Category: Compute

이 글은 AWS for Industries 블로그에 게시된 Run HPC Simulations faster with Siemens Teamcenter and AWS ParallelCluster by Chandan Murthy, Amanda Greer, and Ramin Torabi를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. (원문 보기) 제조 조직은 이제 Teamcenter Simulation을 AWS ParallelCluster와 통합하여 시뮬레이션 주기 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 완전한 데이터 추적성을 유지하면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 대기열 […]

신재생 에너지 전문기업 인코어드는 HPC 시뮬레이션으로 재생에너지 발전량 예측에 필요한 고해상도 기상예측과 다양한 기상 시나리오를 생성하고, 이를 기반으로 발전량을 사전에 예측합니다. 이 예측 결과는 전력시장 입찰량 산정, 실시간 출력 제어, 정산 및 임밸런스(예측 발전량과 실제 발전량의 차이) 관리까지 전력거래 프로세스 전반의 핵심 입력 자료로 활용됩니다. 이러한 업무를 위해서는 최소 15분 단위, 1,000m(1km) 해상도의 고정밀 기상 […]

HPC 클러스터를 AWS 환경에서 운영해 온 고객이라면, 거의 대부분 AWS ParallelCluster를 사용해 왔을 것입니다. 오픈소스이기 때문에 무료이며, 원하는 대로 변경할 수 있는 강력한 클러스터 운영 플랫폼입니다. 그런데 실제로 장기간 운영하다 보면 반복해서 부딪히는 지점이 있습니다. ParallelCluster 버전을 올리려면 클러스터를 다시 만들어야 하고, 헤드 노드가 죽으면 사용자가 직접 복구해야 하고, OS와 스케줄러 패치를 적용하려면 며칠씩 돌고 […]

머신러닝의 학습 과정에서 고품질 모델을 훈련시키려면 대규모의 고품질 데이터가 필수적이며, 이를 준비하는 과정은 보통 여러 출처의 데이터를 한곳에 모으는 작업을 동반합니다. 이 방식은 효과적이지만 의료 기관, 금융 기관, 정부 기관과 같이 데이터 프라이버시, 규제 준수, 데이터 주권에 민감한 환경에서는 조직 밖으로 반출할 수 없는 소중한 데이터를 보유하고 있는 경우가 많습니다. 연합 학습(Federated Learning, FL)은 이에 […]

첨단 반도체를 개발하려면 수많은 Logic Simulation을 반복하고, DFT(Design for Test)와 Physical Design 같은 높은 컴퓨팅 성능이 필요한 EDA(Electronic Design Automation) 작업을 수행해야 합니다. 설계 규모와 검증 범위가 커질수록 필요한 CPU 코어와 메모리, 공유 스토리지 처리량도 함께 증가합니다. 필요한 시점에 충분한 인프라를 확보하지 못하면 EDA 도구의 실행 시간과 작업 대기열이 길어지면서 전체 개발 일정에 영향을 줄 […]

이 글은 2026년 4월 1일 AWS DevOps & Developer Productivity 블로그에 게시된 Securely connect AWS DevOps Agent to private services in your VPCs(Alexandra Huides, Jordan Merrick, Mohak Kohli, Tipu Qureshi 공저)를 한국어로 번역∙편집한 글입니다. 원문 게시 이후 서비스가 업데이트됨에 따라, 콘솔 화면 구성·연결 상태값·DNS 해석 옵션 등은 현행 AWS DevOps Agent 사용자 가이드 기준으로 갱신했습니다. […]

2026년 6월 30일, AWS Network Firewall이 컨테이너 속성 기반 규칙(container attribute-based rules)을 출시했습니다. 이제 방화벽 규칙에 IP를 나열할 필요가 없습니다. “이 label을 가진 pod”나 “이 속성을 가진 인스턴스에서 실행되는 task”라는 조건만 선언하면 됩니다. Network Firewall이 해당 컨테이너의 IP를 자동으로 추적합니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)나 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)에서 실행되는 워크로드는 스케일링과 재배포 때마다 […]

EKS 노드에 파드(Pod)를 더 밀도 있게 채워서 컴퓨트 비용을 줄이고 싶은데, 스케줄러 설정에는 손댈 방법이 없어 아쉬웠던 적이 있으신가요? 대규모 이벤트로 트래픽이 많아지는 순간 오토스케일링이 조금 더 빨리 반응해 주기를 바랐던 경험은 어떠신가요? 지금까지 Amazon EKS에서 이런 요구를 해결하기가 쉽지 않았습니다. kube-scheduler와 kube-apiserver 같은 컴포넌트의 구성이 EKS 컨트롤 플레인 고유의 영역이었기 때문입니다. 2026년 8월 12일, […]

서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시퀀서가 […]

원문: Rendering Digital Humans with Amazon EC2 Spot Instances — Dario Macagnano, Jyothi Madanlal, 2026년 7월 10일 (AWS Physical AI Blog) Amazon Web Services는 이 게시물에 기여해 주신 UneeQ 엔지니어링 팀에 감사드립니다 UneeQ는 실시간 고충실도(high-fidelity) 3D 렌더링을 통해 사실적인 표정을 표현하면서 자연스러운 대화를 나누는 AI 기반 디지털 휴먼(digital humans)을 만듭니다. Unreal Engine 같은 게임 엔진 […]