Amazon Web Services 한국 블로그

Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)에 대한 벡터 검색, 이제 정식 출시

오늘 Amazon DocumentDB용 벡터 검색(MongoDB 호환)의 정식 출시를 발표합니다. 이 기능은 도큐먼트 데이터베이스 내에서 밀리초의 응답 시간으로 수백만 개의 벡터를 저장, 인덱싱 및 검색할 수 있는 새로운 내장 기능입니다. 벡터 검색은 기계 학습(ML)에서 거리 또는 유사성 메트릭을 사용하여 벡터 표현을 비교해 주어진 데이터와 유사한 데이터 포인트를 찾는 새로운 기술입니다. 벡터는 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker 및 […]

AWS 관리 콘솔의 myApplications 애플리케이션 리소스 관리 단순화

오늘은 애플리케이션 운영을 지원하는 myApplications의 상용 출시를 발표합니다. 이 기능은 AWS에서 애플리케이션을 시작하고, 더 적은 노력으로 애플리케이션을 운영하며, 대규모로 더 빠르게 옮길 수 있도록 지원하는 새로운 기능 세트입니다. AWS Management Console의 myApplication을 사용하면 AWS에서 애플리케이션의 비용, 상태, 보안 상태 및 성능을 보다 쉽게 관리 및 모니터링할 수 있습니다. myApplications 환경은 콘솔 홈에서 사용할 수 있으며, […]

AWS 프리 티어 사용량 확인용 API 출시

오늘부터 새로운 AWS 프리 티어 API를 사용하여 AWS 프리 티어 사용량을 확인할 수 있습니다. 이 API는 AWS Command Line Interface(AWS CLI)에서 바로 사용하거나 AWS SDK를 사용하여 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. AWS 프리 티어 프로그램을 통해 각 서비스별로 지정된 한도까지 AWS 서비스를 무료로 살펴보고 사용해볼 수 있습니다. AWS 프리 티어에는 다음과 같은 세 가지 유형의 오퍼링이 […]

Amazon CloudWatch 로그 클래스 출시 – 저비용의 자주 액세스하지 않는 로그 지원

오늘 Infrequent Access라는 Amazon CloudWatch Logs의 새로운 로그 클래스가 발표되었습니다. 이 새로운 로그 클래스는 자주 액세스하지 않는 로그에 대해 저렴한 비용으로 맞춤형 기능 세트를 제공하므로, 고객이 비용 효율적인 방식으로 모든 로그를 한곳에 통합할 수 있습니다. 고객의 애플리케이션이 계속 확장되고 성장함에 따라 생성되는 로그의 양도 증가하고 있습니다. 증가하는 로깅 비용을 줄이기 위해, 어려운 선택을 통해 절충해야 […]

Amazon SageMaker Canvas – 자연어를 기반 데이터 탐색 기능 출시

오늘은 Amazon SageMaker Canvas에서 자연어 명령을 사용하여 기계 학습(ML)용 데이터를 탐색, 시각화 및 변환하는 기능을 소개합니다. 이제 SageMaker Canvas에서 파운데이션 모델(FM) 기반 자연어 명령을 지원하여 데이터 탐색, 분석, 시각화 및 변환을 위한 포괄적인 데이터 준비 기능을 보완합니다. 이제 자연어 명령을 사용하여 데이터를 탐색하고 변환하여 매우 정확한 ML 모델을 구축할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 Amazon […]

Amazon SQS FIFO 대기열에 대한 처리량 증가 및 DLQ(Dead Letter Queue) 리드라이브 지원 발표

Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하면 볼륨에 상관없이 소프트웨어 구성 요소 간에 메시지를 전송, 저장 및 수신할 수 있습니다. 오늘 Amazon SQS는 선입선출(FIFO) 대기열을 위한 두 가지 새로운 기능을 도입했습니다. 일부 AWS 리전에서는 최대 처리량이 API 작업당 70,000TPS(초당 트랜잭션)까지 증가하여, 일괄 처리를 통해 초당 최대 700,000개의 메시지를 보내거나 받을 수 있습니다. DLQ(Dead Letter Queue) 리드라이브는 […]

Amazon Bedrock 미세 조정 및 지속적인 사전 훈련 기능 정식 출시

오늘부터 Amazon Bedrock에서 자체 데이터를 사용하여 비공개로 안전하게 파운데이션 모델(FM)을 사용자 지정할 수 있습니다. 그런 다음 도메인, 조직 및 사용 사례에 맞는 특정 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자 지정 모델을 사용하면 회사의 스타일, 의견, 서비스를 반영하는 고유한 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 미세 조정을 수행하면 태스크별로 레이블링된 훈련 데이터 세트를 제공하여 모델 정확도를 높이고 FM을 […]

Amazon OpenSearch Serverless용 벡터 엔진 정식 출시

오늘 저희는 새로운 기능을 갖춘 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 엔진의 정식 출시를 발표합니다. 2023년 7월에는 간단하고 확장 가능하며 성능이 뛰어난 유사성 검색 기능인 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 엔진의 평가판 배포를 출시했습니다. 벡터 엔진을 사용하면 기본 벡터 데이터베이스 인프라를 관리할 필요 없이 최신 기계 학습(ML) 증강 검색 경험 및 생성형 인공 지능 (생성형 AI) 애플리케이션을 쉽게 […]

Amazon Redshift – Amazon Q를 포함한 새로운 AI 기능 추가

Amazon Redshift는 서비스에 인공 지능(AI)을 적용하여 효율성을 최적화하고 생산성을 높일 수 있도록 오늘 평가판으로 두 가지 새로운 기능을 출시합니다. 우선 Amazon Redshift Serverless가 더 스마트해집니다. 쿼리의 복잡성, 빈도, 데이터 세트 크기 등의 차원에 따라 능동적으로 용량을 자동 확장하여 맞춤형 성능 최적화를 제공합니다. 이를 통해 데이터 웨어하우스 인스턴스를 튜닝하는 시간을 줄이고 데이터에서 가치를 창출하는 데 더 […]

Amazon SageMaker Canvas – 대규모 비즈니스 분석을 위한 파운데이션 모델 활용

오늘은 Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker Jumpstart의 파운데이션 모델(FM)을 코드 없이 사용할 수 있는 Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능을 소개합니다. 이 새로운 기능을 사용하면 특정 사용 사례에 대한 FM의 응답을 매우 정확하게 평가하고 생성할 수 있습니다. 모든 기업에는 고유한 도메인별 단어집이 있는데, 일반 모델은 이러한 단어집을 이해하거나 이에 응답하도록 훈련되지 않았습니다. Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능은 […]