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.
AWS Glue는 고객이 분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로드할 수 있게 지원하는 완전관리형 ETL(추출, 변환 및 로드) 서비스입니다. AWS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 ETL 작업을 생성하고 실행할 수 있습니다. 빅데이터 분석 시 다양한 데이터 소스에 대한 전처리 작업을 할 때, 별도의 데이터 처리용 서버나 인프라를 관리할 필요가 없습니다. 본 세션에서는 지난 5월 서울 리전에 출시한 Glue 서비스에 대한 자세한 소개와 함께 다양한 활용 팁을 데모와 함께 소개해 드립니다.
OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. 이 세션에서는 실제 동작 구조에 대한 설명을 바탕으로 최적화를 하기 위한 방법과 운영상에 발생할 수 있는 이슈에 대해서 알아봅니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/aoQOqhVtdGo
기존 온-프레미스 환경에서 운영 중인 서버들을 AWS 클라우드로 옮겨오기 위한 방법은 무엇일까요? 본 세션에서는 리눅스 서버, 윈도우 서버 그리고 VMWare 등에서 운영되는 기존 서버의 클라우드 이전 방법을 소개합니다. 이를 통해 AWS의 기업 고객이 대량 마이그레이션을 진행했는지 고객 사례도 함께 공유합니다. 뿐만 아니라 VMware on AWS 및 AWS Outpost 같은 하이브리드 옵션을 통해 클라우드 도입을 가속화 하는 신규 서비스 동향도 살펴봅니다.
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션 - 박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS :: AWS Summit...Amazon Web Services Korea
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션
박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS는 고객의 요구에 따른 다양한 스토리지 옵션(File, Block, Object)과 데이터 마이그레이션 옵션(Online, Offline, Hybrid)을 제공합니다. 본 세션에서는 기존 온프레이미스 데이터를 손쉽게 클라우드로 마이그레이션하기 위한 다양한 신규 스토리지 마이그레이션 서비스들을 살펴 봅니다.
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.
AWS Glue는 고객이 분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로드할 수 있게 지원하는 완전관리형 ETL(추출, 변환 및 로드) 서비스입니다. AWS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 ETL 작업을 생성하고 실행할 수 있습니다. 빅데이터 분석 시 다양한 데이터 소스에 대한 전처리 작업을 할 때, 별도의 데이터 처리용 서버나 인프라를 관리할 필요가 없습니다. 본 세션에서는 지난 5월 서울 리전에 출시한 Glue 서비스에 대한 자세한 소개와 함께 다양한 활용 팁을 데모와 함께 소개해 드립니다.
OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. 이 세션에서는 실제 동작 구조에 대한 설명을 바탕으로 최적화를 하기 위한 방법과 운영상에 발생할 수 있는 이슈에 대해서 알아봅니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/aoQOqhVtdGo
기존 온-프레미스 환경에서 운영 중인 서버들을 AWS 클라우드로 옮겨오기 위한 방법은 무엇일까요? 본 세션에서는 리눅스 서버, 윈도우 서버 그리고 VMWare 등에서 운영되는 기존 서버의 클라우드 이전 방법을 소개합니다. 이를 통해 AWS의 기업 고객이 대량 마이그레이션을 진행했는지 고객 사례도 함께 공유합니다. 뿐만 아니라 VMware on AWS 및 AWS Outpost 같은 하이브리드 옵션을 통해 클라우드 도입을 가속화 하는 신규 서비스 동향도 살펴봅니다.
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션 - 박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS :: AWS Summit...Amazon Web Services Korea
AWS로 데이터 마이그레이션을 위한 방안과 옵션
박성훈 스토리지 스페셜리스트 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS는 고객의 요구에 따른 다양한 스토리지 옵션(File, Block, Object)과 데이터 마이그레이션 옵션(Online, Offline, Hybrid)을 제공합니다. 본 세션에서는 기존 온프레이미스 데이터를 손쉽게 클라우드로 마이그레이션하기 위한 다양한 신규 스토리지 마이그레이션 서비스들을 살펴 봅니다.
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.
- 동영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=Rq4I57eqIp4
Amazon RDS 프록시는 Amazon Relational Database Service (RDS)를 위한 완전 관리형 고가용성 데이터베이스 프록시로, 애플리케이션의 확장 성, 데이터베이스 장애에 대한 탄력성 및 보안 성을 향상시킬 수 있습니다. (2020년 6월 서울 리전 출시)
대용량 데이터레이크 마이그레이션 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 200] - 조은희, 팀장, 카카오게임즈 ::: Games on AWS ...Amazon Web Services Korea
기존 온프레미스 환경에서는 비즈니스 성장에 따른 유연한 확장에 어려움 있어 AWS를 이용하여 더욱 탄력적인 환경을 구축하는 프로젝트를 수행하였습니다. 이 세션을 통해 카카오게임즈가 AWS와 함께 수행한 데이터레이크 마이그레이션의 여정과, 그 과정에서 Amazon S3, EMR, Athena, Redshift 등의 다양한 기술 요소들을 활용한 경험과 팁을 전달해 드립니다.
기업들은 데이터로부터 insight를 얻기 위해서 부단한 노력을 하고 있습니다. 이를 위해 조직의 데이터를 한 곳에 모아서 보관하는 Data Lake의 구축은 데이터 분석을 위한 중심으로 자리잡고 있습니다. 본 세션에서는 AWS에서 S3를 활용하여 민첩하고 비용효율적인 Data Lake를 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 이를 기반으로 AWS의 다양한 데이터 분석 서비스와 연동하는 법을 살펴봅니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/mE8V9oNXdrs
대용량 데이터베이스의 클라우드 네이티브 DB로 전환 시 확인해야 하는 체크 포인트-김지훈, AWS Database Specialist SA...Amazon Web Services Korea
고객사 A는 하루 30억 트랜잭션과 연 750TB의 데이터베이스를 온프레미스 환경에서 상용 데이터베이스를 이용하여 운영 중입니다. 또한 매일 대용량의 배치가 발생하고 실시간으로 대량의 조회가 발생하는 미션 크리티컬 시스템입니다. 고객사 A와 함께 클라우드 환경에서 동일한 워크로드의 수행이 가능한지 여부를 검증하는 Feasiblity Pilot 프로젝트를 진행하였고 여기서의 레슨런을 공유합니다. 마이그레이션 도중 고객 IT팀은 On-premise 운영 모델에서 클라우드 운영 모델로 전환되어야 합니다. 전환 도중에 ITIL을 클라우드, 애자일, DevOps 기반 역량과 프로세스에 매핑해야 합니다. 해당 세션에서는 클라우드 운영 모델로 원활한 전환을 도와주는 CEE (Cloud Enablement Engine)의 작동 원리 및 적용 방식을 살펴보고자 합니다.
데브옵스 엔지니어를 위한 신규 운영 서비스 - 김필중, AWS 개발 전문 솔루션즈 아키텍트 / 김현민, 메가존클라우드 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서 소개된 개발에서 운영까지 이어지는 파이프라인 전체에 대한 최신 기술을 통해, 사일로를 분리하고 협업을 향상하는 방법을 소개합니다. 거버넌스 제어를 위한 AWS Control Tower, 코드 수준에서의 위험성 사전 탐지를 위한 Amazon CodeGuru Reviewer, 더 빠르고 풍부한 기능의 앱 제작을 위한 AWS Amplify Studio, IaC를 위한 AWS Cloud Development Kit, 그리고 운영 효율성을 향상 시키는 Amazon CloudWatch의 신규 기능을 알아봅니다.
아름답고 유연한 데이터 파이프라인 구축을 위한 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow - 유다니엘 A...Amazon Web Services Korea
Apache Airflow는 복잡한 데이터 처리 파이프라인의 전체적인 프로세스를 자동화하기 위한 워크플로우 관리 플랫폼이며 오픈 소스 커뮤니티에서 활발하게 기여하고 있는 top-level 프로젝트 입니다. AWS는 최근에 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow (MWAA) 서비스를 정식 출시하였고, 본 강연에서는 Apache Airflow 및 MWAA를 소개하고 어떻게 AWS 서비스와 연동하여 데이터 처리 워크플로우를 구축할 수 있는지 데모를 통해 알려 드립니다.
For more training on AWS, visit: https://www.qa.com/amazon
AWS Loft | London - Deep Dive: Amazon RDS by Toby Knight, Manager Solutions Architecture, 18 April 2016
고객의 플랫폼/서비스를 개선한 국내 사례 살펴보기 – 장준성 AWS 솔루션즈 아키텍트, 강산아 NDREAM 팀장, 송영호 야놀자 매니저, ...Amazon Web Services Korea
AWS는 175개 이상의 다양한 서비스를 제공해드리고 있습니다. 주요 서비스들 외에도 고객 서비스의 품질을 개선하는 데에 이러한 다양한 AWS의 서비스들의 도움을 받을 수 있습니다. 이번 세션에서는 AWS Transit Gateway, AWS Global Accelerator, AWS Shield, AWS IoT, Amazon WorkSpaces 를 통해서 고객의 플랫폼/서비스를 개선한 국내 사례들을 살펴보며 AWS 서비스들을 어떻게 활용할 수 있는지 보여드립니다.
온디맨드 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=LMBSWl9Uo-4
2021년 1분기에 서울 리전에 출시 예정인 AWS Control Tower는 모범 사례를 기반으로 고객의 다중 AWS 계정 환경을 자동으로 구성해 줍니다. 본 세션에서는 AWS Control Tower를 활용하여 고객의 조직에서 필요로 하는 다중 AWS 계정 구조을 설계 및 구현하고, 각 계정에 포함해야 하는 기본 가드레일을 정의 및 생성하고, 거버넌스 체계를 구현하는 방법에 대해서 다룹니다.
Dive deep into some of the key innovations behind Amazon Aurora, discuss best practices and configurations, and share early customer experience from the field.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
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.
진정한 하이브리드 환경을 위한 올바른 선택, AWS Outposts! - 강동환 AWS 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea
AWS 클라우드를 통해 수많은 고객들이 비즈니스를 혁신하고 경쟁력있는 서비스를 통해 시장을 주도하고 있습니다. 운영하는 어플리케이션의 다양한 요구조건 중 낮은 레이턴시 요구사항과 엄격한 데이터 상주규정으로 인해 AWS 클라우드의 이점을 온전히 누리지 못하는 고객들은 하이브리드 환경을 고려하고 있습니다. 온프레미스나 IDC에 AWS의 리전과 동일한 인프라를 구축하여 낮은 지연과 엄격한 데이터 상주규정을 충족하고, AWS 리전과 동일한 관리 및 운영체계로 여러분의 비즈니스를 모든 영역에 결쳐 혁신할 수 있습니다. AWS Outposts를 통해 어떻게 진정한 하이브리드 환경을 구현할 수 있는지와 그 깊이 있는 기술에 대해 알아보세요.
효과적인 NoSQL (Elasticahe / DynamoDB) 디자인 및 활용 방안 (최유정 & 최홍식, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: ...Amazon Web Services Korea
대량의 트랜잭션을 빠르고 유연하게 처리하기 위해서는, 데이터 처리 및 저장 방식에 대한 변화를 고려해야 합니다. 본 세션에서는 어플리케이션이 요구하는 다양한 사용 패턴 및 성능 요구사항을 살펴보고, NoSQL(Elasticache Redis, DynamoDB)을 기반으로 이를 효율적으로 처리하기 위한 디자인 및 쿼리 패턴을 포함한 기술적 고려사항을 알아봅니다.
온디맨드 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=dBLv4V3hRRQ
엔터프라이즈 미션 크리티컬 시스템을 위해서 다양한 고객 환경에서 Oracle RAC와 같은 대용량 데이터베이스가 운영중에 있습니다. 클라우드를 도입하는 많은 고객이 이러한 대용량 데이터베이스 환경을 클라우드 네이티브 서비스가 이를 대체할 수 있을지에 많은 의구심을 가지고 있습니다. AWS의 클라우드 네이티브 데이터베이스 서비스의 기술적인 관점에서 대용량 데이터 운영 관리의 특성을 살펴 보고 Oracle RAC의 완벽한 대체제로 충분한 역량을 가지고 있음을 소개합니다.
AWS 의 여러 Data 서비스를 통한 Data Lake 구축이 가능하지만, 중소 규모의 RDB 형태의 BI 구축 으로 Aurora 가 선호됩니다. Aurora Serverless 는 변경/수정이 많고, 정형 Format의 BI 요구사항에 적합하며, 발생빈도는 적지만, 비즈니스적 사용의 편의성이 요구되는 분석 환경에 적합합니다. 본 세션에서는 Data Lake 구축 시 RDB 와 Serverless 를 접목하시려고 하는 많은 분들에게 Aurora Serverless 의 Use case와 사용방법에 대한 실질적인 가이드를 드리고자 합니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
최유정 솔루션즈 아키텍트, AWS
- 동영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=Rq4I57eqIp4
Amazon RDS 프록시는 Amazon Relational Database Service (RDS)를 위한 완전 관리형 고가용성 데이터베이스 프록시로, 애플리케이션의 확장 성, 데이터베이스 장애에 대한 탄력성 및 보안 성을 향상시킬 수 있습니다. (2020년 6월 서울 리전 출시)
대용량 데이터레이크 마이그레이션 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 200] - 조은희, 팀장, 카카오게임즈 ::: Games on AWS ...Amazon Web Services Korea
기존 온프레미스 환경에서는 비즈니스 성장에 따른 유연한 확장에 어려움 있어 AWS를 이용하여 더욱 탄력적인 환경을 구축하는 프로젝트를 수행하였습니다. 이 세션을 통해 카카오게임즈가 AWS와 함께 수행한 데이터레이크 마이그레이션의 여정과, 그 과정에서 Amazon S3, EMR, Athena, Redshift 등의 다양한 기술 요소들을 활용한 경험과 팁을 전달해 드립니다.
기업들은 데이터로부터 insight를 얻기 위해서 부단한 노력을 하고 있습니다. 이를 위해 조직의 데이터를 한 곳에 모아서 보관하는 Data Lake의 구축은 데이터 분석을 위한 중심으로 자리잡고 있습니다. 본 세션에서는 AWS에서 S3를 활용하여 민첩하고 비용효율적인 Data Lake를 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 이를 기반으로 AWS의 다양한 데이터 분석 서비스와 연동하는 법을 살펴봅니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/mE8V9oNXdrs
대용량 데이터베이스의 클라우드 네이티브 DB로 전환 시 확인해야 하는 체크 포인트-김지훈, AWS Database Specialist SA...Amazon Web Services Korea
고객사 A는 하루 30억 트랜잭션과 연 750TB의 데이터베이스를 온프레미스 환경에서 상용 데이터베이스를 이용하여 운영 중입니다. 또한 매일 대용량의 배치가 발생하고 실시간으로 대량의 조회가 발생하는 미션 크리티컬 시스템입니다. 고객사 A와 함께 클라우드 환경에서 동일한 워크로드의 수행이 가능한지 여부를 검증하는 Feasiblity Pilot 프로젝트를 진행하였고 여기서의 레슨런을 공유합니다. 마이그레이션 도중 고객 IT팀은 On-premise 운영 모델에서 클라우드 운영 모델로 전환되어야 합니다. 전환 도중에 ITIL을 클라우드, 애자일, DevOps 기반 역량과 프로세스에 매핑해야 합니다. 해당 세션에서는 클라우드 운영 모델로 원활한 전환을 도와주는 CEE (Cloud Enablement Engine)의 작동 원리 및 적용 방식을 살펴보고자 합니다.
데브옵스 엔지니어를 위한 신규 운영 서비스 - 김필중, AWS 개발 전문 솔루션즈 아키텍트 / 김현민, 메가존클라우드 솔루션즈 아키텍트 :...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서 소개된 개발에서 운영까지 이어지는 파이프라인 전체에 대한 최신 기술을 통해, 사일로를 분리하고 협업을 향상하는 방법을 소개합니다. 거버넌스 제어를 위한 AWS Control Tower, 코드 수준에서의 위험성 사전 탐지를 위한 Amazon CodeGuru Reviewer, 더 빠르고 풍부한 기능의 앱 제작을 위한 AWS Amplify Studio, IaC를 위한 AWS Cloud Development Kit, 그리고 운영 효율성을 향상 시키는 Amazon CloudWatch의 신규 기능을 알아봅니다.
아름답고 유연한 데이터 파이프라인 구축을 위한 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow - 유다니엘 A...Amazon Web Services Korea
Apache Airflow는 복잡한 데이터 처리 파이프라인의 전체적인 프로세스를 자동화하기 위한 워크플로우 관리 플랫폼이며 오픈 소스 커뮤니티에서 활발하게 기여하고 있는 top-level 프로젝트 입니다. AWS는 최근에 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow (MWAA) 서비스를 정식 출시하였고, 본 강연에서는 Apache Airflow 및 MWAA를 소개하고 어떻게 AWS 서비스와 연동하여 데이터 처리 워크플로우를 구축할 수 있는지 데모를 통해 알려 드립니다.
For more training on AWS, visit: https://www.qa.com/amazon
AWS Loft | London - Deep Dive: Amazon RDS by Toby Knight, Manager Solutions Architecture, 18 April 2016
고객의 플랫폼/서비스를 개선한 국내 사례 살펴보기 – 장준성 AWS 솔루션즈 아키텍트, 강산아 NDREAM 팀장, 송영호 야놀자 매니저, ...Amazon Web Services Korea
AWS는 175개 이상의 다양한 서비스를 제공해드리고 있습니다. 주요 서비스들 외에도 고객 서비스의 품질을 개선하는 데에 이러한 다양한 AWS의 서비스들의 도움을 받을 수 있습니다. 이번 세션에서는 AWS Transit Gateway, AWS Global Accelerator, AWS Shield, AWS IoT, Amazon WorkSpaces 를 통해서 고객의 플랫폼/서비스를 개선한 국내 사례들을 살펴보며 AWS 서비스들을 어떻게 활용할 수 있는지 보여드립니다.
온디맨드 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=LMBSWl9Uo-4
2021년 1분기에 서울 리전에 출시 예정인 AWS Control Tower는 모범 사례를 기반으로 고객의 다중 AWS 계정 환경을 자동으로 구성해 줍니다. 본 세션에서는 AWS Control Tower를 활용하여 고객의 조직에서 필요로 하는 다중 AWS 계정 구조을 설계 및 구현하고, 각 계정에 포함해야 하는 기본 가드레일을 정의 및 생성하고, 거버넌스 체계를 구현하는 방법에 대해서 다룹니다.
Dive deep into some of the key innovations behind Amazon Aurora, discuss best practices and configurations, and share early customer experience from the field.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
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.
진정한 하이브리드 환경을 위한 올바른 선택, AWS Outposts! - 강동환 AWS 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea
AWS 클라우드를 통해 수많은 고객들이 비즈니스를 혁신하고 경쟁력있는 서비스를 통해 시장을 주도하고 있습니다. 운영하는 어플리케이션의 다양한 요구조건 중 낮은 레이턴시 요구사항과 엄격한 데이터 상주규정으로 인해 AWS 클라우드의 이점을 온전히 누리지 못하는 고객들은 하이브리드 환경을 고려하고 있습니다. 온프레미스나 IDC에 AWS의 리전과 동일한 인프라를 구축하여 낮은 지연과 엄격한 데이터 상주규정을 충족하고, AWS 리전과 동일한 관리 및 운영체계로 여러분의 비즈니스를 모든 영역에 결쳐 혁신할 수 있습니다. AWS Outposts를 통해 어떻게 진정한 하이브리드 환경을 구현할 수 있는지와 그 깊이 있는 기술에 대해 알아보세요.
효과적인 NoSQL (Elasticahe / DynamoDB) 디자인 및 활용 방안 (최유정 & 최홍식, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: ...Amazon Web Services Korea
대량의 트랜잭션을 빠르고 유연하게 처리하기 위해서는, 데이터 처리 및 저장 방식에 대한 변화를 고려해야 합니다. 본 세션에서는 어플리케이션이 요구하는 다양한 사용 패턴 및 성능 요구사항을 살펴보고, NoSQL(Elasticache Redis, DynamoDB)을 기반으로 이를 효율적으로 처리하기 위한 디자인 및 쿼리 패턴을 포함한 기술적 고려사항을 알아봅니다.
온디맨드 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=dBLv4V3hRRQ
엔터프라이즈 미션 크리티컬 시스템을 위해서 다양한 고객 환경에서 Oracle RAC와 같은 대용량 데이터베이스가 운영중에 있습니다. 클라우드를 도입하는 많은 고객이 이러한 대용량 데이터베이스 환경을 클라우드 네이티브 서비스가 이를 대체할 수 있을지에 많은 의구심을 가지고 있습니다. AWS의 클라우드 네이티브 데이터베이스 서비스의 기술적인 관점에서 대용량 데이터 운영 관리의 특성을 살펴 보고 Oracle RAC의 완벽한 대체제로 충분한 역량을 가지고 있음을 소개합니다.
AWS 의 여러 Data 서비스를 통한 Data Lake 구축이 가능하지만, 중소 규모의 RDB 형태의 BI 구축 으로 Aurora 가 선호됩니다. Aurora Serverless 는 변경/수정이 많고, 정형 Format의 BI 요구사항에 적합하며, 발생빈도는 적지만, 비즈니스적 사용의 편의성이 요구되는 분석 환경에 적합합니다. 본 세션에서는 Data Lake 구축 시 RDB 와 Serverless 를 접목하시려고 하는 많은 분들에게 Aurora Serverless 의 Use case와 사용방법에 대한 실질적인 가이드를 드리고자 합니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
최유정 솔루션즈 아키텍트, AWS
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.
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.
만들자! 데이터 기반의 스마트 팩토리 - 문태양 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 배권 팀장, OCI 정보통신 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea
제조 산업의 데이터는 내부 장치 및 장비에 담겨있기 때문에 활용되지 못하는 경우가 많습니다. AWS IoT로 산업 현장의 원격 감시 제어 데이터 (SCADA)를 수집하고 전사적 자원관리 (ERP), 제조 실행 시스템 (MES)의 데이터와 산업 현장의 데이터를 통합하여 대시보드에서 거의 실시간에 가까운 운영 메트릭을 모니터링하여 비즈니스 인사이트를 얻은 사례를 살펴봅니다.
통신사의 차별화된 메시징 서비스 아키텍처를 소개합니다 - 정영준 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 강성원, 나상화 소프트웨어 엔지니어 무선사업부...Amazon Web Services Korea
국내 통신 3사의 차세대 메시징 서비스로 삼성전자와 협업하여 서비스를 제공하고 있는 RCS (Rich Communication Service) 에서 Kubernetes 를 도입하고 서비스의 안정화를 이루기까지 했던 경험들을 공유합니다. VM 기반의 운영 환경에서 Amazon EKS기반으로 변경하기까지의 과정과, Amazon EKS 환경에서 서비스를 모니터링 및 로깅하기 위하여 시도했던 경험 등 높은 안정성을 필요로 하는 통신사 수준의 메시징 서비스에 대한 클라우드 기술 활용 사례를 소개합니다.
지난 AWS re:Invent 2022에서 소개된 내용 가운데 디지털 네이티브 비즈니스 리더분들께서 주목할만한 AWS 기술(혁신, 데이터, 현대화)에 대한 AWS 신규 서비스와 고객 사례를 공유합니다.
발표자:
Channy Yun, Principal Developer Advocate, AWS
Hyo Choi, Solutions Architect, AWS
Yoosung Jeon, Solutions Architect, AWS
발표 다시보기: https://youtu.be/V6g1SE4DkK4?list=PLORxAVAC5fUWg_jFcq8hNJEMzELtAD6kc
Oracle, SQL Server 등과 같은 상업용 데이터베이스로부터 AWS 관리형 데이터베이스 서비스로 이동함으로써 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 본 세션에서는 AWS가 제공하고 있는 관리형 데이터베이스 서비스의 종류 및 특징에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
데이터 분석플랫폼을 위한 데이터 전처리부터 시각화까지 한번에 보기 - 노인철 AWS 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
기업의 비즈니스 혁신의 기반인 데이터 분석 플랫폼은 쉽고 빠르게 구축할 수 있는 방법이 요구됩니다. 이를 위해 본 강연에서는 데이터 전처리를 코드없이 사용자 친화적 유저 인터페이스(GUI)로 수행할 수 있는 AWS Glue DataBrew , 데이터 추출, 변환 및 저장(ETL)을 위한 서버리스 서비스인 AWS Glue Studio, 데이터 카탈로그에 대한 권한통제 방법, 데이터웨어하우스 구축을 위한 Amazon Redshift 의 기술을 소개하고 대규모 데이터웨어하우스(DW) 클러스터간 데이터 공유 방법과 코드없이 기계 학습을 수행할 수 있는 기능들을 알려드립니다.
천만사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 진화하기 – 문종민, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Korea 2020Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/z68l2X5KoC4
AWS 클라우드는 초기에 적은 비용으로 웹 서비스를 시작하고, 향후 사업이 발전했을 때 천만 이상의 유저가 사용할 수 있는 고가용성, 확장성, 민첩성이 뛰어난 웹 서비스를 만들 수 있습니다. 본 세션에서는 작은 서비스로 시작하여 AWS의 다양한 서비스를 사용하여 천만 이상의 대규모 유저 트래픽을 수용할 수 있는 웹 서비스로 발전시키는 것을 단계별로 오토스케일링, 트래픽 경감, 모니터링과 자동화, 고가용성 확보를 위한 아키텍처 구성 방법을 소개합니다.
기업들의 데이터 규모가 커지고 활용 워크로드가 세분화 됨에 따라, 목적에 특화된 스토리지 사용 전략이 성능에 더욱 중요해졌습니다. 범용 오브젝트 스토리지 Amazon S3부터 다기능 파일시스템 Amazon EFS 및 Amazon FSx, 고성능 하이브리드 캐시 서비스 Amazon File Cache까지. 이 세션에서는 워크로드 별 성능 가속화를 위한 AWS 스토리지 사용 전략을 소개합니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 데이터, 분석 및 AI를 통합하는 단 하나의 레이크하우스, Databricks on AWS 로 ...Amazon Web Services Korea
데이터브릭스의 레이크하우스 플랫폼을 이용하여 비용을 절감하고 협업을 촉진하며 혁신을 가속화할 수 있는 방법을 설명드립니다. 데이터브릭스의 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 통합하여 다양한 데이터 분석과 AI 워크로드를 단일 플랫폼에서 수행할 수 있는 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 오픈소스와 오픈포맷으로 구성된 레이크하우스 플랫폼을 통하여 AWS의 데이터 및 AI 서비스들과 유기적으로 연계하여 고객 맞춤형 데이터 플랫폼으로 쉽게 확장할 수 있는 방법을 소개합니다.
워크로드에 맞는 데이터베이스 찾기
박주연 솔루션즈 아키텍트, AWS
급진적으로 늘어나는 데이터, 점차 다양해지는 워크로드의 특성에 적합한 데이터 관리를 위해 AWS는 광범위한 데이터베이스 선택 옵션을 제공합니다. 본 세션에서는 관계형 데이터베이스를 비롯, NoSQL, 인메모리, 그래프 등 특정 애플리케이션에 적합한 데이터베이스를 선택할 수 있도록 AWS가 제공하는 데이터베이스 서비스의 개요를 소개합니다. Amazon RDS와 Aurora, DynamoDB, Elasticache 및 Neptune 서비스에 대해 알아봅니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/mOfAxl0vHlI
클라우드 환경의 애플리케이션은 페타바이트 규모의 데이터를 밀리초 단위 지연 시간으로 액세스하고, 초당 수백만 건의 요청을 처리하도록 확장할 수 있어야 합니다. 이러한 특정 요구사항을 처리하기 위해 AWS는 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 포함한 매우 다양한 관리형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 AWS Database Migration Service를 사용해 쉽고 비용 효율적으로 기존 데이터베이스를 AWS의 다양한 데이베이스로 마이그레이션하는 방법 및 사례에 대해 알아봅니다.
Similar to 데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS re:Invent re:Cap 2021 (20)
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.
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.
[Keynote] Data Driven Organizations with AWS Data - 발표자: Agnes Panosian, Head...Amazon Web Services Korea
데이터는 모든 애플리케이션, 프로세스 및 비즈니스 의사 결정의 중심에 있습니다. 데이터는 거의 모든 조직의 디지털 트랜스포메이션의 초석입니다. 데이터는 새로운 경험을 촉진하고 혁신을 이끌어내는 통찰력으로 이어집니다. 전체 조직을 위한 데이터의 가치를 실현하는 전략을 구축하는 것은 쉽고 간단한 여정이 아닙니다. 이 세션에서는 데이터 기반 조직화를 위한 모범 사례와 그 여정에서 AWS가 어떻게 도움을 드릴 수 있는지를 다룹니다.
Amazon Neptune은 확장성과 가용성을 제공하도록 설계된 서버리스 데이터 그래프 데이터베이스입니다. 본 세션에서는 Neptune 서버리스를 통해 한의학 컨텐츠내용 및 상품 상세 데이터를 통해 그래프 DB를 구축하고 상품 추천 구현 사례를 살펴봅니다.
ECK(Elasticsearch Cloud on Kubernetes)는 쿠버네티스 환경에서 Elastic 제품을 배포하고 관리할 수 있는 오퍼레이터입니다. 본 세션에서는 Amazon EKS 환경에서 ECK를 사용한 검색 엔진 플랫폼 구축 사례 및 개발팀과 인프라팀 간 협업 과정을 공유합니다.
ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성 AI를 통해 다양한 활용 사례가 나오고 있습니다. 본 세션에서는 생성 AI 모델의 임베딩벡터에 대해 알아보고 이를 통해 손쉽게 서버리스 텍스트 및 이미지 추천 검색을 구현하는 방법을 소개합니다. OpenAI의 GPT3 API 및 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 올린 EleutherAI 모델 기반으로 한국어 추천 및 검색 애플리케이션을 구현한 사례를 살펴봅니다.