Category: Amazon Simple Storage Service (S3)

20년 전 오늘, 2006년 3월 14일에 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 새로운 소식 페이지에 게시된 한 단락의 간단한 발표와 함께 조용히 출범했습니다. Amazon S3는 개발자가 웹 스케일 컴퓨팅을 쉽게 구현할 수 있도록 설계된 인터넷용 스토리지입니다. Amazon S3는 언제 어디서든, 웹에 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용할 수 있는 간단한 웹 서비스 인터페이스를 제공합니다. 이를 […]

오늘은 자체 계정의 리전 네임스페이스에서 범용 버킷을 만들어 데이터 스토리지 크기와 범위 요구 사항이 늘어남에 따라 버킷 생성과 관리를 간소화해 주는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 새 기능을 발표합니다. 여러 AWS 리전에서 범용 버킷 이름을 생성하면서도 원하는 버킷 이름을 항상 사용할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 요청한 버킷 이름에 계정의 고유한 접미사를 […]

오늘, Amazon S3 Vectors가 대폭 향상된 확장성과 프로덕션급 성능으로 정식 출시되었다는 기쁜 소식을 전해드립니다. S3 Vectors는 벡터 데이터의 저장 및 쿼리를 기본적으로 지원하는 최초의 클라우드 객체 스토리지입니다. S3 Vectors를 사용하면 전문 벡터 데이터베이스 솔루션 대비 벡터 저장 및 쿼리 총 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다. 7월에 S3 Vectors의 평가판을 발표한 후, 저는 여러분이 이 […]

오늘 Amazon S3 Storage Lens의 세 가지 새로운 기능을 발표합니다. 이러한 기능을 통해 스토리지 성능 및 사용 패턴에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 성능 지표 추가, 수십억 개의 접두사 분석 지원, Amazon S3 Tables 테이블로의 직접 내보내기 기능을 통해 애플리케이션 성능을 최적화하고, 비용을 절감하고, Amazon S3 스토리지 전략에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 […]

오늘, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 사용하여 Amazon FSx for NetApp ONTAP 파일 시스템의 데이터에 액세스할 수 있는 기능을 발표합니다. 이 기능을 사용하면 기업 파일 데이터를 사용하여 검색 증강 생성(RAG)을 위한 Amazon Bedrock Knowledge Bases로 생성형 AI 애플리케이션을 강화하고, Amazon SageMaker로 기계 학습(ML) 모델을 학습시키고, Amazon S3와 통합된 타사 서비스로 인사이트를 생성하고, Amazon Quick Suite와 […]

기업이 확장됨에 따라 스토리지 리소스에 대한 액세스 권한을 관리하는 작업은 점점 더 복잡해지고 시간이 많이 걸립니다. 새로운 팀원이 합류하고, 기존 직원의 역할이 변경되고, 새 S3 버킷이 생성되면 조직은 여러 유형의 액세스 정책을 지속적으로 업데이트하여 S3 버킷 전반의 액세스를 관리해야 합니다. 이 문제는 멀티 테넌트 S3 환경에서 특히 두드러집니다. 이러한 환경에서는 관리자가 공유 데이터세트와 수많은 사용자에 […]

오늘 AWS는 벡터 업로드, 저장 및 쿼리에 드는 총 비용을 최대 90% 절감할 수 있고 내구성이 뛰어난 목적별 벡터 스토리지 솔루션인 Amazon S3 Vectors의 평가판을 발표합니다. Amazon S3 Vectors는 대규모 벡터 데이터세트를 저장하고 1초 미만의 쿼리 성능을 기본적으로 지원하는 최초의 클라우드 객체 저장소로, 기업이 합리적인 비용으로 AI 지원 데이터를 대규모로 저장하는 데 활용할 수 있습니다. […]

이제 Amazon S3 Metadata는 새 객체와 변경 사항뿐만 아니라 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 있는 모든 기존 객체에 대해서도 완전한 가시성을 제공합니다. 이 확장된 적용 범위 덕분에 전체 S3 스토리지 풋프린트에 대한 메타데이터를 분석하고 쿼리할 수 있게 되었습니다. 오늘날 많은 고객들이 Amazon S3를 사용하여 비정형 데이터를 대규모로 저장하고 있습니다. 버킷에 무엇이 있는지 파악하려면 장기적으로 […]

오늘, 대규모 에이전트 구축 및 배포의 근본적인 측면을 해결하는 새로운 기능을 통해 이러한 비전을 어떻게 실현할 수 있는지 공유합니다. 이러한 혁신을 통해 단순한 실험 단계를 넘어 가장 중요한 비즈니스 프로세스에 신뢰할 수 있는 프로덕션급 에이전트 시스템으로 발전할 수 있을 것입니다.

이제 sort 및 z-order 압축을 사용하여 Amazon S3 Tables 및 범용 S3 버킷에서 Apache Iceberg 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다. 일반적으로 Iceberg는 AWS Glue Data Catalog 또는 S3 테이블과 함께 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에서 대규모 분석 데이터 세트를 관리하는 데 사용됩니다. Iceberg 테이블은 동시 스트리밍 및 배치 처리, 스키마 진화, 시점 복원 등 다양한 […]