이번 테크 블로그 콘텐츠는 4회에 걸쳐 2018 AWS re:Invent에서 발표된 주요 키노트 및 세션들의 요약 내용을 공유합니다. 첫 번째 주제는 AWS CEO인 Andy Jessy의 키노트 요약 내용입니다.
가장 최신의 신규 서비스 출시 내용과 더불어 서비스의 기능 출시도 함께 공개되었습니다.
AWS가 바꾸어 놓은, 그리고 앞으로도 바꿀 세상을 만나보세요!
핵심 내용
온프레미스 환경에서도 AWS 서비스 사용이 가능해짐: AWS Outposts를 이용하여 고객의 데이터센터에 AWS가 사용하는 하드웨어를 주문하여 구축 (아직 정식 출시 전)
최근의 추세에 맞추어 다양한 머신러닝 서비스가 추가됨
AWS 마켓플레이스를 통해서 3rd party 업체의/가 알고리즘과 모델을 구매/판매할 수 있음
핵심 키워드
Fully Managed Service의 증가
쉽고 다양한 ML 서비스
AWS Outposts
2018 AWS re:Invent Recap 목차
- 2018 AWS re:Invent Recap (1부) 키노트 요약– Andy Jessy
- 2018 AWS re:Invent Recap (2부) 세션 요약 1일 차
- 2018 AWS re:Invent Recap (3부) 세션 요약 2일 차
- 2018 AWS re:Invent Recap (4부) 키노트 요약– Werner Vogels
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키노트 발표자 소개
키노트 내용
1. AWS General
1) 공공 분야(대한항공 및 Singapore Airline 등)에서도 AWS를 많이 사용함
2) 연간 매출 270억 USD(Q3 매출 기준), YoY 47%, Market Share 51%
3) 140개 서비스를 제공
4) 경쟁사보다 보안이 더 많이 적용되어 있고, DB, EC2 인스턴스 서비스 등 다양한 서비스 각각의 깊이의 수준에 차이가 있음
2. 신규 출시 제품/서비스/기능
1) S3 Intelligent-Tiering
– 새로운 Amazon S3 스토리지 클래스로서, 데이터의 액세스 패턴을 분석해서 빈도가 높은 것과 아닌 것에 계층을 분리하여 자동 비용 절감(빈번한 액세스와 드문 액세스; frequent access와 infrequent access)
– 데이터 전반의 액세스 패턴을 모니터링하고 빈번한 액세스 계층에서 30 일 이내에 액세스하지 않은 개체를 드문 액세스 계층으로 이동하여 작동합니다. 드문 액세스 계층의 개체에 액세스하면 빈번한 액세스 계층 (검색 수수료 없음)으로 다시 이동
2) Glacier Deep Archive
– 온프레미스의 tape보다도 더 저렴한 오브젝트 스토리지: 1GB당 0.00099 USD
– 2019년 초 출시 예정
– 클라우드 상에서 가장 저렴한 스토리지
3) EFS IA storage class
– 자주 사용되지 않는 경우 IA storage에 저장해 85%까지 비용이 절감되고 애플리케이션에서는 여전히 같은 방식으로 사용 가능
4) Amazon FSx for Windows File Server
– Windows 워크로드의 57.7%가 AWS상에서, 30.9%가 Azure 상에서 사용되고 있음
– 완전 관리형 Windows 파일 시스템
– SMB 20 ~ 3.1.1 지원
5) Amazon FSx for Lustre
– 완전 관리형 서비스로 HPC 등 고성능 컴퓨팅의 대용량 파일 시스템용으로 사용
6) AWS Control Tower
– 여러 베스트 프랙티스 기반으로 자동으로 랜딩존을 구성 가능
– Guardrails을 사용하여 S3, IAM 등에 다양한 정책 적용(policy enforcement) 가능
– 현재 Preview 단계
7) AWS Security Hub
– 여러 베스트 프랙티스 기반으로 자동으로 랜딩존을 구성 가능
– Guardrails을 사용하여 S3, IAM 등에 다양한 정책 적용(policy enforcement) 가능
– 현재 Preview 단계
8) AWS Lake Formation
– 안전하게(secure) data lake를 며칠 내에 구성 가능
9) Amazon Aurora
– AWS 서비스 중 가장 빨리 성장하는 서비스
– 새로 추가된 서비스/기능: Aurora MySQL Serverless, Aurora Global Database, Paralleled Query, 다중 리전 Aurora DB
10) Amazon DynamoDB on Demand
– 용량 산정을 할 필요가 없이 사용한만큼만 지불하므로 예측 불가능한 워크로드에 적합
11) Amazon Timestream
– 빠르고, 확장 가능하고, 완전 관리형인 time-series 데이터베이스
– Serverless
– RDB보다 1000배 빠르고 1/10의 비용
12) Amazon Quantum Ledger DB(QLDB)
– 완전 관리형 Ledger 데이터베이스
– Centralized
13) Amazon Managed Blockchain
– 확장 가능한 블록체인 네트워크를 클릭 몇 번으로 만들고 간편한 API호출로 관리 가능
– 오픈소스 프레임워크인 Hyperledger Fabric이나 Ethereum 지원
– Decentralized
14) Machine Learning을 위한 P3dn 인스턴스 출시 예정
– P3”d””n”(“d” disk, “n” network): local disk를 이용 disk IO를 대폭 높이고, 고성능 네트워크를 사용
15) AWS Optimized Tensorflow
– 기존 GPU 가용율이 65% 정도인데 반해 90%까지 향상시켜 Training time을 14m으로 절반 이상 단축(기존 30m)
16) Amazon Elastic Inference
– 75%까지 비용을 절감할 수 있고, 빠르고 저렴하게 머신러닝 inference(추론)를 가속할 수 있음
– Tensorflow, MXNet, ONNX 등 잘 알려진 머신 러닝 framework은 모두 지원
– 3가지 타입이 존재, eia1.medium: 8 TeraFLOPS, eia1.large: 16, eia1.xlarge : 32
17) AWS Inferentia
– 머신러닝 inference용 칩
– 수백 TOPS(Tera Operation Per Second)
– 아직 미공개
18) SageMaker
– Amazon SageMaker Ground Truth: 정확한 Dataset을 만들고, Labeling 비용을 최대 70%까지 줄일 수 있음
– SageMaker에 새로운 Built-in algorithm이 많이 추가 되었고, AWS Marketplace를 통해서 머신러닝 알고리즘과 모델을 구매/판매할 수도 있음
– Amazon SageMaker RL: 완전 관리형 Reinforcement 러닝 알고리즘
19) AWS DeepRacer
– 1/18 크기의 4WD 레이서 차.
– AWS DeepRacer League를 진행
– Sagemaker Reinforcement Learning feature를 활용
– $399이지만, pre-order하면 $249임
– 현지 시작 11:30AM ~ 10:00PM까지 MGM Sppedway에서 DeepRacer workshop 진행
20) Amazon Textract
– 스캔된 문서에서 자동으로 텍스트와 데이터를 추출
21) Amazon Personalize
– 개인화 및 추천
– Amazon.com에서 사용하는 알고리즘 활용
22) Amazon Forecast
– 머신러닝 경험이 없어도 사용 가능한 Time-series 예측
– Amazon.com에서 사용하는 알고리즘 활용
23) AWS Outposts
– 머신러닝 경험이 없어도 사용 가능한 Time-series 예측
– Amazon.com에서 사용하는 알고리즘 활용
3. Bespin’s Comment
1) AWS에서도 하이브리드 클라우드 구축이 가능해졌습니다. AWS Outposts를 통해 실현 가능하며, 하이브리드 이외에 프라이빗 클라우드만으로 구축하는 것도 가능할 것으로 전망됩니다. (아직까지는 정식 공개는 아닙니다)
2) Andy Jassy는 “사람들은 원하는 작업을 위한 적합한 도구를 원한다”라고 했습니다. 이처럼 신규 출시된 기능/서비스에는 고객의 의견을 반영한 다양한 기능/서비스가 포함되어 있습니다. 특히 머신 러닝, 강화 학습, 블록 체인 등 최근 트렌드에 접목된 다양한 기능들이 제공되었다는 점은 주목할 만 합니다.
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