Category: Amazon AppFlow

데이터는 기계 학습의 원동력입니다. 기계 학습에서 데이터 준비는 원시 데이터를 추가 처리 및 분석에 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 데이터 준비를 위한 일반적인 프로세스는 데이터를 수집한 다음 정리하고 레이블을 지정하고 마지막으로 검증 및 시각화하는 것으로 시작됩니다. 고품질의 데이터를 올바로 얻는 프로세스는 보통 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 AWS에서 기계 학습(ML) 워크로드를 구축하는 고객들이 […]

온프레미스든 클라우드든 데이터가 여러 시스템 및 데이터 저장소에 분산되어 있지 않은 경우, 데이터에서 인사이트를 수집하는 것이 더 효과적인 프로세스입니다. Amazon AppFlow는 온프레미스 시스템과 애플리케이션, SaaS 애플리케이션 및 AWS 서비스 간의 양방향 데이터 통합을 제공합니다. 이는 고객이 비즈니스 요구 사항의 변화에 따라 몇 분 만에 쉽게 재구성할 수 있는 코드가 없거나 적은 비용 효율적인 솔루션을 사용하여 […]

서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션은 우리 고객에게 더욱 중요성이 커지고 있으며, 도입 속도도 급격히 빨라지고 있습니다. 이런 소프트웨어 사용 방식은 여러 가지 장점이 있지만, 데이터가 여러 위치에 저장된다는 문제가 있습니다. 이 데이터에서 의미 있는 분석 정보를 얻으려면 분석할 수단이 필요하지만, 데이터가 서로 고립된 위치에 흩어져 저장된다면 분석이 어려울 수 있습니다. 일반적으로 개발자는 SaaS 애플리케이션과 AWS 서비스 간에 […]