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Imply on AWS 로 구현하는 스트리밍 데이터 실시간 분석

AWSKRUG 구로디지털 #gudi 소모임 - 02월 28일 (화) Imply on AWS 로 구현하는 스트리밍 데이터 실시간 분석 발표자: 이기훈(Imply) 00:00 Intro 00:23 본발표 - Imply on AWS 로 구현하는 스트리밍 데이터 실시간 분석 53:37 Q&A [구로디지털모임 Github Repository] 여태 진행된 모임 발표자료들을 모아놓고 있습니다. https://github.com/awskrug/gudi-group

[데브옵스] 세명이서 안정적인 클라우드 미디어 시스템 구현하기 | 김재일, SK텔레콤

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[아키텍처] 하이브리드 환경을 위해 알아야 할 AWS 아키텍처 | 고재성, AWS Community Builder

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Apache Kafka 101 (Feat. Confluent)

[studymate] Kubernetes DaemonSet StatefulSet Job

쿠버네티스의 데몬셋과 스테이트풀셋에대해서 설명합니다.

[Study mate] 쿠버네티스 Scheduler PVC

쿠버네티스의 Scheduler 와 PVC, PV 에 대해서 설명합니다. 마지막에 Scheduler 에서 topology key 관련 부분은 다음 영상에서 정정하여 설명합니다.

[Study mate] 쿠버네티스 Resource (Service, Ingress)

Kubernetes 의 Resource type 중에 Service 와 Ingress 에 대해서 설명합니다. 외부에서 서비스에 접속하는 방법, 내부에서 서비스를 로드밸랜싱하는 방법에 대해서 설명합니다.

[Study mate] 쿠버네티스 Resource (Pod, Deployment)

스터디에서 공유한 Kubernetes Resource (Pod, Deployment) 에 대한 설명입니다.

[Study mate] Container 스터디

Container 에 대해 공부한 내용들을 발표한 영상입니다.

[금융시장예측, 인공지능으로 가능한가?] Part. 2 고빈도 거래 데이터를 활용한 변동성 예측

본 영상은 SK주식회사 C&C에서 지난 7월에 AI, Blockchain, Cloud, Data 등 Digital 기술 분야를 주제로 진행하는 온라인 세미나입니다. 금융시장예측, 인공지능으로 가능한가?라는 주제로 금융 시장 예측이라는 테마를 중심으로 자본시장에서의 인공지능, 빅데이터 등 DT 기술 요소 활용의 가능성을 실제 프로젝트 사례를 통해 살펴보며, Deep-Learning을 통한 접근, 체결/주문 데이터의 활용, 금융 이론의 모델화를 소개합니다. 두번째 코너로 Deep Learning 적용사례로 살펴보는 한계와 가능성에 대해 진행하였습니다. #금융시장예측 #웨비나 #고빈도데이터 #박병선