요즘 엔지니어링 관련돼서 다양한 summit 및 컨퍼런스가 열립니다. 여기 페이지에는 제가 다양한 컨퍼런스에 참여해서 최신 트렌드와 동향을 파악하기 위해 글을 작성합니다.
이번 2022 AWS Summit Koera 가 주최되었다.
AWS 는 지금 회사에서 가장 많이 쓰기도 하고, 산업계에서도 정말 많은 회사들이 사용하고 있기 때문에 최신 트렌드는 어떤지 궁금하였다.
결론부터 먼저 말하자면 부족함을 많이 느꼈다.
내가 알수있는 문장들로 설명하는 영상의 수는 생각보다 적었고, 내가 잘 이해하지 못하는 영상들의 내용이 부러웠다. 주로 빅데이터 환경에서의 데이터 처리에 대한 내용은 내가 알수 없었다.
아마 개념도 잘 모르기도 하고, 실제 서비스 경험이 부족해서지 않을까 싶다.
부족함은 부족함대로 생각하고 앞으로 채워나가고 싶다.
데이터를 활용하여 신속한 의사 결정을 내리는 방법
AWS 교육 채널에 있던 영상이다.
해당 영상을 보기전에 “보편적으로 AWS에서 사용하는 데이터 기반의 의사결정도구들이 무엇이 있을까” 를 생각하면서 보았다.
우선 최신 데이터 전략 중 하나로 DataLake 기반의 결정을 설명하였다.
더 자세한 것에 대해선 이해하지 못했지만 전반적으로 어떤 구조로 데이터 레이크 기반의 전략이 만들어지는지는 알수 있었다.
아직 데이터레이크란 비관계형 데이터베이스를 사용한적은 없는데, 그렇게도 많이 사용하나보다... 나도 해봐야지..
그 다음에는 AWS 서비스를 이용한 최신 데이터 전략을 소개하였다.
여기서 내가 써보지 않은건 아래와 같았다.
- Amazon EMR : 내가 다루는 데이터의 규모가 EMR 로 다룰 사이즈가 아니라고 생각돼서 사용한적이 적었다.
- Amazon ES : 로그분석할 기회가 없었다. 로그를 CloudWatch를 통해서 확인하곤 한다.
- SagaMaker : 현재 회사에서 사용중이긴 하나, 모델 서빙까지 작업영역을 두고 있지 않기 때문에 아직 사용해본적이 없다.
- Aurora : MySQL, PostgreSQL 과 같은 RDB 는 사용했다. Aurora 가 이렇게 잘만들어진지 몰랐는데 이번 AWS Summit 을 보니 많은 강점이 있는듯하다.
오로라가 이렇게 좋은가..?
나는 MySQL 이나 PostgreSQL 만을 생각하고 있었는데.. 이 내용을 보니 내가 데이터베이스 엔진에 대한 내용이 많이 부족하구나 생각이 들었다. 데이터베이스 엔진에 대한 이해가 되야지 각 데이터베이스들 간에 차이를 이해할 수 있을텐데 말이다....
S3 에 대한 소개를 해주었는데 눈에 보인건 “콜드 스토리지 및 아카이브" 기능이다.
아직 내가 백업에 대해서 신경쓰지 못해서 잘 알지 못하는 영역이지만 백업을 신경쓸 때 해당 기능도 살펴봐야겠다.
Glue 에 대한 소개도 있었다.
요즘 Glue 로 하는 작업들이 맘에 들지 않는다 ..
Glue 자동으로 해주는 부분이 많으니 내부적으로 어떤일을 하는지 잘 모른다.
그래서 컨트롤 안되는 영역이 있어 답답한 부분이 있다.
내가 더 알아야하는 부분인지 Glue 를 잘 사용하는 사람들은 어떻게 쓰는건지 궁금하다...
모델 서빙 및 모델 작성에 대한 내용은 내가 잘 아는 부분이 아니다.
하지만 SageMaker 를 이용해서 분석가 분들이 작업하는 것으로 알고 있다.
추후에 모델에 대한게 필요하면 나도 살펴봐야겠다.
이런식으로 현재 서비스 중인 제품군들도 소개하였다.
아는 것도 있었고 잘 모르는 영역도 있었다. 그리고 다른 클라우드 서비스까지 연결되면 더 많겠지..?
그렇게 생각될 수록 하나의 클라우드 서비스를 깊게 알고싶다는 생각이 든다.
그러면 다른 클라우드 서비스를 이해햐기도 수월할거란 생각이 들기 때문이다.
이제 단지 서비스의 이름만으로만 차이를 알고 싶지는 않고
궁극적인 이해들을 바탕으로 이야기하고 싶다.... ㅠ
쉽게 배우는 AWS 머신러닝
이것도 교육 채널에 있던 영상이다.
내가 잘 아는 부분은 아니기에 어떤 내용이 소개되는지 보았는데 주로 SagaMaker 에 대한 이야기 였다.
모델 생성의 대부분을 커버하는거 같다.
과연 그런지 궁금하긴하지만 이건 나보다 분석가, 사이언티스트 분들의 의견을 더 들어봐야할거같다 ㅎㅎ ...
다음에 한번 물어봐야겠다.
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