게시된 날짜: May 8, 2024
이제 Amazon SageMaker가 Amazon DataZone과 통합되어 고객이 기계 학습(ML) 인프라, 데이터 및 ML 자산에 더 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다. 이번 통합은 데이터 및 ML 워크플로 전반의 데이터 거버넌스를 통합할 것입니다.
ML 관리자는 Amazon DataZone에서 ML 프로젝트에 대한 인프라 제어 및 권한을 설정할 수 있습니다. 프로젝트 멤버는 비즈니스 사용 사례에 대해 협업하고 서로 자산을 공유할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어는 SageMaker 환경을 만들고 SageMaker Studio에서 개발 프로세스를 시작할 수 있습니다. 또한 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어는 SageMaker Studio 내 비즈니스 카탈로그에서 데이터 및 ML 자산을 검색, 탐색 및 구독할 수 있습니다. 이들은 SageMaker Studio 및 SageMaker Canvas에서 데이터 준비, 모델 훈련, 특성 추출과 같은 ML 작업에 이러한 자산을 사용할 수 있습니다. ML 작업을 완료하면 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 데이터, 모델 및 특성 그룹을 비즈니스 카탈로그에 게시하여 거버넌스 및 검색 가능성을 높일 수 있습니다.
이번 통합은 SageMaker 및 Amazon DataZone이 제공되는 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니), 아시아 태평양(도쿄), 캐나다(중부), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(아일랜드), 유럽(스톡홀름), 남아메리카(상파울루), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 미국 동부(버지니아 북부) 등의 AWS 리전에서 지원됩니다.
자세히 알아보려면 Amazon SageMaker ML 거버넌스 웹 페이지 및 Amazon SageMaker 개발자 안내서를 참조하세요.