Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Announcements

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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새로운 기능 – Amazon SageMaker Debugger 기반 기계 학습 훈련 작업 프로파일링

오늘 Amazon SageMaker Debugger가 기계 학습 모델을 프로파일링하여 하드웨어 리소스 사용으로 인한 훈련 문제를 훨씬 쉽게 식별하고 수정할 수 있음을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 다양한 비즈니스 문제에 대해 인상적인 성능을 발휘하고 있지만 기계 학습(ML)은 여전히 신비한 주제입니다. 이를 바로 잡는 것은 과학, 장인 정신(일부는 마법사라고 말할 것입니다), 때로는 행운의 연금술입니다. 특히 모델 훈련은 데이터 세트의 […]

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Amazon Managed Service for Grafana 미리보기 출시

오늘 Grafana Labs와의 제휴를 통해 Amazon Managed Service for Grafana(AMG)가 평가판으로 출시됩니다. AMG는 여러 소스의 데이터 시각화 및 분석을 위해 확장 가능하고 안전한 온디맨드 Grafana WorkSpace를 쉽게 생성할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. Grafana는 애플리케이션에 대한 관찰 대시보드를 만드는 데 사용되는 가장 인기 있는 오픈 소스 기술 중 하나입니다. 플러그형 데이터 원본 모델을 갖추고 있으며 다양한 […]

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새로운 기능 – Amazon SageMaker 관리형 데이터 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 세트 훈련 간소화

오늘 Amazon SageMaker가 수백 또는 수천 기가바이트의 데이터 세트에 대한 모델을 더 쉽게 훈련할 수 있는 새로운 데이터 병렬 처리 라이브러리를 지원한다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다. 데이터 세트와 모델이 점점 커지고 정교해짐에 따라 대규모 분산 훈련 작업을 수행하는 기계 학습(ML) 실무자는 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) p3 및 p4 인스턴스와 같은 강력한 인스턴스를 사용하는 경우에도 […]

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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 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 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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Amazon CodeGuru의 새로운 기능 – Python 지원, 보안 감지기, 메모리 프로파일링

Amazon CodeGuru는 코드 품질을 개선하는 데 도움이 되는 개발자 도구이며 크게 다음 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. CodeGuru Reviewer는 프로그램 분석과 기계 학습을 이용해서 코드 내에서 발견하기 어려운 잠재적 오류를 찾아내고 추천하는 개선 방법을 제공합니다. CodeGuru Profiler는 라이브 애플리케이션에서 런타임 성능 데이터를 수집하고, 시각화 및 권고 사항을 통해 애플리케이션 성능을 세밀하게 조정하도록 돕습니다. 오늘은 새로운 […]

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re:Invent 2020 라이브 블로그: 기계 학습 기조 연설

AWS 최고 에반젤리스트 Jeff Barr 및 개발자 애드보케이트 Martin Beeby, Steve Roberts가 진행하는 라이브 블로그 최초의 기계 학습 기조 연설을 확인해보세요. Amazon ML/AI 부문 부사장인 Swami Sivasubramanian이 AWS 기계 학습의 최신 개발 및 출시 정보, 새로운 기술 데모 및 고객의 통찰력을 공유합니다. 2020년 12월 8일(화요일) 오전 7시 45분부터 10시(PST)부터 함께 참여해주세요! 라이브 블로그는 영문 블로그 […]

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