※ 아래는 'AWSome Day 온라인 컨퍼런스(2022-06-09)' 강의를 수강하고 정리한 내용입니다.
● 사물 인터넷 IoT
● 사물 관리의 당면 과제
1. 플랫폼
- 완전한 IoT 솔루션 개발 및 배치가 어렵다.
- 일관되지 않거나 간헐적으로 끊기는 네트워크 연결
- 디바이스가 원격에 있어 물리적으로 액세스할 수 없음
- 생산 단계의 대규모 디바이스 플릿
2. 긴 대기시간
- 대량 데이터의 실시간 분석이 어렵다.
● AWS IoT Greengrass
- 데이터를 멀리 떨어진 클라우드로 보낼 필요가 없다.
- 데이터가 로컬에 저장되므로 시간을 절약하며 작업이 가능하다.
- 필요한 데이터만 클라우드로 전송 → 비용 절감
● 기계 학습
- 인공 지능(AI)
ㄴ기계 학습(ML):기계로 데이터의 패턴을 검색하여 논리 모델을 자동으로 빌드하는 AI 하위 집합
ㄴ딥 러닝
● Amazon SageMaker
예) 미국 풋볼
→ 선수 움직임, 공의 움직임. Amazon SageMaker을 기반으로 구축된 ML모델이 실시간 예측 수행
● Amazon Rekognition
객체 및 장면 탐지. 부적절한 사진 검출.
얼굴 분석. 여러 차원에서 얼굴 특성 분석
● 블록체인
데이터 분산 처리.
신뢰할 수 있는 중앙 기관이 없어도 여러 당사자가 트랜젝션을 실행할 수 있는 어플리케이션을 구축할 수 있다.
특징
- 분산 저장방식
- 중앙 관리자의 불필요성
● Amazon Managed Blockchain
인기 있는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 확장 가능한 블록체인 네트워크를 손쉽게 생성하고 관리
할 수 있는 완전관리형 서비스
기능
완전관리형, 오픈 소스 다양성, 분산형, 신뢰성 및 확장성, 저렴한 비용, 통합
● AWS Ground Station
자체 지상국 인프라 구축이나 관리를 걱정할 필요 없이 인공위성 통신을 제어하고 데이터를 처리하며 작업을 확장할 수 있는 완전관리형 서비스
● AWS Wavelength
AWS 컴퓨팅 및 스토리지 서비스에 5G 네트워크의 높은 대역폭과 매우 짧은 지연을 결합하여 개발자가 완전히 새로운 종류의 애플리케이션을 혁신하고 제작할 수 있다.
모바일 엣지 컴퓨팅 : 전송 시작이 비약적으로 단축됨