Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Launch

새로운 기능 — AWS Systems Manager Fleet Manager 출시

조직과 그 시스템 관리자는 클라우드 및 온프레미스 환경에서 점점 더 다양해지는 IT 인프라 포트폴리오를 관리하는 데 일상적으로 어려움을 겪고 있습니다. 다양한 도구, 콘솔, 서비스, 운영 체제, 절차 및 공급업체로 인해 모두 비교적 일반적이며 관련된 관리 작업이 복잡해지고 있습니다. Linux 및 오픈 소스 소프트웨어를 채택하기 위해 워크로드가 현대화됨에 따라, Windows 배경의 GUI 기반 관리 도구에 더 […]

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새로운 기능 — AWS Systems Manager Application Manager 출시

통합되고 간소화된 운영 감독에 대한 바람은 클라우드 인프라에만 국한되지 않습니다. 점점 더 많은 고객들이 애플리케이션 포트폴리오를 모니터링하고 관리하기 위한 ‘단일 인터페이스’ 접근 방식을 요구하고 있습니다. 이러한 고객은 DevOps 엔지니어가 조사 중인 애플리케이션 문제에 대한 컨텍스트를 얻기 위해 일반적으로 리소스 사용량 지표, 로그 등과 같은 여러 콘솔, 도구 및 정보 소스를 사용하기 때문에 애플리케이션 문제를 감지하고 […]

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새로운 기능 — AWS Systems Manager Change Manager 출시

여러분은 고객의 피드백에 지속적으로 귀를 기울이기 때문에 애플리케이션 및 인프라를 반복, 혁신 및 개선하고 있습니다. 또한 클라우드에서 IT 시스템을 지속적으로 수정하고 있습니다. 그런데 작업 시스템에서 무언가를 변경하면 때로는 예측할 수 없는 부작용을 일으킬 위험이 있습니다. 얼마나 많은 테스트를 수행하든 상관 없이 그런 위험은 늘 있습니다. 반면에, 변화하지 않는다면 정체가 발생하며, 그다음에는 업계 동향과의 무관함 그리고 […]

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AWS CloudShell — AWS 리소스에 대한 콘솔 기반 명령줄 기능 지원

얼마나 많은 자동화를 구축했든, Infrastructure as Code(IAC)를 실행하고 있든, 애완동물에서 가축으로 얼마나 성공적으로 전환했든지 관계없이 때로 명령줄에서 AWS 리소스와 상호 작용해야 할 경우가 있습니다. 구성 파일을 확인 또는 조정하거나, 프로덕션 환경을 신속하게 수정하거나, 새로운 AWS 서비스 또는 기능을 실험해야 할 경우도 있습니다. 일부 고객은 웹 브라우저에서 작업할 때 가장 편안함을 느끼지만 아직 자체 명령 줄 […]

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Amazon Location Service 미리보기 – 사용자 애플리케이션에 지도 및 위치 인식 기능 추가

맵, 위치 인식 및 기타 위치 기반 기능을 사용자의 웹 및 모바일 애플리케이션에 보다 쉽고 비용 효율적으로 추가하고자 합니다. 지금까지 이 작업은 다소 복잡하고 비용이 많이 들었을 뿐 아니라, 단일 공급자의 비즈니스 및 프로그래밍 모델에 연결되었습니다. Amazon Location Service 소개 오늘 Amazon Location을 미리 보기 형식으로 사용할 수 있으며 지금 바로 사용 가능합니다. 일반적인 대안책에 […]

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Amazon Managed Service for Prometheus(AMP) 미리보기 출시

관찰은 대규모로 클라우드 인프라를 실행하는 데 필수적인 요소입니다. 리소스가 정상이고 예상대로 작동하며 시스템이 고객에게 원하는 수준의 성능을 제공하고 있는지 알아야 합니다. 컨테이너 기반 애플리케이션을 모니터링할 때 많은 문제가 발생합니다. 첫째로 컨테이너 리소스가 일시적이고 감시할 지표가 많기 때문에 모니터링 데이터의 카디널리티가 매우 높습니다. 쉽게 말해 고유한 값이 많아서 공간 효율적인 스토리지 모델을 정의하고 의미 있는 결과를 […]

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Amazon SageMaker Edge Manager – 엣지 디바이스에서 기계 학습 모델 운영 간소화

오늘 Amazon SageMaker Edge Manager를 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon SageMaker의 새로운 기능으로 엣지 디바이스 플릿에서 기계 학습 모델을 간편하게 최적화, 보안, 모니터링 및 유지 관리합니다. 엣지 컴퓨팅은 정보 기술 분야에서 가장 흥미로운 개발 중 하나입니다. 실제로 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 및 배터리 기술의 지속적인 발전으로 인해 조직에서는 제조, 에너지, 농업, 의료 등 다양한 산업 애플리케이션을 위해 […]

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Amazon SageMaker Clarify – 데이터 편향성 감지를 통한 기계 학습 모델의 투명성 개선

오늘 Amazon SageMaker Clarify를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. Amazon SageMaker의 새로운 기능인 Clarify는 이해관계자와 고객에게 모델의 동작을 설명함으로써 기계 학습(ML) 모델의 바이어스를 감지하고 투명성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 데이터 세트에 존재하는 통계 패턴을 학습하는 훈련 알고리즘에 의해 ML 모델이 구축되기 때문에 몇 가지 질문이 즉시 떠오릅니다. 첫째, ML 모델이 특정 예측을 제시하는 이유를 설명할 수 […]

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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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