게시된 날짜: Jul 16, 2021
Amazon SageMaker Edge Manager를 사용하면 스마트 카메라, 로봇, 개인용 컴퓨터, 모바일 디바이스 등 전체에서 기계 학습(ML) 모델을 최적화, 보호, 모니터링 및 유지관리할 수 있습니다. SageMaker Edge Manager에서는 자체 모델 배포 메커니즘을 사용하여 모델 패키지를 엣지 디바이스에 배포할 수 있습니다. 오늘부터, SageMaker Edge Manager가 AWS IoT Greengrass 버전 2와도 통합됩니다. 이제 기계 학습 모델 패키지 및 Edge Manager 에이전트(Edge Manager의 디바이스 내 추론 엔진)를 엣지 디바이스 플릿에 손쉽게 배포할 수 있습니다.
이번 출시 전에는 Edge Manager 에이전트를 디바이스에 배포할 때 Edge Manager 에이전트를 수동으로 복사하여 Edge Manager의 디바이스 및 플릿을 설정해야 했습니다. AWS IoT Greengrass 디바이스가 이미 있는 경우 AWS IoT Greengrass를 사용하여 모델 패키지를 디바이스에 배포하려면 구성 요소를 처음부터 사용자 지정 구축하고 AWS IoT IAM 역할을 SageMaker Edge Manager에 의해 생성된 역할 별칭에 연결해야 했습니다.
SageMaker Edge Manager와 AWS IoT Greengrass V2의 통합으로, 이제 Edge Manager 에이전트를 AWS Greengrass V2 구성 요소로 사용할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass 구성 요소는 AWS IoT Greengrass 디바이스에서 실행되는 앱 구성 요소, 라이브러리 또는 코드와 같은 소프트웨어 모듈입니다. AWS를 통해 관리되는 미리 구축된 퍼블릭 Edge Manager 구성 요소를 사용하거나 기계 학습 모델을 CreateEdgePackagingJob API로 패키징할 때 자동으로 생성할 수 있는 프라이빗 Edge Manager 구성 요소를 사용할 수 있습니다. 또한 엣지 애플리케이션 및 추론 로직에 대한 구성 요소를 생성하고 AWS IoT 콘솔에서 디바이스로의 구성 요소 배포를 관리할 수 있습니다. SageMaker Edge Manager를 사용하면 기존 AWS IoT 역할 별칭을 재사용할 수도 있습니다. 아직 없는 경우 Edge Manager에서 Edge Manager 패키징 작업 중에 역할 별칭이 생성됩니다. 이제 SageMaker Edge Manager 패키징 작업에서 생성된 역할 별칭을 AWS IoT 역할에 연결하지 않아도 됩니다.
이제 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), EU(아일랜드), EU(프랑크푸르트), 아시아 태평양(도쿄) AWS 리전에서 통합 배포를 통해 Amazon SageMaker Edge Manager를 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보고 시작하려면 Amazon SageMaker Edge Manager 설명서를 참조하세요.