(후기)2021 AWS Summit Online

Ronie🌊·2021년 5월 11일

Conference📋

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센드버드 Chat API

기존 EC2 인스턴스를 Graviton으로 전환하여 CPU사용률을 크게 절약할 수 있었다. 그 결과, 코드나 아키텍처의 수정이 아닌, 인스턴스의 전환만으로도 크게CostSaving이 가능할 수 있다.

Amazon Kindle, Prime

증가하는 데이터의 가치를 극대화하기 위한 방법은 아래와 같은 단계로 이루어져있다.
1. 데이터를 클라우드 환경으로 마이그레이션
2. 데이터 사일로를 분해하여 데이터를 민주화 개방
3. 인공지능과 머신러닝을 활용하여 데이터 분석

각 단계를 도와주는 여러 AWS의 리소스가 존재한다.(데이터 레이크, S3, Kubernetis 등)
빅데이터 처리만 하더라도 목적에 따라 다양한 리소스가 있으니, 사업구분에 따라 해당하는 리소스를 사용하여 효율성을 높일 수 있다.

Sagemaker
표준화, 포괄화된 기계학습 워크로드

AI Services
다양한 사례를 위한 다양한 모델의 존재
적합한 데이터를 준비한다면 AI에서부터 적합한 모델을 제시

아모레퍼시픽

데이터 접근성의 중요성
데이터 사일로로 인해 효율적인 사업분석이나 데이터활용이 자유롭지 못했다. 고객탐색플랫폼을 구축하여 자동적으로 오프라인매장에서의 데이터부터 모든데이터를 데이터레이크해서 바로 고객탐색플랫폼에 적용되게 하였다.

이러한 고객탐색플랫폼은 500여개의 추출조건과 속성을 통해 자사의 마케팅과 같은 업무를 원라인으로 도와 효율성을 증대시킨다.
데이터 유연성 증대, 인력 감축으로 비용절감

앞으로의 과제인 고객 원투원 서비스나 피부분석의 서비스를 위해 관련부서와 디지털부서의 협력이 중요