Amazon Web Services 한국 블로그

Amazon CodeCatalyst – 생성 AI 기반 Amazon Q를 통한 개발자 생산성 향상 (미리보기)

오늘은 Amazon CodeCatalyst에서 Amazon Q를 사용하여 소프트웨어 전송을 가속화하는 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기능의 평가판을 시작합니다. 기능 개발 가속화 – Amazon Q의 기능 개발 기능을 사용하면 의견 및 READMEs 추가, 문제 설명 수정, 소규모 클래스 및 단위 테스트 생성, CodeCatalyst 워크플로 업데이트 등의 소프트웨어 개발 작업의 구현을 가속화할 수 있습니다. 이러한 작업은 개발자의 시간이 많이 […]

Amazon Q Code Transformation – Java 애플리케이션 업그레이드 (미리보기)

애플리케이션이 노후화됨에 따라 보안 유지 및 원활한 실행에는 점점 더 많은 노력이 필요합니다. 업그레이드를 관리하는 개발자는 다른 사람이 과거의 업그레이드에서 이미 발견한 주요 변경 사항 및 성능 최적화의 복잡성과 미묘한 차이를 재학습하기 위해 시간을 할애해야 합니다. 따라서 새로운 기능과 필수 유지 관리 작업 중 어느 쪽에 중점을 둘지 그 균형을 맞추는 일은 어렵습니다. 오늘은 Amazon […]

Amazon Q – 비지니스를 위한 생성형 AI 기본 도우미 (미리 보기)

오늘은 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 업무용으로 설계된 새로운 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q를 발표합니다. Amazon Q를 사용하여 회사의 정보 리포지토리, 코드, 데이터 및 엔터프라이즈 시스템에 연결하여 대화를 나누고, 문제를 해결하며, 콘텐츠를 생성하고, 인사이트를 획득하며, 조치를 취할 수 있습니다. Amazon Q는 직원에게 관련 정보와 조언을 즉각적으로 제공해 작업을 간소화하고, 의사 결정 및 문제 […]

Amazon Q – IT 전문가와 개발자을 위한 생성형 AI 기반 도우미 (미리 보기)

오늘 저희는 업무용으로 특별히 제작되고 고객의 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 새로운 유형의 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q의 평가판을 발표합니다. Amazon Q는 개발자와 IT 전문가를 지원하는 일련의 기능을 제공합니다. 이제 Amazon Q를 사용하여 AWS에서 애플리케이션 구축을 시작하고, 모범 사례를 조사하며, 오류를 해결하고, 애플리케이션의 새로운 기능을 코딩하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어 […]

Amazon Neptune Analytics – 대량의 그래프 데이터 분석 데이터베이스 엔진 정식 출시

데이터 과학자와 애플리케이션 개발자가 대량의 그래프 데이터를 보다 신속하게 분석하도록 지원하는 새로운 분석 데이터베이스 엔진인 Amazon Neptune Analytics의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. Neptune Analytics를 사용하면 이제 Amazon Neptune에서 데이터 세트를 신속하게 로드하거나 또는 Amazon Simple Storage Service(S3)의 데이터 레이크를 빠르게 로드하고, 거의 실시간으로 분석 작업을 실행하며, 필요에 따라 나중에 그래프를 종료할 수 있습니다. 그래프 […]

AWS Fault Injection Service – 다중 지역 및 다중 AZ 애플리케이션 복원력 입증

AWS Fault Injection Service(FIS)는 카오스 엔지니어링을 대규모로 실행하는 데 도움을 줍니다. 오늘 AWS는 AWS 가용 영역에서 정전이 발생하거나 한 AWS 리전에서 다른 리전으로의 연결이 끊긴 경우에도 애플리케이션이 정상적으로 작동한다는 것을 입증할 수 있는 새로운 시나리오를 출시합니다. 이 시나리오를 사용하여 문제가 발생했을 때 (단일 리전이든 다중 리전이든 관계없이) 애플리케이션이 정상적으로 작동한다는 확신을 얻을 수 있고, 직접 […]

Amazon SageMaker HyperPod – 대규모 분산 학습을 위한 인프라 기능

오늘은 Amazon SageMaker HyperPod를 소개합니다. 이 기능은 대규모 분산 교육을 위해 특별히 구축된 인프라를 제공하여 파운데이션 모델(FM) 교육 시간을 감축하도록 지원합니다. 이제 SageMaker HyperPod를 사용하여 몇 주 또는 몇 달 동안 FM을 학습할 수 있고, SageMaker는 클러스터 상태를 능동적으로 모니터링하여 결함이 있는 노드를 교체하고 체크포인트에서 모델 학습을 재개하여 자동화된 노드 및 작업 복원력을 제공합니다. 클러스터는 […]

Amazon Route 53 Application Recovery Controller – Zonal autoshift 통한 가용 영역 자동 이동

오늘 AWS는 Amazon Route 53 Application Recovery Controller의 새로운 기능인 Zonal autoshift(영역 자동변속)을 출시합니다. 이 기능을 사용하면 AWS에서 가용 영역에 영향을 미치는 잠재적 장애를 식별할 때 워크로드의 트래픽을 해당 가용 영역 이외의 위치로 자동으로 안전하게 전환하고 장애가 해결되면 다시 되돌릴 수 있습니다. 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 배포할 때는 일반적으로 한 리전의 여러 가용 영역에 리소스를 배포합니다. […]

Application Load Balancer 상호 인증 기능 – 인증서 기반 클라이언트 ID 인증 가능

오늘 AWS는 Application Load Balancer에 X509 인증서를 제공하는 상호 인증 클라이언트에 대한 지원 기능을 발표합니다. 이제 이 새로운 기능을 사용하여 클라이언트 인증을 로드 밸런서에 오프로드함으로써 신뢰할 수 있는 클라이언트만 백엔드 애플리케이션과 통신하도록 할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 개발자가 신뢰성 높고 강력한 암호화 기능과 제로 데이 취약성에 대한 보호 기능을 제공하는 AWS의 오픈 소스 전송 […]

Amazon Bedrock Knowledge Bases 정식 출시 – 완전관리형 RAG 경험 제공

지난 9월에 Knowledge Bases for Amazon Bedrock(평가판)을 소개했습니다. 오늘부터 Knowledge Bases for Amazon Bedrock을 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. Knowledge base(기술 자료)를 사용하면 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델(FM)을 회사 데이터에 안전하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)을 지원할 수 있습니다. 추가 데이터에 액세스하면 지속적으로 FM을 재훈련할 필요 없이 관련성이 높고 상황에 맞는 정확한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다. […]