게시된 날짜: Oct 30, 2023
이제 Amazon SageMaker는 지리 공간 처리 작업을 지원함에 따라 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 엄청난 규모의 ML 워크로드를 손쉽게 실행할 수 있게 되었습니다. 이러한 대규모 워크로드를 실행하려면 고객은 도시 블록을 처리할 수 있는 수십 개의 인스턴스에서 엄청난 규모의 처리를 위한 수천 개의 인스턴스까지 확장할 수 있는 유연한 컴퓨팅 클러스터가 필요합니다. DIY 컴퓨팅 클러스터를 수동으로 관리하는 것은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 듭니다. 또한 지리 공간 데이터에 액세스, 처리 및 시각화하기 위한 표준화된 환경을 구축하고 유지 관리하는 것은 복잡하고 시간이 오래 걸리며 비용이 많이 듭니다.
이번 출시로 이제 고객은 SageMaker의 특수 목적용 지리 공간 컨테이너를 처리 작업과 함께 사용하여 간소화된 관리형 환경을 통해 클러스터를 생성하고 실행할 수 있습니다. SageMaker의 표준화되고 특별히 구축된 지리 공간 컨테이너를 사용하면 지리 공간 데이터 카탈로그에 액세스하고, 오픈 소스 알고리즘 또는 사전 훈련된 ML 모델을 사용하여 데이터를 처리하고, 맵에서 예측을 시각화하고, 다른 팀원과 협업할 수 있습니다. 코드 몇 줄만으로 SageMaker 처리 작업을 통해 지리 공간 워크로드를 확장할 수 있습니다. 워크로드, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 상의 지리 공간 데이터 위치, 지리 공간 컨테이너를 정의하는 스크립트를 지정하기만 하면 됩니다. SageMaker 처리 작업은 도시, 국가 또는 대륙 규모의 지리 공간 ML 워크로드를 실행하는 데 필요한 클러스터 리소스를 프로비저닝합니다.
SageMaker 처리 작업 내의 지리 공간 이미지 지원이 이제 미국 서부(오레곤) 리전에서 정식 출시되었습니다.