아마존 SageMaker, 데이터 처리 작업 정식 지원 시작 기업이 데이터를 중심으로 혁신을 추구하는 오늘날, 데이터 전처리와 처리의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 특히 대규모 데이터를 다루는…
아마존 SageMaker와 QuickSight의 통합 발표 – AI 프로젝트 시각화의 자동화와 활용성 강화 AI 및 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 핵심 과제 중 하나는 모델 생성 후 결과…
아마존 S3 테이블의 자동 컴팩션 자동화와 비용 최적화 가이드 최근 아마존 웹 서비스(AWS)는 S3 테이블에서의 컴팩션 처리 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있는 업데이트를 발표했습니다.…
아마존 S3 메타데이터 기능 확장, 비용 절감으로 대규모 데이터 활용도 높인다 AWS가 아마존 S3(Amazon S3)의 메타데이터(Metadata) 기능을 대폭 강화했습니다. 이제 기존에 저장된 객체까지 포함해 모든…
아마존 S3, Apache Iceberg 테이블을 위한 Avro 및 ORC 포맷 압축 기능 지원 확대 최근 Amazon S3는 Apache Iceberg 테이블을 위한 데이터 압축(compaction) 기능을 Apache…
아마존 EventBridge의 향상된 로깅 기능 소개: 이벤트 기반 애플리케이션 관측성과 디버깅 자동화의 진화 최근 AWS는 EventBridge에 향상된 로깅 기능을 정식 출시하면서 이벤트 기반(event-driven) 아키텍처를 도입한…
Amazon VPC CNI, 이제 포드 당 더 높은 네트워크 성능 제공 AWS는 Kubernetes 기반 워크로드의 네트워크 성능을 향상시키기 위한 중요한 기능을 Amazon VPC CNI Plugin에…
아마존 EKS, 초대규모 AI/ML 워크로드를 위한 100,000노드 지원 개시 최근 AWS는 Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)가 클러스터당 최대 100,000개의 워커 노드를 지원한다고 발표했습니다. 이는 초대규모…
인공지능 기반의 비디오 분석 혁신, Amazon Bedrock에서 TwelveLabs 모델 활용하기 최근 Amazon Web Services(AWS)는 TwelveLabs의 멀티모달 AI 모델인 Marengo 2.7과 Pegasus 1.2를 Amazon Bedrock을 통해…
아마존 S3 Vectors 소개: AI 및 검색에 최적화된 벡터 스토리지의 새로운 방식 AI 모델의 성능을 극대화하고, 대규모 검색 환경에서 빠르고 정확한 결과를 얻기 위해서는 벡터…