AWS Certified Developer – Associate 자격증 공부 5일차

여태까지처럼 https://brunch.co.kr/@topasvga/2503

위 블로그를 참고했습니다.

 

오늘은 IoT, 기계학습, WaveLength에 대해서 알아보겠습니다.

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1. 사물 인터넷(IoT)

• 인터넷을 통해 데이터를 다른 기기 및 시스템과 연결 및 교환할 목적으로 센서, 소프트웨어, 기타 기술을 내장한 물리적 객체(사물)의 네트워크를 의미
• 즉, 인터넷에 연결된 모든 것

 

2. 사물 인터넷의 문제

 

1) 플랫폼 문제

• IoT 하드웨어, 네트워크, 어플리케이션의 통합 부족으로 완전한 IoT 솔루션 개발 및 배치가 어렵다.
• 네트워크 문제가 발생한다.
• 원격 접속 불가 문제가 발생한다.

2) 분석과 대기 시간 문제

• 많은 양의 데이터를 분석 불가하는 문제가 발생한다.
• 디바이스 리소스 부족 문제도 발생한다.
• 대량 데이터의 실시간 분석 불가 문제가 발생한다.

 

3. IoT 비즈니스 사례

 

4. IoT 장점

 

1) 새로운 비즈니스 모델

• 자동으로 제품을 보충하는 서비스, 구독 서비스, 애플리케이션 등
• 기업의 실시간 센서 데이터 및 정보에 기반하여 새로운 서비스를 창조함

2) IoT가 제공하는 효율성

• 비즈니스 및 제조 프로세스를 자동화하고, 원격으로 운영을 모니터링함

3) 직원 생산성의 증가

• 일상적인 업무를 자동화

4) 고객 경험 개선

• 개인화된 제품을 제공

 

5. AWS IoT 서비스군

 

1) 분석서비스

• 어떻게 활용할 지

2) 연결성 및 제어 서비스

• 연결, 제어, 관리, 보안 제공

3) 디바이스 소프트웨어

• 에지(edge)?에서 서비스할 수 있는 서비스 제공?

 

6. AWS IoT Core

• 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요없이 IoT 디바이스를 AWS 클라우드에 연결할 수 있게 해 신속한 개발을 도움

 

 

7. AWS IoT Greengrass

 

• 데이터가 로컬에 저장되어 빠르게 처리가 필요한 경우 사용(public - private)
• 필요한 데이터만 클라우드에 전달
• AWS 서비스를 디바이스로 확장

 

8. 기계 학습(AI/ML)

인공지능(가장 상위 개념) > 기계학습 > 딥러닝(가장 하위 개념)

 

1) 인공지능(AI)

• 컴퓨터가 로직, 기계 학습으로 인간 지능을 모방할 수 있게 하는 모든 기술
• 인간과 유사한 결과를 출력

2) 기계 학습(ML)

• 기계로 데이터의 패턴을 검색하여 자동으로 빌드하는 AI 학습의 하위 개념

3) 딥러닝(Deep Learning)

• 음성과 이미지 인식 등의 작업을 수행하는 다중 신경망으로 구성된 기계 학습의 하위 개념

 

9. AWS AI 및 기계 학습 서비스

 

• AWS SagaMaker : ML 서비스, 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 학습하여 배포할 수 있도록하는 완전 관리형 서비스
• AWS Rekognition : Deep Learning 서비스, 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석을 쉽게 추가하는 서비스이며 이미지를 인식하여 얼굴 특정 분석도 가능하다. Amazon Rekognition Custom Lables를 이용하면 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별할 수 있다. 또한 공장 생산 라인에서 특정 기계 부품을 분류하여 비정상적인 공정을 탐지 가능하다.

 

10. 블록체인

 

1) 블록체인이란

• 신뢰할 수 있는 중앙 기관없이 여러 사용자가 트랜잭션을 실행할 수 있다.
• 블록은 개인과 개인 간의 거래 데이터가 기록되는 장부이다.

2) 특징

• 거래 내역을 확인할 때 모든 사용자가 보유한 장비를 대조하고 비교하여야한다.

3) AWS Managed Blackchain; AWS 블록체인 서비스

• 네트워크를 생성해야하는 오버헤드를 제거해주고 수백만 건의 트랜잭션을 실행하는 애플리케이션 수천개의 수요에 맞춰 자동 확장됨
• 블록체인 프레임워크 2가지를 지원(Hyperledger Fabric, Ethereum)
• Hyperledger Fabric은 거래 관련 특정 데이터만 일부 은행과 공유하는 금융 어플리케이션으로 확인된 멤버 세트 위 개인정보를 엄격하게 보고하여야 하며, 권한을 제어해야하는 어플리케이션에 적합하다.
• Ethereum은 모든 멤버의 데이터 투명성이 중요한 네트워크에 적합하다.

4) Amazon QLDB; 원장 데이터베이스

• 모든 트랜잭션의 전체 기록을 유지, 관리한다.
• 변경 불가능하며, 암호화 방식으로 검증 가능한 트랜잭션 로그를 제공한다.

5) 블록체인 사례

• 커피 원두 공급망의 투명성을 밝히기 위해 모든 단계를 역추적하기 원했고, AWS Managed Blockchain의 서비스를 사용함

 

11. AWS Ground Station 

• 인공위성 통신을 제어하고 데이터를 처리하며 작업을 확장할 수 있는 완전관리형 서비스
• 농업, 어업 등에서 사용

1) 구성

• 기업 ---- 지상 안테나 ---- 인공위성

2) 비용

• 분당 기준으로 사용시간 측정해서 비용 처리
• 안테나 예약을 해야 사용 가능

 

 

12. AWS Wavelength

 

1) 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)

• 데이터가 수집되는 현장에서 바로 데이터를 처리하고 연산 결과를 적용하는 기술
• 통신서비스를 이용하려는 사용자와 가장 가까운 곳에 서버를 위치시켜 데이터를 처리하는 것
• 자율 주행차는 차량에 부착된 센서에서 실시간으로 데이터를 수집하여 네트워크나 데이터 접속 오류 없이 주변 도로 상황, 차량 현황에 대해 신속한 대처가 가능하다.

2) 사용법

• Management Console에 로그인해 사용하려는 Wavelength Zone을 활성화한다.

3) 사용사례

• 의료 서비스 : AI/ML 기반 비디오 분석, 실시간 진단
• 커넥티드 차량 : 도로 안전, 보안 연결, 자율 주행을 위한 센서 데이터 실시간 모니터링
• 스마트 공장 : AI/ML, 동영상 인식을 통한 산업 우위 가속화, 조립 라인에서 문제 파악도 가능(LG가 Wavelength를 쓰고 있다고 함)

 

*참고로 Edge 서비스는 AWS Wavelength 말고도 AWS Lambda Edge 서비스도 있으며, S3 저장소를 사용자의 가장 가까운 곳에 위치시켜 빠른 캐시로 이미지 랜더링 속도를 최적화 시켜주는 서비스이다.

 

 

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이제 용어 정리가 끝났으니, 내일부터는 dump 문제를 풀어보고자 한다~