데이터와 AI로 혁신 지원

AWS에서 데이터 기반을 구축

• 데이터베이스

  AWS는 독보적인 성능의 관계형 데이터베이스를 엔터프라이즈급 상용 데이터베이스보다 10배 저렴한 비용으로 8개의 목적별 데이터베이스 엔진과 함께 제공합니다. 각 데이터베이스는 관련 사용 사례에 최적화된 성능을 제공하도록 설계되었기 때문에 성능이 저하되지 않습니다. AWS의 데이터베이스를 살펴보세요. 또한 AWS는 Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon OpenSearch Service, Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Neptune, Amazon DocumentDB를 포함하여 가장 널리 사용되는 데이터베이스에서 벡터 기능을 제공하여 개발자가 벡터 검색으로 구동되는 고유한 경험을 혁신하고 만들 수 있도록 지원합니다. AWS의 벡터 데이터베이스를 살펴보세요.

• 데이터 레이크 및 레이크하우스

  수십만 곳의 고객사는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 및 Amazon Redshift와 같은 서비스를 사용하여 AWS에서 데이터 레이크를 구축합니다. Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 6배 더 나은 가격 대비 성능을 제공하는 빠른 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스입니다. 이제 Amazon SageMaker Lakehouse를 사용하여 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스와 같은 여러 데이터 소스의 모든 데이터를 통합하여 단일 액세스 지점에서 분석과 AI를 간소화할 수 있습니다.
  

• 데이터 처리

  AWS에서는 데이터가 어디에 있든 모든 데이터를 쉽게 연결하고 조치를 취할 수 있습니다. Amazon SageMaker Data Processing의 통합된 환경을 통해 데이터를 쉽게 준비, 통합 및 오케스트레이션하여 Amazon SageMaker AI의 데이터 변환 및 오케스트레이션과 Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue 및 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)의 데이터 처리를 통합합니다. 또한 AWS 서비스는 SaaS, 온프레미스 및 기타 클라우드를 비롯한 수백 개의 데이터 소스에 연결됩니다.
  

• 분석 및 AI

  SageMaker는 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼입니다. SageMaker는 포괄적인 기계 학습(ML) 및 분석 기능을 결합하여 모든 단계에서 Amazon Q의 지원을 받는 모델 개발 및 훈련, 생성형 AI, 데이터 처리 및 SQL 분석을 위해 특별히 구축된 도구를 사용하여 모든 데이터에 액세스하고 이를 실행할 수 있는 통합 스튜디오 환경을 제공합니다. SageMaker AI는 대규모 AI 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 배포하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Amazon Bedrock은 주요 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다.
  

• 비즈니스 인텔리전스

  Amazon QuickSight와 Amazon Q in QuickSight를 사용하면 대화형 대시보드를 간단하게 만들어서 탐색하거나, 자연어로 질문을 하거나, 패턴 및 이상값을 자동으로 찾아서 데이터를 이해할 수 있습니다. 이 모든 기능은 생성형 AI 및 ML로 구동됩니다. Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석 작업에서 사전 ML 경험 없이도 정확한 ML 예측을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
  

• 엔드-투-엔드 데이터 및 AI 거버넌스

  조직은 AWS를 통해 제어와 액세스의 균형을 유지할 수 있는 올바른 거버넌스를 수립하여 사용자가 필요할 때 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 있도록 지원할 수 있습니다. Amazon Datazone 및 Amazon SageMaker Catalog를 비롯한 AWS 데이터 서비스를 사용하면 데이터, AI 모델 및 애플리케이션 전반에서 안전하게 검색, 액세스 및 협업할 수 있습니다.