AWS와 Denodo를 통한 에이전틱 AI 성능 향상 방법

AWS와 Denodo의 협업을 통한 에이전틱 AI 성능 향상

서론

오늘날의 기업 환경에서 실시간 데이터를 기반으로 한 의사 결정은 필수적입니다. 이와 관련하여 에이전틱 AI는 현대 데이터 플랫폼의 중요한 구성 요소로 자리 잡고 있습니다. 이번 포스트에서는 AWS와 Denodo Platform의 협업을 통해 각기 다른 소스 시스템들에서 데이터에 액세스하고 이를 통합하여 에이전틱 AI를 구축하는 방법을 설명하겠습니다.

본문

에이전틱 AI를 구축하는 데 있어서 데이터 통합과 거버넌스는 두 가지 핵심 요소입니다. AWS의 Amazon Bedrock AgentCore와 Denodo Platform은 이 두 가지 과제를 해결하기 위한 강력한 도구입니다.

Amazon Bedrock AgentCore는 다양한 프레임워크나 모델을 활용하여 에이전트를 크게 확장하고 최적화하는 플랫폼입니다. Denodo는 데이터 가상화 플랫폼으로서 AI 데이터 레이어를 제공하며, 이는 분산된 기업 데이터를 액세스하는 데 매우 유용합니다. Denodo의 VQL을 사용하여 PostgreSQL, Amazon Aurora, Amazon Redshift 등의 데이터베이스를 한데 묶어 에이전틱 AI의 기반을 마련할 수 있습니다.

특히 이번 포스트에서는 مشتری 360이라는 사례를 통해 Amazon Aurora와 Amazon Redshift, 그리고 온프레미스의 PostgreSQL을 연동하여 고객의 라이프타임 가치를 분석하는 방법을 설명합니다.

결론

Denodo 플랫폼과 AWS 서비스의 협업을 통한 에이전틱 AI의 구축은 기업이 데이터를 보다 효과적으로 관리하고 활용하도록 돕습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 거버넌스를 강화하고, 에이전트를 통해 실시간 데이터 통합을 실현함으로써 기업의 경쟁력을 높입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-semantic-layer-for-agentic-ai-on-aws-with-denodo-and-amazon-bedrock-agentcore/