Author: AWS Korea

이 글은 Amazon Forecast를 사용하여 구축된 예측 모델을 개발하고 시각화하기 위한 MLOps (Machine Learning Operations) 파이프라인을 생성하는 방법을 안내합니다.  기계 학습(Machine Learning, ML) 워크로드는 확장이 필요하기 때문에 서로 다른 이해 관계자 간의 사일로를 없애고 비즈니스 가치를 파악하는 것이 중요합니다. MLOps 모델은 데이터 사이언스, 프로덕션 및 운영 팀이 자동화된 워크플로우 전반에 걸쳐서 원활하게 협력을 가능하게 하며, […]

Amazon Forecast (이하 Forecast)에서 CNN(Convolutional Neural Networks합성곱 )을 이용해 최대 30% 더 높은 정확도로 예측 모델을 최대 2배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 신경망 기반 기계 학습 알고리즘의 하나이며, Amazon.com의 수요 예측 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Amazon.com에서 매일 4억 개 이상의 제품에 대한 수요를 예측을 가능하게 합니다. Amazon.com이 CNN 모델을 사용하여 수요 […]

Amazon CloudFront 는 글로벌 엣지 로케이션 네트워크를 사용하여 짧은 지연 시간과 빠른 전송 속도로 정적 및 동적 웹 콘텐츠를 안전하게 전송하는 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 서비스입니다. 오늘 부터 CloudFront에서 실시간 로그를 제공하는 새로운 기능을 발표했습니다. CloudFront 실시간 로그에는 수신하는 모든 요청에 ​​대한 자세한 정보를 포함할 수 있기 때문에 운영 시 생기는 문제에 대해 신속하게 대응할 […]

글로벌 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS를 기반으로 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사에서 모두 AWS를 사용하고 있습니다. 사용자가 많은 만큼 사용하는 방식도 다양하지만, 그 중에서도 많은 경험을 바탕으로 정제되어 만들어지는 모범 사례들이 있습니다. 이러한 모범 […]

멀티플레이 게임 서버를 개발, 운영하다 보면 정말 다양한 정보가 생산되기 마련입니다. 이러한 정보들은 각 팀의 필요에 따라서 다양한 방법으로 수집되고 다양한 방법으로 소비되고 있습니다. 운영을 위해 개발된 인-하우스 도구를 사용하여 헬스 체크(Health Check) 상태값, 동시 접속자 수 등의 정보를 주고 받고 저장하는 경우도 있고, 게임 서버에서 집계한 정보를 로그로 만들어, 수동 또는 자동 가공을 통해서 […]

EDA (Electronic Design Automation) 애플리케이션을 사용하는 반도체 및 전자 회사는 AWS에서 제공하는 무한한 컴퓨팅, 스토리지 및 기타 리소스를 활용하여 제품 개발의 수명 주기 및 출시 기간을 크게 단축할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 EDA 애플리케이션을 30,000개 이상의 코어로 확장할 수 있는 환경 구축하기 위한 아키텍처 및 시스템 수준의 지침을 제공합니다. EDA 워크로드에는 컴퓨팅 클러스터, 컴퓨팅 […]

AWS Semiconductor 및 Electronics팀은 AWS 고객에게 반도체 산업의 최신 연구 개발 동향과 AWS 기반 활용법을 알려드릭고 있습니다. 저희 팀은 전 세계에서 반도체 산업 수십 년의 경험을 가진 업계 리더로 구성된 팀으로, 프런트 엔드 설계 및 검증에서 백 엔드 제조, 패키징 및 조립에 이르기까지 AWS를 사용하여 중요한 반도체 워크플로를 가속화할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. AWS는 […]

대규모 글로벌 게임 사용자를 위한 빠르고 민첩한 게임 서비스 개발을 위해 클라우드 활용은 필수가 되었습니다. 세계 최대 게임 회사의 90%가 AWS 기반 게임 서비스를 제공하고 있으며, 국내 게임 매출 상위 15개사 모두 AWS를 사용하고 있습니다. 사용자가 많은 만큼 사용하는 방식도 사용자마다 다양하지만, 그 중에서도 많은 경험을 바탕으로 정제되어 만들어지는 모범 사례들이 있습니다. 이러한 AWS 기반 […]

이상 행위자나 의심스러운 계정으로 인해서 매년 수 십조 원의 손실이 발생하고 있습니다. 시스템에서 악의적인 행동들이 일어나는 것을 방지하기 위해서 많은 기업들은 규칙 기반 필터를 적용하고 있지만, 이 필터들은 다루기 힘들기도 하고 악의적인 행동 전체를 잡아내지 못합니다. 하지만 그래프 기술과 같은 솔루션들은 이상 행위자나 악의적인 사용자를 탐지하는데 아주 적합합니다. 이상 행위자는 규칙 기반의 시스템이나 단순한 특징 […]

기계 학습(Machine Learning, ML) 워크플로는 데이터 수집 및 변환을 가능하게 함으로써 ML 작업 순서를 오케스트레이션하고 자동화합니다. 그런 다음 ML 모델을 학습, 테스트 및 평가하여 결과를 얻습니다. 예를 들어 Amazon SageMaker에서 모델을 학습하고 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 추론하기 전에 Amazon Athena에서 쿼리를 수행하거나 AWS Glue에서 데이터를 통합하고 준비 할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하고 다양한 서비스에서 […]