AWS for Data 웨비나

AWS 기반 데이터 현대화를 위한 전략 및 가이드!

오늘날 기업들은 고객의 요구사항에 빠르고 유연하게 대응하게 위해 보다 복잡해진 데이터를 수집, 분석, 관리할 수 있는 현대적 데이터 전략을 필요로 하고 있습니다. 하지만 여전히 많은 기업들이 실질적으로 데이터 아키텍처를 설계 및 배포하고 데이터 인프라를 현대화하는데 많은 어려움을 갖고 있습니다. 이러한 어려움을 해결해 드리고자 이번 특별 심화과정 웨비나에서는 현대적 데이터 전략 수립을 위해 목적에 맞는 데이터베이스, 스토리지, 데이터 분석 기술을 도입하고 활용하는 방법에 대해 심도 있게 알려드리고자 합니다.

AWS 전문가들이 준비한 기술 데모와 이론을 통해 완전 관리형 데이터베이스 전환에서부터 현대적 데이터 아키텍처를 구축 및 관리하기 위한 인사이트와 실질적인 가이드를 상세히 알아보세요. 보다 자세한 강연 내용은 아래 강연 목록을 확인해주시길 바랍니다.

놓쳐서는 안될 6가지 포인트

AWS 데이터베이스, 분석, 스토리지, 머신러닝 서비스 실전 데모
DB서비스를 활용해 고성능 애플리케이션 실행 방법
완전 관리형 DB 서비스로 데이터 아키텍처 구축 방법
마이크로서비스 아키텍처에 적합한 목적별 DB실행 방법
데이터 백업, 복원을 위한 AWS 데이터 보호 솔루션 구축 방법
자동화된 기계 학습 예측 모델 구성과 손쉬운 데이터 시각화 기법

본 웨비나는 다음 분들을 대상으로 합니다

본 웨비나는 솔루션 구현을 이미 경험해보신 분 혹은 경험을 필요로 하시는 분을 포함해 서비스, 아키텍처 및 기술 구현에 대해 잘 아는 분들을 대상으로 합니다.

IT 실무 담당자, IT 전문가 또는 기술 관리자
클라우드 운영자, 프로덕트 매니저, 풀 스택 개발자, 시스템 관리자
대량의 데이터를 다루는 데이터 사이언티스트/머신러닝 엔지니어, 데이터베이스/애널리틱스 엔지니어
인프라/애플리케이션 아키텍트, 솔루션/시스템 아키텍트
CTO, CIO, CDO, IT 의사결정자

강연 목록

시간	세션 내용
데이터베이스
9:00am - 9:50am	최근 국내에도 글로벌 서비스나 급성장하는 웹 서비스를 쉽게 볼 수 있습니다. 초기에 RDBMS로 시작된 서비스들은 규모가 성장함에 따라 샤딩과 NoSQL의 선택의 기로에 서게 됩니다. Amazon DynamoDB는 모든 스케일에서 사용할 수 있는 완전 관리형 Key-Value NoSQL 데이터베이스이지만 여전히 Key Design은 가장 어려운 영역 중 하나입니다. 이 세션에서는 대규모 서비스의 키 디자인 방법을 알아봅니다. 발표자: 이혁, DynamoDB Specialist Solutions Architect, AWS
10:00am - 10:50am	최근 국내와 글로벌 서비스에서 MongoDB를 사용하는 사례가 급증하고 있습니다. 다만 전통적인 RDBMS에 비해, 아직 지식과 경험의 축적이 적게 되어 있어 손쉬운 접근과 트러블 슈팅등에 문제가 있는 것도 사실입니다. 이 세션에서는 MongoDB 와 AWS의 DocumentDB의 Architecure를 간단히 살펴보고 MongoDB 및 DocumentDB의 비교를 진행하며 특히 MongoDB와 DocumentDB를 사용할때 주의해야할 중요 포인트에 대해서 알아봅니다. 발표자: 이덕현, Database Specialist Solutions Architect, AWS
11:00am - 11:50am	Database Migration Service(DMS), Schema Conversion Tool(SCT)를 활용하여 온프레미스 오라클 데이터베이스를 오픈 소스 데이터베이스로 전환하는 방법과 유의 사항들에 대해서 알아봅니다. 발표자: 윤기원, Partner Solutions Architect, AWS
1:00pm - 1:50pm	AWS Backup은 최소한의 관리만으로 AWS의 자원을 백업하고 복구하기 위한 서비스입니다. 이번 세션에서는 편리한 EC2 와 EBS를 알아보고 Windows VSS 백업과 복원 과정을 소개합니다. 발표자: 한소영, Cloud Support Engineer, AWS
데이터 분석 및 관리
2:00pm - 2:50pm	확장성을 고려한 Data Lake Data Store의 Keyspace Design 방법과 함께 예기치 않은 데이터 삭제로부터 데이터를 보호할 수 있는 방법 및 유의 사항들에 대해서 알아봅니다. 발표자: 박성훈, Account Growth Lead, AWS
3:00pm - 3:50pm	OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. 이 세션에서는 실제 동작 구조에 대한 설명을 바탕으로 최적화를 하기 위한 방법과 운영상에 발생할 수 있는 이슈에 대해서 알아봅니다. 발표자: 김성일, Analytics Solutions Architect, AWS
4:00pm - 4:50pm	Amazon 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. 발표자: 전소영, Modernization Specialist, AWS 주혜령, Solutions Architect, AWS
5:00pm - 5:50pm	Amazon SageMaker는 머신러닝 프로젝트를 위한 통합 플랫폼입니다. SageMaker의 기능 중 Amazon SageMaker Studio는 머신러닝 통합 개발환경을 제공하여, 데이터를 준비에서부터 모델을 빌드, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 단계를 수행할 수 있습니다. Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 ML 애플리케이션을 실행하기 위한 빅 데이터 플랫폼입니다. 이 세션에서는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 ML 워크플로우에서 분산 빅 데이터 프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 상호 서비스 간의 통합에 대하여 데모를 통해 알아봅니다. 발표자: 강성문, Sr. Manager, AIML Special Solutions Architect, AWS