JavaScript용 AWS SDK에서 Amazon S3 Select 지원 소개하기

JavaScript용 AWS SDK에서 이벤트 스트림을 포함한 Amazon S3(Amazon Simple Storage Service) selectObjectContent API에 대한 지원을 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon S3 Select를 사용하면 단순 SQL식을 사용하여 S3 개체에서 데이터의 하위 집합을 쿼리 할 수 있습니다. Amazon S3는 한번에 전체 API 응답을 반환하는 대신 이벤트 시리즈로 응답을 스트리밍합니다. 이를 통해 응용 프로그램은 응답을 수신할 때 응답의 일부를…

AWS Systems Manager의 리소스 데이터 동기화를 위한 AWS CloudFormation 리소스

AWS Systems Manager의 리소스 데이터 동기화 기능을 사용하여 관리되는 인스턴스의 인벤토리 데이터를 Amazon S3 버킷에 동기화할 수 있습니다. 그러면 리소스 데이터 동기화는 새 인벤토리 데이터가 수집될 때마다 S3 버킷을 자동으로 업데이트합니다. 리소스 데이터 동기화를 사용하여 여러 AWS 계정의 인벤토리 데이터를 하나의 Amazon S3 버킷에 동기화할 수도 있으며, S3 버킷을 여러 AWS 계정의 인벤토리 데이터 레이크로…

Amazon Comprehend가 이제 Syntax Analysis를 지원합니다.

Amazon Comprehend가 Syntax API를 제공함을 알려드리게 되었습니다. 이를 통해 텍스트(ex) 단어 경계 추출용) 및 각 단어의 해당 part of speech (PoS)을 토큰화하여 사용할 수 있습니다. Amazon Comprehend는 고객 의견이 부정적인지 긍정적인지를 파악하고 “Amazon”과 같은 고유 명사를 “조직”으로 식별하는 것과 같은 분석 유스 케이스를 가능하게 합니다. 새로운 Syntax API를 통해 고객은 가장 상세한 수준의 텍스트와 단어…

데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 Amazon Kinesis로 CDC데이터 로드하기

많은 대기업들이 시기 적절한 통찰력을 얻기 위해 데이터 처리를 배치에서 실시간으로 이동하고 있습니다. 그렇게 하는 것의 문제점은 실시간 데이터 처리 아키텍처가 들어오는 데이터 스트림을 따라잡을 수 있어야 한다는 것입니다. 이를 위해서는 강력한 내결함성과 탄력성이 필요합니다. 이 글에서는 실시간 데이터 처리 아키텍처와 SQL 서버 데이터베이스용 Amazon RDS에서의 변경 사항을 캡쳐하여 Amazon Kinesis 데이터 스트림으로 보내는 방법에…

Amazon SageMaker BlazingText를 사용하여 텍스트 분류 및 단어벡터 기능 향상시키기

Amazon SageMaker BlazingText 알고리즘에 대한 몇 가지 새로운 기능이 추가되었습니다. 감정 분석, 명명 개체 인식 및 기계 번역과 같은 많은 다운스트림 NLP (자연어 처리) 작업은 텍스트 데이터를 실제로 가치있는 벡터로 변환해야 합니다. 고객은 수백 기가 바이트의 텍스트 문서에서 이러한 벡터를 학습하기 위해 Word2Vec 알고리즘의 BlazingText의 고도로 최적화된 구현을 사용하고 있습니다. 결과로 나오는 벡터는 단어를 읽을…

Amazon EMR에서 Apache Spark와 함께 ADAM 및 Mango를 사용하는 게놈 데이터셋의 추출 데이터 분석하기

Amazon EMR에서 Apache Spark와 함께 ADAM 및 Mango를 사용하는 게놈 데이터셋의 추출 데이터 분석하기 게놈 염기 서열 분석 비용이 급격히 줄어들면서 지난 몇년간 공개적으로 이용 가능한 게놈 데이터의 양이 급증했습니다. 새로운 코호트(cohort)와 연구는 100,000명 이상으로 구성된 방대한 데이터셋을 생성했습니다. 동시에, 이러한 데이터셋은 모집단 전체의 유전적 변이를 추출하기 위해 처리되었고, 각 코호트(cohort)에 대한 대량의 변동 데이터를…

이제 Amazon SageMaker에서 개체 탐지 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 배치할 수 있도록 완전히 관리되고 확장성이 뛰어난 ML(기계 학습) 플랫폼입니다. 이것은 ML의 민주화를 향한 커다란 발걸음으로 개발자들을 위한 ML 공간의 진입 장벽을 낮추는 것입니다. 컴퓨터 비전은 이미지를 다루는 기계 학습의 한 분야입니다. 이미지를 사전 정의된 카테고리 집합으로 분류하는 방법을 배우는 Amazon SageMaker 이미지 분류 알고리즘은 SageMaker에서…

Amazon SageMaker DeepAR은 이제 결측치, 범주형 및 시계열 특징, 일반화된 주파수를 지원합니다.

Amazon SageMaker에서 DeepAR의 몇가지 새로운 기능을 출시할 것입니다. DeepAR는 확률적 예측을 하기 위해 재귀 신경망(RNN)을 사용하여 시계열 예측 또는 예측을 위한 감독된 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 출시된 이후 다양한 유스 케이스에 사용되어 왔습니다. 개발자들에게 결측치 지원, 사용자가 제공한 시계열 특징, 다중 범주형 특징 및 일반화된 주파수와 같은 새로운 기능에 대한 액세스 권한을 부여하게 되어…

인증서 자동화 시스템 참조 응용프로그램을 사용하여 AWS IoT Core와의 안전한 통신 보장하기

X.509 인증서는 IoT 디바이스와 AWS IoT Core간의 보안 통신을 위해 사용됩니다. 디바이스는 TLS 상호 인증을 통해 AWS IoT Core에 연결하기 위해 이 인증서를 사용합니다. AWS IoT Core는 TLS 상호 인증을 사용하여 AWS IoT Core와 다른 디바이스 또는 다른 AWS 서비스 간에 이동하는 데이터를 암호화합니다. 디바이스에 설치된 A X.509 인증서는 다음 조건 중 하나를 충족해야 합니다.…

국내 최대 AWS파트너사 메가존, 아시아 최초로 ‘AWS 교육 컴피턴시(AWS Education Competency)’ 획득

메가존은 아시아 AWS 파트너사 중에서 최초로 Education Competency를 획득하였습니다. 메가존은 지난해 국내 클라우드 MSP (Managed Service Provider) 사업자 가운데 최초로 1100억원의 매출을 달성했으며, 마케팅 & 커머스(AWS Marketing & Commerce Competency), 마이그레이션 (AWS Migration Competency), 금융서비스 컴피턴시 (AWS Financial Services Competency) 및 국내 최초 ISMS (정보보호관리체계 )인증에 이어 아시아 최초로 AWS 교육 컴피턴시(AWS Education Competency) 까지 획득하며 산업 전문성과 AWS 시스템 운영 실력의 경쟁력을 증명하였습니다. 메가존은 국내 최초이자 최대 AWS Premier Consulting Partner 사로서 대학교나 기타 고등…