Amazon EKS 정식 출시

Kubernetes용 Amazon Elastic 컨테이너 서비스를 발표했고 고객들을 초대하여 re:Invent 2017 동안 프리뷰를 살펴보도록 했습니다. 오늘 Amazon EKS가 생산 양식에 사용 가능하다는 것을 알려 드릴 수 있게 되어 기쁩니다. Kubernetes 담당자로 인증되었으며 기존 Kubernetes 워크 로드를 실행할 준비가 되었습니다. Cloud Native Computing Foundation의 최신 데이터를 기반으로, 모든 기업의 57%가 AWS를 선택하여 Kubernetes를 위한 선도적인 환경을 제공하고…

Kubernetes용 Amazon Elastic 컨테이너 서비스를 발표했고 고객들을 초대하여 re:Invent 2017 동안 프리뷰를 살펴보도록 했습니다. 오늘 Amazon EKS가 생산 양식에 사용 가능하다는 것을 알려 드릴 수 있게 되어 기쁩니다. Kubernetes 담당자로 인증되었으며 기존 Kubernetes 워크 로드를 실행할 준비가 되었습니다. Cloud Native Computing Foundation의 최신 데이터를 기반으로, 모든 기업의 57%가 AWS를 선택하여 Kubernetes를 위한 선도적인 환경을 제공하고…

AWS Greengrass ML Inference에 Chainer 신경망 프레임워크 사용하기

오늘부터 Greengrass ML 추론은 Intel Atom, NVIDIA Jetson TX2 및 RaspberryPi에 의해 구동되는 모든 장치에 대해 사전 구축된 Chainer 패키지를 포함합니다. 따라서 처음부터 기기의 ML 프레임워크를 구축하고 구성할 필요가 없습니다. 이번 출시로 TensorFlow, Apache MXNet 및 Chainer를 비롯한 세가지 인기 있는 머신 러닝 프레임워크에 대한 사전 제작 패키지가 제공됩니다. 이 블로그 포스트는 AWS Greengrass ML과…

오늘부터 Greengrass ML 추론은 Intel Atom, NVIDIA Jetson TX2 및 RaspberryPi에 의해 구동되는 모든 장치에 대해 사전 구축된 Chainer 패키지를 포함합니다. 따라서 처음부터 기기의 ML 프레임워크를 구축하고 구성할 필요가 없습니다. 이번 출시로 TensorFlow, Apache MXNet 및 Chainer를 비롯한 세가지 인기 있는 머신 러닝 프레임워크에 대한 사전 제작 패키지가 제공됩니다. 이 블로그 포스트는 AWS Greengrass ML과…

Amazon Neptune 정식 출시

Amazon Neptune은 현재 미국 동부(북 버지니아), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건), 유럽 연합(아일랜드)에서 이용 가능합니다. Amazon Neptune은 고도로 연결된(highly connected) 데이터셋으로 작동하는 애플리케이션을 쉽게 구축하고 실행할 수 있도록 해 주는 빠르고, 안정적이며, 완벽하게 관리되는 그래프 데이터베이스 서비스입니다. Neptune의 코어(Core)는 수십 억 개의 관계를 저장하고 밀리 초(millisecond) 단위의 대기 시간(latency)으로 그래프를 쿼리하기 위해 최적화된 특별 제작된 고성능…

Amazon Neptune은 현재 미국 동부(북 버지니아), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건), 유럽 연합(아일랜드)에서 이용 가능합니다. Amazon Neptune은 고도로 연결된(highly connected) 데이터셋으로 작동하는 애플리케이션을 쉽게 구축하고 실행할 수 있도록 해 주는 빠르고, 안정적이며, 완벽하게 관리되는 그래프 데이터베이스 서비스입니다. Neptune의 코어(Core)는 수십 억 개의 관계를 저장하고 밀리 초(millisecond) 단위의 대기 시간(latency)으로 그래프를 쿼리하기 위해 최적화된 특별 제작된 고성능…

애플리케이션 로드 밸런서 기본 인증을 통해 로그인 간소화하기

오늘 ALB(애플리케이션 로드 밸런서)에 내장된 인증 지원을 발표하게 되어 기쁩니다. ALB는 이제 애플리케이션 액세스 시 사용자를 안전하게 인증할 수 있으므로 개발자가 인증을 지원하기 위해 작성해야 하는 코드를 제거하고 백엔드에서의 인증 책임감을 덜어줍니다. 팀은 사용자가 인증 기능을 사용해 볼 수 있는 훌륭한 실시간 예를 만들었습니다. 오늘날의 애플리케이션에서는 ID 기반 보안이 중요한 요소이며, 고객이 운영에 필수적인 애플리케이션을…

오늘 ALB(애플리케이션 로드 밸런서)에 내장된 인증 지원을 발표하게 되어 기쁩니다. ALB는 이제 애플리케이션 액세스 시 사용자를 안전하게 인증할 수 있으므로 개발자가 인증을 지원하기 위해 작성해야 하는 코드를 제거하고 백엔드에서의 인증 책임감을 덜어줍니다. 팀은 사용자가 인증 기능을 사용해 볼 수 있는 훌륭한 실시간 예를 만들었습니다. 오늘날의 애플리케이션에서는 ID 기반 보안이 중요한 요소이며, 고객이 운영에 필수적인 애플리케이션을…

Amazon SageMaker와 함께 R 사용하기

이 게시물에서는 Amazon SageMaker와 R을 이용하여 기계 학습(ML)모델에서 예측을 훈련, 배포, 검색하는 방법을 설명합니다. 껍데기에 있는 고리의 수로전복의 나이를 측정한 예측모델입니다. Reticulate 패키지는 Amazon SageMaker Python SDK에 대한 R 인터페이스로 사용되어 Amazon SageMaker에 API 호출을 합니다. reticulate 패키지는 R과 Python 객체를 변환하며, Amazon SageMaker는 서버 없는 데이터 과학 환경을 제공하여 ML 모델을 규모에 맞게 훈련하고…

이 게시물에서는 Amazon SageMaker와 R을 이용하여 기계 학습(ML)모델에서 예측을 훈련, 배포, 검색하는 방법을 설명합니다. 껍데기에 있는 고리의 수로전복의 나이를 측정한 예측모델입니다. Reticulate 패키지는 Amazon SageMaker Python SDK에 대한 R 인터페이스로 사용되어 Amazon SageMaker에 API 호출을 합니다. reticulate 패키지는 R과 Python 객체를 변환하며, Amazon SageMaker는 서버 없는 데이터 과학 환경을 제공하여 ML 모델을 규모에 맞게 훈련하고…

Amazon Athena를 사용하여 Amazon DynamoDB 데이터의 고급 분석을 수행하고 시각화를 구축하는 방법

Amazon DynamoDB 서비스에서 수십억 개의 항목과 초당 수백만 개의 요청을 처리하여 막대한 분석 값을 얻을 수 있습니다. 그러나 분석 값을 얻으려면 데이터를 내보내야 합니다. DynamoDB 테이블에서 분석 플랫폼으로 데이터를 복사하면 풍부한 인사이트(insight)를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 잘 설계된 빅 데이터 파이프라인을 통해 트랜잭션 처리와 분석을 분리할 수 있습니다. 이 게시글에서는 DynamoDB 테이블에서 Amazon S3로 데이터를…

Amazon DynamoDB 서비스에서 수십억 개의 항목과 초당 수백만 개의 요청을 처리하여 막대한 분석 값을 얻을 수 있습니다. 그러나 분석 값을 얻으려면 데이터를 내보내야 합니다. DynamoDB 테이블에서 분석 플랫폼으로 데이터를 복사하면 풍부한 인사이트(insight)를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 잘 설계된 빅 데이터 파이프라인을 통해 트랜잭션 처리와 분석을 분리할 수 있습니다. 이 게시글에서는 DynamoDB 테이블에서 Amazon S3로 데이터를…

Apache MXNet용 모델 서버는 Gluon 모델을 지원합니다.

AWS는 Apache MXNet (MMS) v0.4용 Model Server를 출시했습니다. 이 서버에는 Gluon 모델 지원 기능이 추가되었습니다. Gluon은 MXNet 성능을 유지하면서 신속한 모델 개발을 가능하게 하는 MXNet의 필수적이고 역동적인 인터페이스입니다. 이 출시에서 MMS는 Gluon 모델을 대규모로 패키징하고 제공하는 기능을 추가합니다. 이 블로그 게시물에서 v0.4 출시에 대해 자세히 설명하고 Gluon 모델 제공 예제를 살펴 보겠습니다.   Apache MXNet…

AWS는 Apache MXNet (MMS) v0.4용 Model Server를 출시했습니다. 이 서버에는 Gluon 모델 지원 기능이 추가되었습니다. Gluon은 MXNet 성능을 유지하면서 신속한 모델 개발을 가능하게 하는 MXNet의 필수적이고 역동적인 인터페이스입니다. 이 출시에서 MMS는 Gluon 모델을 대규모로 패키징하고 제공하는 기능을 추가합니다. 이 블로그 게시물에서 v0.4 출시에 대해 자세히 설명하고 Gluon 모델 제공 예제를 살펴 보겠습니다.   Apache MXNet…

Amazon SageMaker 알고리즘에 파이프 입력 모드 사용하기

오늘 우리는 Amazon SageMaker의 내장 알고리즘을 위한 파이프 입력 모드 지원을 소개할 것입니다. 파이프 입력 모드에서는 데이터 세트가 먼저 다운로드되는 대신 교육 인스턴스로 직접 스트리밍 됩니다. 이는 교육 작업이 더 빨리 시작되고 더 빨리 완료되며 디스크 공간이 더 적게 필요함을 의미합니다. Amazon SageMaker 알고리즘은 빠르고 확장성이 뛰어나도록 설계되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 파이프 입력 모드, 파이프…

오늘 우리는 Amazon SageMaker의 내장 알고리즘을 위한 파이프 입력 모드 지원을 소개할 것입니다. 파이프 입력 모드에서는 데이터 세트가 먼저 다운로드되는 대신 교육 인스턴스로 직접 스트리밍 됩니다. 이는 교육 작업이 더 빨리 시작되고 더 빨리 완료되며 디스크 공간이 더 적게 필요함을 의미합니다. Amazon SageMaker 알고리즘은 빠르고 확장성이 뛰어나도록 설계되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 파이프 입력 모드, 파이프…

Apache MXNet (incubating)이 Keras 2에 대한 지원을 제공합니다

Keras와 Apache MXNet (incubating) 오픈 소스 프로젝트에 기여한 덕분에 Keras-MXNet 딥 러닝 백엔드의 사용이 이제 가능해졌습니다. Keras는 python으로 작성된 고급 신경 네트워크 API입니다. CNN 및 RNN의 빠르고 쉬운 프로토타이핑에 인기가 있습니다. Keras 개발자는 이제 CNN (변환 신경 네트워크) 및 RNN (순환 신경 네트워크)의 분산형 교육을 위해 고성능 MXNet 딥 러닝 엔진을 사용할 수 있습니다. Keras…

Keras와 Apache MXNet (incubating) 오픈 소스 프로젝트에 기여한 덕분에 Keras-MXNet 딥 러닝 백엔드의 사용이 이제 가능해졌습니다. Keras는 python으로 작성된 고급 신경 네트워크 API입니다. CNN 및 RNN의 빠르고 쉬운 프로토타이핑에 인기가 있습니다. Keras 개발자는 이제 CNN (변환 신경 네트워크) 및 RNN (순환 신경 네트워크)의 분산형 교육을 위해 고성능 MXNet 딥 러닝 엔진을 사용할 수 있습니다. Keras…

EC2인스턴스 업데이트–로컬 NVR스토리지(C5d)를 사용한 C5인스턴스

EC2 인스턴스 기록 게시물에서 볼 수 있듯이 정기적이고 자주 새 인스턴스 유형을 추가합니다. 점점 더 강력해지는 프로세서를 기반으로 끊임없이 증가하는 사용 사례를 해결하도록 설계된 이 목록의 크기와 다양성은 동일하게 다양한 EC2 고객 그룹을 반영합니다! 목록의 맨 아래에 새로운 계산 집약적 C5 인스턴스가 있습니다. C5 인스턴스는 C4 인스턴스에 비해 가격 대비 성능이 25%~50% 향상되어 배치 및…

EC2 인스턴스 기록 게시물에서 볼 수 있듯이 정기적이고 자주 새 인스턴스 유형을 추가합니다. 점점 더 강력해지는 프로세서를 기반으로 끊임없이 증가하는 사용 사례를 해결하도록 설계된 이 목록의 크기와 다양성은 동일하게 다양한 EC2 고객 그룹을 반영합니다! 목록의 맨 아래에 새로운 계산 집약적 C5 인스턴스가 있습니다. C5 인스턴스는 C4 인스턴스에 비해 가격 대비 성능이 25%~50% 향상되어 배치 및…