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    2020-08-12 건곤

    [질문] Azure, AWS에 비해 오라클 클라우드가 가지는 오라클 라이선스 정책의 이점이 있는지 비교 설명 부탁 드리고, 오라클 클라우드는 RAC도 제공이 되는지 궁금합니다. 타 CSP에서 비싼 오라클에서 open DB로 전환하는 것을 권장하더라고요..

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    2020-08-12 오라클MY

    오라클 클라우드 RAC 서비스를 쉽게 구축할 수 있는 점이 강점 중의 하나 입니다.


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    2020-08-12 장경익

    [질문] 예전 아마존 AWS가 오류를 일으킨 적이 있었습니다 . 시스템적으로 안정적이라 하더라도 중간 DNS나 통신 사업자가 D-Dos공격이나 해킹으로 네트워크가 중단되면 운영이 불가능해지는데요 오라클 클라우드는 이런 경우 해결책은 무엇이 있나요 ?

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    2020-08-12 오라클MY

    WAF라는 웹 방화벽 서비스를 제공하여 최대한 DDOS 공격에 대비하고.. 네트워크 보안 관점에서 유저영역과 컨트롤영역이 완벽하게 분리되어 있습니다.


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    2020-08-12 서원준

    [질문] 오라클로 클라우드 마이그레이션을 할 때 soho니 중소기업이니 개인기업에서는 비용 부담이 상대적으로 적은 편인지요? 이런 형태의 기업들은 비용을 최대한 아끼려고 하기 때문에 그 부분이 궁금합니다.

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    2020-08-12 오라클MY

    비용은 마이그레이션 방법론 및 난위도에 따라 다양 합니다. 고객님께서 직접 마이그레이션을 하시면 마이그레이션 비용은 전혀 들지 않습니다.


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    2020-08-12 방극민

    (질문) 타사 클라우드와 비교해서 오라클 클라우드만이 갖고 있는 장점이라거나, 오라클 클라우드를 꼭 사용해야만 하는 이유를 한마디로 말씀해주신다면 어떤게 있을까요?

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    2020-08-12 오라클MY

    전통적으로 DB 서비스에 강점이 있습니다. DBA 의 손을 줄일 수 있는 자율데이터베이스 서비스 제공 및 손쉽게 구축할 수 있는 oracle RAC 서비스 등은 타 클라우드에서 제공하지 않는 서비스입니다. 이 외의 다른 IaaS 서비스도 비용이 저렴합니다.(타사대비)


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    2020-08-12 서비보이

    [질문]국내본사 및 해외법인(베트남, 인도네시아, 중국)에서 사용하는데 있어서의 시스템 안전성은 사전에 확인해 볼 수 있습니까?

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    2020-08-12 오라클MY

    사전에 트라이얼 어카운트를 오픈하셔서. 시스템을 구축하시고.. 해외법인 및 국내에서 상용해 보시면 됩니다. 트라이얼 어카운트의 환경은 Production 으로 서비스를 운영하시는 환경과 동일합니다.


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    2020-08-12 홍완표

    [질문] 오라클 클라우드가 국내에 멀티리전이 되는 환경인가요? 금융 또는 공공의 경우, 원거리DR요건규정에 대응해야하는데, 방안이 있나요?

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    2020-08-12 오라클MY

    네, 서울 리전과 춘천 리전 간의 DR 구축이 가능합니다. 이 보다 더 원거리의 DR을 원하시면 서울, 호주, 싱가폴 등에 구축 하실 수 있습니다.


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    2020-08-12 이세원

    [질문] 여러 업체들의 클라우드 상품들이 있는데요~ 국내외 유명업체들이 있지만 역시나 AWS가 가장 선두에 있고 기준이 된다고 해서 잘 모르는 경우 무조건 AWS를 선택하려는 경향이 있는 것 같습니다만 좋은 선택기준을 제시해주실수 있을까요?

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    2020-08-12 오라클MY

    고객사의 상황 및 요구 상황에 따라 각 클라우드사의 장점을 잘 분석 하셔서 선택 하시면 됩니다. 저희 오라클 클라우드는 타사 대비 DB 서비에 강점이 있으며 비용이 저렴합니다.


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    2020-07-10 윤군

    [질문] 인공지능과 머신러닝에 대하여 공부를 많이 해야 할 것 같은데요. 혹시 Skill 로드맵을 그린다면 어떤 순서로 공부해 가야 할까요?

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    2020-07-10 AWS-박준

    질문 감사합니다. 머신러닝/딥러닝/인공지능등 기술분야에 입문 순서를 질문 주신것으로 이해했습니다. 우선 접근 난이도를 생각해보았을때, 인공지능을 서비스화하여 API 를 통해 접근 가능한, AWS 의 Amazon Rekognition, Comprehend, Textract, Translate 등 다양한 서비스의 이용이 조금 쉬울 수 있을것 같습니다. 해당 서비스를 이용해 보시다가 좀더ㅓ 내 업무에 알맞는 맞춤화 된 기능이 필요시에 머신러닝, 딥러닝으로 접근하면 조금 더 쉽지 않을까 하는 개인적인 생각이 있습니다.

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    2020-07-10 윤군

    답변 감사합니다.


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    2020-07-10 전영진

    그리고, 이러한 경우, Data Lake의 자료에 대해 버전 관리를 하려면 AWS S3에 들어온 자료에 대해 S3의 버전 관리 기능을 이용하는 것인지 아니면 FindMatches 같은 ML Data Set을 위한 별도의 버전 관리 제품이 있는지도 알려주시면 좋겠습니다. (질문 2)

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    2020-07-10 AWS-박준

    질문 감사합니다. Data Set 의 관점에서 생각해본다면, 버전 관리를 기본적으로 지원하는 S3를 이용하시면 저렴한 금액으로 다수의 데이터를 저장하고 이용하실 수 있습니다. 버저닝된 자료들이 저장된 저장소의 저장금액 역시 중요한 부분으로서, 저렴하며, 높은 내구성을 제공하며 빠른 integration 을 제공하는 서비스를 이용하시면 편리하리라 생각됩니다.

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    2020-07-10 전영진

    답변 고맙습니다. S3의 존재를 처음 알게 되었을 때의 감동이 다시 떠오릅니다. S3 제품 중에서 적절히 서비스를 선택하라는 말씀으로 이해하면 될까요? 혹시 S3 외에 제가 아직 모르는 다른 좋은 서비스가 더 있는지에 대해 조금 불안합니다.


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    2020-07-10 CoolGuy

    [질문] SageMaker에서 Model Deployment 이후에 Predictions가 있는데 Deployment이전의 Business Goals와 어떤 차이가 있는 것인지요?

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    2020-07-10 AWS SA

    Deployment이전에는 모델의 성능에 보다 중점을 두게 되실 것이고 deployment이후에는 모니터링과 안정적 운영에 대한 Goal이 추가되지 않을까 생각됩니다. 일반적으로 실제 운영에 ML deployment를 적용하시고 나면 이를 운영하시면서 자연스럽게 해당 모델 개선에 대한 새로운 인사이트를 다시 얻으시곤 합니다.

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    2020-07-10 CoolGuy

    답변 감사드립니다.


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    2020-07-10 영어인니어가이드

    결국 만든 Model은 어떤 형태 입니까?
    구체적인 샘플을 제시해 주십시요.

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    2020-07-10 AWS SA

    모델의 형식은 사용하시는 프레임워크에 따라 다릅니다. 예를 들어 Tensorflow인 경우에는 pb파일 또는 checkpoint라고 불리는 형태로 만들어집니다. SK learn과 같은 프레임워크로 모델을 만드시는 경우에는 일반적으로 pickle 과 같은 형태로 만들어집니다. 프레임워크에 따라 모델의 형태가 달라지고 또 실행환경도 달라지게 됩니다.


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    2020-07-10 Lisayg

    [질문] AWS 공인 머신러닝 자격증이 있다고 들었습니다. 연말 도전을 해볼까 하는데 취득 시 MVP같은 타이틀, 클라우드 할인 혜택이 있는지 궁금합니다.

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    2020-07-10 AWS-박준

    AWS 공인 머신러닝 자격증의 경우, 보다 자세한 내용을 아래의 링크를 통해 안내드리고 있습니다.
    https://aws.amazon.com/ko/certification/certified-machine-learning-specialty/?nc1=h_ls

    자격증 취득 후, 혜택이나 다양한 이벤트 관련 안내 내용은 아래를 확인 부탁드립니다.
    https://aws.amazon.com/ko/certification/benefits/

    MVP 와 유사한 SME program 및 Heroes 프로그램 안내: https://aws.amazon.com/ko/certification/certification-sme-program/


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    2020-07-10 방극민

    [질문] 머신러닝에 인공지능을 접목할때 가장 중점을 두어야할 사항은 무엇이라고 생각하시는지요?

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    2020-07-10 AWS SA

    빠른 실험과 많은 시도가 아닐까 생각됩니다. 작은 목표로부터 시작하여 문제를 해결하면서 기능들을 추가해나가면서 성능을 개선시켜 나가는 방식을 적용하시는 기업에서 가장 빠르게 혁신을 만들어 가시는 것을 보아왔습니다.


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    2020-07-10 김수열

    [질문] MLOps 의 모델검증시에 검증데이타셋은 사용자가 수시로 업데이트 가능한가요? 또한 타 솔루션에서의 검증데이터를 가져와서 사용할 수 있는지요?

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    2020-07-10 AWS-박준

    MLOps 환경에서 CI/CD Pipeline 을 통하여 다수의 검증과정을 거쳐 수시로 업데이트를 통해 보다 높은 정확도나 수치에 접근하시는것이 추천됩니다. 검증데이터는 사용하시는 모델이 동일하다면 기존 데이터를 가져와서 사용하실 수 있습니다.


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    2020-07-10 soribza

    [질문] 흔히들 얘기하는게 Data Pipeline 단을 구성하는게 전체 업무의 대부분을 차지한다고 얘기합니다. 오늘 주제인 배포와 운영 관점에서 두 Pipe Line 구성에 어느 정도 비율로 Resource가 할당되어야 할까요?

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    2020-07-10 AWS SA

    문제마다 달라질 것이기 때문에 정확한 비율로 얘기하기는 어렵겠지만 데이터파이프라인의 경우가 일반적으로 훨씬 많은 리소스가 소요됩니다. 데이터 파이프라인에서 관리해야 하는 데이터의 양이 더 많기도 하고 데이터의 소스가 추가되거나 운영중 프로그램 변경으로 인해 유입되는 데이터가 약속된 형태에서 바뀌는 등 많은 이슈들이 발생하게 되고 이를 모두 관리하는 데에 많은 툴과 시간을 투자하시게 됩니다.

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    2020-07-10 soribza

    답변 감사합니다. 현재 소속된 조직에서도 단기적 성과물에 집착해서 앞단인 Data Pipeline에 대해서는 등한시하는 상황입니다. 그래서 실제 실무자들은 앞단에 발목이 잡히거나 일을 위한 일을 양산하고 있지요...


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    2020-07-10 FBI

    [질문] 인공지능에 머신러닝이 현재 대세라고 할 수 있나요

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    2020-07-10 AWS-박준

    좋은 질문 감사합니다. 인공지능(Artificial Intelligence) 의 개념과 머신러닝의 개념을 보다 자세히 살펴본다면, 인공지능은 좀더 포괄적인 컴퓨터의 로직을 통해 인풋과 아웃풋이 제공되는 큰 개념으로 정의할 수 있으며, 머신러닝은 인공지능이라는 큰 개념속에 좀더 세부적인 개념으로 기계에게 학습을 통해서 인풋에 대한 좀더 능동적인 아웃풋을 제공한다고 볼 수 있습니다.

    해서, 대세라는 관점에서는 머신러닝이 인공지능의 진화된 모습이고, 이를 좀더 세분화하여 딥러닝 등이 현재 논의/사용되고 있습니다.

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    2020-07-10 FBI

    자세한 설명 감사드립니다


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    2020-07-03 박선희

    [질문] Model은 그냥 1개만 만들어서 하면 된다고 생각했는데, 개수에 대한 고민도 필요하다는 것을 처음 알았습니다. 모델개수를 정하는 일도 쉽지 않을 듯 한데 정하는 효율적인 기준이 있을까요?

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    2020-07-03 bonayaing81

    결과를 보면서(F1 score, loss, RoC, accuracy등등) 알고리즘을 바꿔보고 같은 알고리즘에서도 여러가지 HPO튜닝을 하시는데요. 그거는 목표하시는 게 맞을때까지 해보시는 거죠. 사실 몇개가 정답이란게 없습니다.


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    2020-07-03 엄정용

    딥러닝 서버는 GPU에 따라 이미지, 텍스트 등 원천 소스 분석에 퍼포먼스가 다르다고 알고 있는데, AWS에서 제공라는 GPU는 어떤 종류의 것들이 있으며, 이용체계는 어떻게 되나요?

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    2020-07-03 bonayaing81

    GPU는 보통 학습용 vs. 추론용으로 나뉩니다. 학습용으로는 nvidia v100이 설치된 P2/P3 instance를 선호하시고, 추론용으로는 nvidia T4 가 설치된 G4 instance계열을 선호하십니다.


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    2020-07-03 서원준

    [질문] 세이지메이커를 조금 더 깊이 배우려면 어떤 소프트웨어, 혹은 언어를 기본적으로 익혀야 하는지요. 궁금합니다.

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    2020-07-03 bonayaing81

    기본적으로 모든 deeplearning platform(Tensorflow, pytorch, mxnet)등은 python으로 작성 되어 있습니다. 그리고 Sagemaker SDK도 python을 활용합니다. 그밖에 sklearn같은 주요 ML용 파이선 라이브리들리 굉자히 잘 쓰이고 있습니다. 그래서 python정도 아시면 좋을거 같습니다.

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    2020-07-03 서원준

    아. 파이썬이군요. 감사합니다.


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    2020-07-03 귀염꽃사슴

    [질문] Data Preparation에 사실 많은 시간이 소요되는데, 이를 위한 노하우나 지원 도구들이 어떤 것들이 있을까요?

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    2020-07-03 조창윤

    Autopilot 을 사용하시면 결과물중에 하나가 전처리을 진행할 수 있는 Notebook 파일이 생성됩니다. 당연히 데이터셋마다 Notebook 파일의 내용이 바뀌겠죠. 이런 경험들은 이런 결과물을 보시거나 책/Kaggle 등에서 많이 보시고 고민하고 하셔야 하는 부분이라고 판단됩니다.
    (고수분들의) 많은 분들의 의견이 실제 훈련은 중요하지 않고 데이터를 찾고 전처리 하는것이 가장 중요하고 그것이 80% 이상의 작업이라는 말씀을 많이 하십니다.