Amazon Neptune 정식 출시

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BLOG Amazon Neptune 정식 출시 작성일: 2018-06-19 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…

애플리케이션 로드 밸런서 기본 인증을 통해 로그인 간소화하기

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BLOG 애플리케이션 로드 밸런서 기본 인증을 통해 로그인 간소화하기 작성일: 2018-06-18 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.…

Amazon SageMaker와 함께 R 사용하기

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BLOG Amazon SageMaker와 함께 R 사용하기 작성일: 2018-06-15 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…

AWS 비용 관리 제품을 사용하여 Amazon RDS 예약 인스턴스의 비용 절감하기

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BLOG AWS 비용 관리 제품을 사용하여 Amazon RDS 예약 인스턴스의 비용 절감하기 작성일: 2018-06-14 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…

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

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BLOG Amazon Athena를 사용하여 Amazon DynamoDB 데이터의 고급 분석을 수행하고 시각화를 구축하는 방법 작성일: 2018-06-12 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…

Apache MXNet용 모델 서버는 Gluon 모델을 지원합니다.

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BLOG Apache MXNet용 모델 서버는 Gluon 모델을 지원합니다. 작성일: 2018-06-11 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…

Amazon SageMaker 알고리즘에 파이프 입력 모드 사용하기

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BLOG Amazon SageMaker 알고리즘에 파이프 입력 모드 사용하기 작성일: 2018-06-08 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…

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

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BLOG Apache MXNet (incubating)이 Keras 2에 대한 지원을 제공합니다 작성일: 2018-06-07 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…

EC2인스턴스 업데이트–로컬 NVR스토리지(C5d)를 사용한 C5인스턴스

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BLOG EC2인스턴스 업데이트–로컬 NVR스토리지(C5d)를 사용한 C5인스턴스 작성일: 2018-06-05 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…

Amazon SageMaker을 사용하여 더 신속하게 대용량 주성분 분석을 수행하세요.

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BLOG Amazon SageMaker을 사용하여 더 신속하게 대용량 주성분 분석을 수행하세요. 작성일: 2018-06-04 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…