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.
AWS Summit Seoul 2023 | AWS에서 최소한의 비용으로 구현하는 멀티리전 DR 자동화 구성Amazon Web Services Korea재해복구에 대한 대비는 온프레미스를 이용할때나, 클라우드를 이용할때나 항상 중요합니다. 이 세션에서는 AWS Backup을 활용하여 최소한의 비용으로 클라우드 환경에서 운영 중인 시스템에 대한 멀티 리전 재해복구를 자동화하는 방안을 살펴봅니다. 더불어 온프레미스에서 운영중인 시스템에 대한 재해복구를 비용 효율적으로 자동화하기 위해 어떻게 AWS Elastic Disaster Recovery를 활용할 수 있는지도 알아봅니다. AWS 서비스를 활용해 대부분의 시간 동안 유휴 상태인 복구 사이트에 대한 비용을 최소화하면서도 재해복구를 자동화할 수 있습니다.
[D3T1S05] Aurora 혼합 구성 아키텍처를 사용하여 예상치 못한 트래픽 급증 대응하기Amazon Web Services Korea기업은 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.
[AWS & 베스핀글로벌, 바이오∙헬스케어∙제약사를 위한 세미나] AWS 클라우드 보안BESPIN GLOBALAWS와 함께 하는 바이오 ∙ 헬스케어 ∙ 제약사를 위한 클라우드 세미나
'안전하게 클라우드로 날자'
어떻게 하면 클라우드를 통한 디지털 혁신과 비즈니스 성장을 이룰 수 있을까요?
AWS 를 통해 어떤 기업들이 혁신적인 서비스를 제공하고 있을까요?
도입 후에는 어떤 변화가 있고 어떻게 관리해야 할까요?
지난 6월 8일. AWS와 클라우드 전문가 베스핀글로벌이 바이오 · 헬스케어 · 제약 고객들만을 위해 쉽고 빠르게 클라우드를 도입할 수 있는 방법을 제시하는 세미나를 진행했습니다.
클라우드가 뭔지 궁금하지만 잘 모르겠다면, 클라우드를 도입하고는 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 감이 오지 않으신다면, 베스핀글로벌과 상의하세요.
스토리지 분야 신규 서비스 - 이창익, AWS 마이그레이션 스페셜리스트 :: AWS re:Invent re:Cap 2021Amazon Web Services Korea기하급수적으로 증가하는 데이터 관리 환경에서 데이터의 볼륨과 성능을 유지하면서 지속적으로 증가 할 수밖에 없는 비용을 감당하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 본 강연에서는 데이터 아키텍처의 기반이 되는 스토리지 관점에서 상시적인 데이터 보호, 더 빠른 의사결정을 위한 데이터 활용 및 비용 최적화를 위한 Amazon EBS Snapshot Archive, 신규 서비스인 Amazon S3 Glacier Instant Retrieval 클래스, 그리고 파일 시스템으로 사용되는 FsX 서비스 군의 성능 기능 향상 및 신규 서비스인 FsX OpenZFS에 대해 설명 드립니다.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
모두를 위한 하이브리드 클라우드 아키텍처 - 강동환, AWS 솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Korea 2020Amazon Web Services Korea발표영상 다시보기: https://youtu.be/yqneDmw_HL8
개인 및 스타트업에서 부터 대기업에 이르기까지 모든 규모의 사용자들에게 적용될 수 있는 하이브리드 클라우드 아키텍처를 제시합니다. 또한, VMware Cloud on AWS, Outposts와 같은 고객의 On-Premise 환경과 밀접한 관련이 있는 제품 및 서비스를 알아봅니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea오랫동안 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.
워크로드에 적합한 최적의 클라우드 스토리지를 찾기 원하는 당신에게 - 김기현 AWS 솔루션즈 아키텍트 :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea스토리지는 데이터를 저장하고 서비스하는 워크로드의 핵심 요소 중 하나 입니다. 이 세션은 AWS의 다양한 스토리지 서비스에 대해 소개하고, 워크로드에 맞는 최적의 스토리지를 선택하는 방법에 대해 가이드 드립니다.
[D3T1S01] Gen AI를 위한 Amazon Aurora 활용 사례 방법Amazon Web Services KoreaDBA들이 Aurora MySQL과 Amazon Bedrock서비스를 연동한 생성형 AI를 어떻게 업무에 활용할지에 대해서 예제를 통해서 살펴보고, Aurora PostgreSQL의 pgVector를 Vector DB로써 어떻게 활용할수 있는지에 대해서 알아봅니다
클라우드 네이티브 환경에 맞는 IT 운영 원칙과 모범사례 - 권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea클라우드 네이티브 환경에 맞는 IT 운영 원칙과 모범사례
권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS 클라우드에서 대규모의 워크로드를 운영할 경우 변화된 클라우드 환경에 맞는 운영 방식을 고려해야 합니다. 이번 세션에서는 AWS 클라우드 환경에서의 운영 원칙을 모범사례와 함께 제시하고, AWS의 다양한 운영관리 서비스를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 소개 드립니다.
AWS Backup을 이용한 데이터베이스의 백업 자동화와 편리한 복구방법Amazon Web Services KoreaAWS Backup은 최소한의 관리만으로 AWS의 자원을 백업하고 복구하기 위한 서비스입니다. 이번 세션에서는 데이터베이스의 간편한 백업과 복원 과정을 소개합니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services KoreaAmazon 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.
클라우드 보안의 슈퍼 히어로가 되기 위한 3가지 비밀 :: TrendMicro 양희선 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea5월 17일 서울COEX에서 열린 AWS Summit Seoul 2016에서 TrendMicro 양희선님이 발표하신 "클라우드 보안의 슈퍼 히어로가 되기 위한 3가지 비밀" 발표자료입니다.
Cloud Native Aurora Serverless를 통한 Data Lake 구축 - 최유정 솔루션즈 아키텍트, AWSAmazon Web Services KoreaAWS 의 여러 Data 서비스를 통한 Data Lake 구축이 가능하지만, 중소 규모의 RDB 형태의 BI 구축 으로 Aurora 가 선호됩니다. Aurora Serverless 는 변경/수정이 많고, 정형 Format의 BI 요구사항에 적합하며, 발생빈도는 적지만, 비즈니스적 사용의 편의성이 요구되는 분석 환경에 적합합니다. 본 세션에서는 Data Lake 구축 시 RDB 와 Serverless 를 접목하시려고 하는 많은 분들에게 Aurora Serverless 의 Use case와 사용방법에 대한 실질적인 가이드를 드리고자 합니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
최유정 솔루션즈 아키텍트, AWS
실시간 스트리밍 분석 Kinesis Data Analytics Deep DiveAmazon Web Services KoreaAmazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
하이브리드 구성을 위한 AWS서비스 알아보기 ::김용우 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea5월 17일 서울COEX에서 열린 AWS Summit Seoul 2016에서 김용우 솔루션즈 아키텍트님이 발표하신 "하이브리드 구성을 위한 AWS서비스 알아보기 " 발표자료입니다.
[금융고객을 위한 Resiliency in the Cloud] AWS를 활용한 금융사 Resiliency 구성...AWS Korea 금융산업팀이 세션에서는 AWS를 사용할 때 구성할 수 있는 다양한 재해복구를 대비한 Resiliency 구성에 대한 베스트프랙티스를 우선 살펴보고자 합니다. 그리고 실제 다른 금융사들에서는 AWS를 활용해서 어떻게 재해복구에 대한 Resilientcy를 구성해서 활용하고자 하는지에 대해서도 알려드리고자 합니다. 또한 AWS클라우드를 사용할 때, 금융사들이 준수해야 하는 DR훈련들은 어떤 식으로 방법으로 가능한지에 대해서도 아이디어를 제공해 드리고자 합니다.
천만 사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 진화하기 - 김준형 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea천만 사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 진화하기
김준형 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS 클라우드는 초기에 적은 비용으로 웹 서비스를 시작하고, 향후 사업이 발전했을 때 천만 이상의 유저가 사용할 수 있는 고가용성, 확장성, 민첩성이 뛰어난 웹 서비스를 만들 수 있습니다. 본 세션에서는 작은 서비스로 시작하여 AWS의 다양한 서비스를 사용하여 천만 이상의 대규모 유저 트래픽을 수용할 수 있는 웹 서비스로 발전시키는 것을 단계별로 오토스케일링, 트래픽 경감, 모니터링과 자동화, 고가용성 확보를 위한 아키텍처 구성 방법을 소개합니다.
만들자! 데이터 기반의 스마트 팩토리 - 문태양 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 배권 팀장, OCI 정보통신 :: AWS Summit Seou...Amazon Web Services Korea제조 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.
AWS Summit Seoul 2023 | 당신만 모르고 있는 AWS 컨트롤 타워 트렌드Amazon Web Services Korea기업의 클라우드 도입에 있어 비즈니스의 성장과 함께 보안, 안전성, 지속가능성 등의 요소에 대한 고려는 필수가 되었습니다. AWS 컨트롤 타워는 클라우드 거버넌스와 비즈니스 혁신을 동시에 확보할 수 있는 서비스입니다. 23년 농심의 온프레미스에서 운영되던 ERP를 SAP on AWS로 성공적으로 전환하는 과정에서 AWS 컨트롤 타워를 적용하여 다중 계정 환경을 구성하고 보안 가드레일을 통해서 효율적인 자원 관리 및 차세대 보안준비가 가능해진 성공사례와 함께 서비스의 주요 기능을 알기 쉽게 설명 드리겠습니다.
글로벌 기업들의 효과적인 데이터 분석을 위한 Data Lake 구축 및 분석 사례 - 김준형 (AWS 솔루션즈 아키텍트)Amazon Web Services KoreaData 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
AWS에서 빅데이터 프로젝트 시작하기 - 이종화 솔루션즈 아키텍트, AWSAmazon Web Services Korea많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
[D3T1S06] Neptune Analytics with Vector Similarity SearchAmazon Web Services Korea최근 관심이 많은 GenAI RAG 를 위한 Vector Similarity Search를 2023년 re:invent에서 발표한 Neptune Analytics 를 통해 구현하여 Graph Query를 함께 할 수 있는 구성을 예제와 함께 설명합니다.
[D3T1S03] Amazon DynamoDB design puzzlersAmazon Web Services Korea간단해 보이지만 실제로는 복잡한 몇 가지 Amazon DynamoDB 디자인 퍼즐을 함께 해결하며 DynamoDB가 대규모로 작동하는 방식에 대해 자세히 알아봅니다. DynamoDB의 작동 방식을 이해함으로써 더 효과적이고 확장 가능한 솔루션을 찾는 방법을 알아보세요.
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[D3T1S02] Aurora Limitless Database IntroductionAmazon Web Services KoreaAmazon 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.
[D3T2S01] Amazon Aurora MySQL 메이저 버전 업그레이드 및 Amazon B/G Deployments 실습Amazon Web Services KoreaAmazon 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.
[D3T2S03] Data&AI Roadshow 2024 - Amazon DocumentDB 실습Amazon Web Services KoreaAmazon 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.
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services KoreaDatabase Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
Amazon DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...Amazon Web Services Korea최근 국내와 글로벌 서비스에서 MongoDB를 사용하는 사례가 급증하고 있습니다. 이 세션에서는 Amazon DocumentDB의 아키텍처를 살펴보고, DocumentDB를 사용할 때 주의해야 할 중요 포인트에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services KoreaccAmazon 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.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services KoreaAmazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea로그 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.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea데이터 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.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 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 Korea데이터는 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.
Amazon DynamoDB - Use Cases and Cost Optimization - 발표자: 이혁, DynamoDB Special...Amazon Web Services KoreaAmazon DynamoDB는 모든 규모에서 고성능 애플리케이션을 실행하도록 설계된 완전관리형의 서버리스 키-값 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 세션에서는 DynamoDB의 사용 사례 및 비용 효율화 방안에 대해 알아봅니다.
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services KoreaLG 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.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea온프레미스 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.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services KoreaSK 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.