Amazon Web Services 한국 블로그

Category: AWS re:Invent

Amazon Lookout for Metrics 미리보기 – 비즈니스 상태를 모니터링하기 위한 이상 탐지 서비스

기계 학습(ML)으로 지표에서 이상을 탐지하여 ML 경험이 없어도 사전에 비즈니스 상태를 모니터링하고 문제를 진단하며 빠르게 기회를 찾을 수 있도록 지원하는 새로운 서비스, Amazon Lookout for Metrics를 소개합니다. Lookout for Metrics는 Amazon이 오탐을 줄이면서 데이터에서 찾기 어려운 이상한 변경 사항을 탐지하는 데 사용하던 기술을 동일하게 사용합니다. 또한 유사한 결과를 그룹화하고 심각도별로 순위를 매기며 이상의 근본 원인을 […]

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Amazon SageMaker Pipelines – 기계 학습 프로젝트에 DevOps 자동 배포 기능 제공

오늘 Amazon SageMaker의 새로운 기능인 Amazon SageMaker Pipelines를 출시합니다. 이 기능을 사용하면 데이터 사이언티스트 및 엔지니어가 전체 기계 학습 파이프라인을 쉽게 구축하고 자동화하여 확장할 수 있습니다. 기계 학습(ML)은 본질적으로 실험적이며 예측할 수 없습니다. 여러 가지 많은 방법으로 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 데이터를 탐색하고 처리하며, 귀중한 보석을 찾기 위해 반짝이는 정동석을 깨뜨리려고 합니다. 그리고 다양한 […]

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Amazon SageMaker Feature Store – 기계 학습 피처 저장, 검색 및 공유 기능 제공

오늘 Amazon SageMaker의 새로운 기능인 Amazon SageMaker Feature Store를 소개하게 되어 정말 기쁩니다. 이 기능을 사용하면 데이터 사이언티스트와 기계 학습 엔지니어는 훈련 및 예측 워크플로에서 사용되는 준비된 데이터를 쉽고 안전하게 저장, 검색 및 공유할 수 있습니다. 기계 학습(ML) 모델을 훈련하는 올바른 알고리즘 선택의 중요성 때문에 숙련된 실무자는 고품질 데이터 제공의 중요성을 잘 알고 있습니다. 데이터 […]

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Amazon SageMaker Data Wrangler – 기계 학습을 위해 데이터를 준비하는 시각적 인터페이스 제공

오늘 Amazon SageMaker의 새로운 기능인 Amazon SageMaker Data Wrangler를 소개하게 되어 정말 기쁩니다. 이 기능을 사용하면 데이터 사이언티스트와 엔지니어가 시각적 인터페이스를 사용하여 기계 학습(ML) 애플리케이션을 위한 데이터를 쉽고 빠르게 준비할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어 그룹에 실제로 ML 문제를 연구하는 데 얼마나 많은 시간을 할애하는지 물어볼 때마다 이들은 단체로 한숨을 쉰 후에 “운이 좋으면 […]

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새로운 기능 — Amazon VPC Reachability Analyzer

Amazon Virtual Private Cloud(VPC)를 사용하면 AWS 클라우드에서 논리적으로 격리된 고객별 가상 네트워크를 시작할 수 있습니다. 고객이 클라우드를 확장하고 점점 더 복잡해지는 네트워크 아키텍처를 구축함에 따라 잘못된 구성으로 인한 네트워크 연결 문제를 해결하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이제 한 VPC 내의 두 엔드포인트 또는 여러 VPC 내의 엔드포인트 간에 연결 가능성 문제를 해결하는 네트워크 […]

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re:Invent 2020 라이브 블로그: 인프라 기조연설

12월 10일 목요일 오전 7:30~9:30(PST)에 진행되는 AWS re:Invent 인프라 기조연설 라이브 블로그에 참여하세요. AWS 글로벌 인프라 및 고객 지원 수석 부사장인 Peter DeSantis가 함께 합니다. AWS 최고 에반젤리스트인 Jeff Barr 및 개발자 애드보케이트인 Martin Beeby와 Steve Roberts가 이벤트가 진행됨에 따라 업데이트와 통찰력으로 모든 조치를 따릅니다. 곧 만나요! 라이브 블로그는 영문 블로그 글을 참고하세요!

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새로운 기능 — Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)

수만 명의 고객이 Amazon EMR을 사용하여 Apache Spark, Hive, HBase, Flink,Hudi 및 Presto와 같은 프레임워크에서 빅 데이터 분석 애플리케이션을 대규모로 실행합니다. EMR은 이러한 프레임워크의 프로비저닝 및 조정을 자동화하고 다양한 EC2 인스턴스 유형으로 성능을 최적화하여 가격 및 성능 요구 사항을 충족합니다. 이제 고객은 Kubernetes를 사용하여 조직 전체에서 컴퓨팅 풀을 통합하고 있습니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)에서 Apache […]

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Amazon SageMaker JumpStart로 사전 구축된 모델과 기계 학습 솔루션 액세스 단순화

오늘 Amazon SageMaker JumpStart 출시 소식을 발표할 수 있게 되어 무척 기쁩니다. 이는 Amazon SageMaker의 한 기능으로, 클릭 한 번으로 인기 모델 컬렉션(“모델 동물원”으로도 알려진)과 공통적인 사용 사례를 해결하는 전체적 솔루션에 액세스하여 기계 학습 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안, 기계 학습(ML)은 업무 프로세스를 개선하고 자동화하는 데 중요한 기술이라는 것이 입증되었습니다. 실제로 과거 […]

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AWS Audit Manager로 감사 준비 간소화

감사를 뒷받침할 증거를 모으는 작업은 오류가 발생하기 쉽고 때로는 분산되어 있는 수동 프로세스로 인해 적절한 시간내에 완료하기 상당히 어려운 일입니다. 규정을 준수해야 하는 기업은 감사에 대비하는 과정에서 상당한 생산성 손실이 발생하고 업무에 지장이 생길 수 있습니다. 기존의 온프레미스 시스템에 적용하도록 설계된 감사 내용을 클라우드 인프라에 적용하는 데도 문제가 생길 수 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR), […]

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Braket에서 PennyLane 지원 + 내결함성 양자 컴퓨팅의 발전 + Tensor 네트워크 시뮬레이터

작년에 처음으로 Amazon Braket에 대한 글을 쓰고 양자 컴퓨팅 시작하기에 여러분을 초대했습니다. 그 이후로 꾸준하게 발전을 거듭해 Amazon Braket에 중요하고 강력한 새로운 기능을 여러 개 추가했습니다. 2020년 8월 – D-Wave, IonQ, Rigetti의 양자 컴퓨팅 하드웨어에 액세스할 수 있는 Amazon Braket을 정식으로 출시했습니다. 2020년 9월 – 5,000큐비트 이상, 15웨이 연결성이 포함된 D-Wave’s Advantage 양자 처리 장치(QPU)에 […]

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