‘SpringOne Tour’에 메가존클라우드가 참가하였습니다. 

11월 8일 목요일에 Pivotal이 주최한 SpringOne Tour에 메가존클라우드가 참가하였습니다. 이날 행사는 개발자 커뮤니티 이벤트로 약 300여명이 참석해 주셨습니다. 이번 행사는  Pivotal의 Spring 전문가들을 만나고 모던 애플리케이션 개발, 데브옵스, CI/CD 그리고 클라우드를 포함한 다양한 세션을 직접 들을 수 있었습니다. 또한 이번  SpringOne Tour를 통해 참석자 분들은 빠르게 발전하는 최첨단 스프링 프로그래밍 모델에 대한 정보들을 얻을 수 있었고 한국의 다양한 커뮤니티와 교류할 수 있는 좋은 자리가 되었습니다. 행사 시작 전부터 많은 분들이 메가존클라우드 부스에 오셔서 DevOps에 최적화된 AWS 클라우드 환경 구축 및 운영에 큰 관심을 보여 주셨습니다. 또한 메가존클라우드의 조원우 대표가 메가존클라우드의 소개와 피보탈과의 파트너십…

AWS DeepLens 사용하여서 마신 커피의 양을 체크하는 법

AWS DeepLens는 개발자에게 딥러닝 학습이 가능한 비디오 카메라입니다. 완전히 프로그래밍 가능한 비디오 카메라, 자습서, 코드 및 사전 교육된 모델을 사용하여 딥러닝 기술셋을 확장할 수 있습니다. 이 글의 목표는 AWS DeepLens를 시작하는 방법과 이 장치가 IoT 및 딥러닝의 도입을 용이하게 하여 개발자의 손에 맡기는 방법을 보여주는 것입니다. 이 글에서는 사람들이 마시고 리더 보드에 집계를 표시하는 커피…

Amazon SageMaker 일괄 변환이 이제 Amazon VPC와 AWS KMS 기반의 암호화 기능을 지원합니다.

Amazon SageMaker는 Amazon VPC (Amazon Virtual Private Cloud) 및 AWS KMS (AWS Key Management Service)를 사용하여 일괄 변환 작업을 실행할 수 있도록 지원합니다. Amazon VPC를 사용하면 ML (Machine Learning) 모델 컨테이너 및 데이터에 대한 액세스를 제어하여 개인적이며 인터넷을 통해 액세스 할 수 없도록 할 수 있습니다. AWS KMS를 사용하면 일괄 변환 작업을 실행하는 ML 컴퓨팅…

‘AWS Devday 2018’에 메가존클라우드가 참여하였습니다.

11월 6일, 메가존클라우드는 클라우드 개발자를 위한 ‘AWS Devday’에 참여하여 클라우드 개발자들과 클라우드 컴퓨팅에 대한 최신 기술 주제를 나눌 수 있는 기회를 가졌습니다. 해당행사에서는 서버리스, 콘테이너, 데브옵스, 마이크로 서비스 등 클라우드 구축 사례를 기반으로 메가존클라우드가 가지고 있는 강력한 AWS 컨설팅 상담 및 이벤트를 부스를 통해 진행하였습니다. 많은 참관객 분들께서 메가존클라우드 부스에 관심을 가지고 방문해주시고 문의해 주셨으며,…

Periscope Data와 Amazon Sagemaker을 활용한 Machine Learning 솔루션으로 고객에게 더 나은 세상을 만들어 드립니다.

방대한 양의 Raw data를 명확하고 결정적인 비즈니스 인텔리전스로 변환 할 때, Periscope Data의 역할은 최첨단에 있다고 할 수 있습니다. Periscope Data는 고객을 위한 약속을 지키기 위해 Amazon SageMaker를 기계 학습 워크 플로우의 핵심 부분으로 활용하는 기계 학습 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션을 통해 데이터 분석가는 Periscope Data에서 데이터 준비 및 기능 엔지니어링을 관리하고 Amazon SageMaker로 손쉽게 가져…

SQL Server용 Amazon RDS에서 데이터베이스 메일의 힘 – Under Armour가 SQL Server용 Amazon RDS에서 데이터베이스 메일을 실행하는 방법

데이터베이스 메일은 Microsoft SQL Server에서 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 데이터베이스 메일을 사용하면 SMTP 서버를 사용하여 SQL Server에서 사용자에게 메시지를 보낼 수 있습니다. 여기서 설명하는 솔루션은 SQL Server 작업 부하가 Amazon RDS에 있는 경우 데이터베이스 메일을 사용하는 데 도움이 될 것 입니다. 데이터베이스 메일은 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다. – 문자 메시지 보내기 –…

Emojer가 Machine Learning을 활용하여 모두를 위한 커스텀 이모티콘을 만드는 법

이모티콘의 폭발적인 인기는 아주 흥미로운 주제입니다. 플래시백 : ) 또는; )의 2000 년대 초반 텍스트 기반 이모티콘에서 오늘의 😃과 😉로 자연스럽게 발전하는 것이 오늘날의 언어 및 지리학 문화적 밈(meme)으로 바뀌었습니다. 웃는 얼굴은 어디에 살든 관계 없이 웃는 얼굴입니다. 2016 년, “Emoji Movie”가 나오기도 했습니다. 이는 Animoji 기술에 대한 애플의 큰 마케팅 추진을 위한 액션이었습니다. 그러나 왜 이 미리…

이제 Amazon SageMaker 내장 알고리즘에 대한 보다 빠른 교육을 위해 CSV 데이터셋으로 Pipe 모드를 사용하세요.

Amazon SageMaker 내장 알고리즘은 이제 기계 학습 (ML) 모델을 학습하는 동안 Amazon Simple Storage Service (S3)에서 Amazon SageMaker로 CSV 형식의 데이터셋을 가져 오는 파이프 모드를 지원합니다. 파이프 입력 모드를 사용하면 모델 트레이닝이 진행되는 동안 데이터가 알고리즘 컨테이너로 직접 스트리밍됩니다. 이것은 교육을 시작하기 전에 로컬 Amazon Elastic Block Store (EBS) 볼륨에 데이터를 다운로드하는 파일 모드와는 다릅니다.…

AWS의 딥러닝 사용하여 자연재해에서 자산 피해를 최소화 하는 법

2017 년 산타 로사 (Santa Rosa) 화재와 허리케인 하비 (Hurricane Harvey)와 같은 자연 재해로 인해 매년 수십억 달러의 재산 피해가 발생하여 주택 소유자들이 경제적 어려움을 겪고 있습니다. 보험 회사는 영향을 받은 주택을 평가하기 위해 최선을 다하지만 평가가 가능해지기까지 몇 주가 소요될 수 있으며 주택을 인양하고 보호할 수 있습니다. 재산 데이터 분석 회사인 EagleView는 AWS의 딥러닝을…

Amazon SageMaker 노트북 인스턴스 네트워킹 구성 및 고급 라우팅 옵션 이해하기

Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 완벽하게 관리되는 ML (Machine Learning) Amazon EC2 인스턴스를 통해 Jupyter 노트북 애플리케이션을 제공합니다. Amazon SageMaker Jupyter 노트북은 고급 데이터 탐색, 교육 작업 생성, Amazon SageMaker 호스팅에 모델 배포, 모델 테스트 또는 유효성 검사에 사용됩니다. 노트북 인스턴스는 다양한 네트워킹 구성을 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 다양한 옵션을 설명하고 고객을 위한 일반적인 시나리오를…