기존 데이터세트 원클릭 온보딩 기능이 Amazon SageMaker에 도입
Amazon SageMaker는 기존 AWS 데이터세트를 원클릭으로 온보딩할 수 있는 Amazon SageMaker Unified Studio를 출시했습니다. 이 기능을 이용하면 AWS 고객은 기존 AWS Identity and Access Management(IAM) 역할 및 권한을 사용하여 몇 분 만에 데이터 작업을 시작할 수 있습니다. 고객은 AI 에이전트가 내장된 새로운 서버리스 노트북을 이용해 액세스할 수 있는 모든 데이터로 작업을 시작할 수 있습니다. SQL, Python, Spark 또는 자연어를 지원하는 이 새로운 노트북은 데이터 엔지니어, 분석가 및 데이터 사이언티스트에게 SQL 쿼리와 코드를 모두 개발하고 실행할 수 있는 단일 고성능 인터페이스를 제공합니다. 고객은 SQL 분석용 Query Editor, JupyterLab IDE, Visual ETL 및 워크플로, 기계 학습(ML) 기능 같은 다양한 기존 도구에도 액세스할 수 있습니다. ML 기능에는 중앙 집중식 모델 허브에서 기초 모델을 검색하고, 샘플 노트북으로 모델을 사용자 지정하고, MLflow를 실험에 사용하고, 훈련된 모델을 모델 허브에 게시하여 검색될 수 있게 하고, 예측을 위한 추론 엔드포인트로 배포하는 기능이 포함됩니다.
고객은 Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift 및 Amazon S3 Tables Unified Studio에서 바로 시작할 수 있으므로, 기존 도구와 데이터에서 SageMaker Unified Studio의 간단한 환경으로 빠르게 이전할 수 있습니다. '시작하기'를 클릭하고 IAM 역할을 지정하면, SageMaker가 특정 정책 업데이트를 요청한 다음 SageMaker Unified Studio에서 프로젝트를 자동으로 생성합니다. 이 프로젝트는 AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation 및 Amazon S3의 모든 기존 데이터 권한으로 설정되며, 노트북과 서버리스 컴퓨팅은 최초 사용을 빠르게 진행할 수 있도록 사전 구성되어 있습니다.
시작하려면 SageMaker 콘솔에서 “시작하기”를 클릭하거나 Amazon Athena, Amazon Redshift 또는 Amazon S3 Tables에서 SageMaker Unified Studio를 열면 됩니다. 기존 데이터세트 원클릭 온보딩 기능은 Amazon SageMaker Unified Studio가 지원되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 AWS 뉴스 블로그를 읽거나 Amazon SageMaker 설명서를 참조하세요.