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Amazon Comprehend 서울 리전 출시 Amazon Comprend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스로서 작년 11월 한국어 지원에 이어 오늘부터 서울 리전을 포함해서 도쿄 및 뭄바이 리전에서 사용 가능합니다. Amazon Comprehend를 사용하면 별도의 NLP 모델을 구축하고 실행하는 데 필요한 기술 구현이나 개발 단계가 필요 없이 손쉽게 애플리케이션에 텍스트 분석을 쉽게 추가 할 수 있습니다. 본 서비스를 이용하면 해당 텍스트에 대한 다국어를 식별하고 핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트를 추출합니다. 토큰화 및 Parts of Speech(PoS, 품사)를 사용하여 텍스트가 얼마나 긍정적인지 또는 부정적인지를 이해하며 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동으로 정리합니다. Amazon Comprehend의 AutoML 기능으로 해당 조직의 필요에 꼭 맞게 조정된 사용자 지정 개체 세트나 텍스트 분류 모델을 빌드할 수도 있습니다. 또한, 특정 용어나 부품 코드 등을 찾아내거나  고객 지원 문의나 소셜 미디어 게시물 등의 텍스트에서 주요 맥락을 분류하도록 확장하여, 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 이러한 [ more… ]

AWS Well-Architected Tool 내 서버리스 렌즈 신규 출시 (서울 리전 포함) 클라우드에서 애플리케이션을 구축 및 실행할 때  2015년에 정식 출시한, AWS Well-Architected 프레임워크를 사용하면 정식으로 AWS 모범 사례와 고객의 워크로드를 비교하고 개선에 대한 지침을 얻을 수 있습니다. Well-Architected 프레임워크에서는 고객 및 파트너에게 클라우드 아키텍처를 설계하고 평가하는 일관된 방법을 제공하며, 이는 다섯 개 기준에 기반합니다. 운영 효율성 보안 안정성 성능 효율성 비용 최적화 워크로드에 특정한 조언을 더 많이 제공하기 위해 2017년 AWS는 “렌즈”의 개념을 통해 프레임워크를 확장하여 일반적인 관점을 넘어서 구체적인 기술 영역으로 진입하였습니다. 현재 세 가지 렌즈를 사용할 수 있습니다. 서버리스 HPC(고성능 컴퓨팅) IoT(사물 인터넷) 개선 작업의 첫 번째 단계는, 측정 대상과 측정 방법을 결정하는 일입니다. 더 구조적인 방식으로 워크로드를 검토하기 위해 2018년 AWS Well-Architected Tool을 출시했습니다. AWS Management Console에서 무료로 사용할 수 있는 도구로, 여기에서 워크로드를 정의하고 다섯 개 기준의 측면에서 질문에 답변할 수 있습니다. Well-Architected Tool은 여러 방법으로 [ more… ]