AWS Summit 2017. IoT와 AI.


AWS에서 많은 서비스를 제공하고 있지만, 지금 사용하는 서비스는 몇 가지 되지 않는다.
아마존 웹 서비스를 쓰면서 서비스 운영에 대한 부담이 많이 줄었으니 또 좋은 서비스가 눈에 띄면 써보고 싶은데,
문서 찾기가 영 까다롭다.
그래서 가끔은 이런 행사에 가서 정보를 얻는다.
이틀 동안 진행하는 행사였는데, 목요일 하루 오후에만 잠깐 다녀온 게 좀 아쉽지만,
제일 관심 있던 IOT와 AI 세션을 들었으니 만족한다.
이번 행사에서 가장 흥미로웠던 건 오프라인 환경에서 IOT 기기의 소통을 돕는 AWS greengrass였다.
이를 통해 정보기술 서비스를 적용하기 어려웠던 분야에 혁신이 이루어지길 기대해본다.

AWS Summit 2017 서울, 메모

AWS 기반 고급 하이브리드 IT 디자인

Direct connect (https://aws.amazon.com/ko/directconnect/)

비용

Port 사용비용/시간 + 데이터 전송료
데이터 IN $0, 데이터 아웃 - 리전별 상이
회선(전용선/MPLS) 비용
로케이션 상면 임대비용(필요시)
트래픽이 많으면 전용선을 쓰는게 오히려 비용 절감이 된다.

성능

1 Gbps 10Gbps
DX파트너를 통해 100, 200, 300, 400, 500 Mbps 까지 가능
VPC 까지 통신할 때는 VPC peering을 사용한다. (dev, test, production VPC)
원하는 수준의 네트워크 가용성을 가질 수 있다.

Amazon SNS로 지속적 관리가 가능한 대용량 푸쉬 시스템 구축 여정

레거시

GCM, APNS 이용해서 1000건씩 끊어 보냈음.
시간 오래걸리고 상태와 모니터링 어려움

SNS (https://aws.amazon.com/ko/sns/)

Topics : 어플리케이션 엔드포인트들이 구독 단위로 그루핑 되어있음
Application : 플랫폼 별 토큰
Subscriptions : 어플리케이션이 토큰을 구독하는 정보

aws 콘솔에서 csv토큰 등록할 때 오류발생 : cli나 api를 이용하자.
이벤트가 발생할 때마다 SQS에 넣고 람다로 파싱해서 로그를 관리 (예 : 발송 이벤트가 발생하면 해당 토큰이 발송 완료되었다는 것을 표시해두고 중복 전송을 막는다.)
병렬처리할 때 동일 데이터를 끌고가면 중복 푸쉬가 발생하는걸 염두에 두자.
APNS 어플리케이션 인증은 1년마다 만료되므로 미리미리 갱신해두자.
SNS - CloudWatchLogs 기록 IAM 설정해두자.

그룹 전송

조건에 일치하는 사용자 목록을 뽑아서 큐에 넣고 람다를 통해 SNS로 발송
회원 가입할 때 토픽을 정의해둔다.

AWS와 Docker Swarm을 이용한 쉽고 빠른 콘테이너 오케스트레이션

Docker swarm (https://docs.docker.com/engine/swarm/)

클러스터 구성 / ECS보가 몇가지 나은 기능도 있다.
멀티메니저 노드 지원
다양한 서비스를 연결해 사용해야 할 때 고려해볼 만 하겠다.
Docker for AWS (Cloud formation)
오토스케일링 설정 가능
클라우드와치 지원

docker network

동일 네트워크에 컨테이너를 등록
Ingress Network : 모든 노드에 포트를 오픈한다.
visualizer service로 각 노드의 상태를 알 수 있다.

AWS IoT 기반 사물 인터넷 아키텍쳐 구현하기

https://aws.amazon.com/ko/iot/

기능

Device gateway : MQTT와 HTTP(1.1)를 이용한 Thing과의 커뮤니케이션
Device sdk : 연결, 인증, 메시지교환
Rules Engine : 규칙 기반으로 메시지 변환 및 AWS 서비스로 전달 (sql로 토픽 필터 정의)
Rule Engine Action :
하나의 토픽에 여러 룰을 적용해서 연동
Shadow : 기기가 오프라인일 때 마지막 상태를 알아내거나 다음 동작을 저장해둠. (일종의 캐쉬로 보면 되겠다. 파이어베이스db처럼)

구성 축

Thing : Sense, act
Cloud : storage, computing
Intelligence : analysis

AWS Greengrass(https://aws.amazon.com/ko/greengrass/)

로컬 이벤트에 신속히 반응할 수 있음
오프라인 운영가능
디바이스에서 데이터 처리 가능
클라우드 비용 절감

AWS Greengrass 구성

  • 로컬 브로커
  • 로컬 람다
  • 로컬 디바이스 쉐도우
데이터 온도에 따라 다른 접근이 필요하다.
Hot - Kinesis, Warm - Lambda , Cool, Cold

Amazon AI 서비스를 통한 스마트 애플리케이션 개발

https://aws.amazon.com/amazon-ai/

Polly

텍스트를 음성으로 변환
SSML 지원 : 음선 합성을 위한 W3C레서 정한 XML 기반 언어 규약
Lexicons : 개발자가 단어의 실제 발음을 정의
텍스트 - 어떻게 읽을지 텍스트 문장 - 발음으로 변환 - 높낮이 규정 - 음성 스트리밍으로 변환
MP3로 다운받아 재사용 가능
cli, sdk로 사용 가능
aws polly
백만문자당 $4

Amazon Recognition API

이미지에서 객체 및 장면을 탐지해서 json으로 반환
안면인식, 비교
민감한 정보를 포힘하고 있는지 알려줌

Amazon Lex

쉬운 쳇봇 구현
콘솔에서 정의해서 바로 런칭 가능
versioning, alias 제공



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