Amazon SageMaker, 이제 데이터 처리 작업 지원
AWS는 Amazon SageMaker에서 데이터 처리 작업을 지원한다고 발표했습니다. 이번 출시로 조직 전반의 데이터 처리 워크로드를 작성, 관리 및 모니터링하고, 문제를 해결할 수 있으며, 프로젝트 단위로 협업하면서 데이터 처리 작업 및 워크플로를 안전하게 구축하고 공유할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Unified Studio는 조직의 모든 데이터를 찾아 액세스하고 모든 사용 사례에서 최고의 도구를 사용하여 작업할 수 있는 단일 데이터 및 AI 개발 환경입니다. 이번 출시로, 이제 대량의 데이터를 처리하도록 Apache Spark 작업을 구축할 수 있으며, 원하는 도구를 사용해 작업을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Unified Studio Code Editor에서 코딩한 추출, 전환, 적재(ETL) 스크립트를 기반으로 작업을 생성하거나 Unified Studio 노트북에서 대화식으로 작업을 생성할 수 있습니다. Unified Studio Visual ETL 편집기를 사용하여 시각적으로 작업을 생성할 수도 있습니다. 생성된 데이터 처리 작업은 온디맨드로 실행하도록 설정하거나, 기본 제공 스케줄러를 사용하여 예약하거나, SageMaker 워크플로로 오케스트레이션할 수 있습니다. 데이터 처리 작업의 상태를 모니터링하고 상태, 로그 및 성능 지표를 보여주는 실행 내역을 볼 수 있습니다. 작업이 실패했을 경우, 생성형 AI 문제 해결을 사용하여 작업 메타데이터 및 로그를 자동 분석할 수 있습니다. 이를 통해 문제의 근본 원인을 식별할 수 있는 상세한 인사이트와 문제를 신속하게 해결할 수 있는 실행 가능한 권장 사항을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능을 함께 사용하면 조직 전반의 데이터 처리 워크로드를 작성, 관리 및 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.
SageMaker Unified Studio가 정식으로 제공되는 AWS 리전의 목록은 지원되는 리전을 참조하세요. SageMaker Unified Studio에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Unified Studio 웹 페이지 또는 설명서에서 확인하세요. AWS Console에서 “Amazon SageMaker”를 선택하여 지금 바로 SageMaker Unified Studio를 사용할 수 있습니다.