Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Analytics

Amazon Q와 AWS Glue 데이터 통합 – 자연어를 사용한 새로운 AI 채팅 경험 (미리 보기)

오늘은 자연어를 사용하여 데이터 통합 작업을 작성하고 문제를 해결할 수 있는 AWS Glue의 새로운 채팅 환경을 미리 살펴보겠습니다. AWS Glue에서 Amazon Q 데이터를 통합하면 AWS Glue 데이터 통합 엔진을 사용하여 데이터 통합 작업을 배우고 구축 및 실행하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. 작업을 작성하고, 문제를 해결하고, AWS Glue 및 데이터 통합 관련된 모든 […]

AWS Clean Rooms ML – 데이터 공유 없이 기계학습 모델 적용 가능 (미리 보기)

오늘은 AWS Clean Rooms ML 미리 보기 기능을 소개합니다. 이 기능을 사용하면 사용자와 사용자의 파트너가 원시 데이터를 서로 복사 또는 공유하지 않고도 집단 데이터에 기계 학습(ML) 모델을 적용할 수 있습니다. 이 새로운 기능을 통해 ML 모델을 사용하여 예측 인사이트를 생성하는 동시에 민감한 데이터를 지속적으로 보호할 수 있습니다. 이 평가판에서 AWS Clean Rooms ML은 기업이 마케팅 […]

AWS Clean Rooms – 사용자 데이터에 대한 차등 개인 정보 보호 제공 (미리 보기)

오늘부터 AWS Clean Rooms 차등 프라이버시(평가판)를 사용하여 몇 단계만 거치면 수학적으로 뒷받침되며 직관적인 제어 기능을 통해 사용자의 개인 정보를 보호할 수 있습니다. AWS Clean Rooms의 완전 관리형 기능이므로 사용자 재식별을 방지하는 데 유용한 차등 프라이버시 작업이 사전에 필요하지 않습니다. AWS Clean Rooms 차등 프라이버시는 협업에서의 종합적인 인사이트 생성에 개별 데이터의 기여가 도드라지지 않게 하기 때문에, […]

Amazon DataZone 신규 생성형 AI 기능 – 데이터 카탈로그 자동 생성 (미리 보기)

오늘 Amazon DataZone용 생성형 인공 지능(AI)으로 뒷받침되는 자동화 기능의 평가판을 발표합니다. 이 기능을 사용하면 조직 데이터에 컨텍스트를 제공하기 위해 필요한 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 전통적으로 노동 집약적이었던 데이터 카탈로그 작성 프로세스를 자동화할 수 있습니다. Amazon Bedrock의 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 데이터 자산 및 해당 스키마에 대한 자세한 설명을 생성하고 분석적 […]

Amazon Q in QuickSight – 생성형 BI 기능을 이용한 쉬운 데이터 통찰력 제공 (미리 보기)

오늘 QuickSight의 Amazon Q의 평가판이 출시되었다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. 이제 7월 26일에 발표된 Amazon QuickSight의 생성형 BI 기능과 비즈니스 사용자를 위한 두 가지 추가 기능을 경험할 수 있습니다. QuickSight에서 Amazon Q를 사용하여 인사이트를 보다 빠르게 성과로 전환하기 이번 발표를 통해 비즈니스 사용자는 이제 데이터를 검토하고 공유가 가능한 설득력 있는 스토리를 생성하고, 몇 초 만에 […]

Amazon OpenSearch Serverless용 벡터 엔진 정식 출시

오늘 저희는 새로운 기능을 갖춘 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 엔진의 정식 출시를 발표합니다. 2023년 7월에는 간단하고 확장 가능하며 성능이 뛰어난 유사성 검색 기능인 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 엔진의 평가판 배포를 출시했습니다. 벡터 엔진을 사용하면 기본 벡터 데이터베이스 인프라를 관리할 필요 없이 최신 기계 학습(ML) 증강 검색 경험 및 생성형 인공 지능 (생성형 AI) 애플리케이션을 쉽게 […]

Amazon Redshift – Amazon Q를 포함한 새로운 AI 기능 추가

Amazon Redshift는 서비스에 인공 지능(AI)을 적용하여 효율성을 최적화하고 생산성을 높일 수 있도록 오늘 평가판으로 두 가지 새로운 기능을 출시합니다. 우선 Amazon Redshift Serverless가 더 스마트해집니다. 쿼리의 복잡성, 빈도, 데이터 세트 크기 등의 차원에 따라 능동적으로 용량을 자동 확장하여 맞춤형 성능 최적화를 제공합니다. 이를 통해 데이터 웨어하우스 인스턴스를 튜닝하는 시간을 줄이고 데이터에서 가치를 창출하는 데 더 […]

Amazon S3와 Amazon OpenSearch Service zero-ETL 통합 발표 (미리 보기)

오늘 Amazon OpenSearch Service와 Amazon S3의 제로 ETL 통합의 미리보기를 발표합니다. 이를 통해 Amazon OpenSearch Service에서 서비스 간에 전환할 필요 없이 Amazon S3에 저장된 운영 로그를 쿼리할 수 있는 새로운 방법입니다. 이제 클라우드 오브젝트 저장소에서 자주 쿼리되지 않는 데이터를 분석하고 OpenSearch Service의 운영 분석 및 시각화 기능을 동시에 사용할 수 있습니다. Amazon OpenSearch Service의 Amazon […]

Amazon DynamoDB와 Amazon OpenSearch Service와 서비스 zero-ETL 통합 기능 정식 출시

오늘 Amazon DynamoDB와 Amazon OpenSearch Service와 서비스 zero-ETL 통합 기능의 정식 출시합니다. 이를 통해 사용자 지정 코드나 인프라 없이 데이터를 자동으로 복제 및 변환하여 DynamoDB 데이터를 검색할 수 있습니다. 이러한 제로 ETL 통합은 데이터 파이프라인 아키텍처용 코드 작성, 데이터 동기화 유지, 잦은 애플리케이션 변경에 따른 코드 업데이트와 관련된 운영 부담 및 비용을 줄여 사용자가 애플리케이션에 […]

AWS Glue로 이상 탐지를 사용하여 데이터 품질 개선(미리 보기)

기계 학습을 사용하여 통계 이상치와 특이한 패턴을 탐지함으로써 데이터 품질을 개선하는 데 도움을 주는 새로운 AWS Glue Data Quality 기능의 평가판을 출시합니다. 코드를 작성하지 않고도, 데이터 품질 문제에 대한 자세한 인사이트, 데이터 품질 점수, 이상을 지속적으로 모니터링하는 데 사용할 수 있는 규칙 권장 사항을 얻을 수 있습니다. 데이터 품질 카운트 AWS 고객들은 이미 데이터를 추출하고 […]