Amazon DocumentDB(MongoDB와 호환됨)는 빠르고 안정적이며 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 클라우드에서 MongoDB 호환 데이터베이스를 쉽게 설치, 운영 및 규모를 조정할 수 있습니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 MongoDB에서 사용하는 것과 동일한 애플리케이션 코드를 실행하고 동일한 드라이버와 도구를 사용하는 것을 실습합니다.
How to Bring Microsoft Apps to AWS - AWS Online Tech TalksAmazon Web Services
Learning Objectives:
- Learn how AWS can help you to improve performance, increase availability, and improve the security posture for your Microsoft workloads
- Learn best practices to ensure maximum performance and availability for your Microsoft workloads while migrating to the AWS Cloud
- Learn about Microsoft on AWS Licensing Options
by Manish Mohite, Solutions Architect, AWS
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
Visualize cloud analytics for effective resource planning and understand the key performance metrics of your AWS, Azure and O-365 services to accelerate your digital transformation endeavours.
Serverless Analytics with Amazon Redshift Spectrum, AWS Glue, and Amazon Quic...Amazon Web Services
Learning Objectives:
- Understand how to build a serverless big data solution quickly and easily
- Learn how to discover and prepare all your data for analytics
- Learn how to query and visualize analytics on all your data to create actionable insights
Data Analytics Week at the San Francisco Loft
Loading Data Into Redshift
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
Speakers:
Jay Formosa - Solutions Architect, AWS
Asser Moustafa - Data Warehouse Specialist Solutions Architect, AWS
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
Speakers:
Natalie Rabinovich- Solutions Architect, AWS
Gareth Eagar - Solutions Architect, AWS
by Ben Willett, Solutions Architect, AWS
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
This document discusses building a data lake on AWS. It describes using Amazon S3 for storage, Amazon Kinesis for streaming data, and AWS Lambda to populate metadata indexes in DynamoDB and search indexes. It covers using IAM for access control, AWS STS for temporary credentials, and API Gateway and Elastic Beanstalk for interfaces. The data lake provides a foundation for storing and analyzing structured, semi-structured, and unstructured data at scale from various sources in a cost-effective and secure manner.
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
Level: Intermediate
Speakers:
Jay Formosa - Solutions Architect, AWS
Aser Moustafa - Data Warehouse Specialist Solutions Architect, AWS
AWS Public Data Sets: How to Stage Petabytes of Data for Analysis in AWS (WPS...Amazon Web Services
AWS hosts a variety of public data sets that anyone can access for free. Previously, large data sets such as satellite imagery or genomic data have required hours or days to locate, download, customize, and analyze. When data is made publicly available on AWS, anyone can analyze any volume of data without downloading or storing it themselves. In this session, the AWS Open Data Team shares tips and tricks, patterns and anti-patterns, and tools to help you effectively stage your data for analysis in the cloud.
The document discusses various AWS services including Elastic Load Balancing, Auto Scaling, AWS CloudFormation, and Amazon CloudFront. It provides information on:
- How Elastic Load Balancing distributes traffic across multiple targets to improve scalability. It describes different types of load balancers.
- How Auto Scaling automatically launches or terminates EC2 instances based on user-defined policies to dynamically scale capacity as needed.
- How AWS CloudFormation allows defining infrastructure as code using templates to deploy and manage AWS resources in a reproducible and predictable manner.
- How Amazon CloudFront is a global content delivery network (CDN) that securely delivers data, videos, applications, and APIs to customers with low latency and high transfer
In addition to running databases in Amazon EC2, AWS customers can choose among a variety of managed database services. These services save effort, save time, and unlock new capabilities and economies. In this session, we make it easy to understand how they differ, what they have in common, and how to choose one or more. We explain the fundamentals of Amazon DynamoDB, a fully managed NoSQL database service; Amazon RDS, a relational database service in the cloud; Amazon ElastiCache, a fast, in-memory caching service in the cloud; and Amazon Redshift, a fully managed, petabyte-scale data-warehouse solution that can be surprisingly economical. We will cover how each service might help support your application, how much each service costs, and how to get started.
Loading Data into Redshift: Data Analytics Week at the SF LoftAmazon Web Services
Loading Data into Redshift: Data Analytics Week at the San Francisco Loft
How do you get data from your sources into your Redshift data warehouse? We'll show how to use AWS Glue and Amazon Kinesis Firehose to make it easy to automate the work to get data loaded.
Level: Intermediate
Speakers:
Aser Moustafa - Data Warehouse Specialist Solutions Architect, AWS
Vikram Gangulavoipalyam - Enterprise Solutions Architect, AWS
Enterprise Use Case Webinar - PaaS Metering and Monitoring WSO2
This document discusses metering and monitoring considerations for platform-as-a-service (PaaS) deployments. It identifies key metrics that should be tracked, such as bandwidth usage, storage usage, API call statistics, and service/mediation statistics. It describes using the WSO2 Business Activity Monitor (BAM) to capture metrics from usage agents and publish them to Cassandra and Apache Hadoop for long-term storage and analysis. Summarized metrics can power billing and throttling systems to manage resource usage across a multi-tenant PaaS.
Building real-time serverless data applications with Confluent and AWS - Lond...Ahmed791434
The document discusses building real-time serverless data applications with Confluent and AWS. It provides an overview of real-time data pipelines using event streaming and stream processing. It then discusses using Confluent Cloud for a managed Apache Kafka service and ksqlDB for stream processing. Finally, it reviews options for serverless stream processing using AWS Lambda with Confluent connectors and when to use ksqlDB, Kafka Streams, Kinesis Data Analytics, or Lambda.
AWS re:Invent 2016: Workshop: Secure Your Web Application with AWS WAF and Am...Amazon Web Services
In this workshop, we help you understand how you can help protect your web applications from threats cost effectively by using AWS WAF and Amazon CloudFront. As attacks and attempts to exploit vulnerabilities in web applications become more sophisticated and automated, having an effective web request filtering solution becomes key to keeping your users' data safe. We will cover common attack vectors and what you can do to mitigate them. You will learn how to leverage AWS WAF in conjunction with Amazon CloudFront to detect unwanted traffic and block it using simple configurations and automations.
Prerequisites:
Participants should have an AWS account established and available for use during the workshop.
Please bring your own laptop.
Similar to [D3T1S04] Aurora PostgreSQL performance monitoring and troubleshooting by use cases (20)
클라우드에서 Database를 백업하고 복구하는 방법에 대해 설명드립니다. AWS Backup을 사용하여 전체백업/복구 부터 PITR(Point in Time Recovery)백업, 그리고 멀티 어카운트, 멀티 리전등 다양한 데이터 보호 방법을 소개합니다(데모 포함). 또한 self-managed DB 의 데이터 저장소로 Amazon FSx for NetApp ONTAP 스토리지 서비스를 사용할 경우 얼마나 신속하게 데이터를 복구/복제 할수 있는지 살펴 봅니다.
기업은 이벤트나 신제품 출시 등으로 예기치 못한 트래픽 급증 시 데이터베이스 과부하, 서비스 지연 및 중단 등의 문제를 겪곤 합니다. Aurora 오토스케일링은 프로비저닝 시간으로 인해 실시간 대응이 어렵고, 트래픽 대응을 위한 과잉 프로비저닝이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프로비저닝된 Amazon Aurora 클러스터와 Aurora Serverless v2(ASV2) 인스턴스를 결합하는 Amazon Aurora 혼합 구성 클러스터 아키텍처와 고해상도 지표를 기반으로 하는 커스텀 오토스케일링 솔루션을 소개합니다.
Amazon Aurora 클러스터를 초당 수백만 건의 쓰기 트랜잭션으로 확장하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있으며, 사용자 지정 애플리케이션 로직을 생성하거나 여러 데이터베이스를 관리할 필요 없이 Aurora에서 관계형 데이터베이스 워크로드를 단일 Aurora 라이터 인스턴스의 한도 이상으로 확장할 수 있는 Amazon Aurora Limitless Database를 소개합니다.
Amazon Aurora MySQL 호환 버전 2(MySQL 5.7 호환성 지원)는 2024년 10월 31일에 표준 지원이 종료될 예정입니다. 이로 인해 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 검토하고 계시다면, Amazon Blue/Green Deployments는 운영 환경에 영향을 주지 않고 메이저 버전 업그레이드를 할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 본 세션에서는 Blue/Green Deployments를 통한 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 실습합니다.
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
Database Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
How We Added Replication to QuestDB - JonTheBeachjavier ramirez
Building a database that can beat industry benchmarks is hard work, and we had to use every trick in the book to keep as close to the hardware as possible. In doing so, we initially decided QuestDB would scale only vertically, on a single instance.
A few years later, data replication —for horizontally scaling reads and for high availability— became one of the most demanded features, especially for enterprise and cloud environments. So, we rolled up our sleeves and made it happen.
Today, QuestDB supports an unbounded number of geographically distributed read-replicas without slowing down reads on the primary node, which can ingest data at over 4 million rows per second.
In this talk, I will tell you about the technical decisions we made, and their trade offs. You'll learn how we had to revamp the whole ingestion layer, and how we actually made the primary faster than before when we added multi-threaded Write Ahead Logs to deal with data replication. I'll also discuss how we are leveraging object storage as a central part of the process. And of course, I'll show you a live demo of high-performance multi-region replication in action.
Cómo hemos implementado semántica de "Exactly Once" en nuestra base de datos ...javier ramirez
Los sistemas distribuidos son difíciles. Los sistemas distribuidos de alto rendimiento, más. Latencias de red, mensajes sin confirmación de recibo, reinicios de servidores, fallos de hardware, bugs en el software, releases problemáticas, timeouts... hay un montón de motivos por los que es muy difícil saber si un mensaje que has enviado se ha recibido y procesado correctamente en destino. Así que para asegurar mandas el mensaje otra vez.. y otra... y cruzas los dedos para que el sistema del otro lado tenga tolerancia a los duplicados.
QuestDB es una base de datos open source diseñada para alto rendimiento. Nos queríamos asegurar de poder ofrecer garantías de "exactly once", deduplicando mensajes en tiempo de ingestión. En esta charla, te cuento cómo diseñamos e implementamos la palabra clave DEDUP en QuestDB, permitiendo deduplicar y además permitiendo Upserts en datos en tiempo real, añadiendo solo un 8% de tiempo de proceso, incluso en flujos con millones de inserciones por segundo.
Además, explicaré nuestra arquitectura de log de escrituras (WAL) paralelo y multithread. Por supuesto, todo esto te lo cuento con demos, para que veas cómo funciona en la práctica.
❻❸❼⓿❽❻❷⓿⓿❼ SATTA MATKA DPBOSS KALYAN MATKA RESULTS KALYAN CHART KALYAN MATKA MATKA RESULT KALYAN MATKA TIPS SATTA MATKA MATKA COM MATKA PANA JODI TODAY
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LLM powered contract compliance application which uses Advanced RAG method Self-RAG and Knowledge Graph together for the first time.
It provides highest accuracy for contract compliance recorded so far for Oil and Gas Industry.
[D2T2S04] SageMaker를 활용한 Generative AI Foundation Model Training and TuningDonghwan Lee
이 세션에서는 SageMaker Training Jobs / SageMaker Jumpstart를 사용하여 Foundation Model 을 Pre-Triaining 하거나 Fine Tuing 하는 방안을 제시합니다. 이 세션을 통해 아래 3가지가 소개됩니다.
1. 파운데이션 모델을 처음부터 Training
2. 오픈 소스 모델을 사용하여 파운데이션 모델을 Pre-Training
3. 도메인에 맞게 모델을 Fine Tuning하는 방안
발표자:
Miron Perel, Principal ML GTM Specialist, AWS
Kristine Pearce, Principal ML BD, AWS