AWS re:Invent 2017
- 2. AWS re:Invent 현장 분위기
- 11. Deep Lens는 이미지를 촬영한 후 아마존 레코그 니션(Amazon Rekognition)을 통해 얼굴 및 이미 지 인식을 처리한다. 딥러닝을 통해 데이터를 학습하거나 이미 학습 된 데이터를 통해 처리할 이미지와 관련한 다양 한 동작과 기능을 선보일 수 있다. 세계 최초 Deep Learning 기반 카메라
- 15. 세션1. Turbo Charge Your E-Commerce Site with Amazon Cache and Search Solutions https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/ret305turbo-charge-your-ecommerce-site-wamazon- cache-and-search-solutionspdf Amazon Elasticsearch Amazon ElastiCache - 자연어 검색 지원 - 연관성이 높은 것의 연관정도에 따라 결과값을 제공 - Low Latency 지원 - Redis or Memchached 지원 - 캐시 전략 * 어떤 데이터를 캐시할 것인가? * 데이터를 어떤 방식으로 캐시할 것인가? - 캐시 전후 성능 비교
- 16. 세션2. Deep Dive into the Connected Vehicle Reference Architecture 자동차의 위치정보, 속도정보를 AWS로 전송하여, 마케팅, 텔레매틱스 등에 활용 https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/amf303deep-dive-into-the-connected-vehicle-reference- architecturepdf
- 17. 세션3. Text Mining and Sentiment Analysis Text mining Workflow 트위터의 Text를 수집해서, Text Minig을 통해 Sentiment Analysis(감정 분석)을 수행 - R을 이용 텍스트 수집 문서 추출 텍스트 변환 피쳐 추출 분석 • ML • Sentiment analysis • Visualize ML 기술 • Supervised Learning • Unsupervised Learning • Topic Modeling • Clustering • Classfication https://aws.amazon.com/blogs/big-data/page/3/참고: AWS Big Data Blog https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/predict-billboard-top-10-hits-using-rstudio-h2o-and-amazon-athena/ https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/applying-machine-learning-to-text-mining-with-amazon-s3-and-rapidminer/
- 18. 세션4. Serverless Encoding at Scale with Content Moderation via Deep Learning-Based Video Analysis https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/arc311serverless-encoding-at-scale-with-content- moderation-via-deep-learningbased-video-analysis 기존의 서버팜을 이용해서 트랜스코딩을 하던 것을 AWS상에서 AWS Lamda 서버리스 아키텍처와 AWS에서 제공하는 Amazon Elastic Transcoder와 이미지 인식기술인 Amazon Rekognition을 사용한 아키텍처 데모 시연
- 19. 세션5. Deploy a .NET Sample Application Using AWS Elastic Beanstalk AWS Lamda vs AWS Elastic Beanstalk 람다는 Serverless, Elastic Beanstalk는 Managed 서비스로 리소스를 자동으로 배포관리할 수 있도록 편하게 해주는 서비스로, Beanstalk 자체적인 비용은 없으며 Beanstalk에 의해서 생성되는 리소스 사용에 따라 과금된다. http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/elasticbeanstalk/latest/dg/create_deploy_NET.quickstart.html Elastic Beanstalk를 이용한 .NET 샘플 애플리케이션 사용 시연 Beanstalk설정 후 AWS EC2등 리소스를 자동으로 Deploy하고, Visual Studio에 AWS에 코드를 배포할 수 있는 툴을 설치한 뒤, 샘플 소스코드를 생성된 리소스에 배포하는 것 시연
- 20. 세션6. Launching and Managing a Web Application with AWS CloudFormation CloudFormation을 이용하여, EC2, Autoscale 등을 자동으로 수행하고, 환경의 변경 사항이 있는 경우, 자동으로 변경 사항을 적용하는 것을 시연 AWS CloudFormation 템플릿을 이용하여 AWS상의 리소스 자동 생성 템플릿이란 스택을 구성하는 AWS 리소스를 선언한 것으로, JavaScript Object Notation(JSON) 또 는 YAML 표준을 준수하는 형식의 텍스트 파일로 저장. HelloBucket 이름을 사용하여 AWS::S3::Bucket: 을 생성하는 경우, { "Resources" : { "HelloBucket" : { "Type" : "AWS::S3::Bucket" } } } Resources: HelloBucket: Type: AWS::S3::Bucket • JSON 형태 • YAML 형태
- 21. 세션7. Integrate Alexa into Your Product Using the AVS Device SDK 음성인식 Assistant(비서)인 Amozon Alexa 서비스를 이용하여 Raspberry Pi에 어떻게 Alexa가 동작하는 기기를 만들 수 있는지에 대한 시연 Amazon Alexa 알렉사는 아마존에서 개발한 인공지능 플랫폼 이다. 알렉사는 아마존 에코에 처음 사용되었다. 사용자는 아마존 에코를 이용해 알렉사와 의사 소통을 할 수 있으며, 알렉사는 음악재생, 알람 설정, 날씨정보 제공, 교통정보 제공 등 많은 기 능들을 제공해준다. https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/alx307integrate-alexa-into-your-product