- AWS 파이 데이(AWS Pi Day)는 3월 14일에 기념되며, Amazon Web Services의 데이터 관리에서 분석 및 AI를 통한 발전을 강조합니다.
- 올해 AWS는 분석 및 AI를 조화롭게 하기 위해 통합된 데이터 기반을 만드는 데 중점을 두고 있으며, 기업 내의 사일로를 해체하고 있습니다.
- 2024년 re:Invent에서 소개된 차세대 Amazon SageMaker는 데이터 과학자와 개발자를 위한 간소화된 플랫폼을 제공합니다.
- SageMaker Unified Studio는 데이터 분석과 AI 개발 간의 원활한 전환을 촉진하며, Amazon Bedrock과 같은 도구를 통합합니다.
- SageMaker Lakehouse는 데이터 레이크와 웨어하우스를 통합하여 개선된 분석 및 AI/ML 애플리케이션을 제공합니다.
- Amazon S3는 더 빠른 분석을 위해 S3 Tables를 도입하여 SageMaker Lakehouse와의 통합된 데이터 접근을 촉진합니다.
- AWS는 지역 가용성과 메타데이터 기능을 향상시켜 원활하고 지능적인 데이터 통합을 목표로 합니다.
매년 3월 14일, 기발하면서도 수학적으로 중요한 날에 AWS 파이 데이는 클라우드 혁신의 등대로 떠오르며, Amazon Web Services의 데이터 관리 변혁에서 분석 및 AI를 통한 발전을 강조합니다. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)의 역사적인 여정을 기념하기 위해 처음 시작된 이 행사는 이후 데이터가 디지털 영역과 상호작용하는 방식을 재정의할 수 있는 최첨단 발전의 전시회로 변모했습니다.
올해는 분석 및 AI 혁신의 가속화된 속도에 초점을 맞추고 있으며, AWS 내에서 통합된 데이터 기반을 만드는 데 특히 중점을 두고 있습니다. 기업들이 전례 없는 속도로 AI로 전환함에 따라, 주요 도전 과제는 공유 데이터 우주에서 분석 및 AI 작업을 조화롭게 하는 것입니다. 사일로를 해체하고 운영을 간소화하기 위해 AWS는 데이터, 분석 및 AI를 통합된 실체로 융합하는 일련의 기능을 도입했습니다.
이 변혁의 중심에는 차세대 Amazon SageMaker가 있습니다. 2024년 re:Invent에서 공개된 SageMaker는 데이터 탐색, 준비, 머신 러닝 모델 개발 및 생성 AI 애플리케이션을 지원하는 포괄적인 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 이 진화의 중심에는 SageMaker Unified Studio가 있으며, 데이터 과학자, 엔지니어 및 개발자 간의 협업을 촉진하는 단일 환경입니다. 이 스튜디오는 도구의 단편화를 없애고 SQL 쿼리에서 머신 러닝 프로젝트로의 원활한 전환을 가능하게 합니다.
이 생태계를 더욱 향상시키는 것은 Amazon Bedrock의 고급 기능이 SageMaker에 통합된 것입니다. 이 결합을 통해 사용자는 책임 있는 AI 관행에 기반한 강력한 기초를 활용하여 생성 AI 애플리케이션을 신속하게 프로토타입하고 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 SageMaker Unified Studio 내에서 Amazon Q Developer의 데뷔는 SQL 쿼리에서 ETL 작업 구성에 이르기까지 AI 개발에서 사용자에게 도움을 주는 새로운 시대를 알립니다.
특히 SageMaker Lakehouse는 이질적인 데이터 레이크와 웨어하우스를 통합하는 변혁적인 구조로 부상합니다. Amazon S3, Amazon Redshift 및 타사 애플리케이션과 같은 출처의 데이터를 통합함으로써 이 레이크하우스는 강력한 분석 및 AI/ML 애플리케이션을 가능하게 하여 조직이 뛰어난 민첩성과 효율성으로 데이터를 제자리에서 쿼리할 수 있게 합니다. 제로 ETL 통합은 데이터 관리에서 한때 문제였던 장벽을 없애 데이터 통합을 간소화합니다.
한편, 엑사바이트의 데이터를 호스팅하는 Amazon S3는 그 엄청난 용량을 계속 확장하고 있습니다. Apache Iceberg에 대한 내장 지원을 통해 S3 Tables를 도입함으로써, 분석 작업량은 이제 최대 세 배 더 빠른 쿼리 처리량을 누릴 수 있습니다. S3 Tables와 SageMaker Lakehouse의 통합은 AWS 서비스 간에 데이터에 접근하고 관리하는 과정을 간소화하며, Iceberg 호환 애플리케이션을 지원하는 새로운 API로 강화됩니다.
AWS의 끊임없는 업그레이드는 지역 가용성 확장과 메타데이터 기능 향상을 포함하여 S3 데이터 접근 및 이해를 더 빠르고 직관적으로 만듭니다. 이러한 향상은 단일한 진리를 강조합니다: 데이터 관리의 미래는 원활하고 지능적이며 조화로운 통합에 있다—AWS가 실현할 준비가 되어 있는 비전입니다.
디지털 환경이 계속 발전함에 따라, 만트라는 분명해집니다: 분석 및 AI의 전체 힘을 활용하려면 데이터에 대한 제한 없는 통합 접근 방식이 필요합니다. AWS가 무대를 설정함에 따라, 단편적이고 서투른 데이터 작업의 시대는 원활한 지능의 교향곡으로 대체되고 있으며, 매번 진보의 연속적인 음을 만들어가고 있습니다.
데이터의 힘을 여는 방법: AWS 파이 데이의 혁신적인 클라우드 기술 탐색
소개
매년 3월 14일 기념되는 AWS 파이 데이는 Amazon Web Services의 데이터 관리, 분석 및 인공지능 발전을 위한 중요한 행사입니다. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)의 발전을 기리기 위해 처음 설립된 이 행사는 데이터가 디지털 환경과 통합되는 방식을 혁신하는 최첨단 기술의 전시회로 성장했습니다. 올해 AWS 파이 데이는 분석 및 AI의 빠른 혁신을 강조하며, AWS 내에서 통합된 데이터 기반을 강조합니다. 본 행사는 기업들이 세계적으로 겪고 있는 변화를 더 깊이 탐구합니다.
발표된 주요 혁신
Amazon SageMaker 개선 사항
Amazon SageMaker는 머신 러닝 및 AI 개발을 위한 포괄적인 플랫폼으로 자리잡았습니다:
– SageMaker Unified Studio: 이 통합 환경은 데이터 탐색 및 준비에서 머신 러닝 모델 개발에 이르기까지 데이터 전문가 간의 원활한 협업을 가능하게 합니다. 이 스튜디오는 SQL 쿼리와 생성 AI 프로젝트 간의 간극을 메우며, 워크플로우를 간소화합니다.
– Amazon Bedrock 통합: Amazon Bedrock의 기능을 SageMaker에 통합함으로써 생성 AI 애플리케이션의 신속한 프로토타입 및 사용자 지정을 촉진하고, 책임 있는 AI 관행을 장려합니다.
– Amazon Q Developer: 이 새로 도입된 기능은 SQL 쿼리에서 ETL(추출, 변환, 적재) 작업 구성에 이르기까지 사용자의 작업을 지원하여 AI 애플리케이션 개발의 효율성을 높입니다.
SageMaker Lakehouse
SageMaker Lakehouse는 다양한 데이터 레이크와 웨어하우스를 통합하는 중요한 구조로 기능합니다. 이 통합을 통해 기업은:
– 제자리에서 쿼리: Amazon S3, Amazon Redshift 및 타사 애플리케이션에 저장된 데이터를 효율적으로 분석하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.
– 제로 ETL 통합: 장벽을 제거하고 AWS 생태계 전반에 걸쳐 원활한 데이터 통합을 가능하게 하여 데이터 프로세스를 간소화합니다.
Amazon S3 업그레이드
Amazon S3는 AWS의 제공물 중 핵심으로 남아 있으며, 최근 개선 사항에는 다음이 포함됩니다:
– Apache Iceberg와 함께하는 S3 Tables: 이 기능은 쿼리 처리량을 극적으로 증가시켜 분석 작업량을 최대 세 배 더 빠르게 만듭니다.
– 향상된 메타데이터 기능: 개선된 지역 가용성과 메타데이터 기능은 데이터 접근을 간소화하고 운영 속도를 증가시킵니다.
활용 방법 및 생활 팁
이 새로운 AWS 기능을 활용하려면 다음 단계를 따르세요:
1. SageMaker Unified Studio 활성화: SageMaker에 접근하여 다양한 데이터 작업을 위한 통합 인터페이스를 탐색합니다.
2. Amazon Bedrock 통합: Bedrock을 활용하여 생성 AI 프로젝트를 가속화하고 윤리적인 AI 원칙을 준수합니다.
3. S3 Tables 사용: SageMaker Lakehouse와 통합된 S3 Tables를 선택하여 데이터 관리 및 분석 성능을 향상시킵니다.
실제 사용 사례
– 전자상거래 기업: AWS 기능을 활용하여 데이터 작업을 간소화하고, AI를 통해 고객 인사이트를 향상시키며, 고급 분석을 사용하여 물류를 최적화할 수 있습니다.
– 의료 기관: 다양한 출처에서 환자 데이터를 통합하여 AI 모델을 통해 더 나은 건강 인사이트와 개인화된 의학을 가능하게 합니다.
시장 전망 및 산업 동향
Gartner에 따르면, 전 세계 클라우드 서비스 시장은 AI와 분석에 중점을 두고 크게 성장할 것으로 예상됩니다. AWS의 최신 혁신은 확장 가능하고 통합된 데이터 솔루션을 제공하는 선두주자로 자리매김하며, 효율적인 클라우드 기반 운영을 위한 산업 기준을 설정하고 있습니다.
실행 가능한 권장 사항
AWS의 혁신을 활용하고자 하는 기업을 위해:
– 작게 시작: 영향력이 큰 사용 사례를 선택하여 AI 및 분석을 점진적으로 통합합니다.
– 학습에 투자: 데이터 팀이 AWS의 최신 도구에 대해 교육받아 그 잠재력을 극대화하도록 합니다.
– 보안 우선: AWS의 내장 보안 기능을 활용하여 데이터 보안 및 규정 준수를 보장합니다.
결론
AWS 파이 데이는 클라우드 기술의 흥미로운 혁신을 알리며, 데이터, 분석 및 AI의 원활한 통합을 강조합니다. AWS의 통합 데이터 솔루션을 채택함으로써 기업들은 단편적인 데이터 작업에서 원활하고 지능적인 접근 방식으로 전환하여 오늘날의 디지털 세계에서 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
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