인공 지능(AI) 기술의 발전은 새로운 서비스와 비지니스 혁신의 도구가 되고 있습니다. 본 강연에서는 AWS 클라우드 혁신이 인공 지능 기술을 활용하려는 개발자에게 어떤 의미를 주고 있으며, 이에 대한 아마존 사례 및 클라우드를 활용한 연구 개발 방법론에 대해 자세히 알아보고자 합니다. 이를 위해 아마존닷컴의 머신 러닝 기반 추천 엔진 및 물류 창고의 KIVA 로봇 활용 사례, 아마존 에코를 통한 알렉사 음성 인식 서비스의 데모와 함께 딥러닝(Deep Learning) 연구를 위한 AWS 컴퓨팅 P2 인스턴스 및 전용 AMI를 통한 MXNet 라이브러리 등을 소개합니다. 특히, AWS re:Invent에서 새로 출시한 Amazon Lex, Polly 및 Rekognition 등 클라우드 인공 지능 서비스를 소개하고 사용하는 방법을 안내해 드립니다.
다시보기 영상 링크: https://youtu.be/QGgQOcA3W6w
클라우드로의 마이그레이션이 증가하면서, 퍼블릭 클라우드를 목표로 한 공격도 폭증하고 있습니다. 특히, 클라우드 관리자의 자격증명을 탈취하려는 시도나 탈취된 자격증명을 이용하여 중요정보를 유출하고 대규모로 비트코인 채굴을 시도하는 행위들이 늘어가고 있습니다. AWS로의 이관을 고려하고 있거나 사용중인 고객들이라면, 이와 같이 클라우드의 특성을 활용하여 발생하고 있는 정교한 보안 위협들에 대응하기 위한 방법을 고민하셔야 합니다. 본 세션에서는 이러한 클라우드 네이티브 위협들에 효과적으로 대응하는 기능을 제공하는 GuardDuty, Inspector, Config, SecurityHub와 같은 AWS 보안 서비스들에 대한 설명을 진행합니다.
발표자: 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS / 현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강동환 솔루션즈 아키텍트, AWS
Part 1 : Cloud 로의 전환
Cloud로 전환하는 과정에서 검토되는 Windows 서버 운영 및 Cloud Endure에 대한 기본 개념 등을 소개합니다.
Part 2 : SAP 에 대한 고민
본 세션에서는 기업들이 가지고 있는 SAP 가치를 극대화하고 비용절감 및 업무자동화를 실천하는 방법에 대해 소개합니다
Part 3 : 백업 및 복구
기업들이 가지고 있는 데이터 통합관리 및 재해복구 방안, 그리고 데이터 내구성을 확보하고 비용절감하는 방안에 대해 소개합니다.
Part 4 : 하이브리드 클라우드 아키텍처
하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시하고, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
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
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.
다시보기 영상 링크: https://youtu.be/QGgQOcA3W6w
클라우드로의 마이그레이션이 증가하면서, 퍼블릭 클라우드를 목표로 한 공격도 폭증하고 있습니다. 특히, 클라우드 관리자의 자격증명을 탈취하려는 시도나 탈취된 자격증명을 이용하여 중요정보를 유출하고 대규모로 비트코인 채굴을 시도하는 행위들이 늘어가고 있습니다. AWS로의 이관을 고려하고 있거나 사용중인 고객들이라면, 이와 같이 클라우드의 특성을 활용하여 발생하고 있는 정교한 보안 위협들에 대응하기 위한 방법을 고민하셔야 합니다. 본 세션에서는 이러한 클라우드 네이티브 위협들에 효과적으로 대응하는 기능을 제공하는 GuardDuty, Inspector, Config, SecurityHub와 같은 AWS 보안 서비스들에 대한 설명을 진행합니다.
발표자: 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS / 현륜식 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강동환 솔루션즈 아키텍트, AWS
Part 1 : Cloud 로의 전환
Cloud로 전환하는 과정에서 검토되는 Windows 서버 운영 및 Cloud Endure에 대한 기본 개념 등을 소개합니다.
Part 2 : SAP 에 대한 고민
본 세션에서는 기업들이 가지고 있는 SAP 가치를 극대화하고 비용절감 및 업무자동화를 실천하는 방법에 대해 소개합니다
Part 3 : 백업 및 복구
기업들이 가지고 있는 데이터 통합관리 및 재해복구 방안, 그리고 데이터 내구성을 확보하고 비용절감하는 방안에 대해 소개합니다.
Part 4 : 하이브리드 클라우드 아키텍처
하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시하고, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
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
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.
컨텐트 협업플랫폼 Amazon WorkDocs 활용하기 - 박상희 상무, 한글과컴퓨터 / Ben Fitzpatrick, Head of Bu...Amazon Web Services Korea
스폰서 발표 세션 | 컨텐트 협업플랫폼 Amazon WorkDocs 활용하기
박상희 상무, 한글과컴퓨터
Ben Fitzpatrick, Head of Business Development, Amazon WorkDocs
1. WorkDocs 소개 - 주요 기능, 특장점 및 고객 사례 소개 (Ben Fitzpatrick)
2. WorkDocs용 공동편집 기능을 제공중인 한컴과의 제휴 및 협업과정 소개 (박상희 상무)
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.
AWS CloudFormation: Infrastructure as Code | AWS Public Sector Summit 2016Amazon Web Services
This session provides the attendee with an overview of our AWS CloudFormation service and helps the customer to realize the benefits of "infrastructure as code." A demo is part of this session.
by Jeet Shangari, Sr. Technical Account Manager, AWS
Software release cycles are now measured in days instead of months. Cutting edge companies are continuously delivering high-quality software at a fast pace. In this session, we will cover how you can begin your DevOps journey by sharing best practices and tools used by the engineering teams at Amazon. We will showcase how you can accelerate developer productivity by implementing continuous Integration and delivery workflows. We will also cover an introduction to AWS CodeStar, AWS CodeCommit, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline, AWS CodeDeploy, AWS Cloud9, and AWS X-Ray the services inspired by Amazon's internal developer tools and DevOps practice. Level 200
Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개::김대근, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 배포에 처음 입문 하고자 하는 분들을 위해 동작 방식을 설명하고 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. Amazon SageMaker 빌트인 4가지 서빙 패턴(리얼타임 추론, 배치 추론, 비동기 추론, 서버리스 추론)을 시작으로 프로덕션 적용을 위한 핵심 기능과 비용 절감을 위한 방법을 소개합니다.
CI/CD Pipeline Security: Advanced Continuous Delivery Best Practices: Securit...Amazon Web Services
CI/CD Pipeline Security: Advanced Continuous Delivery Best Practices: Security Week at the San Francisco Loft
Continuous delivery (CD) enables teams to be more agile and quickens the pace of innovation. Too often, however, teams adopt CD without putting the right safety mechanisms in place. In this talk, we discuss opportunities for you to transform your software release process into a safer one. We explore various DevOps best practices, showcasing sample applications and code with AWS CodePipeline and AWS CodeDeploy. We discuss how to set up delivery pipelines with nonproduction testing stages, failure cases, rollbacks, redundancy, canary testing and blue/green deployments, and monitoring. We'll discuss continuous delivery practices for deploying to Amazon EC2, AWS Lambda, and Containers (such as Amazon ECS or AWS Fargate).
Level: 200
Speaker: Leo Zhadanovsky - Principal Solutions Architect, Cloudstart, 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.
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.
Amazon Redshift는 런칭 이래 다양한 New Feature 추가와 성능 향상 등 지속적으로 혁신을 이어온 AWS의 데이터 웨어하우징 서비스입니다. 본 세션에서는 최근 Redshift에 추가된 다양하고 유용한 기능과 함께 지난 2018년 Re:Invent를 통하여 소개된 글로벌 고객의 Redshift를 활용한 High-performance Warehouse 시스템 및 Data Lake 구축 사례를 전달합니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/Xk-cinEssq4
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.
Amazon Personalize를 처음 접하시는 분들이나 추천서비스 도입을 고민중 분들을 위해 이론과 동작 원리를 이해하고 실습 워크샵실습을 해보므로서 문제 해결 방식을 심도깊게 살표봅니다. 개인화된 추천 모델 직접 만들고 배포하므로써 실제 어떻게 활용되는지를 체험할 수 있습니다.
Once you’ve acquired a user, then the even more difficult task of retaining and monetizing the user begins. In order to retain the user, they must be engaged with the application. In this session, you’ll learn how to use Amazon Pinpoint to implement user engagement strategies via data and event capture, advanced analytics, integrated multi-channel messaging (mobile push, SMS, email) to drive campaigns (both transactional and targeted) based on demographics and audience segmentation.
Recommendation is one of the most popular applications in machine learning (ML). In this workshop, we’ll show you how to build a movie recommendation model based on factorization machines — one of the built-in algorithms of Amazon SageMaker — and the popular MovieLens dataset.
최근 입문용 혹은 개발 및 데이터 분석 용도로 파이썬을 사용하는 개발자들이 많이 늘고 있습니다. 본 세션에서는 파이썬을 활용하여 AWS에서 해 볼 수 있는 다양한 서비스와 기능을 소개하고자 합니다. 그 중에서도 Django 및 Flask 같은 웹 프레임워크를 AWS Elastic Beanstalk으로 손쉽게 배포하고 운영하는 방법, AWS Lambda를 통해 Python 기반 서버리스 애플리케이션을 제작하는 방법 그리고, Boto3와 AWS Python SDK를 통해 AWS의 다양한 서비스 API를 다루는 방법을 살펴 봅니다. Python으로 구성된 AWS 기반 인기 오픈 소스 프로젝트를 소개하여 직접 참여하는 방법을 안내합니다. 특히, 가상 서버 호스팅인 AWS re:Invent에서 새로 소개된 Amazon Lightsail 등도 함께 소개합니다.
컨텐트 협업플랫폼 Amazon WorkDocs 활용하기 - 박상희 상무, 한글과컴퓨터 / Ben Fitzpatrick, Head of Bu...Amazon Web Services Korea
스폰서 발표 세션 | 컨텐트 협업플랫폼 Amazon WorkDocs 활용하기
박상희 상무, 한글과컴퓨터
Ben Fitzpatrick, Head of Business Development, Amazon WorkDocs
1. WorkDocs 소개 - 주요 기능, 특장점 및 고객 사례 소개 (Ben Fitzpatrick)
2. WorkDocs용 공동편집 기능을 제공중인 한컴과의 제휴 및 협업과정 소개 (박상희 상무)
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.
AWS CloudFormation: Infrastructure as Code | AWS Public Sector Summit 2016Amazon Web Services
This session provides the attendee with an overview of our AWS CloudFormation service and helps the customer to realize the benefits of "infrastructure as code." A demo is part of this session.
by Jeet Shangari, Sr. Technical Account Manager, AWS
Software release cycles are now measured in days instead of months. Cutting edge companies are continuously delivering high-quality software at a fast pace. In this session, we will cover how you can begin your DevOps journey by sharing best practices and tools used by the engineering teams at Amazon. We will showcase how you can accelerate developer productivity by implementing continuous Integration and delivery workflows. We will also cover an introduction to AWS CodeStar, AWS CodeCommit, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline, AWS CodeDeploy, AWS Cloud9, and AWS X-Ray the services inspired by Amazon's internal developer tools and DevOps practice. Level 200
Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개::김대근, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 배포에 처음 입문 하고자 하는 분들을 위해 동작 방식을 설명하고 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. Amazon SageMaker 빌트인 4가지 서빙 패턴(리얼타임 추론, 배치 추론, 비동기 추론, 서버리스 추론)을 시작으로 프로덕션 적용을 위한 핵심 기능과 비용 절감을 위한 방법을 소개합니다.
CI/CD Pipeline Security: Advanced Continuous Delivery Best Practices: Securit...Amazon Web Services
CI/CD Pipeline Security: Advanced Continuous Delivery Best Practices: Security Week at the San Francisco Loft
Continuous delivery (CD) enables teams to be more agile and quickens the pace of innovation. Too often, however, teams adopt CD without putting the right safety mechanisms in place. In this talk, we discuss opportunities for you to transform your software release process into a safer one. We explore various DevOps best practices, showcasing sample applications and code with AWS CodePipeline and AWS CodeDeploy. We discuss how to set up delivery pipelines with nonproduction testing stages, failure cases, rollbacks, redundancy, canary testing and blue/green deployments, and monitoring. We'll discuss continuous delivery practices for deploying to Amazon EC2, AWS Lambda, and Containers (such as Amazon ECS or AWS Fargate).
Level: 200
Speaker: Leo Zhadanovsky - Principal Solutions Architect, Cloudstart, 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.
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.
Amazon Redshift는 런칭 이래 다양한 New Feature 추가와 성능 향상 등 지속적으로 혁신을 이어온 AWS의 데이터 웨어하우징 서비스입니다. 본 세션에서는 최근 Redshift에 추가된 다양하고 유용한 기능과 함께 지난 2018년 Re:Invent를 통하여 소개된 글로벌 고객의 Redshift를 활용한 High-performance Warehouse 시스템 및 Data Lake 구축 사례를 전달합니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/Xk-cinEssq4
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.
Amazon Personalize를 처음 접하시는 분들이나 추천서비스 도입을 고민중 분들을 위해 이론과 동작 원리를 이해하고 실습 워크샵실습을 해보므로서 문제 해결 방식을 심도깊게 살표봅니다. 개인화된 추천 모델 직접 만들고 배포하므로써 실제 어떻게 활용되는지를 체험할 수 있습니다.
Once you’ve acquired a user, then the even more difficult task of retaining and monetizing the user begins. In order to retain the user, they must be engaged with the application. In this session, you’ll learn how to use Amazon Pinpoint to implement user engagement strategies via data and event capture, advanced analytics, integrated multi-channel messaging (mobile push, SMS, email) to drive campaigns (both transactional and targeted) based on demographics and audience segmentation.
Recommendation is one of the most popular applications in machine learning (ML). In this workshop, we’ll show you how to build a movie recommendation model based on factorization machines — one of the built-in algorithms of Amazon SageMaker — and the popular MovieLens dataset.
최근 입문용 혹은 개발 및 데이터 분석 용도로 파이썬을 사용하는 개발자들이 많이 늘고 있습니다. 본 세션에서는 파이썬을 활용하여 AWS에서 해 볼 수 있는 다양한 서비스와 기능을 소개하고자 합니다. 그 중에서도 Django 및 Flask 같은 웹 프레임워크를 AWS Elastic Beanstalk으로 손쉽게 배포하고 운영하는 방법, AWS Lambda를 통해 Python 기반 서버리스 애플리케이션을 제작하는 방법 그리고, Boto3와 AWS Python SDK를 통해 AWS의 다양한 서비스 API를 다루는 방법을 살펴 봅니다. Python으로 구성된 AWS 기반 인기 오픈 소스 프로젝트를 소개하여 직접 참여하는 방법을 안내합니다. 특히, 가상 서버 호스팅인 AWS re:Invent에서 새로 소개된 Amazon Lightsail 등도 함께 소개합니다.
마이크로서비스는 큰 애플리케이션을 독립된 API와 데이터스토어를 가진 작은 단위의 서비스로 느슨하게 결합하여, 서비스를 책임지는 자율성 높은 팀의 자동화된 배포 및 운영 관리를 통해 민첩하게 비지니스 요구를 반영하는 아키텍처 구성 방식입니다. AWS 콘테이너(Container) 서비스 및 서버리스(Serverless) 아키텍처를 이용하여 마이크로 서비스를 구현하는 방법과 이를 위한 모범 사례를 소개합니다. 1) 개별 서비스 확장, 2) API 운영 및
Detailed Information: AWS 콘테이너(Container) 서비스 및 서버리스(Serverless) 아키텍처를 이용하여 마이크로 서비스를 구현하는 방법과 이를 위한 모범 사례를 소개합니다. 1) 개별 서비스 확장, 2) API 운영 및 관리, 3) 일관된 트랙잭션 유지, 4) 서비스 자동 배포, 5) 서비스 모니터링, 6) 서비스 보안 및 인증 그리고 7) 서비스 생태계 구성 등의 다양한 이슈에 AWS를 통한 해결 방법을 알아봅니다. 특히, AWS re:Invent에서 새로 출시한 AWS Step Functions, ECS 관리를 위한 Blox, Lambda@Edge 등의 서비스와 기능을 통해 마이크로서비스를 운영 관리하는 방법을 안내해 드립니다.
매년 11월말 AWS re:Invent 행사에서는 내년 클라우드 기술을 전망할 수 있는 새로운 서비스를 대거 출시했습니다. 올해 리인벤트 행사에서 발표된 신규 서비스 중 개발자들이 관심을 가질만한 서비스를 선보이는 시간으로 데모와 함께 소개합니다. 특히, AWS re:Invent에서 새로 출시한 Amazon CodeBuild, AWS X-Ray 등의 서비스를 통한 민첩한 데브옵스 방법을 알려드립니다. 리인벤트에서 발표된 신규 서비스로 클라우드 기술의 미래를 살펴보세요.
개발자를 위한 AWS re:Invent 신규 서비스 - 윤석찬 (AWS수석테크에반젤리스트) :: AWS Community Day 2020AWSKRUG - AWS한국사용자모임
AWS Community Day는 AWS를 사용하는 개발자 및 고급 사용자들이 주축이 되어 AWS 서비스 활용 방법 및 사용 대한 정보를 공유하는 기술 컨퍼런스입니다. 이번에는 지난 12월 미국 라스베가스에서 열린 AWS re:Invent 2019 행사에 직접 참여하셨던 분들이 꼽은 흥미로운 신규 서비스 소개와 아울러 인공지능, 서버리스, 컨테이너, 데브옵스 및 프론트엔드 분야의 다양한 애플리케이션 개발 및 구축 시, 개발자의 입장에서 AWS 클라우드 도입 및 활용 사례를 생생하게 전달해 드리는 시간이었습니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] 수백만 사용자 대상 기계 학습 서비스를 위한 확장 비법 - 윤석찬, AWS 테크 에반젤리스트Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/RYzviz-uOCU
기계 학습은 이제 개발자에게 필수 기술셋이 되었습니다. 본 세션에서는 AWS의 다양한 인공 지능 서비스를 활용하여 개발자들이 기계 학습을 처음 접하는 시점부터 혼자서 공부하는 방법부터 팀에서 초기 도입시, 그리고 정식 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 위한 서비스를 향해 가는 과정을 알려드림으로서 기계 학습 기반 개발자가 될 수 있는 방법을 알아봅니다.
[IGC 2017] AWS 김필중 솔루션 아키텍트 - AWS 를 활용한 모바일 백엔드 개발강 민우
모바일 게임에는 사용자 인증, 컨텐츠 제공, 데이터 저장 및 분석은 물론 모네타이제이션을 위한 다양한 기능들의 개발이 요구됩니다. 이를 위해 AWS 를 활용하여 필요한 백엔드를 간단하지만 유저가 많아져도 항상 예측 가능한 성능으로, 또 사용한 만큼만 비용이 발생하는 형태로 구현할 수 있는 방법을 소개합니다.
다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주는 머신러닝의 한 종류인 딥 러닝에 대한 기본적인 개념과 이미지 분석에 많이 적용되는 Convolutional Neural Network 을 배워봅니다. 이를 구현하기 위한 딥러닝 프레임워크인 Apache MXNet에 대한 소개와 기본 사용법을 익혀보고, Fashion MNIST 데이터를 분류하는 CNN 모델을 구현하는 방법을 설명합니다.
한국어를 위한 AWS 인공지능(AI) 서비스 소개 및 활용 방법 - 강정희 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Innovate 2019Amazon Web Services Korea
한국어를 위한 AWS 인공지능(AI) 서비스 소개 및 활용 방법 - 강정희 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Innovate 2019
언어와 문자에 대한 이해는 인공지능 기술의 대표적인 주제입니다. AWS는 인공지능에 대한 깊은 이해나 투자 없이도 손쉽게 이를 활용할 수 있도록, 2017년 다양한 AI 언어 서비스들을 발표하였습니다. 여기에 최근 한국어 지원이 추가된 번역 서비스 Amazon Translate와 re:invent 2018에서 발표된 문서 분석 서비스 Amazon Textract을 활용하면 보다 다양한 시나리오에서 애플리케이션에 인텔리전스를 적용하여 비즈니스에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 본 세션에서는 AI 언어 서비스와 Textract의 신규 기능과 다양한 사용 사례를 예제와 함께 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.
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. 강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
3. 본 발표의 주요 주제
• Amazon의 추천 및 인공 지능 기반 서비스
• Amazon Machine Learning 서비스
• 딥러닝 프레임워크 지원
• AWS 신규 AI 서비스
§ Amazon Rekognition
§ Amazon Polly
§ Amazon Lex
4. Amazon.com 초기 서적 추천 서비스
• 에이전트 기반 서적 추천
엔진 활용
• Eyes & Editors
§ 좋아하는 저자의 신규
서적에 대한 자동 검색 및
알림 에이전트. 분야별
주제별 리뷰에 따른 추천
기능도 제공
5. Amazon.com 상품 추천 서비스
• 리뷰 및 평가 기반 추천 도입
• 이벤트(Events) 및 평가(Rating)
• 협업 필터링(Collaborative
filtering)
• 사용자 (user-user) 및 아이템
기반 (item-item)
• 총 판매 35%가 추천 시스템으
로부터 발생
6. 강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
7. Amazon.com 웹 로그 분석
• 사용자 행동 데이터 분석
ü 기존 100노드의 1.6PB 급
DW 시스템 - 페타 바이트
급 (가장 큰 테이블 400TB,
일간 2TB)
ü 예: 검색 후 구매하지 않은
물품, 가장 많이 구매한
물품…
• Amazon Redshift 기반
DW로 분석 환경 변경
8. Amazon.com 온라인 주문 예측 서비스
• 주문 전/후 예측
시스템 도입
• 머신 러닝 기법 활용
• '고객이 주문 전에
배송 계획 예측’
• 사내 총 주간 추천
예측 500억회
9. Amazon 물류센터: 로봇 기반 배송 예측 시스템
• 13개 물류센터에 로봇
이동 도입
• 물류 순환 속도:
60~75분 ▶ 15분
• 재고 공간: 50% ↑
• 운영비용: 약 20%↓
• 이동 경로 계산 및 최적화
등에 머신 러닝 기법 활용
10. 강연 중 질문하는 법
전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로
돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
11. Amazon Machine Learning 서비스
• AWS에서 관리하는 제공하는
Machine Learning 서비스
• 간단한 API로 개발자도 쉽게 사용
• Amazon 내부 시스템 위에서 빠른
Machine Learning 기술 사용
• AWS에 저장된 데이터를 바로
사용하여 데이터 모델링
• 바로 Production으로 사용할 수
있도록 배포(Endpoint)
12. Amazon ML 특징: 손쉬운 접근성
관리 콘솔에서 직접 ML 모델링
§ 데이터 소스 지정 및 생성
§ ML 모델 생성, 모델 품질 측정, 튜닝
§ 배포 및 관리
API, SDK를 이용하여 쉽게 활용
§ Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby,
Javascript
AWS Mobile SDK를 통해 Android, iOS
앱에서도 쉽게 사용 가능
13. Amazon ML 특징: 신뢰성 및 확장성
신뢰 높은 시스템 (Dog fooding)
§ 아마존 내부 데이터사이언티스트 사용 시스템
§ 신뢰성 높은 알고리즘 제공
알고리즘외의 편리한 기능:
§ 간단한 데이터 타입 변환, 스키마 생성
§ 원본 데이터와 모델에 대한 품질 평가
확장성 높은 종량 과금 모델
§ 100GB 데이터 모델링 가능
§ 배치를 통한 예측 지원
§ 실시간 예측 지원
17. 3. 데이터 모델 생성
>>> import boto
>>> ml = boto.connect_machinelearning()
>>> model = ml.create_ml_model(
ml_model_id=’my_model',
ml_model_type='REGRESSION',
training_data_source_id='my_datasource')
22. 배치(Batch)방식 예측
비동기적으로 대량의 예측 결과 필요 시 사용
Console, API를 통해 요청 가능
많은 양의 데이터를 한 번에 처리하여 결과를 S3에 저장
>>> import boto
>>> ml = boto.connect_machinelearning()
>>> model = ml.create_batch_prediction(
batch_prediction_id = 'my_batch_prediction’
batch_prediction_data_source_id = ’my_datasource’
ml_model_id = ’my_model',
output_uri = 's3://examplebucket/output/’)
26. EC2 P2 인스턴스 - GPU기반 병렬 컴퓨팅
• 딥러닝 컴퓨팅에 최적화
§ CUDA 및 OpenCL을 사용하는 범용 GPU
컴퓨팅 애플리케이션을 위해 설계
§ 기계 학습, 고성능 데이터베이스, 전산 유체
역학, 컴퓨팅 금융, 내진 해석, 분자 모델링,
유전체학, 렌더링, 대용령 병렬 부동 소수점
처리
• 다양한 딥러닝 프레임웍 지원
§ Mxnet 및 Tensorflow과 같은 인기 있는 딥
러닝 프레임워크와 함께 사전에 설치된
Deep Learning AMI를 사용 가능
§ 이미 설치된 GPU 드라이버와 CUDA 도구
키트가 포함된 NVIDIA AMI를 사용 가능
28. EC2 Elastic GPUs (미리보기)
• Elastic GPU를 통해 기존 EC2에
그래픽 가속 기능 추가
• M4, C4, X1 인스턴스에 추가 가능
• Full GPU 인스턴스 보다 비용 효과적
• OpenGL-호환 그래픽 애플리케이션에
최적화 (3D 모델링 등)
• AWS Graphics Certification
Program를 통한 그래픽 소프트웨어
업체 지원
1GiB
G P U M e m o r y
2 GiB
4 GiB
8 GiB
기존 EC2
인스턴스
29. Amazon AI 서비스
Amazon Rekognition
딥러닝 기반 이미지
인식 및 분석 서비스
Amazon Polly
딥러닝 기반
음성 합성 서비스
Amazon Lex
딥러닝 기반 자동 음성
인식 및 자연어 처리
30. 대용량 이미지를 통한 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식, 검색 서비스
객체 및 장면
인지
얼굴 감정
인식
얼굴 유사성
비교
얼굴 인식
Amazon Rekognition
33. Amazon Rekognition - Deep Learning Process
Conv 1 Conv 2 Conv n
…
…
Feature Maps
Fully
Connected
Layer
34. Amazon Rekognition 서비스 요금
1. 정식 출시: US East (N. Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland)
2. 가격 모델: 사용한 만큼 (12개월까지 월 5,000장까지는 프리티어 제공)
이미지 분석 티어 1,000장당 가격
월 백만장까지 $1.00
월 9백만장까지 $0.80
다음 9백만장까지 $0.80
다음 9천만장까지 $0.60
1억장 이상 $0.40
35.
36.
37. Amazon Polly
• 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성
§ 다양한 음성 및 언어 지원 (24개 언어 47개 목소리)
§ 빠른 실시간 합성 속도로 라이브 서비스 가능 (Amazon Lex 지원)
§ SSML을 통한 시맨틱 음성 기능 지원
§ 개발자가 합성된 파일, 무제한 저장 및 재생 배포 가능
§ 글자당 과금 및 저렴한 비용 (허클베리핀의 모험 영어본 2.5달러 수준)
• 맥락에 따른 자동 음성 합성
Amazon Polly
“The temperature
in WA is 75°F”
“The temperature
in Washington is 75
degrees Fahrenheit”
"We live for the music",
live from the Madison
Square Garden.
"We live(리브) for the
music", live(라이브) from
the Madison Square
Garden.
40. Amazon Lex (Preview!)
• 음성 및 텍스트를 사용해 대화형 인터페이스 서비스
§ Lex 콘솔을 통해 빠르고 쉽게 채팅 봇 개발 가능
§ 알렉사 음성 인식과 자연어 처리 등 딥러닝 기술 활용
§ 완전 관리 클라우드 서비스 및 종량 요금 체계
• 진료 예약 Amazon Lex 봇 개발 사례
Facebook
MessengerMobile
41.
42. Book Hotel
“Book a Hotel in
NYC”
Hotel Booking
New York City
Natural Language
Understanding
Intent/Slot
Model
UtterancesHotel Booking
City New York City
CheckIn Nov 30th
CheckOut Dec 2nd
“Your hotel is booked for
Nov 30th”
Polly
Confirmation: “Your hotel
is booked for Nov 30th”
“Can I go ahead
with the booking?
a
in NYC
Automatic Speech
Recognition
Amazon Lex를 이용한 호텔 예약 시나리오
43. Amazon Lex
Automatic Speech
Recognition (ASR)
Natural Language
Understanding (NLU)
Same technology that
powersAlexa
Cognito CloudTrail CloudWatch
AWS Services
Action
AWS
Lambda
Authentication &
Visibility
Speech
API
Language
API
Fulfillment
End-
Users
Develope
rs
Console
SDK
Intents, Slots,
Prompts,
Utterances
Input:
Speech
or Text
Multi-Platform Clients:
Mobile, IoT, Web,
Chat
API
Output:
Speech (via Polly
TTS) or Text
Amazon Lex 기술 구조
44.
45. AWS 클라우드로 AI 서비스를 정복하세요!
P2 Amazon
Machine Learning
Deep Learning
AMI and template
Investment in
MXNet
Amazon Rekognition Amazon Polly Amazon Lex
인공 지능 기술에 대한 진입장벽이 낮아집니다!