Amazon Web Services 한국 블로그
Author: Esra Kayabali
Esra Kayabali is a Senior Solutions Architect at AWS, specialising in analytics, including data warehousing, data lakes, big data analytics, batch and real-time data streaming, and data integration. She has more than ten years of software development and solution architecture experience. She is passionate about collaborative learning, knowledge sharing, and guiding community in their cloud technologies journey.
Amazon SageMaker Lakehouse 정식 출시: 분석 및 AI/ML 간소화
오늘 Amazon SageMaker Lakehouse의 정식 출시를 발표합니다. Amazon SageMaker Lakehouse는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 데이터 레이크와 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 전반의 데이터를 통합하여 단일 데이터 사본을 대상으로 강력한 분석, 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. SageMaker Lakehouse는 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker의 일부로, 널리 채택된 […]
차세대 Amazon SageMaker 데이터 및 AI 거버넌스: 데이터와 AI를 안전하게 검색, 관리 및 협업
오늘 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker를 발표했습니다. 이 플랫폼은 널리 채택된 AWS 기계 학습 및 분석 기능을 통합합니다. 이 발표에는 데이터 및 AI 자산 관리를 간소화하는 기능 세트인 Amazon SageMaker 데이터 및 AI 거버넌스가 포함됩니다. 데이터 팀은 조직 전체에서 데이터 및 AI 모델을 찾고, 액세스하고, 관련 협업을 진행할 때 종종 […]
차세대 Amazon SageMaker 및 Amazon DataZone에서 데이터 카달로그 정식 출시
오늘 2024년 6월 평가판 릴리스에 이어 Amazon DataZone의 데이터 계보를 정식 출시했다는 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. 또한 이 기능은 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼인 차세대 Amazon SageMaker에서 카탈로그 기능의 일부로 확장되었습니다. 전통적으로 비즈니스 분석가들은 데이터 오리진을 검증하기 위해 수동 문서화 또는 개인 연결에 의존해 왔기 때문에 프로세스에 일관성이 없고 시간이 많이 걸렸습니다. 데이터 […]
Amazon GuardDuty Extended Threat Detection 출시: 클라우드 보안 강화를 위한 AI/ML 공격 시퀀스 식별
오늘은 Amazon GuardDuty의 고급 AI/ML 위협 탐지 기능을 발표합니다. 이 새로운 기능은 AWS의 광범위한 클라우드 가시성 및 규모를 사용하여 애플리케이션, 워크로드, 데이터에 대한 향상된 위협 탐지를 제공합니다. GuardDuty Extended Threat Detection은 정교한 AI/ML을 사용하여 알려진 공격 시퀀스와 이전에 알려지지 않은 공격 시퀀스를 모두 식별하여 보다 포괄적이고 사전 예방적인 클라우드 보안 접근 방식을 제공합니다. 이 개선 […]
AWS Clean Rooms, 멀티 클라우드 및 데이터 소스 지원
오늘은 AWS Clean Rooms 데이터 공동 작업을 위한 새로운 소스로 Snowflake 및 Amazon Athena를 지원한다는 소식을 발표합니다. AWS Clean Rooms는 고객과 그 파트너가 서로의 기본 데이터를 공유 또는 복사하지 않고도 집합 데이터세트를 더 원활하고 안전하게 분석할 수 있도록 지원합니다. 이 개선을 통해 소스 데이터를 이동하거나 공개하지 않고도 Snowflake에 저장된 데이터세트 또는 AWS Lake Formation 권한, […]
AWS Organizations 업데이트: 선언적 정책으로 거버넌스 간소화
오늘 AWS Organizations 선언적 정책을 발표합니다. 선언적 정책은 조직 전체에 걸쳐 대규모로 특정 AWS 서비스에 대해 원하는 구성을 선언하고 적용하는 데 도움이 되는 새로운 기능입니다. 고객은 조직 내에서 클라우드 리소스 구성 방법에 대한 표준을 만드는 것이 일반적입니다. 예를 들어 Amazon EBS 스냅샷에 대한 공개 액세스를 차단해야 할 수 있습니다. 고객은 이러한 표준을 중앙에서 한 번 […]
AWS CloudTrail Lake 신규 기능: 클라우드 가시성 및 조사 개선
AWS CloudTrail Lake는 감사, 보안 조사 및 운영 문제 해결을 위해 AWS CloudTrail에서 기록한 이벤트를 집계, 변경 불가능하게 저장 및 쿼리하는 데 사용할 수 있는 관리형 데이터 레이크입니다. CloudTrail Lake의 새로운 업데이트는 다음과 같습니다. CloudTrail 이벤트에 대한 필터링 옵션 향상 이벤트 데이터 스토어의 교차 계정 공유 생성형 AI 기반의 자연어 쿼리 생성 정식 출시 AI […]
Amazon Aurora PostgreSQL 및 Amazon Redshift와의 Amazon DynamoDB 제로 ETL 통합 정식 출시
Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션, Amazon Redshift와의 Amazon DynamoDB 제로 ETL 통합이 정식 출시되었습니다. 제로 ETL 통합으로 Amazon Redshift에서 트랜잭션 또는 운영 데이터를 원활하게 사용할 수 있게 되어 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하는 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 필요가 없습니다. Amazon Redshift에 소스 데이터를 자동으로 복제하는 동시에 분석과 기계 학습(ML) 기능을 위해 Amazon Redshift에서 사용할 […]
AWS 주간 소식 모음: AWS Parallel Computing Service, Amazon EC2 상태 확인 등
9월이 되어 AWS re:Invent 2024가 이제 3개월 앞으로 다가왔습니다. 이번에 예정된 새로운 서비스와 컨퍼런스 발표가 매우 기대됩니다. 저는 코로나19 팬데믹 직전에 re:Invent 2019에 참석했던 것을 기억합니다. 60,000명 이상 참여한 역대 최고 규모의 대면 re:Invent였고 저에게는 두 번째 행사였습니다. 현장 분위기는 정말 놀라웠습니다! 이제 AWS re:Invent 2024에 등록할 수 있습니다. 기조연설, 브레이크아웃 세션, 초크 토크, 대화형 […]
Amazon SageMaker Studio, Amazon Q Developer를 통한 ML 워크플로 간소화
오늘 기계 학습(ML) 개발 수명 주기를 간소화하고 가속화하는 Amazon SageMaker Studio의 새로운 기능을 발표합니다. SageMaker Studio의 Amazon Q Developer는 SageMaker JupyterLab 환경에 기본적으로 내장된 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 이 어시스턴트는 자연어 입력을 사용하며 각 태스크에 가장 적합한 도구를 추천하고, 단계별 지침을 제공하고, 시작하기 위한 코드를 생성하고, 오류 발생 시 문제 해결을 지원함으로써 ML 개발 수명 […]