AWS re:Invent 2019 12월 2일 키노트 요약

정식 출시 서비스

EC2 인스턴스 Inf1 출시

• 기계 학습 시 빠른 추론 가속화를 위해 AWS Inferentia 칩으로 구동 되는 4가지 크기로 Inf1 인스턴스를 출시
• 64 teraOPS 및 8 비트 정수 데이터의 128 teraOPS 성능이 있는 전용 칩에는 고속 상호 연결 및 많은 메모리가 포함
• 2 페타 OPS 이상의 추론 성능을 활용할 수 있음
• G4 인스턴스와 비교할 때 Inf1 인스턴스는 최대 3 배의 추론 처리량을 제공하고 최대 40 %의 추론 당 비용을 절감

Amazon EKS on AWS Fargate 정식 출시

• Amazon Elastic Kubernetes Service
• AWS Fargate에서 Kubernetes 포드를 실행할 수 있음
• 쿠버네티스 컨테이너 인프라를 프로비저닝하고 관리 할 필요가 없어서 AWS에서 Kubernetes 기반 애플리케이션을 간단하게 실행할 수 있음
• AWS Fargate를 사용하면 비용 최적화되고 고 가용성 클러스터를 운영하기 위해 Kubernetes 운영 전문가가 될 필요가 없음
• Fargate는 고객이 Amazon EKS 클러스터에 대한 EC2 인스턴스를 생성하거나 관리 할 필요가 없음

Amazon S3 Access Points

• 손쉬운 공유 데이터셋 관리하기
• 해당 엔드 포인트를 사용하여 데이터에 접근하는 방법을 설명하는 전용 액세스 정책이 있는 고유 한 호스트 이름
• S3 액세스 포인트 이전에는 데이터에 대한 공유 액세스가 버킷에서 단일 정책 문서를 관리하는 것을 의미했음
• 이제 다양한 권한을 가진 수백 개의 애플리케이션을 조사하여 시스템에 영향을 줄 수있는 병목 현상을 업데이트할 수 있음

Amazon Redshift

• 차세대 인스턴스 타입 및 분석 최적화 스토리지
• 새로운 RA3 인스턴스는 새로운 관리 형 스토리지 모델과 함께 작동하도록 설계됨
• 새로운 관리형 스토리지는 규모, 성능 및 내구성을 위해 각 인스턴스에 S3가 지원하는 대용량 고성능 SSD 기반 스토리지 캐시를 제공
• 데이터는 자동으로 적절한 계층에 배치되므로 캐싱 또는 기타 최적화의 이점을 얻기 위해 특별한 작업을 수행 할 필요가 없음
• SSD 및 S3 스토리지에 대해 동일한 저렴한 비용을 지불하면 추가 인스턴스를 추가하거나 지불하지 않고도 데이터웨어 하우스의 스토리지 용량을 확장 할 수 있음

Amazon Managed Apache Cassandra Service (MCS) 출시

• 확장 가능하고 가용성이 높으며 관리되는 Apache Cassandra 호환 데이터베이스 서비스
• MCS는 서버리스이므로 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 서비스는 트래픽에 따라 자동으로 테이블을 확장 및 축소함
• 거의 무제한의 처리량과 스토리지로 초당 수천 건의 요청을 처리하는 애플리케이션을 구축 할 수 있음

Amazon Redshift

• 신규 통합 질의 기능 및 데이터 레이크 내보내기 기능 출시
• S3 데이터 레이크 및 PostgreSQL 및 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 용 하나 이상의 Amazon Relational Database Service (RDS)에 저장된 데이터를 통합적으로 질의할 수 있음
• Data Lake Export 기능은 분석에 최적화 된 효율적인 오픈 컬럼 스토리지 형식인 Apache Parquet 형식으로 Redshift 클러스터에서 S3로 데이터를 내보낼 수 있음

Amazon SageMaker Studio

• 기계 학습 모델을 위한 통합 개발 환경
• Amazon SageMaker Studio는 모든 ML 개발 단계를 수행 할 수있는 단일 웹 기반 비주얼 인터페이스를 제공함
• 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 필요한 각 단계에 대한 완벽한 액세스, 제어 및 가시성을 제공함

Amazon SageMaker Experiments

• 기계 학습 훈련 과정 추적 및 관리 서비스
• 기계 학습 모델에 대한 반복을 구성하고 추적 할 수 있음

Amazon SageMaker Debugger

• 기계 학습 모델 성능 추적 기능
• 일반적인 훈련 문제가 감지 될 때 경고 및 치료 조언을 생성 할 수도 있음
• 모델 설명 방법의 초기 단계를 나타내는 모델 작동 방식을 해석 할 수 있음

Amazon SageMaker Model Monitor

• 완전 관리형 자동 기계 학습 모델 모니터링
• 개발자가 모델의 개념 편차를 감지하고 변경할 수 있음

Amazon SageMaker Autopilot

• 고품질 기계 학습 모델 자동 구축 기능
• Amazon SageMaker Autopilot은 ML 모델에 대한 완벽한 제어 및 가시성을 제공하는 업계 최초의 자동 기계 학습 기능
• 기계 학습 경험이없는 사람들이 쉽게 모델을 생성하거나 숙련 된 개발자가 팀이 추가 반복 할 수있는 기준선 모델을 신속하게 개발하는 데 사용할 수 있음

Amazon SageMaker

• Deep Graph Library 지원 시작
• 2018 년 12 월 Github에서 처음 출시 된 DGL (Deep Graph Library)은 연구원과 과학자가 데이터 세트에서 Graph neural networks (GNN) 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 평가할 수 있도록 해주는 Python 오픈 소스 라이브러리
• 이를 활용하려면 도메인 지식, 컴퓨터 과학 지식 (Python, 딥 러닝, 오픈 소스 도구) 및 인프라 지식 (훈련, 배포 및 스케일링 모델)이 필요한데 이러한 기술을 모두 습득하는 사람은 거의 없으므로 Deep Graph Library 및 Amazon SageMaker와 같은 도구가 필요함

Amazon SageMaker Processing

• 완전 관리형 데이터 프로세싱 및 기계학습 모델 평가 기능
• 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 Amazon SageMaker에서 사전 처리, 사후 처리 및 모델 평가 워크로드를 쉽게 실행할 수 있는 새로운 Python SDK
• 본 SDK는 SageMaker의 내장 컨테이너 인 scikit-learn을 사용하며 데이터 세트 변환에 가장 인기있는 라이브러리

Amazon CodeGuru

• Amazon CodeGuru는 자동화 된 코드 검토 및 애플리케이션 성능 권장 사항을 위한 기계 학습 서비스
• 서비스 성능을 저하시키고 가장 비싼 코드 라인을 찾은 다음 코드 수정 또는 개선을 위한 특정 권장 사항을 제공
• CodeGuru는 수백만 개의 코드 검토와 오픈 소스 프로젝트 및 Amazon 내부에서 프로파일 링 된 수천 개의 애플리케이션에 대한 기계 학습, 모범 사례 및 습득한 정보를 기반함
• 리소스 누수, 잠재적 동시성 경쟁 조건 및 CPU주기 낭비와 같은 코드 문제를 찾아줌

AWS 로컬 영역(Local Zone) 출시 – 미국 로스 엔젤레스 지역

• 캘리포니아 로스 앤젤레스 지역에서 로컬 영역(Local Zone)을 시작함
• 새로운 유형의 AWS 인프라 배포 방식으로 특정 AWS 서비스를 특정 지역에 빠르게 제공함
• 남부 캘리포니아 리전 내부에 로스 앤젤레스와 가용 영역에서 세분화 되어, LA 지역 사용자가 접근하는 서비스에 대해 매우 낮은 대기 시간 (1 자리 밀리 초)을 제공하도록 설계됨
• 지연 시간에 민감한 트래픽이 높은 애플리케이션에 도움이 됨

AWS Outposts

• 정식 출시
• 네이티브 AWS 서비스, 인프라 및 운영 모델을 사실상 모든 데이터 센터, 코로케이션 공간 또는 온프레미스 시설로 옮길 수 있음
• 온프레미스 및 클라우드에 걸쳐 동일한 API, 동일한 도구, 동일한 하드웨어 및 동일한 기능을 사용하여 일관된 하이브리드 환경을 제공할 수 있음
• 짧은 지연 시간 또는 로컬 데이터 처리 필요성에 따라 온프레미스에 유지되어야 하는 워크로드를 지원하는 데 사용할 수 있음
• 서울 리전을 포함해서 주문 가능

미리 보기 출시 예고

Graviton2기반 EC2 인스턴스 (M6g, C6g, R6g)

• 새로운 Graviton2 프로세서로 구동되는 새로운 Arm 기반 범용, 컴퓨팅 최적화 및 메모리 최적화 EC2 인스턴스를 출시 예고
• 5 세대 (M5, C5 및 R5) 인스턴스에 비해 상당한 성능 이점을 제공하며 보안에 대한 기준을 높임

UltraWarm for Amazon Elasticsearch Service

• 대용량 로그 분석을 위한 스토리지
• 완전 관리 형 저비용 스토리지 계층 UltraWarm은 기존 옵션에 비해 거의 90 %의 비용 절감으로 최대 900TB의 스토리지를 제공
• Kibana 인터페이스에서 자주 사용하는 데이터를 쿼리하고 시각화 할 수 있음

Amazon Kendra

• Amazon Kendra는 기계 학습을 기반으로하는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈 검색 서비스
• 웹 사이트 및 응용 프로그램에 강력한 자연어 검색 기능을 제공하므로 최종 사용자는 회사 전체에 퍼져있는 방대한 양의 컨텐츠에서 필요한 정보를보다 쉽게 찾을 수 있음

Contact Lens for Amazon Connect

• 기계 학습을 사용하여 고객 센터의 고객 대화 내 감정과 추세를 이해하는 Amazon Connect 용 분석 기능 세트
• 고객 센터 수퍼바이저와 분석가는 상담원을 효과적으로 교육하고 성공적인 상호 작용을 복제하며 중요한 회사 및 제품 피드백을 식별하기 위해 호출에서 언급 된 특정 단어와 문구를 기반으로 트렌드, 컴플라이언스 위험을 감지할 수 있음

Amazon Fraud Detector

• 온라인 결제 사기 및 가짜 계정 생성과 같은 사기성 온라인 활동을 쉽게 식별 할 수 있는 완전 관리형 서비스
• 사기 수법의 변화를 고정된 규칙이 아니라 기계 학습을 사용하여 분석하여, 비즈니스와 관련된 데이터 세트 및 사기 행위를 기반으로 정확도를 높임

AWS Wavelength

• 개발자에게 한 자리 밀리 초의 지연 시간으로 최종 사용자에게 서비스를 제공하는 애플리케이션을 구축 할 수 있는 기능을 제공
• 기존 VPC를 파장 영역으로 확장 한 다음 EC2, EBS, ECS, EKS, IAM, CloudFormation, Auto Scaling 및 기타 서비스를 활용할 수 있음
• AWS에 대한 지연 시간이 짧은이 액세스는 차세대 모바일 게임, AR / VR, 보안 및 비디오 처리 애플리케이션을 가능하게 함
• 한국에서는 SK텔레콤이 버라이존, KDDI, 보다폰과 함께 파트너로 선정됨

Reference

[1] https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/aws-launches-previews-at-reinvent-2019-tuesday-december-3rd/