당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.
사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.
쿠키 기본 설정 사용자 지정
AWS는 다음과 같은 목적으로 쿠키 및 유사한 도구(총칭하여 "쿠키")를 사용합니다.
필수
필수 쿠키는 AWS 사이트 및 서비스를 제공하는 데 필요하며, 비활성화할 수 없습니다. 일반적으로 개인 정보 보호 기본 설정, 로그인 또는 양식 작성 등 사이트 내에서 사용자가 수행한 작업에 상응하는 쿠키가 설정됩니다.
성능
성능 쿠키는 AWS에서 사이트 경험 및 성능을 개선할 수 있도록 고객이 AWS 사이트를 탐색하는 방법에 대한 익명의 통계를 제공합니다. 승인된 제3자가 AWS를 대신하여 분석을 수행할 수 있지만, 해당 데이터를 다른 특정 목적으로 사용할 수는 없습니다.
허용됨
기능
기능 쿠키는 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하며, 관련 콘텐츠를 표시하는 데 도움을 줍니다. 승인된 제3자가 이러한 쿠키를 설정하여 특정 사이트 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 쿠키를 허용하지 않으면 이러한 서비스 중 일부 또는 전체가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
허용됨
광고
광고 쿠키는 AWS의 광고 파트너가 AWS 사이트를 통해 설정할 수 있으며, 관련 마케팅 콘텐츠를 제공하는 데 도움을 줍니다. 이러한 쿠키를 허용하지 않으면 관련성이 낮은 광고가 표시됩니다.
허용됨
일부 유형의 쿠키를 차단하면 AWS 사이트 경험이 영향을 받을 수 있습니다. 언제든지 이 사이트의 바닥글에서 [쿠키 기본 설정]을 클릭하여 해당하는 쿠키 기본 설정을 변경할 수 있습니다. AWS 사이트에서 AWS 및 승인된 제 3자가 쿠키를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 쿠키 공지 사항을 참조하십시오.
사용자 개인정보 보호 선택
당사는 크로스 컨텍스트 행동 광고를 포함하여 AWS 사이트 및 기타 자산에 사용자의 관심사와 관련된 광고를 표시합니다. 크로스 컨텍스트 행동 광고는 특정 사이트 또는 앱의 데이터를 사용하여 다른 회사의 사이트 또는 앱에서 사용자에게 광고를 게재합니다.
쿠키 또는 유사한 기술을 기반으로 하는 AWS 크로스 컨텍스트 행동 광고를 허용하지 않으려면 아래에서 ‘허용 안 함’ 및 ‘개인정보 보호 선택 저장’을 선택하거나 글로벌 프라이버시 제어(Global Privacy Control)와 같이 법적으로 인정되는 거부 신호가 활성화된 AWS 사이트를 방문하세요. 쿠키를 삭제하거나 다른 브라우저 또는 디바이스에서 이 사이트를 방문하는 경우 다시 선택해야 합니다. 쿠키 및 쿠키 사용 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 쿠키 공지를 참조하세요.
AWS Machine Learning 컴피턴시 파트너는 AWS 클라우드에서 기계 학습(ML) 솔루션을 제공하는 데 전문성을 입증한 파트너입니다. 데이터 과학 워크플로 지원, 기계 지능을 통한 애플리케이션 개선 등 기업용 지능형 솔루션 제작을 위한 폭넓은 서비스와 기술을 제공합니다.
Paynela, a Puerto Rico-based healthcare financing innovator, revolutionized patient financial assistance through cutting-edge solutions powered by AWS Partner Mission. Dedicated to making healthcare more accessible, Paynela helps patients manage their out-of-pocket medical expenses with dignity and ease. By leveraging Amazon Web Services (AWS) and Mission's expertise, Paynela harnessed the power of generative AI to analyze complex healthcare data, resulting in deeper insights and expanded patient support capabilities.
NeuralSpace, a London-based AI startup, had the same problem that many startups have: not enough time, not enough money, and too much to do. It needed to develop and train the AI models that powered its language AI applications—automatic translation of text and speech, automated subtitling, and automated AI dubbing of content—but these processes were taking too long. With 20–30 TB of data being used to train each model, it could take 3–6 months to train just one. And the company needed to train multiple models to develop its products. NeuralSpace knew that it needed to find a way to speed up model training that would fit within its limited budget. With the help of AWS Partner Rebura, NeuralSpace migrated to Amazon Web Services (AWS) to enable faster modeling and a crucial pivot in focus.
Usiminas, supported by AWS Partner Enkel tackled significant challenges in freight pricing and route optimization within the steel industry. By developing a customized automation platform based on AWS services, the Brazilian steel company streamlined logistics processes, leading to a 14% reduction in costs and significant efficiency gains. The project not only cut delivery distances by 448,000 kilometers but also resulted in a notable decrease in CO2 emissions, avoiding the release of 1,577 metric tons. This project enhances Usiminas' market competitiveness and reinforces its commitment to environmental sustainability, demonstrating the positive impact of innovative solutions in the logistics sector.
이 블로그는 티머니의 반용주 매니저, 구현서 매니저, 오지훈 매니저와 함께 작성되었습니다 티머니는 ‘이동을 편하게, 세상을 이롭게’를 경영철학으로, ‘더 편한 이동과 결제를 위한 플랫폼 기업’으로 성장하고 있습니다. 티머니는 세계적으로 기술력을 인정 받고 있는 ‘티머니 교통카드 시스템’을 기반으로 대중교통 정산 및 모바일티머니 서비스를 제공하며, 뉴질랜드, 말레이시아, 몽골 등 전 세계에 교통카드 시스템을 수출하고 있습니다. 티머니는 ‘고객’과 ‘공익성’을 [...]
배경 및 문제 정의 현대의 IT 인프라 환경은 그 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 도입이나 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 확산으로 기업의 IT 운영팀이 대응해야 할 영역은 지속적으로 확장되고 있습니다. 특히 시스템 전반에서 발생하는 다양한 종류의 로그 데이터, 메트릭 그리고 메시지들을 효과적으로 분석하고 신속하게 대응하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 신속한 장애 대응의 필요성 [...]
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2025년 2월 5일 업데이트 – DeepSeek-R1 Distill Llama 및 Qwen 모델이 Amazon Bedrock Marketplace와 Amazon SageMaker JumpStart에 출시되었습니다. 지난 AWS re:Invent에서 Amazon CEO이신 Andy Jassy는 Amazon이 회사 전반에서 1,000여 개의 생성형 AI 애플리케이션을 개발한 경험을 통해 얻은 귀중한 교훈을 공유했습니다. Jassy는 이러한 방대한 AI 배포 규모를 바탕으로, 엔터프라이즈 AI 구현에 대한 Amazon 접근 방식의 근간이 [...]
생성형 AI 기술의 발전과 함께, AI 모델의 입출력을 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 생성하는 콘텐츠를 제어하고 보호하는 메커니즘의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 Amazon Bedrock에서는 Amazon Bedrock Guardrails라는 강력한 도구를 제공하여 LLM 애플리케이션의 안전성 및 신뢰성을 높이고 있습니다. Amazon Bedrock Guardrails는 기업들이 [...]