IoT 데이터에 대한 상호작용 및 Machine Learning Inference(기계학습추론) 등, AWS Cloud의 다양한 서비스와 기능이 edge까지 확장되어 활용되고 있습니다. Edge에서 cloud로, 다시 cloud에서 edge로 연결되는 일련의 cycle을 통해서 더욱 효과적으로 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이를 위한 필수적인 서비스인 AWS IoT Greengrass를 소개하고 전자 통신 산업 분야에서의 트랜드와 사례를 알아 봅니다. 손쉽게 IoT Greengrass를 배포하여 활용할 수 있고 edge에서의 Machine Learning Inference에 강력한 성능을 갖춘 LG전자의 AIoT board에 대해 소개하고, IoT Greengrass와 LG전자 AIoT board를 통합하여 구축한 사례를 살펴 봅니다.
신규 미디어서비스 소개 : 손쉬운 라이브 소스 클라우드 입수부터 간편한 라이브 스트리밍 구축까지 – 임석영 AWS 솔루션즈 아키텍트:: A...Amazon Web Services Korea
AWS는 고객의 피드백을 바탕으로 매년 새로운 서비스들과 기능들을 추가하고 있습니다. 올해에도 미디어 및 엔터테인먼트 인더스트리뿐만 아니라 다양한 산업군, 서비스에서 활용할 수 있도록 새롭게 추가된 서비스와 기능이 있습니다. 시용이 간편하며 짧은 지연시간 등 대화형 라이브 스트리밍 환경을 구성할 수 있는 관리형 서비스인 Amazon IVS, 휴대가 간편하며 카메라 혹은 영상 장비의 라이브 동영상 소스를 클라우드 워크플로인 AWS Elemental MediaLive에 연결하는 디바이스인 AWS Elemental Link, 이 두가지 서비스와 기능에 대해 소개합니다.
Verizon의 AWS 활용 사례: AI로 스마트한 고객 경험과 네트워크 관제 시스템 구현하기 – 최우형 AWS 솔루션즈 아키텍트:: AW...Amazon Web Services Korea
Verizon이 AI를 사용하여 고객의 니즈를 이해하고 적응하는 방법에 대해 알아보십시오. 고객을 단번에 올바른 에이전트로 배정하여 비용을 절감하면서 고객을 지원하고, 고객을 놀라게 하고 즐겁게 하면서 디지털 사용 시기 파악하려면 그들이 무엇을 생각하고 어디서 어려워하는지 잘 알아야 합니다. 네트워크 데이터에서 꺼낼 수 있는 하루에 수십억 개의 이벤트들의 의미를 잃지 않고 잘 활용할 수 있도록 하는 방법에 대해 알아보십시오. 물론 민감한 데이터이므로 규제와 개인정보침해가 발생하지 않도록 유의해야 합니다.
AWS 비용, 어떻게 사용하고 계신가요? - 최적화 된 AWS 비용 구조 만들기 – 곽내인 :: AWS Builders Online SeriesAmazon Web Services Korea
* 발표 동영상: https://youtu.be/HIyfpXmRpUQ
기존 온프레미스 서버 환경에 비해 저렴한 클라우드 비용은 많은 분들께서 클라우드를 사용하시는 가장 큰 이유이며, 동시에 풀리지 않는 가장 어려운 과제이기도 합니다. 본 웨비나를 통해 쉽게 실천해볼 수 있는 AWS 비용 최적화 방안을 안내 드리겠습니다.
AWS 기계 학습 솔루션을 활용한 온라인 사기·부정거래 감지 – 서지혜 AWS 스타트업 AIML 스페셜리스트:: AWS Cloud Week...Amazon Web Services Korea
금융사 AI 과제 중 제일 많은 관심과 사례를 가지고 있는것이 바로 금융 부정거래 및 온라인 사기 탐지 입니다. 이번 시간에는 비지니스 인사이트와 결합하여 사용할 수 있는 AWS 에서 제공하는 Fraud Detection 솔루션 들에 대해 소개합니다. Amazon SagaMaker 를 활용한 Custom Training 모델 구현 방식과 Amazon.com의 사기 탐지 패턴까지 녹여 만든 Amazon Fraud Detector 솔루션 활용 방식에 대해 알아봅니다.
변화와 혁신을 위한 클라우드 마이그레이션 – 김진우 AWS 어카운트 매니저, 이아영 네오위즈 가버너스팀 팀장, 박주희 우아한형제들 시스템신...Amazon Web Services Korea
비즈니스 환경은 빠르게 진화하며, 고객들에게 같은 속도의 혁신을 요구하고 있습니다. 고객들은 클라우드를 통해 빠른 속도의 환경변화, Compliance, Software life cycle에 빠르게 적응하고, 더 나아가 새로운 비즈니스를 창출하고 있습니다. AWS 마이그레이션 사례를 통해 카멜레온처럼 진화하고 생존하는 방법을 알아봅니다.
AWS와 함께하는 스타트업 여정 AWS Activate 프로그램/스타트업에게 가장 사랑받는 AWS 서비스들 – 김민지, 박진우 :: AWS...Amazon Web Services Korea
* 발표 동영상: https://youtu.be/7LAKBz4QWpc
AWS Activate 프로그램은 스타트업의 비즈니스 성장에 도움이 되도록 AWS 크레딧, 기술 지원 및 교육을 포함한 다양한 혜택을 제공합니다. AWS 클라우드를 기반으로 스타트업 비즈니스를 구축하신다면 꼭 아셔야 할 Activate 프로그램을 상세하게 소개합니다! / 스타트업은 아이디어를 빠르게 구체화하고 개발하고 지속적으로 혁신해야합니다. 안전하고 성능과 운영 및 비용 효율을 만족시키면서 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 해주는 AWS 서비스들을 소개합니다.
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.
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.
신규 미디어서비스 소개 : 손쉬운 라이브 소스 클라우드 입수부터 간편한 라이브 스트리밍 구축까지 – 임석영 AWS 솔루션즈 아키텍트:: A...Amazon Web Services Korea
AWS는 고객의 피드백을 바탕으로 매년 새로운 서비스들과 기능들을 추가하고 있습니다. 올해에도 미디어 및 엔터테인먼트 인더스트리뿐만 아니라 다양한 산업군, 서비스에서 활용할 수 있도록 새롭게 추가된 서비스와 기능이 있습니다. 시용이 간편하며 짧은 지연시간 등 대화형 라이브 스트리밍 환경을 구성할 수 있는 관리형 서비스인 Amazon IVS, 휴대가 간편하며 카메라 혹은 영상 장비의 라이브 동영상 소스를 클라우드 워크플로인 AWS Elemental MediaLive에 연결하는 디바이스인 AWS Elemental Link, 이 두가지 서비스와 기능에 대해 소개합니다.
Verizon의 AWS 활용 사례: AI로 스마트한 고객 경험과 네트워크 관제 시스템 구현하기 – 최우형 AWS 솔루션즈 아키텍트:: AW...Amazon Web Services Korea
Verizon이 AI를 사용하여 고객의 니즈를 이해하고 적응하는 방법에 대해 알아보십시오. 고객을 단번에 올바른 에이전트로 배정하여 비용을 절감하면서 고객을 지원하고, 고객을 놀라게 하고 즐겁게 하면서 디지털 사용 시기 파악하려면 그들이 무엇을 생각하고 어디서 어려워하는지 잘 알아야 합니다. 네트워크 데이터에서 꺼낼 수 있는 하루에 수십억 개의 이벤트들의 의미를 잃지 않고 잘 활용할 수 있도록 하는 방법에 대해 알아보십시오. 물론 민감한 데이터이므로 규제와 개인정보침해가 발생하지 않도록 유의해야 합니다.
AWS 비용, 어떻게 사용하고 계신가요? - 최적화 된 AWS 비용 구조 만들기 – 곽내인 :: AWS Builders Online SeriesAmazon Web Services Korea
* 발표 동영상: https://youtu.be/HIyfpXmRpUQ
기존 온프레미스 서버 환경에 비해 저렴한 클라우드 비용은 많은 분들께서 클라우드를 사용하시는 가장 큰 이유이며, 동시에 풀리지 않는 가장 어려운 과제이기도 합니다. 본 웨비나를 통해 쉽게 실천해볼 수 있는 AWS 비용 최적화 방안을 안내 드리겠습니다.
AWS 기계 학습 솔루션을 활용한 온라인 사기·부정거래 감지 – 서지혜 AWS 스타트업 AIML 스페셜리스트:: AWS Cloud Week...Amazon Web Services Korea
금융사 AI 과제 중 제일 많은 관심과 사례를 가지고 있는것이 바로 금융 부정거래 및 온라인 사기 탐지 입니다. 이번 시간에는 비지니스 인사이트와 결합하여 사용할 수 있는 AWS 에서 제공하는 Fraud Detection 솔루션 들에 대해 소개합니다. Amazon SagaMaker 를 활용한 Custom Training 모델 구현 방식과 Amazon.com의 사기 탐지 패턴까지 녹여 만든 Amazon Fraud Detector 솔루션 활용 방식에 대해 알아봅니다.
변화와 혁신을 위한 클라우드 마이그레이션 – 김진우 AWS 어카운트 매니저, 이아영 네오위즈 가버너스팀 팀장, 박주희 우아한형제들 시스템신...Amazon Web Services Korea
비즈니스 환경은 빠르게 진화하며, 고객들에게 같은 속도의 혁신을 요구하고 있습니다. 고객들은 클라우드를 통해 빠른 속도의 환경변화, Compliance, Software life cycle에 빠르게 적응하고, 더 나아가 새로운 비즈니스를 창출하고 있습니다. AWS 마이그레이션 사례를 통해 카멜레온처럼 진화하고 생존하는 방법을 알아봅니다.
AWS와 함께하는 스타트업 여정 AWS Activate 프로그램/스타트업에게 가장 사랑받는 AWS 서비스들 – 김민지, 박진우 :: AWS...Amazon Web Services Korea
* 발표 동영상: https://youtu.be/7LAKBz4QWpc
AWS Activate 프로그램은 스타트업의 비즈니스 성장에 도움이 되도록 AWS 크레딧, 기술 지원 및 교육을 포함한 다양한 혜택을 제공합니다. AWS 클라우드를 기반으로 스타트업 비즈니스를 구축하신다면 꼭 아셔야 할 Activate 프로그램을 상세하게 소개합니다! / 스타트업은 아이디어를 빠르게 구체화하고 개발하고 지속적으로 혁신해야합니다. 안전하고 성능과 운영 및 비용 효율을 만족시키면서 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 해주는 AWS 서비스들을 소개합니다.
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.
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.
핵심 미래 분석 기술! 시계열 분석을 활용한 수요예측과 재고관리 최적화 사례 – 김형일 AWS 솔루션즈 아키텍트, 이환기 신세계아이앤씨 A...Amazon Web Services Korea
리테일을 포함한 많은 기업들이 디지털 전환의 핵심 기술로 AI와 머신러닝 활용을 고려하고 있습니다. 본 세션에서는 리테일 비즈니스 최적화를 위한 수요 예측과 재고관리에 시계열 분석을 도입하기 위한 분석도구로 Amazon Forecast와 Amazon SageMaker를 활용하는 방안에 대해 알아보고, 국내 대형유통업체가 AWS 서비스를 활용하여 어떻게 재고를 최적화했는지 성공사례를 공유해 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.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/yqneDmw_HL8
개인 및 스타트업에서 부터 대기업에 이르기까지 모든 규모의 사용자들에게 적용될 수 있는 하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시합니다. 또한, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
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.
카오스 엔지니어링을 활용한 마이크로서비스 안정성 개선하기 - 정준우, AWS 솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Kor...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/wF7du63Ld4U
카오스 엔지니어링은 프로덕션 서비스에서 각종 장애 조건을 견딜 수 있는 안정적인 시스템을 구축하기 위해서 분산 시스템을 대상으로 실험하고 배우는 분야입니다. 복잡도가 높은 비즈니스 운영에 필수적인 마이크로서비스를 대상으로 카오스 엔지니어링 도구를 적용해보고, AWS 클라우드, Amazon EKS, Service Mesh 등을 활용해서 마이크로서비스의 안정성을 개선하는 방법을 알아봅니다.
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
금융 회사를 위한 클라우드 이용 가이드 – 신은수 AWS 솔루션즈 아키텍트, 김호영 AWS 정책협력 담당:: AWS Cloud Week ...Amazon Web Services Korea
금융 회사가 클라우드를 이용하기 위해서 알아야 할 금융규제와 클라우드 사업자에 대한 안전성 평가 방법에 대해 알려드립니다. 또한, AWS Well Architected Framework 를 이용하여 금융회사에서 보다 안전한 AWS 클라우드 환경을 구성하는 방법에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다.
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
클라우드 네이티브로 가는길 - AWS 컨테이너 서비스 파헤치기 - 최진영 AWS 테크니컬 트레이너 / 배주혁 소프트웨어 엔지니어, 삼성전자...Amazon Web Services Korea
애플리케이션 현대화를 위한 첫 걸음이 된 컨테이너 서비스는 매우 다양한 종류와 옵션들을 가지고 있으며, AWS re:Invent 2020에서도 컨테이너 관련 서비스들에 대한 다양한 업데이트가 추가 되었습니다. AWS 의 다양한 컨테이너 서비스를 활용하면 어떻게 기존의 애플리케이션을 마이그레이션 하는지, 컨테이너를 활용하게 되면 어떠한 장점이 있는지를 알아봅니다.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/ACBblaLv868
클라우드 환경에는 다양한 보안 위협이 존재합니다. 사용자의 설정 오류에서부터 외부 공격자의 악의적인 접근 시도 및 공격 행위까지 다양한 공격 유형과 위협들이 존재하는데요, AWS 에서는 이와 같은 보안 위협을 탐지하고 사냥하는데 도움을 드리는 서비스들을 제공하고 있습니다. Amazon GuardDuty 와 Amazon Detective 를 통합한 SecurityHub 를 이용해서 클라우드 환경에서의 보안 위협에 대한 탐지 및 대응 방안을 소개합니다.
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
[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.
핵심 미래 분석 기술! 시계열 분석을 활용한 수요예측과 재고관리 최적화 사례 – 김형일 AWS 솔루션즈 아키텍트, 이환기 신세계아이앤씨 A...Amazon Web Services Korea
리테일을 포함한 많은 기업들이 디지털 전환의 핵심 기술로 AI와 머신러닝 활용을 고려하고 있습니다. 본 세션에서는 리테일 비즈니스 최적화를 위한 수요 예측과 재고관리에 시계열 분석을 도입하기 위한 분석도구로 Amazon Forecast와 Amazon SageMaker를 활용하는 방안에 대해 알아보고, 국내 대형유통업체가 AWS 서비스를 활용하여 어떻게 재고를 최적화했는지 성공사례를 공유해 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.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/yqneDmw_HL8
개인 및 스타트업에서 부터 대기업에 이르기까지 모든 규모의 사용자들에게 적용될 수 있는 하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시합니다. 또한, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
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.
카오스 엔지니어링을 활용한 마이크로서비스 안정성 개선하기 - 정준우, AWS 솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Kor...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/wF7du63Ld4U
카오스 엔지니어링은 프로덕션 서비스에서 각종 장애 조건을 견딜 수 있는 안정적인 시스템을 구축하기 위해서 분산 시스템을 대상으로 실험하고 배우는 분야입니다. 복잡도가 높은 비즈니스 운영에 필수적인 마이크로서비스를 대상으로 카오스 엔지니어링 도구를 적용해보고, AWS 클라우드, Amazon EKS, Service Mesh 등을 활용해서 마이크로서비스의 안정성을 개선하는 방법을 알아봅니다.
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
금융 회사를 위한 클라우드 이용 가이드 – 신은수 AWS 솔루션즈 아키텍트, 김호영 AWS 정책협력 담당:: AWS Cloud Week ...Amazon Web Services Korea
금융 회사가 클라우드를 이용하기 위해서 알아야 할 금융규제와 클라우드 사업자에 대한 안전성 평가 방법에 대해 알려드립니다. 또한, AWS Well Architected Framework 를 이용하여 금융회사에서 보다 안전한 AWS 클라우드 환경을 구성하는 방법에 대해서도 살펴보도록 하겠습니다.
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
클라우드 네이티브로 가는길 - AWS 컨테이너 서비스 파헤치기 - 최진영 AWS 테크니컬 트레이너 / 배주혁 소프트웨어 엔지니어, 삼성전자...Amazon Web Services Korea
애플리케이션 현대화를 위한 첫 걸음이 된 컨테이너 서비스는 매우 다양한 종류와 옵션들을 가지고 있으며, AWS re:Invent 2020에서도 컨테이너 관련 서비스들에 대한 다양한 업데이트가 추가 되었습니다. AWS 의 다양한 컨테이너 서비스를 활용하면 어떻게 기존의 애플리케이션을 마이그레이션 하는지, 컨테이너를 활용하게 되면 어떠한 장점이 있는지를 알아봅니다.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/ACBblaLv868
클라우드 환경에는 다양한 보안 위협이 존재합니다. 사용자의 설정 오류에서부터 외부 공격자의 악의적인 접근 시도 및 공격 행위까지 다양한 공격 유형과 위협들이 존재하는데요, AWS 에서는 이와 같은 보안 위협을 탐지하고 사냥하는데 도움을 드리는 서비스들을 제공하고 있습니다. Amazon GuardDuty 와 Amazon Detective 를 통합한 SecurityHub 를 이용해서 클라우드 환경에서의 보안 위협에 대한 탐지 및 대응 방안을 소개합니다.
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
[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.
클라우드 컴퓨팅 기술이 보편화되면서 다양한 산업에 적용이 되고 있습니다. 클라우드에서 제공되는 AI 기능을 이용한 서비스 개발도 속속 등장하고 있습니다. 아울러 최근 5G와 새로운 IoT 등의 기술 등이 등장하면서 엣지 컴퓨팅에 대한 관심도 증폭되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 AI의 관계, 그리고 새로이 등장한 5G 기술이 접목되면서 어떤 미래가 전개되는지 살펴보도록 하겠습니다 | Cloud computing technology is becoming more common and more applicable to a variety of industries. The development of services using AI capabilities offered in the cloud is also emerging. In addition, as technologies such as 5G and new IoT have recently emerged, interest in edge computing has been increasing. Let's take a look at the future of cloud computing, the relationship between AI, and the new 5G technology.
AWS Greengrass V2와 신규 IoT 서비스를 활용한 개방형 edge 소프트웨어 환경 구축 - 이세현 AWS IoT 스페셜리스트 ...Amazon Web Services Korea
AWS 클라우드 서비스와 기능을 엣지(Edge)까지 확장하기 위해 AWS IoT Greengrass의 신규 버전인 V2가 출시되었습니다.
새롭게 출시된 AWS IoT Greengrass V2의 개선된 구조와 기능들을 소개하고, AWS IoT Greengrass V2를 통해 개방형 edge 플랫폼의 장점을 활용하여 민첩하고 유연하게 edge 소프트웨어를 개발할 수 있는 방법을 소개합니다. 추가적으로 AWS re:Invent 2020에서 출시된 다양한 신규 사물인터넷 서비스들에 대해서도 소개합니다.
스마트 프로덕트: 제조사를 위한 IoT 연결성 극대화 비즈니스 모델 및 사례 소개 – 정재연 AWS 인프라스트럭처 아키텍트, 장재영 경동나...Amazon Web Services Korea
AWS는 제조사의 커넥티드 디바이스를 보다 안정적이고 안전하게 운영할 수 있는 다양한 AWS IoT 서비스를 제공하고 있습니다. 본 강연에서는 스마트 프로덕트에 AWS IoT를 도입한 국내 제조사 사례를 소개하고, 귀사의 비지니스에 IoT 기술을 어떻게 적용할 수 있는지 소개해드립니다.
AWS IoT를 통해 클라우드로 세상을 연결하는 방법 - 이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS / 최원근 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AW...Amazon Web Services Korea
AWS IoT를 통해 클라우드로 세상을 연결하는 방법
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
최원근 솔루션스 아키텍트, AWS
AWS IoT는 수많은 사물인터넷에서 발생되는 물리 세계의 데이터를 고객이 쉽게 수집하고, 관리, 분석할 수있도록 많은 서비스를 제공하고 있습니다. 이번 세션에서는 AWS IoT Core 서비스와 함께 새로운 서비스들을사용해서 물리 세계의 많은 비지니스 문제점들을 이해하고, 분석할 수 있는 여러가지 모범 사례를 제공합니다.
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.
Similar to AWS IoT/Edge 서비스 접목을 통한 전자/통신 산업 내 가치 창출 기회 – 이세현 AWS IoT Specialist 솔루션즈 아키텍트, 정기연 LG전자 책임연구원:: AWS Cloud Week - Industry Edition (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.
2. Agenda
• IoT 기술 Trend
• FreeRTOS - edge에서 디바이스를 구축하고 Cloud에 연결
• AWS IoT Greengrass - Cloud의 서비스와 기능을 edge까지 확장
• LG 전자 AIoT board - On-Device 에서의 강력한 Inference
• LG AIoT board 활용 사례
• LG AIoT board와 AWS IoT Greengrass 통합 활용 사례
8. 어떻게 IoT 데이터에서 가치를 어떻게 추출합니까?
대규모의 장치를 제어, 관리 및 보호하려면
어떻게 해야합니까?
장치를 연결하고 edge에서 작동하려면
어떻게 해야합니까?
Analytics
Services
Connectivity
& Control
Services
Device
Software
17. FreeRTOS
15 년 이상, 신뢰할 수 있고 널리 배포됨
RISC-V 및 Arm v8-M을 포함한 40개
이상의 지원 아키텍처
광범위한 생태계 지원
무료 및 오픈 소스
MIT 오픈 소스 라이선스
스트림 및 메시지 버퍼를 사용하여
향상된 프로세스 간 통신 (IPC) 기능 지원
18. Local Connectivity
Libraries
Cloud Connectivity
Libraries
Security Connectivity
Libraries
OTA &
Code Signing
FreeRTOS는 IoT endpoint를 지원합니다.
클라우드 연결없이 AWS IoT
Greengrass 디바이스와 통신
마이크로 컨트롤러 기반
장치에서 데이터를 쉽게
수집하고 조치를 취합니다
안전한 장치 데이터 및 연결 현장의 디바이스에 보안
업데이트, 버그 수정 및 펌웨어
업데이트 배포
FreeRTOS 커널 확장
19. MCU가 "지능형” 워크로드를 처리할 수 있습니까?
• MCU가 GHz 속도에 도달함
• NXP 는 Arm Techcon 2019에서 i.MXRT1170 를 발표
• 최대 1GHz의 clock 속도
• 머신 러닝 프레임 워크는 MCU 클래스 장치를 대상으로 합니다
• Keyword spotting/wake word detection
• TinyML
• Tensorflow Lite
➔ MCU는 점점 더 복잡 해지는 워크로드를 처리 할 수 있습니다
20. FreeRTOS에서 secure
elements 사용
Secure Element를 사용하면 암호화
키의 변조 방지가 가능합니다.
개방형 표준 PKCS#11 인터페이스를
사용하여 호환성 극대화
고객의 물리적 위치에서 떨어진
위치에 디바이스를 설치할 수
있습니다.
마이크로 컨트롤러에서 암호화
기능을 오프로드하여 메모리 공간을
확보하고 전력 소비를 줄입니다.
21. MCU Hardware
Secure Element를 사용하지 않을 경우
Partner Supplied Libraries and Drivers (IDF)
Amazon FreeRTOS internal
libraries
Transport Layer Security (TLS) library
FreeRTOS
kernel
User (Application) Code
22. 암호화를 위하여 secure element 사용
Partner Supplied Libraries
and Drivers (IDF)
Amazon
FreeRTOS
internal
libraries
Transport Layer
Security (TLS) library
FreeRTOS
kernel
User (Application) Code
Partner Supplied
PKCS #11 Module
Amazon FreeRTOS
PKCS #11 API
Secure Element
Hardware
Cryptographic
functions
MCU Hardware
Secure Element Hardware
Secure Storage
26. Data and
state sync Security
Over the
air updatesConnectors
장치를
오프라인으로
작동 & 다시
연결할 때
데이터 동기화
Local
actions
AWS
Lambda로
device
프로그래밍
간소화
상호 인증 &
cloud와 장치 간
인증
AWS IoT
Greengrass
Core를 쉽게
업데이트
Machine
learning
inference
로컬에서
ML 추론
Local
resource
access
AWS Lambda
함수는 주어진
장치의 로컬
리소스에 액세스
할 수 있고 &
사용 가능
외부 서비스에
연결하여 edge
장치를 확장
Local
messages
and triggers
cloud 연결없이
장치 통신 가능
AWS Secrets
Manager
edge devices
에 보안 자격
증명 배포
AWS IoT Greengrass는 AWS IoT를 edge로 확장
27. Cloud 연결없이 로컬 네트워크의 디바이스 간에 메시징을 활성화
AWS IoT MQTT 게시 / 구독 메시징
패러다임을 로컬에서 edge로 확장
Cloud에서 작성되고 AWS IoT
Greengrass core에 로컬로 배포된 AWS
Lambda 함수가 이벤트를 트리거하고
응답하도록 허용
AWS IoT Greengrass core 및 AWS IoT
device SDK를 사용하는 기타
디바이스에서 오프라인 명령 및 제어
작업을 활성화
로컬 메시지 및 트리거
28. Lambda 함수가 디바이스의 로컬
리소스에 액세스하도록 허용
GPIO에 액세스하여 센서 및
액추에이터 데이터를 처리
Lambda 함수는 운영 체제의 로컬
파일 시스템을 활용할 수 있음
Lambda 함수는 기계 학습을 위한
하드웨어 가속을 위해 GPU를 사용할
수 있음
Local resource 접근
GPU
AWS Lambda는 지정된 디바이스의 로컬 리소스에 액세스하고 사용할 수 있음
29. Amazon SageMaker 또는 EC2를
사용하는 다른 서비스를 사용하여
클라우드에서 모델 학습
ML 추론은 Apache MXNet 및
TensorFlow와 함께 동작
훈련된 모델을 device로 전송하고
데이터를 클라우드로 다시 전송하여
모델 정확도를 향상
Amazon SageMaker와의 통합은
model runtime footprint 를100 배
줄이고 추론 성능을 2 배 향상
Machine Learning 추론
데이터 전송 비용이나 지연 시간 증가없이 로컬에서 ML 추론 수행
30. AWS IoT
Core
데이터 전송 및 라우팅
Amazon
SageMaker
AWS IoT
Analytics
데이터 집계
Enrichment
Cleansing
시계열 데이터 처리
Model Config
Model 생성
최적화
재교육
로컬 리소스를 통한 데이터 수집 및 로컬 작업
ML Model 추론
AWS IoT
Greengrass
Local
Resources
1 2
34
Machine
Learning
Inference
로컬에서 ML
inference
수행
Local
Resource
Access
AWS Lambda
함수는 지정된
디바이스의
로컬 리소스에
액세스하고
사용할 수
있습니다
Greengrass를 활용한 학습과 추론
Cloud에서 Training하고 edge에서 inference (그리고 반복)
31. AWS IoT Greengrass Core Software
AWS IoT Greengrass는 하드웨어가
아닌 소프트웨어입니다
함께 작동하는 구성 요소:
• AWS IoT Greengrass core
• IoT Greengrass Core SDK
• IoT Device SDK
32. AWS IoT Greengrass Core (GGC)
Lambda 실행, 메시징, 디바이스
섀도우, 보안을 담당하고 cloud와
직접 상호 작용하는 런타임
42. Amazon SageMaker Neo로 모델 최적화
• framework 크기를 10분의 1로 감소
• 모델과 프레임 워크가 단일 실행
파일로 컴파일됩니다
• Intel, Nvidia, ARM, Cadence,
Qualcomm 및 Xilinx 프로세서
아키텍처에 맞게 모델을 자동으로
최적화
• Open source:
https://github.com/neo-ai/
43. AWS IoT Greengrass를 사용하여 edge에서 추론 실행
Amazon SageMaker
AWS IoT Greengrass
Inference
Lambda Training mediaLabeled
training media
Image
classification
model
Neo-
optimized
model
Video
Stream
NVIDIA
JETSON
NANO
GPU
Model download
AWS CloudSmart IoT Device
Neo
45. AWS Partner Device Catalog
340+
Qualified IoT
devices in the Partner
Device Catalog.
https://devices.amazonaws.com/
기본적으로 AWS와 함께 사용할 수 있는 검증된 파트너 하드웨어 및 디바이스를 검색하십시오.
49. AIoT Solution for On-Device Application
Vision
Intelligence
Voice
Intelligence
Sensing
Intelligence
Understanding,
Thinking & Evolving
AI + IoT
50. 다양한 뉴럴 네트워크를 획기적인 성능으로 처리하는 인공지능 전용 프로세서
- Convolution accelerator (CONV)
- Activation operator (RELU)
- Channel size converter (POOL)
- Normalization accelerator (NORM)
▪ 딥러닝 전용 명령어 구현
▪ Flexible Architecture
- 단일 코어 당 독립적으로 뉴럴
네트워크 처리 가능
- 어플리케이션 복잡도에 따라
코어수 변경 가능
LG 뉴럴엔진
TILE ....
....
TILE
TILE
....
....
▪ Scalability▪ Convolution 병렬 처리 가속
- 딥러닝 전용 Instruction 기반으로
Programmable
- 네트워크 업데이트 가능
51. Type Name Input Resolution FPS
BW
(MB/frame)
Power
(mW,
avg power/frame)
Classification
googLeNet 224x224x3 64.62 62.52 910.06
MobileNet 224x224x3 116.69 46.41 849.53
ResNet-50 224x224x3 20.43 250.67 894.61
VGG16 224x224x3 7.33 593.00 982.74
Object Detection Tiny Yolo 448x448x3 41.77 128.01 849.44
LG 뉴럴엔진
보드에서 FIX 16bit 모드로 실제 측정한 수치
52. 주변 상황을 이해하려면
똑똑한 두뇌와 함께 어떤 역할들이 필요할까?
Senses
Smell
Touch Sight Taste
Hearing
53. Vision Intelligence
- 광각 렌즈 왜곡 보정 (Image Warp)
- 색상 정보와 Edge 정보를 보존하며
노이즈 제거 (Bayer & Y/CNR)
OFF ON
OFF ON
카메라 입력의 한계를 실시간으로 보완하여, 인식/판단 성능을 개선
- 주변 빛 환경에 적응적으로 선명한 영상 획득
: 저조도 환경
: HDR 적용으로 빛 번짐 없는 영상
OFF ON
OFF ON
54. Vision Intelligence
- 모션 Blur 없는 실시간 영상 처리
움직임 정보를 함께 활용하여 상황을 인식
Apple
사과
보관
OFF ON
30ms 이하 고속 움직임 실시간 인식
- 실시간으로 고밀도, 고정밀 움직임 판단
IN OUT
55. 다중채널 Mic, 음성 전용 DSP 활용한 마이크 입력 전처리 및 Machine Learning 기반 잡음 제거로 인식률
향상
8 / 10
Voice Intelligence
ADC 전용 DSP
4 Mic
Voice
Activity
Detection
LG 뉴럴엔진 CPU
- 모터 소음 제거
- 적응형 음원 분리
- 빔 포밍
- Barge-in
▪ 마이크 입력 전처리
음성 전처리 / 기동어 인식 잡음 필터 자연어 인식
- 기기별 소음 특성 학습
기반
- 서버급 성능의 EC/NR
▪ ML 잡음 처리
- 단일/복합 발화
- 직접/간접 화법
- 대화형 인터페이스
▪ 클라우드 기반 인식
- 저전력 기동어 인식
▪ On-Device 인식
56. Barge-In 기능으로 인식률 개선, 파워 분리를 통해 최소 전력으로 음성 대기모드 운영이 가능
Voice Intelligence
Barge-In
Hi LG Voice
Voice
Reference
VAD
Music ♬
Buffer
Buffer
Hi LG
Music ♬
Speaker
Echo Path
+
음성 전처리
-
+ 기동어
인식기
Hi LGMusic ♬
57. 다양한 종류의 아날로그 신호, 센서 입력 등으로부터 얻은 데이터를 활용한 딥러닝 연산
영상/음성/센서 데이터 퓨젼하여
Multi-modal 인식 가능
Sensor IF
I2S
PDM
Parallel
Camera
I/F
MIPI CSI-2
4-lane
Peripherals
UART
I2C
SPI
PWM
SDIO
USB2.0
GPIO
Sensing Intelligence
가속도 센서가스+압력센서가스 센서
모션 센서 가스 센서 모션 센서
각도 센서 습도 센서 모션 센서
LG 뉴럴엔진
58. Technical Specifications
Neural Engine Inferencing Engine, Training Engine
CPU ARM Quad-core Cortex-A53
Vision
Vision DSP
Vision Engine (Feature Extraction, Dense Optical Flow, Warp/Scaler)
Audio
Audio DSP + VFPU
PDM / ADC / PCM Class D Amplifier
Memory 1GB 32-bit DDR3
Storage 8GB eMMC
Video Encode 1080p @ 30 (H.264)
Connectivity
WIFI 802.11 b/g/n Dual Band (2.4GHz/5GHz)
USB2.0 (Hos/Device), SPI, UART, I2C, PWM
Camera MIPI CSI-2
LG AIoT Developer Kit
59. Application
LG AIoT Developer Kit
Core
Component
Services
Manager
Computing
Platform
Kernel / Driver
videoService
Camera Service
Streaming Service
ConnectService
Gateway controller
IoT Protocols
voiceService
Voice Trigger
Voice Recognition
tvService
Web Service
Connectivity
LG Home gateway
OCF, WiFi,
BLE, …
videoEncode SecurityCamera Vision Inference Audio WiFi
Vision Intelligence
얼굴인식 제스쳐인식
사물인식 …
Voice Intelligence
기동어
인식
음성인식
알고리즘
Firmware
Framework
스마트 홈
ThinQ.AI
스마트 빌딩 스마트 팩토리 스마트 카 스마트 시티
AWS Greengrass
61. LGE Internal Use Only
Real-Time Preprocessing
for Vision Intelligence:
ISP and Vision Engine
On-Device Inference
and Training Engine
On-Device AI SoC
LG’s AI SoC provides the cost effective
on-device machine learning (ML) solution of
vision, voice/audio and control intelligence.
Intelligent Detection
of Physical/Chemical
Environment
Meta Data for Privacy
Low Light Enhancement On-Device Vision Engine
Driver Status Monitoring
Innovative Voice and
Audio Recognition:
Dedicated Audio DSP
Automotive Application
Gesture Recognition
Extreme Low Light
(1/4’’ sensor camera, 10 lux)
Enhanced by On-device ISP
only for internal processing only images can be captured by hacking
`20년 CES
62. LG ThinQ Home @ IFA 2020
Zero Energy, Zero Effort, Zero Stress
63. 환기 시스템
시스템 보일러
냉난방 시스템
Grid
가정용 ESS
(PCS 포함)
태양광
(PV, BIPV)
EV 충전기
세탁기 건조기
냉장고
공청기
CCTV, 현관벨/도어락, 스마트월
조명/모션센서
조명스위치
스마트 매립
매립콘센트
전력센서 (태양광 AC, AC 고전력
측정)
TV 및 모니터
LG ThinQ
Home Cloud
LG ThinQ Home @ IFA 2020
Zero Energy, Zero Effort, Zero Stress
데이터 기반 인공지능,
음성비서, 에너지관리,
스마트 홈 서비스
• 스마트 가전 제품군
• HVAC 제품군
스마트 홈 기타 제품군
• 친환경 에너지 제품군
AC/DC
스마트
분전반
복합센서
(온습도, CO2, 미세먼지 등)
카메라 및
음성 처리 센서
스마트미러
(LG ThinQ 홈 컨시어지)
ThinQ Home 게이트웨이룸
에어컨
전동 커튼, 신발 살균기, IoT 센서들, 기타
청소기
64. 환기 시스템
시스템 보일러
냉난방 시스템
Grid
가정용 ESS
(PCS 포함)
태양광
(PV, BIPV)
EV 충전기
세탁기 건조기
냉장고
공청기
CCTV, 현관벨/도어락, 스마트월
조명/모션센서
조명스위치
스마트 매립
매립콘센트
전력센서 (태양광 AC, AC 고전력
측정)
TV 및 모니터
LG ThinQ
Home Cloud
LG ThinQ Home @ IFA 2020
Zero Energy, Zero Effort, Zero Stress
• 스마트 가전 제품군
• HVAC 제품군
스마트 홈 기타 제품군
• 친환경 에너지 제품군
AC/DC
스마트
분전반
복합센서
(온습도, CO2, 미세먼지 등)
카메라 및
음성 처리 센서
스마트미러
(LG ThinQ 홈 컨시어지)
ThinQ Home 게이트웨이룸
에어컨
전동 커튼, 신발 살균기, IoT 센서들, 기타
청소기
AI 시스템
. 거주자 생활 패턴 기반 홈 관리 기능
. 재실자 위치 기반 편의 기능, 보안 기능
. 개인화 서비스 기능
음성 명령
. Task 기준 음성 명령, 시설 기기 제어
. 가족 호출 기능에 활용
기기간 연결
. LG ThinQ 홈 클라우드, LG ThinQ 홈 게이트웨이
. 타운/커뮤니티 관리실 연동
사용자 디스플레이
. 통합적 정보 표출 및 관리 접점 역할의 LG 홈 컨시어지 및 모바일 앱
. 편의/미디어 정보(날씨, 뉴스, 지도 등), 에너지(발전 및 소비 현황, 시설 상태)
. 홈 시설 및 가전 (상태 및 제어), 보안 관리, 개인 관리 기능 등
프라이버시 보호
. LG ThinQ 홈 클라우드 보안
. 정책적 사용자 데이터 보호/암호화