데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Native 보안 기능에 대한 고객 Needs가 높아지고 있는 상황에서 ‘효율적인 운영/관제 서비스’가 부족하여 Native 보안 기능 도입을 망설이고 있습니다.
SK쉴더스는 이러한 고객 Pain Point를 해소하기 위하여 AWS Perimeter Security Function을 활용한 운영/관제 방안 실사례를 제시하여 말하고자 합니다.
데이터와 함께 높아지는 스토리지의 비용을, 어떻게 최적화할 수 있을까요? AWS 클라우드가 제공하는 오브젝트, 블록, 파일 스토리지 서비스인 Amazon S3, Amazon EBS, Amazon EFS, Amazon FSx 시리즈에서 제공되는 지능화된 티어링, 중복 제거, 캐싱과 같은 스토리지 효율화 기술들에 대해서 알아봅니다. 이러한 효율화 기술들을 활용하여, 스토리지의 용량과 비용에 대한 고민을 줄일 수 있는 방법에 대해서 알아봅니다.
아직 많은 기업들이 상용 데이터베이스로 인해 발생하는 높은 비용으로 고통받고 있습니다. 이를 돕기 위해 AWS는 오픈 소스를 기반으로 한 다양한 워크로드의 특성에 맞는 데이터베이스 서비스를 제공하고 있습니다. 이번 세션에서는 AWS의 워크로드 특성에 따른 목적에 맞는 다양한 데이터베이스 서비스가 어떤 것이 있는지 알아보고, 기존 오라클 데이터베이스를 기반으로 구성된 서비스에 AWS의 데이터베이스를 도입하여 탈 오라클에 성공한 고객 사례를 소개합니다.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
[Keynote] Data Driven Organizations with AWS Data - 발표자: Agnes Panosian, Head...Amazon Web Services Korea
데이터는 모든 애플리케이션, 프로세스 및 비즈니스 의사 결정의 중심에 있습니다. 데이터는 거의 모든 조직의 디지털 트랜스포메이션의 초석입니다. 데이터는 새로운 경험을 촉진하고 혁신을 이끌어내는 통찰력으로 이어집니다. 전체 조직을 위한 데이터의 가치를 실현하는 전략을 구축하는 것은 쉽고 간단한 여정이 아닙니다. 이 세션에서는 데이터 기반 조직화를 위한 모범 사례와 그 여정에서 AWS가 어떻게 도움을 드릴 수 있는지를 다룹니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 실시간 CDC 데이터 처리! Modern Transactional Data Lake 구축하기Amazon Web Services Korea
CDC 기반 upserting 기능을 제공하는 Transactional Data Lake를 Apache Iceberg와 AWS Glue를 이용해서 구축하는 방법을 소개합니다. MySQL과 같은 RDS에서 발생하는 CDC 데이터를 Amazon Kinesis 또는 MSK를 통해서 실시간으로 S3에 Apache Iceberg 포맷으로 저장하는 Transactional Data Lake 아키텍처를 소개합니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
[보험사를 위한 AWS Data Analytics Day] 1_데이터 경영으로 보험 산업의 ...AWS Korea 금융산업팀
현재 모든 기업들이 불확실한 경영 환경에대한 대응이 필요하고 비용 절감과 리스크 관리를 최우선 과제로 고려하는 시기입니다. 이러한 도전을 극복하기 위해서는 데이터 기반 경영이라는 기본으로 돌아가고 최신 데이터 전략과 기술을 보험의 가치사슬에 신속하게 적용할 수 있어야 합니다. 여기서는 보험사의 고객, 상품, 채널에 걸쳐있는 데이터에 대한 분석과 활용에 대한 전체 거버넌스를 지원할 수 있는 AWS 서비스와 솔루션을 소개하고 관련 사례를 통해서 시사점을 살펴보겠습니다. 또한 데이터를 기반으로 AI 기술 적용을 통해서 보험의 심사 및 청구와 같은 핵심 업무를 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
여러 어카운트와 리전에 구축된 워크로드의 운영 가시성을 확보하는 것은 안정적인 서비스 운영에 있어 중요한 요소 중 하나입니다. Amazon Managed Prometheus를 이용해 Cross region 및 Cross account 환경에서 Metric data를 중앙 집중식으로 구현하는 효과적인 설계를 삼성전자와 SendBird의 사례를 통해 알아봅니다.
이커머스 기업 쿠팡은 폭발적인 성장에 대응하기 위하여 Amazon Aurora 기반의 선택과 집중을 통해 DBA가 보다 의미 있는 일에 투자할 수 있도록 하고 있습니다. 삼성전자의 채팅플러스는 높은 수준의 가용성을 요구하는 통신 서비스의 특성에 맞게 적절한 AWS 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 이 세션에서는 쿠팡이 Amazon Aurora를 통하여 얻은 경험 기반의 혁신 사례를 소개하며, 삼성전자에서 수 천만 명의 트래픽을 다루기 위해 Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache for Redis를 활용했던 경험을 공유합니다.
AWS Summit Seoul 2023 | Amazon Redshift Serverless를 활용한 LG 이노텍의 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정Amazon Web Services Korea
LG 이노텍은 세계 시장을 선도하는 글로벌 소재·부품기업으로, Amazon Redshift 을 데이터 분석 플랫폼의 핵심 서비스로 활용하고 있습니다. 이 세션에서는 비즈니스 사용자의 데이터 활용성 증대와 리포팅 성능 개선을 위한 Redshift Serverless 도입 과정과 이를 통한 비용 최적화 여정과 함께, 데이터 메쉬(Data Mesh) 아키텍처 기반 데이터 분석 플랫폼의 밑그림을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.
성능과 비용을 최적화하고 상황에 맞게 인프라를 조정하고자 할 때 Amazon EC2는 적절한 워크로드 선택을 위한 다양한 컴퓨팅 옵션 포트폴리오를 제공합니다. 2023년 신규 Amazon EC2의 기능, 제품 업데이트와 신규 포트폴리오를 통해 Amazon EC2 옵션들이 고성능 및 특화된 서비스를 요구하는 고객의 서비스 변화에 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 살펴봅니다. 최적의 Amazon EC2 도입을 통해 비용 절감 효과에 대한 고객 사례도 살펴봅니다.
AWS Summit Seoul 2023 | AWS에서 OpenTelemetry 기반의 애플리케이션 Observability 구축/활용하기Amazon Web Services Korea
CNCF의 오픈소스 기반 애플리케이션 Observability 프레임워크인 OpenTelemetry를 기반으로 AWS에서 텔레메트리 데이터를 수집, 추적 및 시각화하는 방법을 살펴봅니다. 또한 이를 통해 서비스의 문제점을 발견하고 그 원인을 분석하는 방법을 이야기합니다.
This document provides an overview of AWS Lake Formation and related services for building a secure data lake. It discusses how Lake Formation provides a centralized management layer for data ingestion, cleaning, security and access. It also describes how Lake Formation integrates with services like AWS Glue, Amazon S3 and ML transforms to simplify and automate many data lake tasks. Finally, it provides an example workflow for using Lake Formation to deduplicate data from various sources and grant secure access for analysis.
글로벌 사용자를 위한 채팅 기능을 제공하기 위하여 다양한 AWS 서비스를 활용한 카카오 사례입니다. 대규모 예측 불가능한 트래픽에도 안정적으로 서비스를 제공하고 개발 기간 단축과 운영 비용 절감을 위해 노력한 과정을 소개합니다. Amazon API Gateway, AWS Lambda, AWS IoT Core, Amazon Cognito, Amazon Kinesis 서비스를 활용하여 서버리스 이벤트 드리븐 아키텍처를 개선해 온 여정을 살펴봅니다.
데이터의 힘, 스타트업의 생존을 넘어 성장으로 - 김용대 사업개발 담당, AWS / 박재영 CTO, 크몽 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea
데이터의 힘, 스타트업의 생존을 넘어 성장으로
김용대 사업개발 담당, AWS
박재영 CTO, 크몽
스타트업 비즈니스에서 데이터를 활용한 전략 수립과 의사결정은 필수적인 요소입니다.서비스 운영 데이터에서 부터, 다양한 고객의 행동 로그, 소셜 미디어 데이터까지 다양한 데이터를 모두 모아 분석 환경을 구축하기 위해서는 많은 준비와 고민이 필요합니다.AWS의 애널리틱스 서비스를 활용하면 매우 빠른 속도와 최소한의 비용으로, 다양한 분석 Tool들과 연동되는 Data Lake를 구축할 수 있습니다.분석 환경의 인프라 구축 및 관리에 대한 노력은 최소화하고, 데이터를 통한 가치 탐색에 더욱 집중 할 수 있도록 애널리틱스 파이프라인을 구축하시기 바랍니다.이 세션을 통해 S3, Glue, Athena, Quicksight와 같은 서버리스 애널리틱스 서비스에 대한 최적의 활용 사례를 확인 하실 수 있습니다.
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...Amazon Web Services Korea
2022년 코리안리는 핵심업무시스템(기간계/정보계 시스템)을 AWS 클라우드로 전환하는 사업과 AWS 클라우드 기반에서 손익분석을 위한 어플리케이션 구축 사업을 동시에 진행하고 있었습니다. 이에 따라 클라우드 전환 이후 시스템 간 상호운용성과 호환성을갖춘 데이터 분석 플랫폼 또한 필요하게 되었습니다. 코리안리 IT 환경에 적합한 플랫폼 선정을 위하여 AWS Native Analytics Platform, 3rd Party Analytics Platform (클라우데라, 데이터브릭스)과의 PoC를 진행하고, 최종적으로 AWS Native Analytics Platform 으로 확정하였습니다. 코리안리는 메가존클라우드와 함께 2022년 10월부터 4개월(구축 3개월, 안정화 및 교육 1개월) 동안 AWS 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 활용 범위를 지속적으로 확대하고 있습니다.
Effective Data Lake : 고객 경험을 통한 사례 탐구 - 유다니엘 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...Amazon Web Services Korea
Effective Data Lake : 고객 경험을 통한 사례 탐구
유다니엘 솔루션즈 아키텍트, AWS
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
AWS Summit Seoul 2023 | 데이터, 분석 및 AI를 통합하는 단 하나의 레이크하우스, Databricks on AWS 로 ...Amazon Web Services Korea
데이터브릭스의 레이크하우스 플랫폼을 이용하여 비용을 절감하고 협업을 촉진하며 혁신을 가속화할 수 있는 방법을 설명드립니다. 데이터브릭스의 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 통합하여 다양한 데이터 분석과 AI 워크로드를 단일 플랫폼에서 수행할 수 있는 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 오픈소스와 오픈포맷으로 구성된 레이크하우스 플랫폼을 통하여 AWS의 데이터 및 AI 서비스들과 유기적으로 연계하여 고객 맞춤형 데이터 플랫폼으로 쉽게 확장할 수 있는 방법을 소개합니다.
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...Amazon Web Services Korea
LG 이노텍은 세계 시장을 선도하는 글로벌 소재·부품기업으로, Amazon Redshift 을 데이터 분석 플랫폼의 핵심 서비스로 활용하고 있습니다.지속적인 데이터 증가와 업무 확대에 따른 유연한 아키텍처 개선의 필요성에 대처하기 위해, 2022년에 AWS 에서 발표된 Redshift Serverless 를 활용한, 비용 최적화된 아키텍처 개선 과정의 실사례를 엿볼수 있는 기회가 됩니다.
거의 모든 산업에서 오늘날의 시장 리더와 혁신을 꿈꾸는 이들에게는 한 가지 공통점이 있습니다. 바로 데이터를 운영의 중심에 두는 것입니다. 클라우드에서 태어난 젊은 기업들은 데이터를 기반으로 비즈니스 를 구축하여 성장시키고, 기존 엔터프라이즈 기업은 데이터를 신속하게 수집, 분석 및 공유하는 과정에서 귀중한 통찰력을 얻기 위해 노력합니다. 본 세션에서는 데이터의 무한한 가치를 실현시킬 차세대 데이터 플랫폼 Snowflake를 소개하고, 이를 통해 눈부신 혁신을 이룬 기업들의 성공사례에 대해 알아봅니다.
핀테크 기업 피플펀드는 대출 문의 대응을 위해 지속적인 통합/배포/학습이 가능한 MLOps 환경을 개발하였으며, ROS(RISE Operating System)는 AWS 클라우드를 기반으로 한 MLOps 플랫폼으로 실시간 데이터를 분석하여 매달 최고의 성능을 보이는 신용평가 모델입니다. 이 세션에서는 피플펀드가 어떻게 AWS를 통해 금융 규제를 준수하면서도 개발 및 운영 생산성을 확보하였는지에 대해 자세히 소개합니다.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
SK Telecom의 망관리 프로젝트인 TANGO에서는 오라클을 기반으로 시스템을 구축하여 운영해 왔습니다. 하지만 늘어나는 사용자와 데이터로 인해 유연하고 비용 효율적인 인프라가 필요하게 되었고, 이에 클라우드 도입을 검토 및 실행에 옮기게 되었습니다. TANGO 프로젝트의 클라우드 도입을 위한 검토부터 준비, 실행 및 이를 통해 얻게 된 교훈과 향후 계획에 대해 소개합니다.
기업들은 데이터로부터 insight를 얻기 위해서 부단한 노력을 하고 있습니다. 이를 위해 조직의 데이터를 한 곳에 모아서 보관하는 Data Lake의 구축은 데이터 분석을 위한 중심으로 자리잡고 있습니다. 본 세션에서는 AWS에서 S3를 활용하여 민첩하고 비용효율적인 Data Lake를 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 이를 기반으로 AWS의 다양한 데이터 분석 서비스와 연동하는 법을 살펴봅니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/mE8V9oNXdrs
발표영상 다시보기: https://youtu.be/-45noG3dQqo
데이터의 중요성은 더이상 반복할 필요가 없이 모두가 알고 있습니다. 비지니스에서 데이터를 활용하여 혁신하고 성장하는 사례는 전세계 모든 산업에서 확인 할 수 있습니다. AWS에서는 가장 빠르고 쉽게 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 Data Lake 아키텍쳐를 가이드하고 직접 고객이 쉽게 빌드 할수 있도록 도와드립니다. 고객이 데이터에 대한 호기심만 가지고 있다면, AWS는 데이터를 통해 원하는 정형/비정형 데이터 분석, Data Warehouse, Machine Learning, Data Science 와 같은 거의 모든 방법을 제공합니다.
만들자! 데이터 기반의 스마트 팩토리 - 문태양 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 배권 팀장, OCI 정보통신 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea
제조 산업의 데이터는 내부 장치 및 장비에 담겨있기 때문에 활용되지 못하는 경우가 많습니다. AWS IoT로 산업 현장의 원격 감시 제어 데이터 (SCADA)를 수집하고 전사적 자원관리 (ERP), 제조 실행 시스템 (MES)의 데이터와 산업 현장의 데이터를 통합하여 대시보드에서 거의 실시간에 가까운 운영 메트릭을 모니터링하여 비즈니스 인사이트를 얻은 사례를 살펴봅니다.
[금융고객을 위한 AWS re:Invent 2022 re:Cap] 3.AWS reInvent 2022 Technical Highlights...AWS Korea 금융산업팀
AWS re:Invent 2022 Technical Highlights: 혁신은 계속된다.
2022 AWS re:Invent에서발표되었던 주요한 서비스들 중에서 금융 분야에서 활용하면 좋은 서비스들을 요약하여 전달 드립니다. 급변하는 시장에서 살아남기 위해서 지속적인 혁신이 그 어느때보다도 중요한 시점입니다. 본 세션에서는 AWS에서 주도하는 IT 혁신에 대한 기술적인 내용들을 다룰 예정입니다.
송규호, Solutions Architect, AWS
Similar to Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO, AWS ::: AWS Data Roadshow 2023 (20)
클라우드에서 Database를 백업하고 복구하는 방법에 대해 설명드립니다. AWS Backup을 사용하여 전체백업/복구 부터 PITR(Point in Time Recovery)백업, 그리고 멀티 어카운트, 멀티 리전등 다양한 데이터 보호 방법을 소개합니다(데모 포함). 또한 self-managed DB 의 데이터 저장소로 Amazon FSx for NetApp ONTAP 스토리지 서비스를 사용할 경우 얼마나 신속하게 데이터를 복구/복제 할수 있는지 살펴 봅니다.
기업은 이벤트나 신제품 출시 등으로 예기치 못한 트래픽 급증 시 데이터베이스 과부하, 서비스 지연 및 중단 등의 문제를 겪곤 합니다. Aurora 오토스케일링은 프로비저닝 시간으로 인해 실시간 대응이 어렵고, 트래픽 대응을 위한 과잉 프로비저닝이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프로비저닝된 Amazon Aurora 클러스터와 Aurora Serverless v2(ASV2) 인스턴스를 결합하는 Amazon Aurora 혼합 구성 클러스터 아키텍처와 고해상도 지표를 기반으로 하는 커스텀 오토스케일링 솔루션을 소개합니다.
Amazon Aurora 클러스터를 초당 수백만 건의 쓰기 트랜잭션으로 확장하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있으며, 사용자 지정 애플리케이션 로직을 생성하거나 여러 데이터베이스를 관리할 필요 없이 Aurora에서 관계형 데이터베이스 워크로드를 단일 Aurora 라이터 인스턴스의 한도 이상으로 확장할 수 있는 Amazon Aurora Limitless Database를 소개합니다.
Amazon Aurora MySQL 호환 버전 2(MySQL 5.7 호환성 지원)는 2024년 10월 31일에 표준 지원이 종료될 예정입니다. 이로 인해 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 검토하고 계시다면, Amazon Blue/Green Deployments는 운영 환경에 영향을 주지 않고 메이저 버전 업그레이드를 할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 본 세션에서는 Blue/Green Deployments를 통한 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 실습합니다.
Amazon DocumentDB(MongoDB와 호환됨)는 빠르고 안정적이며 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 클라우드에서 MongoDB 호환 데이터베이스를 쉽게 설치, 운영 및 규모를 조정할 수 있습니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 MongoDB에서 사용하는 것과 동일한 애플리케이션 코드를 실행하고 동일한 드라이버와 도구를 사용하는 것을 실습합니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 ���업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...Amazon Web Services Korea
데이터는 최종 소비자의 성공에 초점을 맞춘 디지털 혁신에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 모든 기업들은 데이터를 자산으로 사용하여 사례 제공을 추진하고 까다로운 결과를 해결하고 있습니다. AWS 클라우드 기술과 분석 솔루션의 강력한 성능을 통해 고객은 혁신 여정을 가속화할 수 있습니다. 이 세션에서는 기업 고객들이 클라우드에서 데이터의 힘을 활용하여 혁신 목표를 달성하고 필요한 결과를 제공하는 방법에 대해 다룹니다.
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services Korea
LG ThinQ는 LG전자의 가전제품과 서비스를 아우르는 플랫폼 브랜드로서 앱 하나로 간편한 컨트롤, 똑똑한 케어, 스마트한 쇼핑까지 한번에 가능한 플랫폼입니다. ThinQ 플랫폼은 글로벌 서비스로 제공되고 있어, 작업 시간을 최소화하고, 서비스의 영향을 최소화 할 필요가 있었습니다. 따라서 DB 버전 업그레이드 작업 시 애플리케이션 배포가 필요없는 Blue/Green Deployment 방식은 최선의 선택이 되었습니다.
Amazon Neptune은 확장성과 가용성을 제공하도록 설계된 서버리스 데이터 그래프 데이터베이스입니다. 본 세션에서는 Neptune 서버리스를 통해 한의학 컨텐츠내용 및 상품 상세 데이터를 통해 그래프 DB를 구축하고 상품 추천 구현 사례를 살펴봅니다.
ECK(Elasticsearch Cloud on Kubernetes)는 쿠버네티스 환경에서 Elastic 제품을 배포하고 관리할 수 있는 오퍼레이터입니다. 본 세션에서는 Amazon EKS 환경에서 ECK를 사용한 검색 엔진 플랫폼 구축 사례 및 개발팀과 인프라팀 간 협업 과정을 공유합니다.