AWS, SageMaker를 통한 데이터 분석 및 AI 통합 가속화

아마존 웹 서비스(AWS)는 10년 전 SageMaker를 발표한 이후로 AI 모델 생성, 훈련, 배포 기능을 확장해왔다. 올해는 기능 간소화에 초점을 맞추며 re:Invent 2024 컨퍼런스에서 SageMaker Unified Studio를 공개했다. 이 플랫폼은 조직 전반의 데이터를 통합적으로 탐색하고 처리할 수 있는 단일 공간을 제공한다.

SageMaker Unified Studio의 기능과 장점

SageMaker Unified Studio는 기존 SageMaker Studio를 포함한 AWS 서비스의 도구들을 결합해 고객이 데이터를 발견하고, 준비하고, 처리해 모델을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 분석과 AI의 융합을 강화하며, 데이터 처리, 모델 개발 및 훈련, 생성 AI 기능을 SageMaker 내에서 직접 제공한다.

협업과 보안 강화를 위한 새로운 도구

SageMaker Unified Studio는 팀이나 조직 내에서 데이터, 모델, 앱 등을 공유할 수 있고, 데이터 보안 제어 및 권한 조정 기능, 그리고 AWS의 Bedrock 모델 개발 플랫폼과의 통합을 지원한다. 이 서비스에는 Amazon의 코딩 챗봇 Q Developer가 탑재되어, 코드 작성 등의 개발 작업을 지원한다.

SageMaker 제품군의 확장: Catalog와 Lakehouse

새롭게 추가된 SageMaker Catalog는 단일 권한 모델로 AI 앱, 모델, 도구, 데이터에 대한 액세스 정책을 정의하고 구현하도록 돕는다. SageMaker Lakehouse는 AWS 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 기업 앱에 저장된 데이터를 연결하여, Apache Iceberg 표준을 준수하는 도구와 연동된다.

개선된 데이터 통합 및 액세스 기능

AWS는 SageMaker가 소프트웨어 상품형 서비스(SaaS) 애플리케이션과의 통합 덕분에 더 나은 성능을 발휘할 수 있게 됐다고 한다. 이는 고객이 다양한 데이터 소스와 애플리케이션에서 데이터를 추출, 변환, 로드하지 않고도 접근할 수 있게 해준다. 이를 통해 SQL 분석, 비정형 쿼리, 데이터 과학, 머신러닝 및 생성 AI와 같은 다양한 사용 사례를 지원한다.

출처 : Amazon SageMaker gets unified data controls