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다운스트림 쿼리를 가속화하기 위해 Amazon Athena 및 AWS Glue로 버킷팅하여 데이터 레이아웃 최적화 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
데이터 시대에 조직에서는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 저장하고 분석하기 위해 데이터 레이크를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 데이터 레이크...

톱 뉴스

Amazon EMR 및 Apache Griffin을 사용하여 대규모 데이터 검증 자동화 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
많은 기업이 온프레미스 데이터 스토어를 AWS 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 데이터 마이그레이션 중 핵심 요구 사항은 모든 데이터의 유효성을 검사하는 것입니다...

Amazon Data Firehose | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
Amazon Data Firehose를 사용하면 Amazon CloudWatch Logs에 캡처된 애플리케이션 및 서비스의 로그 이벤트를 집계하고...

새로운 작업 관찰 지표를 사용하여 AWS Glue 작업에 대한 모니터링 및 디버깅 향상, 3부: Amazon QuickSight를 사용한 시각화 및 추세 분석 | 아마존...

빅 데이터
이 시리즈의 2부에서는 AWS Glue 작업 관측 가능성 지표를 활성화하고 실시간 모니터링을 위해 Grafana와 통합하는 방법에 대해 논의했습니다....

AWS에서 Customer 360을 위한 엔드투엔드 데이터 전략 수립 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
Customer 360(C360)은 모든 접점과 채널에서 고객의 상호 작용과 행동에 대한 완전하고 통합된 보기를 제공합니다. 이 보기는 사용됩니다...

Amazon EMR 2.7을 사용하면 Trino 쿼리를 6.15.0배 더 빠르게 실행할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
Trino는 대화형 분석 워크로드를 위해 설계된 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진입니다. AWS에서는 Amazon EMR에서 Trino를 실행할 수 있습니다.

PGA TOUR의 생성적 AI 가상 비서의 여정, 컨셉부터 개발, 프로토타입까지 | 아마존 웹 서비스

AI
PGA TOUR 출신 Scott Gutterman과 공동으로 쓴 게스트 포스트입니다. 생성적 인공지능(generative...

Amazon Location Service 및 AWS 분석 서비스를 사용하여 과거 위치 데이터로부터 통찰력 확보 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
전 세계의 많은 조직은 최종 고객에게 서비스를 제공하기 위해 차량과 같은 물리적 자산의 사용에 의존합니다. 추적해서...

AWS Clean Rooms에서 대상자 중복 분석 실행 | 아마존 웹 서비스

AI
광고주, 게시자, 광고 기술 제공업체는 파트너와 협력하여 집단 데이터 세트에 대한 통찰력을 생성할 수 있는 효율적인 방법을 적극적으로 찾고 있습니다. 하나...

중요한 데이터를 보호하기 위해 AWS에서 가명처리 서비스 구축: 2부 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
두 부분으로 구성된 이 시리즈의 1부에서는 일반 텍스트 데이터 속성을 가명 또는 그 반대로 변환하는 가명화 서비스를 구축하는 방법을 설명했습니다.

직원 ID를 Amazon EMR Studio 및 Athena로 가져오기 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
오늘날 고객은 데이터 액세스 워크플로에 여러 애플리케이션이 관련되어 있는 경우 사용자 수준에서 적절한 액세스 제어 및 감사를 구현하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다....

AWS Glue ETL을 사용하여 Apache Iceberg에서 병합, 파티션 발전 및 스키마 발전을 수행 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
기업이 다양한 소스에서 점점 더 많은 양의 데이터를 수집함에 따라 해당 데이터의 구조와 구성은 시간이 지남에 따라 변경되어야 하는 경우가 많습니다.

Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 제조 데이터의 이상 징후 감지 | 아마존 웹 서비스

AI
클라우드 컴퓨팅을 사용하면 Amazon Athena 또는 Amazon SageMaker와 같은 빅데이터 및 기계 학습(ML) 도구를 사용할 수 있게 되었습니다.
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