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Amazon SageMaker 차세대 노트북 – 데이터 준비, 실시간 협업 및 노트북 자동화 기능 내장 2019년 당사는 데이터 과학 및 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio를 도입했습니다. SageMaker Studio를 사용하면 전용 도구와 통합되어 데이터 준비부터 모델 학습 및 디버깅, 실험 추적, 모델 배포 및 모니터링, 파이프라인 관리에 이르기까지 모든 ML 단계를 수행하는 완전 관리형 Jupyter Notebook에 액세스할 수 있습니다. 오늘 ML 개발 워크플로 전반의 효율성을 높이는 차세대Amazon SageMaker 노트북을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이제 내장된 데이터 준비 기능으로 몇 분 안에 데이터 품질을 개선하고, 팀과 함께 동일한 노트북을 실시간으로 편집하며, 노트북 코드를 프로덕션 준비 작업으로 자동 변환할 수 있습니다. 새로워진 요소들을 보여드리겠습니다! 간소화된 데이터 준비를 위한 새로운 노트북 기능 새로운 내장 데이터 준비 기능은 Amazon SageMaker Data Wrangler로 구동하며 SageMaker Studio 노트북에서 사용할 수 있습니다.  SageMaker Studio 노트북은 Pandas 데이터 프레임 위에 주요 시각화를 자동으로 생성하여 [ more… ]

Amazon QuickSight Q – 자동화된 데이터 준비 기능 출시 2021년 9월에 공개된 이 게시글에서 Jeff Barr 씨가 Amazon QuickSight Q의 정식 출시 소식을 발표했었습니다. 요약해서 말씀드리자면, Amazon QuickSight Q는 기업 사용자가 데이터에 대한 간단한 질문을 할 수 있는 자연어 쿼리 기능입니다. QuickSight Q는 쉬운 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 대시보드, 제어 기능, 계산을 사용할 필요가 없는 기계 학습(ML) 기반 셀프 서비스 분석을 제공합니다. 작년에 QuickSight Q가 출시되었을 무렵에 ‘2021년에 EMEA에서 가장 높은 매출을 올린 사람’과 같은 간단한 질문을 물으면 몇 초 이내에 (그래픽, 지도, 표 등의 관련 시각 자료가 첨부된) 답변을 받을 수 있었습니다. 분석에 사용한 데이터는 대개 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에 저장되는데, 이는 안타깝게도 자연어 상호작용 대신 SQL을 통한 프로그래밍 방식 액세스에 최적화되어 있는 경우가 많았습니다. 게다가 당연하겠지만, BI 팀은 대시보드 작성자, BI 엔지니어, 기타 데이터 팀에서 사용하도록 데이터 소스를 최적화하는 경향이 있어, 대시보드에 최적화된 기술적 이름 지정 규약(예: [ more… ]

Amazon Security Lake 미리 보기 – 보안을 위한 고객 소유 데이터 레이크 서비스 잠재적 보안 위협 및 취약성을 식별하기 위해 고객은 다양한 리소스에 대한 로깅을 활성화하고 분석 도구 내에서 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 이러한 로그를 중앙 집중화해야 합니다. 이러한 데이터 소스 중 일부에는 온프레미스 인프라, 방화벽 및 엔드포인트 보안 솔루션의 로그가 포함되며, 클라우드를 사용하는 경우 Amazon Route 53, AWS CloudTrail 및 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)와 같은 서비스가 포함됩니다. Amazon Simple Storage Service(S3) 및 AWS Lake Formation은 AWS에서 데이터 레이크를 생성하고 관리하는 작업을 간소화합니다. 그러나 일부 고객의 보안 팀은 데이터 정규화와 같은 보안 도메인별 측면을 정의하고 구현하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이를 위해서는 각 로그 소스의 구조와 필드를 분석하고, 스키마와 매핑을 정의하고, 위협 인텔리전스와 같은 데이터를 강화해야 합니다. 오늘 Amazon Security Lake의 평가판 릴리스를 발표합니다. Amazon Security Lake는 클라우드 및 온프레미스 소스의 조직 보안 데이터를 계정에 저장된 특수 목적의 [ more… ]

Amazon OpenSearch 서버리스 미리보기 – 클러스터 관리 없이 검색 및 분석 워크로드 실행 기능 대부분의 AWS 분석 서비스에는 고객이 기본 인프라를 구성, 확장 또는 관리할 필요 없이 방대한 양의 데이터를 훨씬 쉽게 분석할 수 있는 강력한 서버리스 서비스를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스를 위한 Amazon QuickSight 및 데이터 통합을 위한 AWS Glue와 같은 다른 서버리스 분석과 함께 올해 Amazon EMR Serverless, Amazon MSK Serverless 및 Amazon Redshift Serverless를 출시했습니다. 오늘 Amazon OpenSearch Service를 위한 새로운 서버리스 옵션의 평가판 릴리스를 발표합니다. 이를 통해 고객은 클러스터를 관리하지 않고도 대규모 검색 및 분석 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다. 기본 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 확장하여 가장 까다롭고 예측할 수 없는 워크로드에도 빠른 데이터 수집 및 쿼리 응답을 제공하므로 클러스터를 구성하고 최적화할 필요가 없습니다. Amazon OpenSearch Serverless를 사용하면 쿼리의 빈도 및 복잡성이나 분석 대상이 될 데이터의 양과 같이 미리 알기 어려운 요소를 고려할 필요가 없습니다. 인프라를 관리하는 대신 [ more… ]