AWS 기술 블로그

다양한 AWS 네이티브 서비스를 사용하여 Amazon ECS를 스케일링하기

본 게시물은 AWS Container Blog에 게시된 “Scale your Amazon ECS using different AWS native services!” by by Arun Chandapillai and Shak Kathir을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 컨테이너는 애플리케이션 개발을 가속화하고 환경 전반에 걸쳐 배포 일관성을 향상시켜, 조직이 생산성과 민첩성을 향상시킬 수 있게 해줍니다. Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)와 같은 AWS 컨테이너 서비스는 애플리케이션 관리를 […]

AWS CodePipeline를 활용한 브랜치 기반 개발 및 모노레포 구성하기

이 글은 AWS DevOps Blog에 게시된 AWS CodePipeline adds support for Branch-based development and Monorepos를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS CodePipeline 은 애플리케이션 및 인프라 업데이트를 위해 릴리스 파이프라인을 자동화하는 관리형 지속적 배포 서비스입니다. 현재 CodePipeline은 다양한 배포 전략을 갖춘 팀을 지원하기 위해 트리거와 새로운 실행 모드를 추가하였습니다. 이 기능들은 고객이 파이프라인을 구축할 때 더 다양한 […]

Amazon Bedrock Titan 이미지 생성기로 Amazon Rekognition 데이터 세트 만들기

Amazon의 완전관리형 이미지/비디오 검색 및 분석 서비스인 Amazon Rekognition의 경우, 데이터 과학자와 같은 전문 인력은 필요 없을 정도로 쉽게 딥러닝 모델을 학습, 배포할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 하지만, 커스텀 라벨링을 통한 비즈니스에 고유한 객체 인식 서비스를 개발하기 위한 학습/테스트용 데이터셋 중 특히 불량/이상 데이터의 경우, 사례 발생 건수가 부족하여 실 데이터 확보가 어려울 수 […]

Amazon Redshift Serverless에서 SQL 쿼리 스케줄링하기

Amazon Redshift는 데이터를 쉽고 빠르게 비용 효율적으로 분석할 수 있게 해주는 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 데이터 웨어하우스의 특성상 통합 분석을 위해 다양한 데이터를 수집해야 하고 수집 주기나 방식 등도 달라질 수 있습니다. 최근에 AWS 에서는 이와 같은 작업을 손쉽게 수행할 수 있도록 ETL 툴을 사용하는 기존의 전통적인 수집 방안 이외에도 실시간으로 데이터를 […]

AWS 분석 서비스에서 Apache Iceberg 활용하기

What is Iceberg? Apache Iceberg는 페타바이트 기반의 데이터를 위한 오픈소스 데이터 테이블 형식으로, Netflix에서 개발하여 2020년부터 아파치 재단의 오픈소스로서 활용되었습니다. Apache Iceberg의 가장 큰 특징은 데이터 레이크에 저장된 대규모 데이터 세트를 테이블로 관리하며 Upsert, 스키마 진화, Time Travel query 등의 데이터 처리를 지원한다는 것입니다. 이러한 기능은 Apache Iceberg가 ACID를 보장하기 때문에 가능합니다. 기존의 Apache Hive […]

AWS Network Firewall 의 Rule Evaluation Order 이해하기

1. 서론 Amazon Web Services(AWS)환경에서의 보안을 위하여 지난 10여년간 다양한 보안 서비스와 기능을 출시하고 고객들이 보다 안전하게 VPC 네트워크를 구성할 수 있도록 도움을 드리고 있습니다. 특히, 네트워크 방화벽이 필요했던 고객분들은 AWS Network Firewall 이 출시됨으로써 기존에 사용하던 Network Access Control List 나 Security Group 에서 구현하기 어려웠던 Host 기반 트래픽 통제나 TLS(Transport Layer Security)로 암호화되어 […]

Amazon DynamoDB의 서비스 오픈 전 체크포인트와 오픈 전략

최근 서비스를 구성 할 때 원활한 확장성과 운영 관리에 대한 부담을 줄이는 형태로 서비스를 구성하고 있습니다. 서비스를 구성할때에는 오픈 전 장애를 최소화 하고 안정적으로 운영하기 위하여 여러 부분을 검토 합니다. 서비스 오픈 후 변경을 하기 위해서는 더 많은 노력이 필요합니다. 또한 서비스 오픈 이후 갑작스러운 스케일 작업이나 관리 작업 등 관리에 따른 부담이 많이 발생이 […]

Amazon Aurora MySQL 버전 3으로 업그레이드 (MySQL 8.0 호환)

이 글은 AWS Database Delivery Blog에 게시된 Upgrade to Amazon Aurora MySQL version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) by Shagun Arora, Isael Pimentel, Aditi Sharma, and Dilip Simha 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition 버전 3 (MySQL 8.0 호환)은 Amazon Aurora MySQL에서 지원되는 최신 메이저 버전입니다. Amazon Aurora MySQL 버전 3을 사용하면 […]

Amazon MSK에서 올바른 클러스터 유형을 선택하는 방법

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 How to choose the right Amazon MSK cluster type for you by Ali Alemi을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)는 Apache Kafka의 인프라 및 운영을 관리하는 AWS 스트리밍 데이터 서비스로, 개발자와 DevOps 관리자가 AWS에서 Apache Kafka 애플리케이션 및 커넥터를 쉽게 실행할 수 있도록 해줍니다. […]

클레온의 AWS Inferentia를 이용한 디지털 휴먼 생성 모델 추론 비용 50% 절감 사례

클레온은 디지털 휴먼을 통한 진정한 소통을 꿈꾸는 스타트업입니다. 지금까지의 소통은 물리적, 시간적, 공간적, 언어적 문제가 있었습니다. 저희는 디지털 휴먼을 활용해 언제 어디서든 쉽고 빠르게 소통할 수 있는 세상을 만들고자 노력합니다. 저희의 서비스는 크게 세 가지 입니다. 1장의 사진과 내 목소리로 디지털 휴먼을 만드는 클론, 다양한 컨셉의 디지털 휴먼과 언제든지 대화하는 챗 아바타, 더빙 언어에 따라 […]