Amazon Simple Queue Service for reliable messaging, and Alexa Web Services which provide access to web data and search capabilities. These services aim to reduce costs and improve scalability for developers building web scale applications and infrastructure.
AWS를 활용한 Digital Manufacturing 실현 방법 및 사례 소개 - Douglas Bellin, 월드와이드 제조 솔루션 담...Amazon Web Services Korea
AWS를 활용한 Digital Manufacturing 실현 방법 및 사례 소개
Douglas Bellin, 월드와이드 제조 솔루션 담당 디렉터, AWS
장대기 대리, GS Caltex
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 해외 사례를 소개하고, 이의 구현을 위한 아키텍쳐를 소개합니다. 이어 AWS 고객사인 GS Caltex 의 정유 산업에서의 혁신 사례가 소개됩니다.
인공지능 서비스를 활용한 여행 물류 산업의 고객 서비스 개인화 및 추천 기술 - 최원근 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Travel and ...Amazon Web Services Korea
- Qantas implemented an in-house flight planning tool called Constellation using AWS to optimize flight paths and reduce fuel costs and carbon emissions, saving an estimated $40 million or more per year.
- British Airways is using Amazon SageMaker and other AWS ML services to implement predictive maintenance on aircraft components to avoid last minute maintenance issues and delays. This could prevent 4 groundings per year, saving $1 million annually at a cost of $12,000 for the AWS services.
- Convoy, a trucking startup, is using AWS to implement AI-driven routing optimization to improve efficiency and reduce empty miles driven. This could potentially save the trucking industry billions per year in fuel and labor costs while reducing
- The document is an agenda for an AWS webinar on Amazon Forecast presented by Odagiri Koishi.
- It introduces Amazon Forecast as a time series forecasting service that requires no machine learning experience. It then outlines the steps to prepare data, create predictors, generate forecasts, and demonstrate Amazon Forecast.
The document provides information about an AWS webinar on AWS Systems Manager presented by Solutions Architect Kayoko Ishibashi. It includes an agenda for the webinar covering an overview of AWS Systems Manager, demonstrations of key features like resource groups, inventory, automation, and security best practices. The webinar aims to help participants understand the overall capabilities of AWS Systems Manager and how it can be used to securely manage and operate AWS environments and hybrid environments at scale.
This document summarizes an AWS webinar about Amazon AppStream 2.0. The webinar covered key features of AppStream 2.0 like hosting desktop applications in the cloud, bringing applications to any device, and integrating with Active Directory for single sign-on. It also compared AppStream 2.0 to Amazon WorkSpaces and discussed pricing and deployment options. The presenter took questions from webinar participants and provided resources for learning more about AppStream 2.0.
The document discusses Amazon QuickSight, a cloud-based business intelligence tool for data visualization and analysis. It highlights QuickSight's key features like connecting to various data sources, building interactive dashboards and reports, private VPC connectivity, and pay-per-session pricing. Use cases from customers using QuickSight for manufacturing analytics and product lifecycle management are also presented.
The document discusses the history and evolution of POOQ, a Korean video streaming service owned jointly by KBS, MBC, and SBS. It describes POOQ moving from a monolithic architecture hosted on-premises (POOQ 1.0) to a scalable cloud-native architecture using local cloud infrastructure (POOQ 2.0). It then discusses POOQ building its own media processing and streaming head end using AWS Elemental and other AWS services (Head End). The presentation concludes with an overview of POOQ's plans to transition to a microservices architecture using Docker, Kubernetes, and other open source tools on AWS (POOQ 3.0).
20180724 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elastic Container Service for K...Amazon Web Services Japan
This document contains a summary of Keisuke Nishitani's presentation on AWS Fargate and Amazon ECS for Kubernetes. Some key points include:
- Keisuke Nishitani is a Specialist Solutions Architect at Amazon Web Services Japan K.K.
- The presentation covered introductions to AWS Fargate and Amazon Elastic Container Service (ECS) for Kubernetes, including how they work and their features.
- Fargate allows running containers without having to provision and manage servers, and offers scaling of compute resources on a per-task basis. ECS for Kubernetes provides fully-managed Kubernetes control plane services.
This document discusses Amazon EC2 and EC2 Auto Scaling. It provides an overview of EC2 and EC2 Auto Scaling, how to use Spot Instances and Spot Fleets with Auto Scaling groups to reduce costs, and how to configure Auto Scaling groups to use a mix of On-Demand and Spot Instances across Availability Zones for fault tolerance. Key points covered include load balancing flexible workloads, optimizing for vCPU usage, and integrating EC2 Auto Scaling with existing EC2 resources.
The document discusses Kubernetes and how to run it on AWS. It begins with an introduction to containers and Docker. It then explains what Kubernetes is and how it can manage containers at scale by starting, stopping, and monitoring containers across multiple hosts. It discusses key Kubernetes concepts like pods, services, and deployments. It also provides an overview of running Kubernetes on AWS using Elastic Container Service for Kubernetes (EKS), including how it provides a managed Kubernetes control plane and integrates with other AWS services.
본 게시물은 2019년 3월 4일-5일 진행한 Container Workshop 교육 자료입니다.
Kubernetes는 대규모 컨테이너식 애플리케이션을 배포하고 관리하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.
AWS를 사용하여 손쉽게 Kubernetes를 실행해보세요.
Executando Kubernetes com Amazon EKS - DEV303 - Sao Paulo SummitAmazon Web Services
O Kubernetes oferece uma poderosa camada de abstração para gerenciar a infraestrutura conteinerizada. O Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) facilita a execução do Kubernetes na AWS sem ter que gerenciar os nós principais ou o operador do etcd. Nesta sessão, abordamos como o Amazon EKS torna a implementação do Kubernetes na AWS simples e escalável, incluindo rede, segurança, monitoramento e registro. Discutiremos as principais contribuições que estamos dando para que a AWS seja um lugar ainda melhor para executar o Kubernetes e demonstraremos como os clientes da AWS estão começando a usar o Amazon EKS.
Expert Tips for Successful Kubernetes Deployment - AWS Summit Sydney 2018Amazon Web Services
The document discusses continuous deployment of Kubernetes applications on AWS. It describes a workflow where code is committed to a repository, triggering a build pipeline. The pipeline builds a Docker image, tests it, and pushes it to ECR. A Lambda function is then invoked, which updates a Kubernetes deployment file with the new image tag and triggers a rolling update of pods. Monitoring and logging tools are also discussed.
Chan Kwun-hok, Solutions Architect, AWS
Running and managing a Kubernetes environment at scale is not simple. In this session we will share some expert tips that can help you run production grade Kubernetes deployments on AWS. We will review native AWS services you can use to improve security, deployments, networking, logging and monitoring, and CI/CD. We will also highlight third party services that are popular across a multitude of customers.
Day Two Operations of Kubernetes on AWS (GPSTEC309) - AWS re:Invent 2018Amazon Web Services
You've spent the time designing, architecting, setting up, and configuring your Kubernetes cluster. Now, it's on to day two. "Day two" refers to the functions of scaling, optimizing, monitoring, securing, and in general keeping the lights on. In this talk, we discuss the tools that you have available to help you build a reliable and resilient Kubernetes cluster and run workloads in production. We discuss how to control the network, secure your environment using threat detection, scan your containers for vulnerabilities, use monitoring tools, and create scalable containers and clusters.
This document provides an overview of Amazon ECS and AWS Fargate. It begins with concepts of container orchestration and challenges of managing many containers. It then introduces ECS as the easiest way to deploy and manage containers on AWS, and Fargate as a way to run containers without managing infrastructure. Key concepts covered include ECS clusters, tasks, services, task definitions, load balancing, service discovery, placement strategies and data volumes. A demo is shown of defining a task running on Fargate. Differences between ECS EC2 mode and Fargate mode are also highlighted.
Kubernetes offers a powerful abstraction layer for managing containerized infrastructure. Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) makes it easy to run Kubernetes on AWS without having to manage master nodes or the etcd operator. In this session, we cover how Amazon EKS makes deploying Kubernetes on AWS simple and scalable, including networking, security, monitoring, and logging. We discuss the key contributions we’re making to make AWS an even better place to run Kubernetes, and show a live demonstration of how AWS customers are starting to use Amazon EKS.
Run Kubernetes with Amazon EKS - SRV318 - Chicago AWS SummitAmazon Web Services
Kubernetes offers a powerful abstraction layer for managing containerized infrastructure. Amazon EKSmakes it easy to run Kubernetes on AWS without having to manage the Kubernetes Control Plane. In this session, see how Amazon EKS makes deploying Kubernetes on AWS simple and scalable, including networking, security, monitoring, and logging. Learn what we’re doing to make AWS an even better place to run Kubernetes and watch a demo of AWS customers starting to use Amazon EKS.
This document discusses tips for successful Kubernetes deployments on AWS. It covers choosing orchestration tools like ECS or EKS, setting up Kubernetes clusters using tools like Kops, networking options, role-based access control, observability, and continuous deployment. Key points include using EKS for a managed control plane, Kops to provision infrastructure, enabling RBAC, capturing logs, metrics and traces, and deploying applications through pipelines like CodePipeline.
This document discusses Kubernetes in action on AWS. It begins with an introduction to container orchestration tools and why Kubernetes was chosen. It then provides definitions of key Kubernetes concepts like clusters, nodes, pods, replication controllers, deployments and services. Reasons why Kubernetes is useful like automatic binpacking, horizontal scaling, automated rollouts/rollbacks, self-healing and service discovery are covered. The document also discusses why Kops is useful to automate management of Kubernetes clusters on AWS. It concludes with a demo of setting up a Kubernetes cluster on AWS with Kops including deploying a web app, Nginx proxy, external load balancer and auto scaling configurations.
The document discusses running Kubernetes on AWS. It begins with an agenda on Kubernetes, AWS, and mastering Kubernetes. It then provides examples of running containers locally and considerations for moving workloads to production. It discusses Kubernetes networking concepts and how the AWS VPC CNI plugin handles IP allocation. It also covers different Kubernetes service types like NodePort, LoadBalancer, ExternalName and Ingress resources. The document shares an example of implementing logging with EFK and discusses Snap's use of Amazon EKS to move to a microservices architecture.
Monitor the World: Meaningful Metrics for Containerized Apps and Clusters (CO...Amazon Web Services
In this talk, we dive into the key metrics and tooling that you should be using to monitor your Kubernetes containerized applications. We dissect the metrics that have shown to be critical for Kubernetes cluster operations. We also share experience gained while helping to build and operate Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS). Topics covered include monitoring etcd and the Kubernetes control plane components.
This document discusses Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS). It highlights how EKS can save time by managing the Kubernetes control plane and enabling the use of various node groups. It provides demonstrations of creating an EKS cluster and registering node groups, such as a general Auto Scaling group and spot fleet. It also covers tight integration with IAM for authentication and authorization and discusses community feedback about customizing worker node AMIs and streamlining access management.
Getting Started with Containers in the Cloud: AWS Developer Workshop at Web S...Amazon Web Services
Getting Started with Containers in the Cloud: AWS Developer Workshop at Web Summit 2018
Speaker: Frank Munz - Technical Evangelist, AWS
Docker containers have celebrated a tremendous success in the last few years. They finally solved the "worked for me" issue and provide a lock-in free and standards based migration path from on premises to the cloud. So it does not come as a surprise that many microservices implementations these days build on containers. At the same time there is an increasing trend in the industry towards Kubernetes as an orchestration platform. However, running containers at scale adds extra complexity to your infrastructure.
This sessions helps you to overcome the obstacles and understand the full picture. From local Docker container development to a production environment for microservices based on Kubernetes in the cloud. I will kick off showing container basics in a live demo and then explore the details of running managed Kubernetes in the AWS cloud, including its setup options, deployment, and links to other AWS services.
Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) I AWS Dev Day 2018AWS Germany
Containers are an increasingly important way for developers to package and deploy their applications and AWS offers multiple container products to help you deploy, manage, and scale containers in production. In this session we dive deep into Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), a new managed service for running Kubernetes on AWS. Learn how Amazon EKS works, from provisioning nodes, launching pods, and integrations with AWS services such as Elastic Load Balancing and Auto Scaling.
Learn more about containers here: https://aws.amazon.com/containers/
The document discusses container services on AWS, including Amazon ECS, AWS Fargate, and Amazon EKS. It provides an overview of each service's key features such as scheduling and orchestration, scaling, networking, and resource allocation. It also compares the services and provides guidance on which may be most suitable for different use cases. ECS is best for applications requiring more control over infrastructure, while Fargate removes the need to manage EC2 instances. EKS provides a native Kubernetes experience on AWS.
The document discusses Amazon Web Services container management services and Kubernetes. It provides an overview of AWS services like Amazon ECS, EKS, Fargate, ECR, Cloud Map and App Mesh. It also describes Kubernetes concepts like pods, deployments, services, namespaces and control plane/data plane architecture. Amazon EKS is highlighted as a managed Kubernetes service that makes it easy to run Kubernetes on AWS without operating the control plane.
Similar to 게임 고객사를 위한 ‘AWS 컨테이너 교육’ 자료 - 유재석 솔루션즈 아키텍트, AWS :: Gaming Immersion Day 2019/04/30 (20)
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.
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy SurveyTrustArc
How does your privacy program stack up against your peers? What challenges are privacy teams tackling and prioritizing in 2024?
In the fifth annual Global Privacy Benchmarks Survey, we asked over 1,800 global privacy professionals and business executives to share their perspectives on the current state of privacy inside and outside of their organizations. This year’s report focused on emerging areas of importance for privacy and compliance professionals, including considerations and implications of Artificial Intelligence (AI) technologies, building brand trust, and different approaches for achieving higher privacy competence scores.
See how organizational priorities and strategic approaches to data security and privacy are evolving around the globe.
This webinar will review:
- The top 10 privacy insights from the fifth annual Global Privacy Benchmarks Survey
- The top challenges for privacy leaders, practitioners, and organizations in 2024
- Key themes to consider in developing and maintaining your privacy program
Webinar: Designing a schema for a Data WarehouseFederico Razzoli
Are you new to data warehouses (DWH)? Do you need to check whether your data warehouse follows the best practices for a good design? In both cases, this webinar is for you.
A data warehouse is a central relational database that contains all measurements about a business or an organisation. This data comes from a variety of heterogeneous data sources, which includes databases of any type that back the applications used by the company, data files exported by some applications, or APIs provided by internal or external services.
But designing a data warehouse correctly is a hard task, which requires gathering information about the business processes that need to be analysed in the first place. These processes must be translated into so-called star schemas, which means, denormalised databases where each table represents a dimension or facts.
We will discuss these topics:
- How to gather information about a business;
- Understanding dictionaries and how to identify business entities;
- Dimensions and facts;
- Setting a table granularity;
- Types of facts;
- Types of dimensions;
- Snowflakes and how to avoid them;
- Expanding existing dimensions and facts.
Unlock the Future of Search with MongoDB Atlas_ Vector Search Unleashed.pdfMalak Abu Hammad
Discover how MongoDB Atlas and vector search technology can revolutionize your application's search capabilities. This comprehensive presentation covers:
* What is Vector Search?
* Importance and benefits of vector search
* Practical use cases across various industries
* Step-by-step implementation guide
* Live demos with code snippets
* Enhancing LLM capabilities with vector search
* Best practices and optimization strategies
Perfect for developers, AI enthusiasts, and tech leaders. Learn how to leverage MongoDB Atlas to deliver highly relevant, context-aware search results, transforming your data retrieval process. Stay ahead in tech innovation and maximize the potential of your applications.
#MongoDB #VectorSearch #AI #SemanticSearch #TechInnovation #DataScience #LLM #MachineLearning #SearchTechnology
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providersakankshawande
Simplify your search for a reliable Python development partner! This list presents the top 10 trusted US providers offering comprehensive Python development services, ensuring your project's success from conception to completion.
AI 101: An Introduction to the Basics and Impact of Artificial IntelligenceIndexBug
Imagine a world where machines not only perform tasks but also learn, adapt, and make decisions. This is the promise of Artificial Intelligence (AI), a technology that's not just enhancing our lives but revolutionizing entire industries.
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptxSitimaJohn
Ocean Lotus cyber threat actors represent a sophisticated, persistent, and politically motivated group that poses a significant risk to organizations and individuals in the Southeast Asian region. Their continuous evolution and adaptability underscore the need for robust cybersecurity measures and international cooperation to identify and mitigate the threats posed by such advanced persistent threat groups.
Taking AI to the Next Level in Manufacturing.pdfssuserfac0301
Read Taking AI to the Next Level in Manufacturing to gain insights on AI adoption in the manufacturing industry, such as:
1. How quickly AI is being implemented in manufacturing.
2. Which barriers stand in the way of AI adoption.
3. How data quality and governance form the backbone of AI.
4. Organizational processes and structures that may inhibit effective AI adoption.
6. Ideas and approaches to help build your organization's AI strategy.
Monitoring and Managing Anomaly Detection on OpenShift.pdfTosin Akinosho
Monitoring and Managing Anomaly Detection on OpenShift
Overview
Dive into the world of anomaly detection on edge devices with our comprehensive hands-on tutorial. This SlideShare presentation will guide you through the entire process, from data collection and model training to edge deployment and real-time monitoring. Perfect for those looking to implement robust anomaly detection systems on resource-constrained IoT/edge devices.
Key Topics Covered
1. Introduction to Anomaly Detection
- Understand the fundamentals of anomaly detection and its importance in identifying unusual behavior or failures in systems.
2. Understanding Edge (IoT)
- Learn about edge computing and IoT, and how they enable real-time data processing and decision-making at the source.
3. What is ArgoCD?
- Discover ArgoCD, a declarative, GitOps continuous delivery tool for Kubernetes, and its role in deploying applications on edge devices.
4. Deployment Using ArgoCD for Edge Devices
- Step-by-step guide on deploying anomaly detection models on edge devices using ArgoCD.
5. Introduction to Apache Kafka and S3
- Explore Apache Kafka for real-time data streaming and Amazon S3 for scalable storage solutions.
6. Viewing Kafka Messages in the Data Lake
- Learn how to view and analyze Kafka messages stored in a data lake for better insights.
7. What is Prometheus?
- Get to know Prometheus, an open-source monitoring and alerting toolkit, and its application in monitoring edge devices.
8. Monitoring Application Metrics with Prometheus
- Detailed instructions on setting up Prometheus to monitor the performance and health of your anomaly detection system.
9. What is Camel K?
- Introduction to Camel K, a lightweight integration framework built on Apache Camel, designed for Kubernetes.
10. Configuring Camel K Integrations for Data Pipelines
- Learn how to configure Camel K for seamless data pipeline integrations in your anomaly detection workflow.
11. What is a Jupyter Notebook?
- Overview of Jupyter Notebooks, an open-source web application for creating and sharing documents with live code, equations, visualizations, and narrative text.
12. Jupyter Notebooks with Code Examples
- Hands-on examples and code snippets in Jupyter Notebooks to help you implement and test anomaly detection models.
Cosa hanno in comune un mattoncino Lego e la backdoor XZ?Speck&Tech
ABSTRACT: A prima vista, un mattoncino Lego e la backdoor XZ potrebbero avere in comune il fatto di essere entrambi blocchi di costruzione, o dipendenze di progetti creativi e software. La realtà è che un mattoncino Lego e il caso della backdoor XZ hanno molto di più di tutto ciò in comune.
Partecipate alla presentazione per immergervi in una storia di interoperabilità, standard e formati aperti, per poi discutere del ruolo importante che i contributori hanno in una comunità open source sostenibile.
BIO: Sostenitrice del software libero e dei formati standard e aperti. È stata un membro attivo dei progetti Fedora e openSUSE e ha co-fondato l'Associazione LibreItalia dove è stata coinvolta in diversi eventi, migrazioni e formazione relativi a LibreOffice. In precedenza ha lavorato a migrazioni e corsi di formazione su LibreOffice per diverse amministrazioni pubbliche e privati. Da gennaio 2020 lavora in SUSE come Software Release Engineer per Uyuni e SUSE Manager e quando non segue la sua passione per i computer e per Geeko coltiva la sua curiosità per l'astronomia (da cui deriva il suo nickname deneb_alpha).
Skybuffer SAM4U tool for SAP license adoptionTatiana Kojar
Manage and optimize your license adoption and consumption with SAM4U, an SAP free customer software asset management tool.
SAM4U, an SAP complimentary software asset management tool for customers, delivers a detailed and well-structured overview of license inventory and usage with a user-friendly interface. We offer a hosted, cost-effective, and performance-optimized SAM4U setup in the Skybuffer Cloud environment. You retain ownership of the system and data, while we manage the ABAP 7.58 infrastructure, ensuring fixed Total Cost of Ownership (TCO) and exceptional services through the SAP Fiori interface.
Digital Marketing Trends in 2024 | Guide for Staying AheadWask
https://www.wask.co/ebooks/digital-marketing-trends-in-2024
Feeling lost in the digital marketing whirlwind of 2024? Technology is changing, consumer habits are evolving, and staying ahead of the curve feels like a never-ending pursuit. This e-book is your compass. Dive into actionable insights to handle the complexities of modern marketing. From hyper-personalization to the power of user-generated content, learn how to build long-term relationships with your audience and unlock the secrets to success in the ever-shifting digital landscape.
Fueling AI with Great Data with Airbyte WebinarZilliz
This talk will focus on how to collect data from a variety of sources, leveraging this data for RAG and other GenAI use cases, and finally charting your course to productionalization.
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERPPixlogix Infotech
Boost your website's visibility with proven SEO techniques! Our latest blog dives into essential strategies to enhance your online presence, increase traffic, and rank higher on search engines. From keyword optimization to quality content creation, learn how to make your site stand out in the crowded digital landscape. Discover actionable tips and expert insights to elevate your SEO game.
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and MilvusZilliz
Spark is the widely used ETL tool for processing, indexing and ingesting data to serving stack for search. Milvus is the production-ready open-source vector database. In this talk we will show how to use Spark to process unstructured data to extract vector representations, and push the vectors to Milvus vector database for search serving.
Generating privacy-protected synthetic data using Secludy and MilvusZilliz
During this demo, the founders of Secludy will demonstrate how their system utilizes Milvus to store and manipulate embeddings for generating privacy-protected synthetic data. Their approach not only maintains the confidentiality of the original data but also enhances the utility and scalability of LLMs under privacy constraints. Attendees, including machine learning engineers, data scientists, and data managers, will witness first-hand how Secludy's integration with Milvus empowers organizations to harness the power of LLMs securely and efficiently.
OpenID AuthZEN Interop Read Out - AuthorizationDavid Brossard
During Identiverse 2024 and EIC 2024, members of the OpenID AuthZEN WG got together and demoed their authorization endpoints conforming to the AuthZEN API
Programming Foundation Models with DSPy - Meetup SlidesZilliz
Prompting language models is hard, while programming language models is easy. In this talk, I will discuss the state-of-the-art framework DSPy for programming foundation models with its powerful optimizers and runtime constraint system.