Amazon SageMaker Unified Studio
Amazon DataZone에 구축된 단일 데이터 및 AI 개발 환경
개요
Amazon SageMaker는 조직의 모든 데이터를 찾아 액세스하고 모든 사용 사례에서 최고의 도구를 사용하여 작업할 수 있는 단일 데이터 및 AI 개발 환경입니다. SageMaker Unified Studio는 Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker AI를 비롯한 기존 AWS 애널리틱스 및 AI/ML 서비스의 기능과 도구를 통합합니다. 통합 스튜디오 내에서 조직 전체의 데이터 및 AI 자산을 찾아서 액세스하고 쿼리한 다음, 프로젝트에서 협력하여 데이터, 모델, 생성형 AI 애플리케이션을 포함한 분석 및 AI 아티팩트를 안전하게 구축하고 공유할 수 있습니다.
모든 데이터 및 AI를 위한 통합 경험
모델 개발, 생성형 AI 앱 개발, 데이터 처리, SQL 분석을 비롯한 전체 개발 워크플로에 친숙한 AWS 도구를 사용하여 단일 관리 환경에서 데이터를 검색하고 활용하세요. 프로젝트를 생성하거나 참여하여 팀과 협업하고, AI 및 분석 아티팩트를 안전하게 공유하고, Amazon SageMaker Lakehouse를 통해 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3), Amazon Redshift 및 기타 데이터 소스에 저장된 데이터에 액세스할 수 있습니다. AI 및 분석 사용 사례가 융합됨에 따라 Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하여 데이터 팀이 협력하는 방식을 혁신하세요.
어떤 작업이든 동급 최고의 도구를 사용
Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI와 같은 목적별 AWS 분석, 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 서비스에서 친숙한 도구 및 기능에 대한 액세스를 간소화하세요. 시각적 ETL로 통합 데이터 파이프라인을 구축하고 통합 노트북을 사용하여 다양한 컴퓨팅 리소스 및 클러스터에서 원활하게 작업할 수 있습니다. 내장된 SQL 편집기를 사용하여 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 애플리케이션에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
AI 모델을 대규모로 훈련, 사용자 지정, 배포
SageMaker AI의 완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 ML 및 파운데이션 모델(FM)을 개발하세요. SageMaker AI는 데이터 준비, 훈련, 거버넌스, MLOps, 추론, 실험, 파이프라인, 모델 모니터링 및 평가를 포함하여 모델 수명 주기의 각 단계에 맞게 특별히 구축된 도구 및 인프라를 제공합니다. 엄선된 파트너 앱 중에서 선택하여 고성능 AI 모델을 빠르고 안전하게 개발하세요.
사용자 지정 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축
Amazon Bedrock을 사용하여 신뢰할 수 있고 안전한 환경에서 생성형 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축하세요. 고성능 FM과 Amazon Bedrock Knowledge Bases, Guardrails, Agents, Flows 같은 고급 사용자 지정 기능 중에서 선택할 수 있습니다. 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 사용자 지정 및 배포하고, 검색을 위해 내장 카탈로그와 공유할 수 있습니다.
Amazon Q Developer와 함께 데이터 여정을 가속화
프로젝트에 필요한 데이터를 검색하고, 신속하게 협업을 강화하고, ML 모델을 안전하게 구축하는 등 개발 수명 주기 전반의 작업에 Amazon Q Developer를 사용하세요. Amazon Q Developer와 채팅하여 각 프로젝트 및 사용 사례에 대한 데이터를 이해하고 사용할 수 있습니다. Amazon Q로 코드 작성, SQL 생성, 데이터 통합, 문제 해결 등의 데이터 여정을 간소화하세요.
고객 및 파트너
Adastra
“우리는 내장된 데이터 거버넌스와 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 복잡한 데이터 분석, ML, 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다. Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하기 전에는 고객의 데이터 및 정보 작업자를 위해 여러 도구를 배포하는 작업이 대부분 수작업이어서 시간이 많이 걸렸고 강력한 데이터 아키텍처 프로비저닝을 보장하는 것은 어려운 일이었습니다. 이제는 Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하여 데이터 엔지니어와 ML 과학자를 위해 단일 데이터 작업자 도구를 배포할 수 있습니다. 데이터 인프라 배포를 자동화하여 고객의 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 개선할 수 있을 것입니다.“
Zeeshan Saeed, Adastra Chief Technology and Strategy Officer
NTT DATA
“고객을 위한 데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때는 기술이 통합된 방식으로 함께 작동하는 통합 플랫폼이 필요합니다. Amazon SageMaker Unified Studio는 포괄적인 분석 기능, 통합 스튜디오 경험, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 전반의 데이터 관리를 통합하는 레이크하우스를 통해 솔루션 제공 프로세스를 간소화합니다. Amazon SageMaker Unified Studio가 고객 데이터 프로젝트의 가치 창출 시간을 최대 40%까지 단축하여 고객의 디지털 트랜스포메이션 여정을 가속화하려는 우리의 사명을 완수하는 데 도움이 될 것입니다."
Akihiro Suzue, NTT DATA Head of Solutions Sector, Yuji Shono, NTT DATA Senior Manager, Apps & Data Technology Department, Yuki Saito, NTT DATA Manager, Digital Success Solutions Division
Amazon Transportation
"Amazon에서는 꾸준하게 배송 속도를 개선하고, 당일 또는 익일 배송되는 품목 수를 늘리고 있습니다. 따라서 저희는 고객에게 상품을 이처럼 신속한 배송을 지원하기 위해 데이터와 인사이트를 많이 활용합니다. 또한 분석 및 AI를 통해 데이터에 대한 올바른 액세스로 실시간 인사이트를 도출하는 프로세스를 단축하고자 합니다. SageMaker Unified Studio를 사용하면 데이터 검색부터 생성형 AI 애플리케이션 구축에 이르기까지, 인사이트 생성을 가속화할 수 있습니다."
Amulya Tayal, Amazon Transportation, Director of Software Development
Arizona State University
"Amazon SageMaker Unified Studio를 평가한 결과, ASU(Arizona State University) 재학생을 대상으로 기계 학습 개념을 가르치는 데 적합하다는 걸 즉시 알 수 있었습니다. SageMaker Unified Studio는 데이터 탐색, 데이터 처리, 특성 엔지니어링, 모델 배포를 비롯하여 다양한 데이터 작업을 통합하는 과정을 단일한 환경으로 간소화합니다. 이러한 통합 접근 방식을 통해 학생들 중에서도 특히 기계 학습을 처음 접하는 학생들은 서로 다른 도구로 기계 학습 파이프라인을 구성하는 방법을 배우는 데 시간을 쏟는 대신, 기계 학습 주제에 대한 이해도를 높이는 데 더 주력할 수 있습니다."
John Rome, Arizona State University, Enterprise Technology, Deputy Chief Information Officer
Swiss Life
“Swiss Life의 입장에서 보았을 때 SageMaker Unified Studio는 출시 시기도 완벽했습니다. 이 솔루션은 데이터가 꼭 필요한 사용자에게만 데이터를 제공한다는 기본 목표를 간소화할 수 있는 훌륭한 제품입니다. 다양한 데이터 소스를 연결하고, 다른 팀 또는 제품과 손쉽게 공유하고, 기본 AWS 인프라의 모든 이점을 사용할 수 있으므로 Swiss Life의 데이터 과학이 한 차원 더 발전할 것으로 예상됩니다.”
Simon Mannstein, Swiss Life Deutschland, Cloud Platform & Adoption Team Lead
