[2023 AWSome Day] AWS를 통한 혁신

 

이미지 출처: https://aws.amazon.com/ko/events/awsome-day/awsome-day-online/

* 이 글은 2023 11.16일 AWS에서 진행한 온라인 콘퍼런스인 AWSome Day를 듣고 정리하였습니다.

강연 5: AWS와 혁신하기

사물 인터넷

IOT는 Internet of things의 약자

물리적 디바이스인 차량, 전자 기기나 장치, 소프트웨어 센서 및 이러한 물체가 서로 연결하여 데이터를 교환하는 상호 연결된 네트워크

 

정보의 원활하고 자율적인 흐름을 지원하고 디바이스 간 통신을 원활하게 하여 커넥티드 환경 구성

클라우드 기반 iot는 물리 세상과 가상 세상을 연결함

이러한 연결을 통해 디바이스와 데이터를 주고받을 수 있음 

 

하지만 데이터를 대규모로 수집하려면 데이터를 효과적으로 수집해야하고

데이터를 삭제하고 정리하는 프로세스가 없으면 쓸모가 없어짐

 

당면한 세 가지 과제 

 

1. 데이터 보안 -> IoT는 민감한 정보를 수집할 수 있음 (사진이나 음성 데이터)

2. 데이터의 프라이버시 -> 데이터를 관련 법률에 따라 보호해야 함

3. 데이터의 양 -> IoT가 생산하는 데이터의 양은 제타 바이트를 척도로 사용할 만큼 엄청남

 

AWS IoT 서비스를 통해 해결할 수 있음

AWS IoT Core

AWS Lambda	Amazon DynamoDB	Amazon Kinesis	Amazon API Gateway
이벤트에 대한 응답으로 코드 실행	예측 가능하고 확장 가능한 NoSQL 데이터 스토어	스트리밍 분석	API 빌드, 배포, 관리
Amazon Redshift	Amazon SNS	Amazon Cognito
페타바이트 규모 데이터 웨어하우스	모바일 푸시 및 알림	사용자 자격 증명 및 데이터 동기화

 

AWS IOT Greengrass

기계학습 모델기반 예측 실행하고 디바이스에 데이터를 동기화하고 다른 디바이스와 안전하게 통신 디바이스 소프트웨어를 빌드, 배포 및 관리하는 오픈소스 엣지 런타임 클라우드 서비스임

 

기계 학습

인공지능 

컴퓨터가 로직, if-then ans, 기계 학습 및 딥 러닝을 사용하여 인간 지능을 모방할 수 있게 하는 모든 기술

 

기계 학습

기계로 데이터의 패턴을 검색하여 논리 모델을 자동으로 빌드하는 AI 하위 집합

 

딥러닝 

음성 및 이미지 인식과 같은 작업을 수행하는 심층 다중 계층 신경망으로 구성된 ML 하위 집합

아마존의 기계학습혁신

Amazon Prime과 같은 편의성 비용 및 배송 속도 각 제품에 대한 적절한 수용량을 예측할 수 있는 예측 시스템에 기계 학습 사용

소비자가 alexa 통해 기술과 상호작용을 통해 자연어 처리 기술 적용

Prime Air와 같은 로봇을 사용하여 소비자에게 물건을 더 빨리 제공하는 기술 적용

 

AWS AI/ML 스택 

AI 서비스

개발자가 기계 학습 기술 없이도 모든 애플리케이션에 인텔리전스를 쉽게 추가

사전 훈련된 모델은 고객 경험을 개인화하고 비즈니스 지표를 예측, 대화 번역, 대화를 번역하고 의미 있는 문서 도움이 되도록 애플리케이션 및 워크플로우에 대해 미리 만들어진 인텔리전스 제공

 

중간계층은 모든 개발자와 데이터 과학자에게 대규모의 기계 학습 모델 구축, 교육 및 배포할 수 있는 기능 제공

 

아래 계층에는 전문 기계 학습 실무자를 위한 프레임워크, 인터페이스 및 인프라

주로 Tensorflow, Pytorch,  MxNet 세 가지 프레임워크 활용됨

Amazon SageMaker

• 완전한 엔드 투 엔드 기계 학습 모델 배포 워크플로우 제공 
• 일반적으로 컴퓨터가 예측하거나 추론하도록 학습시킴, 이를 수동으로 하는 것은 어려움
• Amazon Sagemaker는 기계학습 프로세스에 부담스러운 작업을 제거하고 고품질의 모델을 개발하도록 도와줌

블록체인

• 블록이라고 하는 순서가 지정되고 증가하는 레코드의 목록을 관리하는 분산형 데이터베이스
• 이러한 블록은 암호화를 사용함
• 블록체인은 여러 컴퓨터 사이에 트랜잭션을 기록하기 위해 사용되는 탈중화된 분산형 공용 디지털 원장 
• 블록체인 데이터베이스는 데이터를 체인에서 함께 연결되는 블록에 저장함 
• 각 블록에는 이전 블록의 암호화 해시, 타임스탬프 및 트랜젝션 포함
• 데이터는 수정 또는 변경 불가능한 원장을 만들어 주문, 결제, 계좌 및 기타 거래 추적 가능 

기존 데이터베이스는 금융에서 불편한 점이 있음 

판매자는 돈을 받았지만 안 받았다고 할 수 있고 구매자도 돈 안 냈는데 냈다 할 수 있음 

블록체인 사용 사례

배송, 공급망 관리, 금융 및 뱅킹, 디지털 광고에서 사용 가능 

예를 들어, 미디어 및 엔터테인먼트 기업은 블록체인 시스템을 통해 저작권 데이터를 관리 가능

Amazon Managed Blockchain 

분산 연결 인프라를 직접 설정하고 프라이빗 블록체인 네트워크를 만드는데 필요한 모든 오버헤드를 설정과 클릭 몇 번만으로 블록체인 인프라 프로비저닝이 가능한 완전관리형 서비스인 Amazon Magaged Blockchain 사용 가능 

 

여러 AWS 계정을 포함하는 블록체인 네트워크를 빠르게 생성할 수 있음 

중앙 기관이 없어도 멤버 그룹이 트랜젝션을 실행하고 데이터 공유 가능 

수동으로 하드웨어를 프로비저닝 하고 소프트웨어를 구성하고 네트워크 보안 구성 요소를 할 필요가 없음 

 

Hyperledger

거래 관련 특정 데이터만 일부 은행과  공유하는 금융 애플리케이션과 같이 확인된 멤버 세트의 개인정보를 엄격하게 보호하고 권한을 제어해야 하는 애플리케이션에 적합

 

Etherium

모든 멤버의 데이터 투명성이 중요한 고도로 분산된 블록체인 네트워크에 적합

 

Amazon Managed Blockchain

QLDB 기술을 사용하여 구축된 서비스로 모든 트랜잭션의 전체 기록을 정확하게 유지 관리하는 변경 불가능한 변경 로그가 포함되어 있어

데이터를 지속력 있게 저장 가능 

AWS Ground station

• 지상 스테이션 인프라 구축 및 관리에 대해 신경쓰지 않고 위성 통신을 제어하고 완전관리형 서비스 
• 위성은 일기예보, 표면 이미징, 통신 및 영상 방송을 포함하는 매우 다양한 사용사례에 이용됨
• 지연 시간이 짧은 글로벌 광섬유를 네트워크를 포함한 AWS 글로벌 인프라에 접근 가능 
• 예를 들어, 긴급 대응 요원이 실제 수색 및 복구 작업에 사용 가능
• 실시간 기후 데이터 수집하고 기후 패턴 조사 가능 
• 선박 배송, 주차장 데이터, 화재 안전 데이터 등 사용되고 있음

AWS Wavelength

• 표준 aws에서 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 통신사업자의 5g 네트워크 엣지에 배포
• 애플리케이션 트래픽이 목적지에 도착하기 까지 인터넷에서 여러 홉을 거쳐야 하는데, 이때 발생하는 지연시간을 방지함
• 5g 네트워크에서 발생하는 지연 시간 대역폭 이점을 누릴 수 있음 
• 여러 Wavelength Zone에 애플리케이션을 배포할 수 있으므로 운영 및 관리 프로세스가 간소화되며 대규모 배포 가능

사용 사례

• 커넥티드 차량, 스마트공장,. 실시간 게임,. 의료등 다양한 산업 분야에서 활용 가능
• 차량 사물 통신을 사용하면 차량이 여러 디바이스와 통신 가능 
• 커넥티드 차량은 서로 주변 인프라(신호등, 도로 표지판)과 통신 
• V2X 통신을 하려면 교통 생태계 인프라 장치를 연결하는 5G 기반 기술이 필요한데 이걸 wavelength가 해줌

AWS 시작 팁

AWS 프리 티어

EC2의 t2.micro 12개월간 무료 사용 가능, S3, lambda 등 서비스도 가능 

Cost explore을 통해 결제 알림 설정, AWS Budget을 통해 예산 모니터링

 

aws 개발자 센터

최신 관련 정보, aws 도구를 알아볼 수 있음 

 

AWS Quick Start

AWS Cloud 자동화된 표준 배포

AWS cloud Practitioner essentials 

경력을 3단계로 나눈 Foundational, Associate, Professional 세 가지가 있음 

하나의 시험 합격하면 다음 시험은 할인 혜택을 받을 수 있음