Amazon Web Services 한국 블로그

최신 이벤트 기반 애플리케이션을 구성하기 위해 여러 클라우드 서비스를 빌딩 블록으로 사용하는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다. 목적별 서비스를 사용하여 특정 태스크를 수행하면 개발자가 사용 사례에 가장 적합한 기능을 확보할 수 있습니다. 그러나 서로 다른 기술을 사용하여 통신하는 경우 서비스 간 통신이 어려울 수 있습니다. 즉, 각 서비스의 미세한 차이와 서비스를 서로 통합하는 방법을 익혀야 […]

고객과 이야기를 나누다 보면 고객이 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하여 시기 적절하고 영향력 있고 실행 가능한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기를 원한다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 기반 조직의 일반적인 패턴은 분석 시스템에 수집해야 하는 데이터 소스가 다양하다는 것입니다. 이를 위해서는 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 스트리밍 데이터 및 웨어하우스 내 데이터를 아우르는 수동 데이터 파이프라인을 구축해야 […]

Apache Spark는 빅 데이터 워크로드에 일반적으로 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. Amazon EMR, Amazon SageMaker 및 AWS Glue에서 작업하는 Spark 애플리케이션 개발자는 Amazon Redshift로 데이터를 읽고 쓸 수 있는 타사 Apache Spark 커넥터를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 타사 커넥터는 다양한 버전의 Spark에서 정기적으로 유지 관리, 지원 또는 테스트되지 않습니다. 오늘 Apache Spark용 Amazon Redshift […]

여러 AWS 계정을 사용하여 애플리케이션을 배포하는 것은 팀 간의 보안 및 청구 경계를 설정하고 운영 이벤트의 영향을 줄이는 좋은 방법입니다. 다중 계정 전략을 채택할 때는 여러 계정에 분산되어 있는 원격 분석 데이터를 분석해야 합니다. 애플리케이션의 모든 구성 요소를 중앙 집중식 보기에서 모니터링할 수 있는 유연성을 제공하기 위해 오늘 Amazon CloudWatch 계정간 관찰 가능성을 도입했습니다. Amazon […]

1980년에 저는 두 번째 전문 프로그래밍 일을 하면서 미국 여러 주의 운전면허증 데이터를 분석하는 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 당시 해당 유형의 데이터는 일반적으로 고정 길이 레코드에 저장되었으며 값은 각 필드에 신중하게(또는 인코딩되지 않은) 인코딩되었습니다. 데이터에 대한 스키마가 주어졌음에도 불구하고, 항상 개발자들이 미리 예상하지 못한 값을 나타내기 위해 트릭에 의존해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어, 서로 […]

2016년 Jeff Barr가 Amazon Athena를 처음 발표했을 때, 데이터와의 상호 작용에 대한 제 관점이 바뀌었습니다. Amazon Athena를 사용하면 Athena에서 테이블 생성, 커넥터를 사용하는 데이터 로드, ANSI SQL 표준을 사용하는 쿼리부터 시작하여 몇 단계만 거치면 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 금융 서비스, 의료 및 소매업과 같은 다양한 산업에서는 다양한 형식과 크기의 데이터에 대해 […]

기계 학습 모델을 구축하려면 기계 학습 엔지니어가 데이터를 준비하기 위한 데이터 변환 파이프라인을 개발해야 합니다. 이 파이프라인을 설계하는 프로세스는 시간이 많이 걸리며 데이터 준비 파이프라인을 프로덕션 환경에 구현하려면 기계 학습 엔지니어, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자 간의 팀 간 협업이 필요합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler의 주요 목적은 데이터 준비 및 데이터 처리 워크로드를 쉽게 수행할 […]

오늘 여러 AWS 서비스에서 서버리스 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 비주얼 디자이너인 AWS Application Composer 미리보기를 출시합니다. 일반적인 분산 시스템에서 각 팀별 권한 부여는 개발자가 비즈니스 기능을 코드로 변환하는 데 도움이 되도록 하는 데 필요한 문화적 변화입니다. 이것은 모든 팀이 독립적으로 작업한다는 의미는 아닙니다. 서로 다른 팀 또는 신규 참여자도 프로젝트에 기여하기 위해 무엇을 […]

Amazon SageMaker JumpStart는 ML 여정을 가속화하는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 허브입니다. SageMaker JumpStart를 사용하면 인기 모델 허브의 사전 학습된 모델, 기사 요약 및 이미지 생성과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 사전 학습된 기초 모델, 일반적인 사용 사례를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션을 포함한 내장 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 이제 SageMaker JumpStart를 사용하여 AWS […]

AWS 기계 학습 대학교는 현재 무료 교육자 지원 프로그램을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 커뮤니티 컬리지, 소수 민족 지원 기관(MSI) 및 흑인 대학(HBCU)의 교수진에게 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 개념을 가르쳐 현재와 미래의 수요가 많은 일자리를 위한 다양한 파이프라인을 구축할 수 있는 기술과 리소스를 제공합니다. 미국 국립 과학 재단에 따르면 흑인 및 히스패닉 또는 […]