기업 기술블로그의 AWS 관련 글 258개
안녕하세요. 어반베이스 Machine Learning 개발자 백윤아입니다. 어반베이스에서는 공간 분석 서비스인 Space 개발을 담당하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이번 글에서는 Space의 API를 만들었던 과정에 대해 이야기 해보려고 합니다. AWS 클라우드를 활용하여 간단한 딥러닝 모델 학습부터 서버리스 API 구축까지
서비스 간 컨텐츠 동기화를 위해 사용하던 AWS SQS를 AmazonMQ로 마이그레이션하면서, AmazonMQ(ActiveMQ)의 Topic을 이용한 Pub-Sub 방식의 메시지 브로커를 구성했습니다. 하지만 모든 Subscriber에 같은 메시지가 전달되기 때문에 메시지 중복처리 문제가 발생했는데요. 이 문제를 ActiveMQ의 Virtual Topics 를 활용하여 해결한 과정을 소개합니다. 목차 Queue 방식과 Topic 방식 개념 이해
안녕하세요. 프론트엔드 개발자 나상권입니다. 어반베이스에서는 개발자사이트와 ARScale을 비롯한 사내 웹서비스 전반을 개발하고 관리하고 있습니다. 프레임워크의 폭풍 속에 프론트엔드 개발자들은 그야말로 하루하루가 마라톤 같습니다. 하루가 멀다하고 쏟아져 나오는 기술들은 새롭고 빠른 개발 경험과 흥미를 주는 한편 새로운 문제점을 동반하기도 합니다. 오늘은, 최근 프론트엔드 트렌드인 SPA가 가져온 골칫거리와 그것을 해결했던 이야기를 공유하려고 합
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 김수민입니다. 어반베이스에서 Space의 머신러닝을 이용한 기술 개발을 하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이것은 AWS의 Sagemaker를 활용하여 학습을 위한 모델 선택부터 배포까지 관리하고 있습니다. *Source: Sagemaker 공식 데이터만 있다면 Sagemaker에서 제공하는 고성능
2017년 설문조사 결과를 회사 게시판에 올린 적이 있습니다. 2018년 설문조사에 관해서도 글을 올리려고 준비했으나 2017년 설문 결과와 큰 차이가 없어 생각을 접었었습니다. 하지만 2019년에는 컨테이너 기술의 발전과 클라우스 서비스 영역의 확대로 인해 조금은 특별한 결과가 보이기에 함께 공유하고자 이 글을 작성합니다. 1.설문참여자의 지역 유럽에서 가장많은 개발자가 설문에 참여하였고 북미와 남아시아(인도 등)에서도 많은 개발자가 참여하였
28일 오전, 한참 작업을 하다가 11시가 조금 넘은 시간에 문득 핸드폰을 들여다봤습니다. 평상시 메일은 몰아서 처리하는 편인데(시급한 일이 메일로 오는 경우는 드물어서) 이날은 왠지 메일에 눈이 갔습니다. AWS에서 보낸 메일이 보였는데, 자주 오던 광고성 메일은 아니었고 Maintenance 알림 메일인가 하고 넘어가려는 순간 불안한 단어 Abuse가 눈에 들어왔습니다.
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