AWS System Manager 사용하여 Raspberry PI 디바이스 관리하기

이 글에서는 AWS Systems Manager를 사용하여 다른 Linux 서버와 마찬가지로 Raspberry Pi 디바이스를 관리하는 방법에 대해 설명합니다.   AWS Systems Manager 란 무엇인가요? AWS Systems Manager는 AWS에서 인프라의 가시성과 제어 기능을 제공합니다. Systems Manager는 통합된 사용자 인터페이스를 제공하므로 여러 AWS 서비스의 운영 데이터를 보고 AWS 리소스 전반에서 운영 작업을 자동화 할 수 있습니다.   Raspberry Pi…

Amazon EBS-최적화된 인스턴스 버스트 기능으로 응용프로그램 성능 향상 및 비용 절감

2017년 11월 Amazon EC2는 C5 컴퓨팅 집약적 인스턴스와 M5 범용 인스턴스를 도입했습니다. 2018년 상반기에는 고속의 초저 지연 로컬 NVMe 스토리지를 EC2 C5 및 M5 인스턴스 제품군에 추가하여 EC2 C5d 인스턴스와 M5d 인스턴스를 출시했습니다. EC2 C5/C5d 및 M5/M5d 인스턴스는 Nitro 시스템에 구축됩니다. 이러한 AWS 구축 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소 모음을 통해 고성능, 고가용성, 높은 보안…

Amazon Redshift 결과 캐싱을 사용하여 초 미만의 쿼리 응답 시간 가지기

고객은 데이터웨어 하우스와 비즈니스 인텔리전스 유저가 매우 빠른 응답 시간을 원하므로 동일하게 빠른 속도로 의사 결정을 내릴 수 있다고 말합니다. 또한 데이터가 변경되지 않은 경우에도 유저가 동일한 쿼리를 반복하는 경우가 많다고 말합니다. 반복 쿼리는 실행될 때마다 컴퓨팅 리소스를 소비하므로 모든 쿼리의 성능이 저하됩니다. 이 글에서는 Amazon Redshift의 쿼리 결과 캐싱에 대해 살펴봅니다. 결과 캐싱은 이름이…

상순이네 CG 다방의 ‘입문자를 위한 특강’이 메가존에서 진행되었습니다.

8월 11일, 메가존 대강연장에서 상순이네 CG 다방의 ‘입문자를 위한 특강’이 메가존의 후원으로 진행되었습니다. 주말에도 불구하고 CG와 렌더링에 관심이 많은 분들이 참석해주셨으며, 렌더링과 CG 기술에 대해 기초부터 자세히 알 수 있었던 강의였습니다. 메가존도 자체 개발한 클라우드 기반의 렌더링 솔루션인 하이퍼렌더 솔루션(Hyperrender.co.kr)에 대한 소개 세션과 함께 홍보와 상담을 진행하였습니다. CG/렌더링에 대한 참석자분들의 열정을 느낄 수 있었던 세미나…

AWS Deep Learning AMI에 이제 ONNX가 포함되어 딥 러닝 프레임워크에서의 모델 이식성을 지원합니다.

Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS Deep Learning AMI (DLAMI)는 이제 Open Neural Network Exchange (ONNX)로 사전 설치되고 완벽하게 구성되어 딥러닝 프레임워크에서 모델 이식성을 지원합니다. 이 글에서는 ONNX를 소개하고 프레임워크에서 모델을 이식하기 위해 DLAMI에서 ONNX를 사용하는 방법을 보여줍니다.   ONNX 란 무엇인가? ONNX는 심층 학습 모델을 인코딩하고 디코딩하는 오픈 소스 라이브러리 및 직렬화 형식입니다. ONNX는 신경망…

매개변수 레이블을 사용하여 여러 환경에서 손쉽게 구성 업데이트하기

AWS Systems Manager의 일부인 매개 변수 저장소는 일반텍스트 데이터(공개 URL) 또는 보안 정보(예: 암호 또는 API 키) 등과 같은 구성 데이터를 관리할 수 있는 중앙 집중식 암호화된 저장소를 제공합니다. 매개 변수 저장소는 AWS CLI, API 및 SDK를 통해 사용할 수 있습니다. AWS Lambda 및 Amazon ECS(Amazon Elastic Container Service)와 같은 AWS 서비스에서 매개 변수를 쉽게…

Amazon S3 Select는 .NET을 위해 AWS SDK에서 지원합니다.

.NET을 위한 AWS SDK에서 Amazon S3 Select에 대한 지원을 출시했습니다. 이 기능은 개발자가 Amazon S3의 개체에 대해 간단한 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 합니다. 현재 전체 개체의 일부분을 사용하기 위해 자주 전체 개체를 끌어 오는 경우 이 기능을 사용하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. S3 Select는 CSV 형식 또는 JSON 형식으로 저장된 개체에서 작동합니다. 또한,…

AWS Deep Learning AMI는 이제 Amazon EC2 인스턴스 딥 러닝을 가속화하기 위해 최적화된 TensorFlow 1.9 및 Keras 2용 Apache MXNet 1.2를 지원합니다.

Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS Deep Learning AMI에는 이제 소스에서 직접 사용자 정의로 제작된 최적화된 TensorFlow 1.9의 빌드와 Amazon EC2 인스턴스 전반에 걸쳐 미세하게 조정된 고성능 훈련이 제공됩니다. 또한 AMI에는 최신 성능의 성능 및 사용 편의성이 향상된 Apache MXNet 1.2와 고성능 멀티-GPU 훈련을 지원하는 새로운 Keras 2-MXNet 백엔드 및 MXNet 모델 훈련을 위한 향상된 디버깅…

Amazon SageMaker에 배치 변환 기능 및 Tensor Flow 컨테이너에 대한 파이프 입력 모드 추가

  (다운로드는 AWS 원문을 참고하세요)   뉴욕 Summit에서 저희는 두 가지 새로운 Amazon SageMaker기능을 출시했습니다. 즉, 고객이 수 페타바이트의 데이터 및 TensorFlow 컨테이너에 대한 파이프 입력 모드 지원에 대해 실제 시간이 아닌 시나리오에서 예측할 수 있도록 하는 배치 변환이라는 새로운 배치 추론 기능입니다. SageMaker는 저희는 이 블로그와 기계 학습 블로그에서 광범위하게 다루고 있습니다. 사실, SageMaker…

AWS Cloud 에서 GPU를 사용하여 확장가능한 멀티노드 딥 러닝 훈련하기

산업적 크기의 데이터셋에 대한 심층 신경 네트워크의 광범위한 도입에 대한 주요 도전과제는 이를 훈련시키는 데 필요한 시간과 자원입니다. 2012 년 ImageNet 대규모 시각 인식 공모전 (ILSVRC)에서 우승하였고 심층 신경 네트워크의 최신 호황을 누려온 AlexNet은 120만 개의 이미지와 1000개 범주의 데이터셋을 훈련시키기 위해 거의 일주일이 걸렸습니다. 기계 학습 모델을 개발하고 최적화하는 것은 반복적인 과정입니다. 여기에는 새로운…