게시된 날짜: Nov 26, 2019
이제 Amazon SageMaker 및 Amazon Comprehend와의 간단하고 최적화되고 안전한 통합을 통해 Amazon Aurora를 사용하여 ML(기계 학습) 기반 예측을 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. Aurora 기계 학습은 익숙한 SQL 프로그래밍 언어에 기반하므로 사용자 지정 통합을 구축하거나, 데이터를 이동하거나, 별도의 도구를 학습할 필요가 없으며 기계 학습 경험이 없어도 됩니다.
Aurora는 애플리케이션 계층을 통과하지 않고 SageMaker 및 Comprehend로 직접 호출을 실행하기 때문에 Aurora 기계 학습은 사기 탐지, 광고 타게팅, 제품 권장 등 대량의 데이터 대한 기계 학습 기반 예측이 신속하게 이루어져야 하는 짧은 대기 시간의 실시간 사용 사례에 적합합니다. SageMaker에서 사용할 수 있는 ML 모델을 사용하거나 Comprehend를 사용하여 감성 분석을 실행할 수 있습니다.
사용 중인 AWS 서비스 비용 이외에 추가 요금은 없습니다. Aurora 기계 학습은 MySQL 5.7과 호환되는 Amazon Aurora에서 사용할 수 있습니다. SageMaker 통합은 누구나 사용할 수 있으며 Comprehend 통합은 평가판으로 사용할 수 있습니다. Aurora 최신 버전으로 업그레이드하고 Amazon RDS Management Console에서 Aurora 클러스터가 SageMaker 또는 Comprehend에 액세스할 수 있도록 설정하여 몇 번의 클릭만으로 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 자사 블로그, Aurora ML 기능 페이지 및 Aurora 설명서를 참조하십시오.
Amazon Aurora는 고성능 상용 데이터베이스의 성능 및 가용성과 오픈 소스 데이터베이스의 간편성 및 비용 효율성이 결합된 서비스로서 일반적인 MySQL 데이터베이스보다 최대 5배 뛰어난 성능 및 일반적인 PostgreSQL 데이터베이스보다 3배 뛰어난 성능과 더불어, 향상된 확장성, 내구성 및 보안 성능을 제공합니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora 제품 페이지를 참조하십시오. 리전별 가용성 정보는 AWS 리전 표에서 확인하십시오.