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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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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!

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 […]

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 […]