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…

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…

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…

AWS 비용 관리 제품을 사용하여 Amazon RDS 예약 인스턴스의 비용 절감하기

Amazon RDS를 사용하면 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽고 빠르게 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다. Amazon RDS 예약 인스턴스(RI)는 1년 또는 3년 기간의 데이터베이스 인스턴스를 예약할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이 옵션은 온디맨드 가격에 비해 상당한 할인(최대 69%)을 제공합니다. 이 게시물에서는 AWS 비용 관리 제품을 사용하여 RI를 통해 비용을 절감할 수 있는 기회를 얻는 방법에 대해…

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 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…

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…

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…

Amazon SageMaker을 사용하여 더 신속하게 대용량 주성분 분석을 수행하세요.

이번 블로그 게시물에서는 고차원 데이터세트에 Amazon SageMaker, Spark ML 및 Scikit-Learn를 사용하여 PCA에 대한 성능 비교를 할 것입니다. SageMaker는 지속적으로 더 빠른 계산 성능을 보여 주었습니다. 속도 개선을 확인하려면 하단의 그림 (1) 및 (2)를 참조하세요.   주성분 분석 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)은 가능한 한 많은 정보를 유지하면서 데이터세트 내의 차원성 (예 :기능의 갯수)를…

Amazon API 게이트웨이 및 AWS WAF를 사용하여 API 보호하기

웹 응용프로그램을 만들거나 외부에서 데이터를 노출한다고 하면 확장성이 뛰어나고 안전하며 강력한 REST API를 구축 할 수있는 플랫폼을 찾게 될 것입니다. API가 공개적으로 노출되면 API를 사용하는 소비자에게 보안 메커니즘을 제공하기 위한 여러 가지 우수 사례가 있습니다. Amazon API Gateway는 트래픽 관리, 권한 부여 및 액세스 제어, 모니터링 및 API 버전 관리를 포함하여 수십만 개의 동시 API…