aws overview 파일 보면서
남은 내용에 대해 내가 공부할 부분만 요약해서 포스팅하겠다.
용어를 풀어서 적다 보니 너무 길어지는 것 같아서
애플리케이션은 APP으로
데이터베이스는 DB로
데이터 센터는 DC로 요약하여 표현하겠다.
분석
Amazon Athena
표준 SQL을 사용해 S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스
서버리스 서비스로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하는 방식
S3에 저장된 데이터를 지정하고 스키마를 정의한 후 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하면 됨
대부분 결과가 수 초 만에 제공되며, 복잡한 추출, 변형 및 로드(ETL) 작업이 필요 없음
Amazon EMR
동적 확장 가능 EC2 인스턴스 전반에 걸쳐 대량의 데이터를 쉽고 빠르고
비용 효율적으로 처리할 수 있도록 지원하는 관리형 하둡 프레임워크를 제공
널리 사용되는 분산 프레임워크를 실행하고, S3 및 DynamoDB와 같은
다른 AWS 데이터 스토어의 데이터와 상호 작용할 수 있음
로그 분석, 웹 인덱싱, 데이터 변환(ETL), 기계 학습, 금융 분석, 과학적 시뮬레이션 및
생물 정보학을 비롯하여 광범위한 빅 데이터 사용 사례를 안전하고 안정적으로 처리함
Amazon CloudSearch
관리형 서비스로 웹사이트 또는 APP을 위한 검색 솔루션을
효율적인 비용으로 간단하게 설정, 관리 및 조정 가능
강조 표시, 자동 완성, 지형 정보 검색 등 인기 검색 기능과 34개 언어를 지원함
Amazon Elasticsearch Service
손쉽게 Elasticsearch를 배포, 운영 및 확장하여
로그 분석, 전체 텍스트 검색, APP 모니터링 등 수행 가능
Elasticsearch의 간편한 API 및 실시간 기능과 프로덕션 워크 로드에 필요한
가용성, 확장성, 보안성을 제공하는 완전 관리형 서비스
Amazon Kinesis
스트리밍 데이터를 위한 플랫폼으로 스트리밍 데이터를 손쉽게 로드 및 분석할 수 있는 서비스를 제공하고
특정 요구에 맞게 사용자 지정 스트리밍 데이터 APP을 구축할 수 있는 기능을 제공함
시간당 수 테라바이트에 이르는 엄청난 양의 스트리밍 데이터가 생성될 수 있으며
저렴한 비용으로 이런 데이터를 수집, 저장, 처리할 수 있음
Amazon Kinesis 제공 서비스
Kinesis Firehose
스트리밍 데이터를 AWS에 로드하는 간편한 방법
이미 사용 중인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구 및 대시보드에서 실시간에 가까운 분석 가능
완전 관리형 서비스로 데이터 처리량에 대응하여 자동 확장되며 지속적인 관리 필요 없음
데이터 로드 전 배치, 압축 및 암호화하여 대상 스토리지의 사용량을 최소화하고 보안을 강화함
Kinesis Analytics
표준 SQL을 통해 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리할 수 있는 쉬운 방법
스트리밍 데이터에 대한 SQL 쿼리를 생성 및 실행 가능하여 통찰력을 확보하고 비즈니스에 신속 대응 가능
수신 데이터의 볼륨과 처리량 속도에 맞춰 자동 확장됨
Kinesis Streams
특수 요구에 맞게 스트리밍 데이터를 처리 또는 분석하는 커스텀 APP 구축 가능
Kinesis Client Library를 사용하여 Kinesis APP을 구축하고 스트리밍 데이터를 사용해
실시간 대시보드를 지원 및 알림을 생성하고, 동적 요금 및 광고를 구현하는 등의 작업 수행 가능
또한 다른 AWS 서비스 (S3, Redshift, EMR, Lambda)로 데이터를 내보낼 수 있음
Amazon Redshift
속도가 빠른 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스로 간편하게
비용 효율적으로 모든 데이터를 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 분석할 수 있게 함
약정 없이 시간당 0.25 USD의 소규모로 시작하여 1년에 테라바이트당 1,000 USD의 규모로 확장 가능
기존 솔루션 대비 1/10도 되지 않은 가격이며, 일반적으로 3대 압축을 확인할 수 있어
연간 압축되지 않은 테라바이트당 333 USD 비용 절감 가능
컬러 방식 스토리지, 데이터 압축 및 영역 매핑을 사용하여 쿼리 수행이 필요한 I/O 수를 줄임
대량 병렬 처리(MPP) 데이터 웨어하우스 아키텍처를 사용하므로
SQL 작업을 병렬 처리하고 분산하여 사용 가능한 리소스를 모두 활용할 수 있음
조밀 컴퓨팅(Dense Compute) 노드를 통해 빠른 CPU, 대용량 RAM 및 SSD를 사용하는
초고성능 데이터 웨어 하우스를 생성할 수 있음
새로운 클러스터가 완전히 프로비저닝되고 사용할 준비가 될 때까지 규모를 조정하는 동안
데이터웨어 하우스를 읽기 전용 모드로 계속 쿼리 할 수 있음
Amazon QuickSight
클라우드 기반의 빠른 비즈니스 분석 서비스로서,
손쉽게 데이터를 사용하여 시각화를 구축하고, 임시 분석을 수행하며,
비즈니스 통찰력을 신속하게 확보할 수 있게 함
모든 브라우저 또는 모바일 액세스가 가능하며 뛰어난 시각화 및 풍부한 대시보드 생성 가능
AWS Data Pipeline
여러 AWS 컴퓨팅 및 스토리지는 물론 온프레미스 데이터 소스 간에 지정된 간격으로
데이터를 안정적으로 처리하고 이동할 수 있도록 지원하는 웹 서비스
데이터가 저장된 위치에서 데이터를 정기적으로 액세스하여 규모에 맞게 변형 및 처리하고
그 결과를 S3, RDS, DynamoDB, EMR과 같은 AWS 서비스로 효율적으로 전송할 수 있음
내결함성이 있고, 반복 가능하며, 가용성이 높고,
복잡한 데이터 처리 워크 로드를 손쉽게 생성할 수 있음
리소스 가용성 보장, 작업 간 종속성 관리, 일시적 실패 및 시간 초과로 인한 개별 작업 재시도,
실패 알림 생성 시스템 등에 대해 염려하지 않아도 됨
또한 온프레미스 데이터 사일로에 갇힌 데이터를 이동 및 처리할 수 있음
AWS Glue
데이터 스토어 사이에 데이터를 쉽게 이동시킬 수 있는 완전 관리형 ETL 서비스
까다롭고 시간이 많이 소요되는 데이터 검색, 변환, 매핑 및 작업 일정 조정 등을 단순화 및 자동화함
사용이 간편한 콘솔에서 데이터를 이동하는 절차를 안내해 주므로 데이터 소스를 이해하고 분석을 위해
데이터를 준비하고 이를 데이터 소스에서 대상으로 안정적으로 로드하는 데 도움이 됨
S3, RDS, Redshift와 통합되어 있어 JDBC와 호환되는 모든 데이터 스토어에 연결 가능
데이터 원본을 자동으로 크롤링 하여 데이터 형식을 식별한 후 스키마와 변환을 제안하기 때문에
데이터 흐름을 직접 코딩하느라 시간을 소비할 필요 없음
필요시 Python, Spark, Git과 같은 도구 및 기술로 가장 선호하는 IDE를 사용하여
변형 데이터를 편집하고 이를 다른 AWS Glue 사용자와 공유 가능
ETL 작업을 예약 후 필요한 모든 인프라를 프로비저닝 및 확장하기 때문에
규모에 상관없이 빠르고 효율적인 ETL 작업 실행이 가능함
사용자가 관리할 서버가 없고, ETL 작업에서 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됨
인공 지능
Amazon Lex
음성과 텍스트를 사용하는 APP에 대화형 인터페이스를 구축하는 서비스
Lex는 음성을 텍스트로 변환하는 자동 음성 인식(ARS)과 텍스트의 의도를 이해하는 자연어 처리(NLU)라는
첨단 딥 러닝 기능을 제공하여 APP에 참여도가 높은 사용자 경험과 생성한 대화형 인터페이스 구축이 가능함
Lex는 Alexa와 동일한 딥 러닝 기술을 모든 개발자에게 제공하여 챗봇을 쉽고 빠르게 구축할 수 있음
Amazon Polly
텍스트를 음성으로 변환하는 서비스
말하는 APP을 만들 수 있어 음성 지원 제품이라는 새로운 카테고리 구축 가능
고급 딥 러닝 기술을 사용하여 말을 인간의 음성처럼 들리도록 합성하는 AI 서비스
Polly의 음성 오디오를 캐싱 및 저장하여 오프라인에서 재생하거나 재 배포 가능
음성으로 변환할 텍스트를 Polly API로 전송하면 Polly가 APP으로 오디오 스트림을 즉시 반환하여
APP에서 직접 재생하거나, MP3 같은 오디오 파일 형식으로 저장이 가능
음성으로 변환한 문자 수에 대해서만 요금을 지불함
Amazon Rekognition
APP에 이미지 분석을 추가할 수 있는 서비스
이미지에서 피사체, 장면, 얼굴 분석 및 비교 가능
Rekognition API를 통해 APP에 정교한 딥 러닝 기반 시각 검색 및 이미지 분류 기능 추가 가능
Prime Photos에서 매일 수십억 개의 이미지를 분석할 목적으로 개발하여
성능이 검증되었으며 확장성까지 뛰어난 딥러닝 기술을 기반으로 함
심층 신경만 모델을 사용하여 이미지 속의 수많은 객체와 장면을 탐지 및 라벨링 함
분석한 이미지와 저장한 안면 메타 데이터에 대해서만 요금을 지불함
Amazon Machine Learning
모든 개발자가 기계 학습 기술을 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 서비스
시각화 도구 및 마법사가 기계 학습 모델 작성 프로세스를 안내하여
복잡한 ML 알고리즘과 기술을 배우지 않아도 됨
모델이 준비되면 간단한 API를 사용하여 APP에 대한 예측 정보를 쉽게 얻도록 지원하므로
사용자 지정 예측 생성 코드를 실행하거나 인프라를 관리할 필요가 없음
확장성이 뛰어나 매일 수십억 개의 예측을 생성하고 실시간으로 제공해 높은 처리량을 달성함
모바일 서비스
AWS Mobile Hub
모바일 앱 백엔드 기능을 빠르게 생성하고 모바일 앱에 통합할 수 있음
앱 분석, 앱 콘텐츠 전송, 클라우드 로직, NoSQL DB, 푸시 알림, 사용자 데이터 스토리지,
사용자 로그인, 커넥터, 대화형 봇, 사용자 참여 등의 서비스를 제공함
모바일 프로젝트 구축 시 앱의 기능에 필요한
모든 AWS 서비스 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 구성함
Mobile Hub는 해당 기능을 앱 코드에 통합하는 절차와 그 기능을 시연하는
완전 작동 퀵 스타트 앱 프로젝트를 다운로드하는 절차를 안내함
모바일 앱 구축 후 Mobile Hub를 사용하여 앱을 테스트한 후 사용되는 방식을 모니터링하고 시각화 가능
Amazon Cognito
모바일과 웹 앱에 사용자 가입 및 로그인 기능을 쉽게 추가할 수 있음
Facebook과 같은 사회적 자격 증명 공급자, SAML 자격 증명 솔루션 또는
자체 자격 증명 시스템을 통해 사용자를 인증할 수 있는 옵션이 있음
사용자의 디바이스에 데이터를 로컬 저장할 수 있어 오프라인 상태에서도 APP 작동 가능
또한 사용자 전반에 걸쳐 데이터를 동기화하여 APP 사용 환경이 디바이스에 상관없이 일관되도록 함
즉, 사용자 관리, 인증 및 디바이스 간 동기화를 처리하는 솔루션 구축, 보안 및 확장을 걱정할 필요 없음
Amazon Pinpoint
지정된 대상에 캠페인을 손쉽게 실행하여 모바일 앱에서 사용자 참여 유도 가능
사용자 행동을 이해하고, 대상 사용자를 정의하고, 전송할 메시지를 결정하고,
최적 메시지 전달 시간을 예약하고, 캠페인 결과를 추적하도록 서포트함
타겟화된 푸시 알림은 응답 비율이 기존 이메일 마케팅 캠페인보다 높고
메시지 연관성 및 유효성 제고, 참여도 측정 및 지속적으로 캠페인 개선이 가능
AWS Mobile Hub가 AWS Mobile SDK를 앱과 통합하는 프로세스를 안내함
타겟 세그먼트와 캠페인 메시지를 정의하고 전달 일정을 지정 후
캠페인이 실행되면 분석을 실행하고 캠페인 효과를 추적할 수 있도록 Pinpoint가 지표를 제공함
설정 비용은 필요 없고 고정적인 월간 비용도 없음
캠페인 타겟 사용자, 발송 메시지 및 수집 이벤트 수에 대해서만 비용을 지불하여 소규모로 시작 가능
Amazon Device Farm
앱 테스트 서비스로 한꺼번에 많은 디바이스에서 웹 앱을 테스트 및 상호 작용하거나
실시간으로 디바이스에서 문제를 재현할 수 있음
앱 출시 전 동영상, 스크린샷, 로그 및 성능 데이터를 보고 문제 파악 가능
AWS Mobile SDK
고품질 모바일 앱을 쉽게 개발할 수 있도록 지원
iOS, Android, Fire OS 및 Unity 용 라이브러리, 코드 샘플, 설명서가 포함되어 있어
다양한 디바이스와 플랫폼에서 뛰어난 사용 환경을 제공하는 앱 개발 가능
Amazon Mobile Analytics
앱 사용량 및 앱 수익 측정 가능
신규 사용자 대 재방문 사용자, 앱 수익, 사용자 유지 및 사용지 지정 앱 동작 이벤트와 같은
주요 동향을 추적하여 데이터 중심 의사결정을 수행하여 앱에 대한 참여와 수익 증진 가능
앱 이벤트 데이터를 자동으로 S3, Redshift로 내보내 커스텀 분석 실행도 가능함
애플리케이션 서비스
AWS Step Functions
시각적 워크플로를 사용해 분산 APP 및 마이크로 서비스의 구성 요소를 쉽게 조정 가능
APP의 구성 요소를 일련의 단계로 배열 및 시각화할 수 있는 그래픽 콘솔을 제공
손쉽게 다단계 APP을 구축하고 실행할 수 있음
자동으로 각 단계를 트리거 및 추적하고 오류 발생 시
재시도하므로 APP이 의도대로 정상적으로 실행됨
코드를 작성하지 않고 단계를 변경 및 추가할 수 있어
간편하게 APP을 개선하고 더 빠르게 혁신할 수 있음
Amazon API Gateway
개발자가 API를 손쉽게 생성, 게시, 유지 관리, 모니터링 및
보안할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스
AWS Management Console에서 몇 번 클릭하면 프런트 도어 역할하는 API 생성 가능
APP은 이 도어를 통해 EC2에서 실행하는 워크 로드, AWS Lambda에서 실행되는 코드 또는
웹 APP 등 백엔드 서비스로부터 데이터, 비즈니스 로직 또는 기능에 액세스할 수 있음
Amazon Elastic Transcoder
클라우드에서 미디어 트랜스 코딩 기능을 제공함
개발자와 기업이 소스 형식의 미디어 파일을 스마트폰 등과 같은 장치에서 재생할 버전으로 변환
뛰어난 확장성, 편의성, 비용 효율성을 지니도록 설계됨
Amazon SWF (Simple Workflow)
개발자가 병렬적으로 또는 순차적으로 진행되는 백그라운드 작업을
빌드, 실행 및 규모 조정할 수 있게 함
클라우드에서 완전 관리형 상태 추적기 및 작업 조정자의 기능을 함
APP에서 절차를 완료하는데 500밀리초가 넘게 걸리는 경우 처리 상태를 추적할 필요가 있음
작업이 실패하여 복구하거나 재시도가 필요한 경우 도움이 될 수 있음
메시징
Amazon SQS (Simple Queue Service)
완전 관리형 메시지 대기열 서비스
클라우드 APP의 구성 요소를 간단하고 비용 효율적으로 분리할 수 있게 함
메시지를 잃거나 다른 서비스를 항상 가용 상태로 유지하지 않고도
모든 데이터 볼륨을 전송할 수 있음
고 처리량 및 최소 1회 처리 표준 대기열과 FIFO(선입선출) 전송 및
정확히 1회 처리를 제공하는 FIFO 대기열을 포함함
Amazon SNS (Simple Notification Service)
빠르고 유연한 완전 관리형 푸시 알림 서비스
개별 메시지를 전송하거나 다수의 수신자에게 메시지를 배포할 수 있게 함
간편하고 비용 효과적으로 모바일 디바이스 사용자와 이메일 수신자에게
푸시 알림을 보내거나 다른 배포된 서비스에도 메시지를 보낼 수 있음
Amazon SQS, AWS Lambda 함수 또는 모든 HTTP 엔드 포인트에도 메시지 전송 가능
Amazon SES (Simple Email Service)
비용 효율적인 이메일 서비스로서 자체 고객층을 지원하기 위해 개발한 확장 가능 인프라 위에 구축됨
트랜잭션 이메일, 마케팅 메시지 또는 기타 유형의 고품질 컨텐츠를 고객에게 발송할 수 있음
또한 메시지를 수신 후 S3 버킷으로 전달하거나, AWS Lambda 기능을 통해
사용자 정의 코드를 호출하거나, Amazon SNS로 알림을 게시할 수 있음
최소 약정은 필요 없고 선불금을 낸 후 사용한 만큼만 요금을 지불하면 됨
기업 생산성
Amazon WorkDocs
사용자 생산성을 개선하는 강력한 관리 제어 기능과 피드백 기능을 갖춘
완전 관리형 엔터프라이즈 스토리지 공유 서비스
사용자는 파일에 코멘트를 달고, 다른 사람에게 전송하여 피드백을 요청할 수 있고
파일의 여러 버전을 이메일을 통해 첨부파일로 전송할 필요 없이 새 버전을 업로드할 수 있음
IT 관리자에게 기존 기업 디렉토리와 통합하는 옵션, 유연한 공유 정책,
데이터 저장 위치에 대한 제어 기능을 제공함
고객은 사용자당 1TB 스토리지를 최대 50명까지 제공하는 30일 무료 평가 버전을 사용 가능
Amazon WorkMail
안전한 관리형 비즈니스 이메일 및 일정 서비스
Outlook, e메일 APP, IMAP 프로토콜 지원 클라이언트 APP, 웹브라우저를 통해
직접 이메일, 연락처 및 일정에 원활하게 액세스할 수 있는 기능을 제공함
기존 기업 디렉토리를 통합하고, 이메일 저널링을 사용하여 규정 준수 요구 사항을 충족하며
데이터를 암호화하는 키와 데이터가 저장된 위치를 모두 제어할 수 있음
MS Exchange Server와 상호 운용성을 구성할 수 있음
Amazon Chime
온라인 미팅을 획기적으로 변화시키는 통신 서비스
사용자의 장치 전반에서 원활하게 작동하여 연결성 유지 가능
온라인 미팅, 화상 회의, 전화, 채팅뿐 아니라 조직 내부 및 외부에 콘텐츠 공유 가능
데스크톱 및 앱 스트리밍
Amazon WorkSpaces
완전 관리형 데스크톱 컴퓨팅 서비스
클라우드 기반 가상 데스크톱을 손쉽게 프로비저닝하여
사용자가 Windows, 태블릿, 크롬 및 Firefox 웹 브라우저 등 지원되는 디바이스 어디에서나
필요한 문서, AP 및 리소스에 액세스할 수 있도록 지원할 수 있음
클릭 몇 번에 원하는 수의 사용자에게 뛰어난 품질의 클라우드 데스크톱 배포 가능
사용 시 자신이 시작하는 WorkSpaces에 대해서만 월 단위 또는 시간 단위로 요금 지불하면 됨
이 방식은 기존 데스크톱 및 온프레미스 가상 데스크톱 인프라(VDI) 솔루션에 비해 비용이 덜 발생함
Amazon AppStream 2.0
완전 관리형 APP 스트리밍 서비스
데스크톱 APP을 다시 개발할 필요 없이 AWS에서
웹브라우저를 실행하는 모든 디바이스로 스트리밍 서비스를 제공함
필요한 APP에 즉시 액세스 및 원하는 디바이스에서 응답이 빠르고 매끄러운 사용자 환경 누릴 수 있음
APP 재개발 없이 네이티브 브라우저 APP의 이점을 그대로 재현함
기존 데스크톱 APP을 AWS로 가져온 후 즉시 HTML5와 호환되는 브라우저로 스트리밍 할 수 있음
덕분에 APP을 각각 단일 버전으로 유지할 수 있고 관리도 쉬워짐
사용자들은 항상 최신 버전의 APP에 액세스할 수 있음
APP은 AWS 컴퓨팅 리소스를 기반으로 실행되며, 데이터는 사용자 디바이스에 저장되지 않음
기존 온프레미스 솔루션과 다르게 종량 과금제를 따르며 인프라가 필요 없음
언제 어디서든 확장이 가능하여 사용자에게 항상 최상의 경험을 보장함
사물 인터넷
AWS IoT 플랫폼
수십억 개의 디바이스와 수조건의 메시지를 지원하고, 안전하고 안정적으로 메시지를 처리하여
AWS 엔드 포인트 및 다른 디바이스로 라우팅할 수 있는 관리형 클라우드 플랫폼
디바이스가 연결되어 있지 않더라도 언제나 APP에서 모든 디바이스를 추적하고 디바이스와 통신할 수 있음
인프라를 관리할 필요 없이 Lambda, Kinesis, S3, Machine Learning, DynamoDB와 같은
AWS 서비스를 사용하여 연결된 장치에서 생성되는 데이터를 수집, 처리 및 분석하고
그에 반응하는 사물 인터넷(IoT) APP을 쉽게 개발할 수 있게 함
AWS Greengrass
연결된 장치에 대해 로컬 컴퓨팅, 메시징 및 데이터 캐싱을 안전하게 실행할 수 있게 해주는 소프트웨어
인터넷에 연결되어 있지 않더라도 커넥티드 디바이스에서 AWS Lambda 함수를 실행하고
디바이스 데이터를 동기화 상태로 유지하고, 다른 디바이스와 안전하게 통신할 수 있음
IoT 디바이스가 로컬 이벤트에 빠르게 응답하거나, 간헐적으로 네트워크에 연결되어 작동하거나,
IoT 데이터의 클라우드 전송 비용을 최소화할 수 있는 것도 AWS Lambda를 사용하기 때문
클라우드를 통해 데이터를 관리, 분석 및 저장하는 동시에 생성되는 데이터와 관련 로컬 작업도 가능함
익숙한 언어 및 프로그래밍 모델을 사용하여 클라우드에 디바이스 소프트웨어를 생성 및 배포 가능
AWS IoT 보안 및 액세스 관리 기능을 사용해 모든 연결 지점에서 디바이스 데이터를 인증 및 암호화함
그래서 디바이스끼리 또는 디바이스와 클라우드가 검증된 자격 증명 없이 통신 시 데이터 교환이 안됨
AWS IoT 버튼
Amazon Dash Button 하드웨어를 기반으로 한 프로그램 가능한 버튼
이 간단한 Wi-Fi 디바이스는 구성하기 쉬운 데다 개발자가 디바이스별 코드를 작성하지 않아도
AWS IoT, Lambda, DynamoDB, SNS 및 여러 Amazon Web Service를 시작할 수 있도록 설계됨
예를 들어 Netflix 리모컨으로 사용, 전구 스위치, Airbnb 손님을 위한 체크인/아웃 디바이스,
피자 배달을 주문하는 방법, Facebook 등 타사 API나 본인 APP과 통합 등 다양하게 활용 가능
게임 개발
Amazon GameLift
세션 기반 멀티플레이어 게임용 전용 게임 서버를 배포, 운영 및 확장하기 위한 관리형 서비스
손쉽게 서버 인프라 관리 및 용량 확장을 통해 지연 시간과 비용을 줄이며
플레이어를 사용 가능한 게임 세션에 매칭하고, DDoS 공격을 방어할 수 있음
월별 또는 연간 약정 없이 게임에서 실제로 사용한 컴퓨팅 리소스와 대역폭에 대한 비용만 지불함
Amazon Lumberyard
무료 크로스 플랫폼 3D 게임 엔진으로 탁월한 품질의 게임을 구축하고
게임을 AWS 클라우드의 방대한 컴퓨팅 및 스토리지에 연결하며, Twitch 팬이 참여할 수 있음
게임 엔진을 구축하고 서버 인프라를 관리하는 획일적인 작업에 대한 부담을 덜 수 있음