AWS Re:Invent 2018 요약 (2부)

AWS Webinar를 들으며 요약했습니다. 급하게 적느라 빠지거나 틀린 부분이 있을 수도 있습니다.
AWS의 SlideShare에 자료가 공유되어 있으니 자세한 내용은 직접 확인 가능합니다.
분량이 많아 2시간 세션을 1시간 씩 나눠 작성하였습니다. 두번째 세션은 잘 모르는데다 관심이 없는 주제라 많이 축약했습니다.

인공지능 업데이트

인프라 및 프레임워크 제공 : P3dn 타입 추가
- Keras, GLUON
- TensorFlow, mxnet, PYTORCH (TensorFlow는 주로 아마존에서 수행 - TensorFlow에 최적화하여 Multi-GPU에서 90%효율(기존 65%), 학습속도 2배)
학습 보다 추론(Inference) 비용이 대부분(80% 정도?)
- Amazon Elastic Inference : 최대 75%비용 절감, EC2 인스턴스에 GPU가속 기능 추가
- Inferentia 칩셋 개발 : AWS에서 설계한 추론 맞춤형 칩셋(EC2, SageMaker, Inference 지원)
어려운 ML 구축 - SageMaker 기계 학습 모델 생성, 훈련, 서비스 배포 관리형 서비스
- Jupyter Notebook ? : Ground Truth로 신뢰도 높은 학습 데이터(라벨링 된) 세트 구축 자동화
- 다양한 Algorithm 추가
- ML을 위한 마켓 플레이스 제공
Deep Learning Compiler : SageMaker Neo를 오픈소스로 공개
최근 강화 학습(잘하면 보상, 못하면 적은 패널티)의 대두
- 작년 DeepLens, 올해 DeepRacer(자동 주행 자동차) 출시
AI 서비스 - Rekognition(사진 영상 인식), Lex, 등등
- 개인화 및 추천 - 아마존 쇼핑몰의 노하우
  - Amazon Personalize : 개인화 및 추천 서비스, EMR에 데이터 넣으면 실시간으로 API 제공
- 비즈니스 예측 - 역시 아마존 쇼핑몰의 노하우
  - Forecast : 시계열 예측 서비스(SAP, Oracle SC, Timestream과 통합), 데이터 셋 입력 시 예측 API 제공
- OCR
  - Amazon Textract : OCR ++ 서비스, 텍스트 뿐 아니라 테이블 등 에서 데이터도 추출
AI + 분석 + 스토리지 통합
- AI Stack을 연계하여 요구사항 충족
- Lake Formation : Data lake 구성 관리를 쉽게도와주며 며칠 내에 안전한 data lake 구축

기타

보안 - 최우선 순위
- AWS Security Hub : 클라우드 환경 전반을 중앙에서 보안 관리
- AWS Control Tower : 다중 계정, 외부 접근에 대한 접근 창구
하이브리드 환경 구축 옵션
- On-Premise 환경과 통합
- VMware 기반으로 AWS서비스 운영 : Amazon RDS on VMware
- Edge(네트워크가 어려운 지역)에서 데이터 이동을 위한 Snowball : EC2 레벨의 기능 지원 추가
- AWS Outpost : On-Premise에 하드웨어를 설치하여 AWS를 local에 구축 가능
Well-Architected
- 클라우드를 적절하게 잘 설계했는지 AWS 아키텍트가 점검해주며, 교육, 백서 발행
  - 운영 탁월성, 보안, 신뢰성, 성능 향상, 비용 최적화
  - 기술 비즈니스 팀에 요청하면 검사 해줌
- Well-Architected Tool : 직접 측정 가능

차세대 산업(IoT, 로봇, 우주산업) 진입 장벽 제거

IoT : FreeRTOS, Grenngrass, AWS IoT 시리즈 + Iot SiteWise, IoT Things Graph, IoT Events 추가
로봇 : RoboMaker(오픈소스 운영체제, 개발환경, 시뮬레이션 환경 지원)
우주산업 : Ground Station(저가, 소형 위성 Cubeset을 관리해 줄 수 있는 서비스)

AWS가 다양한 기능을 제공해 주기 때문에 나중에 뭔가를 만들 때 AWS에서 기능을 찾아볼 수 있었으면 좋겠다.
Go Build!