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Overview



Kinesis


Glue

AWS re:Invent 2019: Upgrading AWS Glue to use AWS Lake Formation permissions (ANT281-P)

Lake Formation 권한을 사용하도록 업그레이드하는 방법을 배웁니다.
IAM 정책을 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 FGAC (Fine-Grained Access Control)가 있는 간단한 데이터 레이크부터 시작합니다.
그런 다음 Lake Formation 권한을 사용하도록 업그레이드합니다.


Athena

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Deep dive into Amazon Athena (ANT307-R1)

Amazon Athena는 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쉽게 분석 할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다.
Athena는 서버리스이므로 관리 할 인프라가 없으며 실행 한 쿼리에 대해서만 비용을 지불합니다.
고객이 Athena를 사용하여 데이터 레이크를 쿼리하고 분석가 및 개발자를위한 셀프 서비스를 제공하며 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보십시오.
최신 개선 사항에 대해 자세히 알아보고 데모를 보여줍니다. 새로운 Athena 사용자는 서비스 기능 및 고객 아키텍처 패턴에 대한 이해를 얻습니다.
기존 Athena 사용자는 동시성, 성능 및 보안을 포함하여 최근 개선 된 내용을 이해합니다.

참고: https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/reinvent2019-report-amazon-athena-best-practice/

참고: https://www.megazone.com/reinvent-2019-deep-dive-into-amazon-athena/

Redshift



EMR


Amazon Elasticsearch Service

AWS Data Exchange

AWS re:Invent 2019: AWS Data Exchange: Find & subscribe to third-party data in the cloud (ANT238-R)

AWS Data Exchange를 사용하면 클라우드에서 타사 데이터를 쉽게 찾고 구독하고 사용할 수 있습니다.
이 세션에서는 AWS Data Exchange가 데이터 세트의 찾기, 라이센스 및 사용에 따른 마찰을 제거하는 방법을 살펴 봅니다.
데이터가 없으면 데이터를 라이센싱하고 분석을 강화하기 위해 필요한 곳으로 옮길 수 있습니다.
AWS Data Exchange를 사용하여 Amazon Athena 및 Amazon QuickSight와 같은 AWS 서비스로 내부 분석을 강화하는 방법을 배웁니다.
데이터 제공 업체의 경우 데이터 스토리지, 전송, 청구 및 적용을위한 인프라를 구축하고 유지 관리 할 필요가 없어져 AWS Data Exchange가 클라우드로 마이그레이션하는 수백만 고객에게 어떻게 쉽게 접근 할 수 있는지 알아보십시오.



Customer case

AWS re:Invent 2019: How Zappos uses AWS services for near-real-time search optimization (ANT380-P)

이 세션에서 Zappos가 AWS 분석을 활용하여 엔드 투 엔드 머신 러닝 (ML) 플랫폼을 개발 한 방법을 알아보십시오.
엔진은 Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Redshift 및 AWS Lambda에 크게 의존하는 실시간 이벤트 수집 시스템으로 구성됩니다.
시스템, 시스템 구축 방법 및 다양한 ML 알고리즘에 공급되는 방법에 대해 알아 봅니다.
마지막으로, 실시간 검색 최적화 및 크기 권장 사항을 포함하여 Zappos 웹 사이트에서 다양한 기능을 사용하는 방법을 알아보십시오.


AWS re:Invent 2019: Intuit: Moving from monitoring to observability using Amazon ES (ANT330)

Intuit는 Amazon EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud), 컨테이너 및 서버리스 애플리케이션을 포함하는 클라우드 호스팅 아키텍처로 전환함에 따라 애플리케이션의 상태를 모니터링하는 방식을 혁신하기위한“관찰”과정을 밟고 있습니다.
관찰을 위해서는 로그, 메트릭, 추적 등의 상관 관계가 필요합니다. 이는 시스템이 더욱 분산됨에 따라 복잡해집니다. 이 세션에서이 회사는 OpenTelemetry, Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES), Amazon Kinesis 및 Jaeger와 같은 도구를 활용하여 관찰 솔루션을 구축하고 컨테이너에서 서버리스 애플리케이션에 이르기까지 플랫폼 전반에 대한 가시성을 제공함으로써이 솔루션이 제공하는 이점에 대해 논의합니다. . 또한 향후 몇 년 동안 관측 성이 어떻게 발전하고 있는지에 대해 논의합니다.

Youtube 미정리 정보

AWS re:Invent 2019 Breakout Sessions | Analytics


3 [비공개 동영상] 4

57:49

AWS re:Invent 2019: Intuit: Moving from monitoring to observability using Amazon ES (ANT330)

AWS Events

5

46:23

AWS re:Invent 2019: AWS analytics enables fraud prevention for Sony’s PlayStation (ANT331)

AWS Events

6

59:09

AWS re:Invent 2019: Migrate your data warehouse to the cloud, ft. Fannie Mae (ANT334-R)

AWS Events

7

55:44

AWS re:Invent 2019: How to build your data analytics stack at scale with Amazon Redshift (ANT335-R)

AWS Events

8

46:56

AWS re:Invent 2019: How Prime Video processes 8 percent of all US internet traffic on AWS (ANT348)

AWS Events

9

1:01:27

AWS re:Invent 2019: How Amazon leverages AWS to deliver analytics at enterprise scale (ANT204-R1)

AWS Events

10

1:01:48

AWS re:Invent 2019: How to scale data analytics w/ Amazon Redshift, ft. Warner Bros. (ANT335-R1)

AWS Events

11

51:12

AWS re:Invent 2019: [REPEAT] What’s new with Amazon Redshift, featuring Workday (ANT320-R)

AWS Events

12

1:00:37

AWS re:Invent 2019: AWS Data Exchange: Find & subscribe to third-party data in the cloud (ANT238-R)

AWS Events

13

47:42

AWS re:Invent 2019: [REPEAT] State-of-the-art cloud data warehousing, featuring Comcast (ANT213-R)

AWS Events

14

1:00:35

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Responding to customer needs in real time with Amazon MSK (ANT309-R1)

AWS Events

15

1:01:04

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Building a streaming data platform with Amazon Kinesis (ANT326-R1)

AWS Events

16

1:01:52

AWS re:Invent 2019: Leadership session: Trends with data lakes and analytics (ANT206-L)

AWS Events

17

56:02

AWS re:Invent 2019: Simplifying and modernizing home search at Compass with Amazon ES (ANT207-R1)

AWS Events

18

47:59

AWS re:Invent 2019: Insert, upsert, and delete data in Amazon S3 using Amazon EMR (ANT239)

AWS Events

19

1:00:42

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Deep dive into Amazon Athena (ANT307-R1)

AWS Events

41:33

AWS re:Invent 2019: How Woot.com built a serverless data lake with AWS analytics (ANT333)

AWS Events

21

57:37

AWS re:Invent 2019: Deep dive and best practices for Amazon Redshift (ANT418)

AWS Events

22

58:36

AWS re:Invent 2019: State-of-the-art cloud data warehousing, featuring Asurion (ANT213-R1)

AWS Events

23

46:05

AWS re:Invent 2019: Sophos: Build security solutions using Amazon Elasticsearch Service (ANT203)

AWS Events

24

49:29

AWS re:Invent 2019: Migrating Apache Spark and Hive from on-premises to Amazon EMR (ANT327-R1)

AWS Events

25

56:47

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 2] How to scale data analytics with Amazon Redshift (ANT335-R2)

AWS Events

26

58:36

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] Data lakes and data integration with AWS Lake Formation (ANT218-R1)

AWS Events

27

51:57

AWS re:Invent 2019: Easily find & subscribe to third-party data in the cloud (ANT238-R1)

AWS Events

28

57:14

AWS re:Invent 2019: [REPEAT 1] What’s new with Amazon Redshift, featuring Yelp (ANT320-R1)

AWS Events

29 [비공개 동영상] 30 [비공개 동영상] 31 [비공개 동영상] 32

[비공개 동영상]


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