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기고 | AWS 람다를 최대로 이용하는 법

클라우드 네이티브 애플리케이션 및 서비스를 구현하기 위한 여러 옵션이 있다. 서로 다른 플랫폼에서 많은 수의 애플리케이션과 서비스를 개발하고 다양한 컴플라이언스 요구사항을 가진 조직은 컨테이너와 CaaS를 고려할 가능성이 높다. 단순한 운영 경로를 찾는 개발 스택과 운영상의 제약이 거의 없는 다른 조직에서는 구성 및 기술상 전문 지식이 덜 필요하기 때문에 PaaS 옵션을 선택하는 경우가 많다. 그다음, 기본 인프라 설정과 구성을 추상화하고 코드를 배치하고 실행할 수 있는 간단한 메커니즘을 제공하는 FaaS, 즉 서비스로서의 기능(Functions as a Service)이 있다. 기능은 이벤트에 대응하여 코드를 실행하는 데 이상적으로 적합하며, 경량 마이크로서비스를 위한 인프라로 사용될 수 있다.   PaaS, CaaS, FaaS를 살펴본 이전 기사에서 필자는 클라우드 아키텍처를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항에 대해 아키텍트와 클라우드 전문가의 가이드라인을 공유했다. 이번 기사에서는 서버리스 기능을 사용하기 위한 보다 구체적인 요구 사항을 공유하고 몇 가지 사용 사례를 제시하겠다. 여기서 필자는 AWS 람다에 초점을 맞추고 있지만, 마이크로소프트 애저 펑션, 구글 클라우드 펑션, IBM 클라우드 펑션, 오라클 펑션 및 기타 FaaS 플랫폼을 사용하는 데에도 동일한 일반 원칙이 적용될 것이다. AWS 람다 함수에 관한 기술 요건  AWS 람다는 퍼블릭 클라우드에 서버리스 기능을 배치하기 위한 한 가지 옵션이다. 이러한 서비스를 구현하기 전에 주요 기술 요건을 고려하는 것이 중요하다. AMS 람다 함수는 자바, 고(Go), 파워셸, 노드.js(Node.js), C#, 파이썬, 루비에서 개발할 수 있다. AWS는 아마존 API 게이트웨이를 통해 API 호출로 트리거 된 가장 간단한 함수들로 람다 함수를 트리거 할 수 있는 이벤트 리스트를 갖고 있다. 이벤트는 또한 코드 커밋, CI/CD 파이프라인, 키네시스 데이터 스트림, 클라우...

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2020.06.24

클라우드 네이티브 애플리케이션 및 서비스를 구현하기 위한 여러 옵션이 있다. 서로 다른 플랫폼에서 많은 수의 애플리케이션과 서비스를 개발하고 다양한 컴플라이언스 요구사항을 가진 조직은 컨테이너와 CaaS를 고려할 가능성이 높다. 단순한 운영 경로를 찾는 개발 스택과 운영상의 제약이 거의 없는 다른 조직에서는 구성 및 기술상 전문 지식이 덜 필요하기 때문에 PaaS 옵션을 선택하는 경우가 많다. 그다음, 기본 인프라 설정과 구성을 추상화하고 코드를 배치하고 실행할 수 있는 간단한 메커니즘을 제공하는 FaaS, 즉 서비스로서의 기능(Functions as a Service)이 있다. 기능은 이벤트에 대응하여 코드를 실행하는 데 이상적으로 적합하며, 경량 마이크로서비스를 위한 인프라로 사용될 수 있다.   PaaS, CaaS, FaaS를 살펴본 이전 기사에서 필자는 클라우드 아키텍처를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항에 대해 아키텍트와 클라우드 전문가의 가이드라인을 공유했다. 이번 기사에서는 서버리스 기능을 사용하기 위한 보다 구체적인 요구 사항을 공유하고 몇 가지 사용 사례를 제시하겠다. 여기서 필자는 AWS 람다에 초점을 맞추고 있지만, 마이크로소프트 애저 펑션, 구글 클라우드 펑션, IBM 클라우드 펑션, 오라클 펑션 및 기타 FaaS 플랫폼을 사용하는 데에도 동일한 일반 원칙이 적용될 것이다. AWS 람다 함수에 관한 기술 요건  AWS 람다는 퍼블릭 클라우드에 서버리스 기능을 배치하기 위한 한 가지 옵션이다. 이러한 서비스를 구현하기 전에 주요 기술 요건을 고려하는 것이 중요하다. AMS 람다 함수는 자바, 고(Go), 파워셸, 노드.js(Node.js), C#, 파이썬, 루비에서 개발할 수 있다. AWS는 아마존 API 게이트웨이를 통해 API 호출로 트리거 된 가장 간단한 함수들로 람다 함수를 트리거 할 수 있는 이벤트 리스트를 갖고 있다. 이벤트는 또한 코드 커밋, CI/CD 파이프라인, 키네시스 데이터 스트림, 클라우...

2020.06.24

아마존∙구글∙IBM∙∙∙ 챗봇 구축 플랫폼 내놓은 6개사는?

무인자동차와 로봇노동으로 인류의 삶이 더 나아질 것이라는 기대가 가득한 가운데, 챗봇이 더 나은 고객 서비스 제공을 위한 비즈니스 초석으로 빠르게 부상하고 있다. 많은 기업이 현재 대화형 AI를 구축하고 있다. 이용자와 기업 간의 소통 측면에 챗봇을 접목하는 것이다.      현재의 챗봇 세대는 두 곳의 진원지에서 출발해 발전했다. 그중 하나는 콜센터에서 사람을 돕고자 구축된 정교한 툴 생태계에서 시작했다. 개발자는 영리한 AI라면 시스템을 지원할 수 있다고 생각했다. 초기 요청에 개입하고, 때에 따라 단순 요청을 해결한다. 이들은 고객과 대화하기 위해 기 구축된 시스템에 ‘인텔리전스’를 더했다.   또다른 경로는 연구소와 AI 연구원 자신들이다. 이들은 자연어 처리 스택을 구축하면서 고객 서비스 업무가 적절한 응용 분야임을 발견했다. 따라서 이들은 자체적으로 챗봇을 개발해 설치하기 시작했다.  이 두 접근법은 실제로 놀랄 만큼 차이가 크다. 말이나 텍스트 메시지로 작용하는 챗봇이 있는가 하면, 텍스트를 통해서만 소통하는 챗봇도 있다. 주로 사람을 보조하는 기능을 하지만, 독립형 챗봇도 있다. 일부는 자신의 기계 영혼에 대해 거리낌이 없지만, 사람의 사진으로 마무리되며 사람처럼 보이는 역할을 맡기도 한다.  최고의 접근법은 현재의 전략이 무엇인가에 달려 있다. 고객 서비스 팀이 이미 있는 회사는 가장 지루하고 반복적인 질문에 응답하는 챗봇을 서서히 일선에 추가하려고 할 것이다. 레벨-1 및 상위의 문제는 사람이 맡고, AI는 레벨 0을 지원하는 식이다.   처음 시작하는 기업은 더 많은 실험을 할 수 있다. 기본 AI 인터페이스로 시작해 사람 접촉에 대한 기대가 상승하는 것을 피할 수 있도록 사람의 개입을 숨기고 싶어 할 수 있다. 또는 사람과 AI로 이루어진 전면적 고객 서비스 팀을 만들 수도 있다.  오늘날의 모든 챗봇 툴은 회사에 대해서, 그리고 챗봇이 받을 만한 질문에 ...

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2019.07.08

무인자동차와 로봇노동으로 인류의 삶이 더 나아질 것이라는 기대가 가득한 가운데, 챗봇이 더 나은 고객 서비스 제공을 위한 비즈니스 초석으로 빠르게 부상하고 있다. 많은 기업이 현재 대화형 AI를 구축하고 있다. 이용자와 기업 간의 소통 측면에 챗봇을 접목하는 것이다.      현재의 챗봇 세대는 두 곳의 진원지에서 출발해 발전했다. 그중 하나는 콜센터에서 사람을 돕고자 구축된 정교한 툴 생태계에서 시작했다. 개발자는 영리한 AI라면 시스템을 지원할 수 있다고 생각했다. 초기 요청에 개입하고, 때에 따라 단순 요청을 해결한다. 이들은 고객과 대화하기 위해 기 구축된 시스템에 ‘인텔리전스’를 더했다.   또다른 경로는 연구소와 AI 연구원 자신들이다. 이들은 자연어 처리 스택을 구축하면서 고객 서비스 업무가 적절한 응용 분야임을 발견했다. 따라서 이들은 자체적으로 챗봇을 개발해 설치하기 시작했다.  이 두 접근법은 실제로 놀랄 만큼 차이가 크다. 말이나 텍스트 메시지로 작용하는 챗봇이 있는가 하면, 텍스트를 통해서만 소통하는 챗봇도 있다. 주로 사람을 보조하는 기능을 하지만, 독립형 챗봇도 있다. 일부는 자신의 기계 영혼에 대해 거리낌이 없지만, 사람의 사진으로 마무리되며 사람처럼 보이는 역할을 맡기도 한다.  최고의 접근법은 현재의 전략이 무엇인가에 달려 있다. 고객 서비스 팀이 이미 있는 회사는 가장 지루하고 반복적인 질문에 응답하는 챗봇을 서서히 일선에 추가하려고 할 것이다. 레벨-1 및 상위의 문제는 사람이 맡고, AI는 레벨 0을 지원하는 식이다.   처음 시작하는 기업은 더 많은 실험을 할 수 있다. 기본 AI 인터페이스로 시작해 사람 접촉에 대한 기대가 상승하는 것을 피할 수 있도록 사람의 개입을 숨기고 싶어 할 수 있다. 또는 사람과 AI로 이루어진 전면적 고객 서비스 팀을 만들 수도 있다.  오늘날의 모든 챗봇 툴은 회사에 대해서, 그리고 챗봇이 받을 만한 질문에 ...

2019.07.08

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