게시된 날짜: May 3, 2021
이제 하위 리소스를 찾을 필요 없이 상위 수준에서 Amazon Forecast의 리소스를 계층적으로 삭제할 수 있다는 것을 알려드리게 되어 기쁘게 생각합니다. 가치를 더하는 예측 시스템을 구축하는 데 집중할 수 있으며 워크플로에서 생성된 개별 리소스를 관리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Amazon Forecast에서는 사전 기계 학습(ML) 경험이 없어도 기계 학습을 사용하여 보다 정확한 수요 예측을 생성할 수 있습니다. Amazon Forecast는 Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술을 완전관리형 서비스로 제공하므로, 개발자는 리소스를 관리하거나 시스템을 재구축할 필요가 없습니다.
이전에는 하위 리소스를 먼저 삭제한 다음 상위 리소스를 삭제해야 하기 때문에 예측 시스템을 구축하는 동안 삭제하기 어려웠습니다. 이제 계층적 삭제를 사용하면 리소스 계층 구조를 이해하거나 예측 시스템을 구축하는 동안 계층 구조 내 리소스를 식별하지 않아도 전체 리소스 계층 구조를 삭제할 수 있습니다. 여러 데이터 집합 그룹, 예측자 및 예측을 실험하고 생성하면 리소스 계층 구조가 복잡해질 수 있습니다. 그러나 이 간소화된 삭제 방법을 사용하면 리소스 계층 구조를 이해하기 위해 고민할 필요 없이 리소스를 빠르게 정리할 수 있습니다.
이 기능을 시작하려면 블로그를 읽거나 리소스 삭제 페이지를 참조하고 계층적 삭제를 사용하는 방법을 안내해주는 GitHub 리포지토리의 노트를 살펴보세요. 이 기능은 Forecast가 공개적으로 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 가용성에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 서비스를 참조하세요.