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태그: 페타 바이트

손쉽게 데이터 탐색: Amazon SageMaker Studio JupyterLab 노트북에서 SQL 및 Text-to-SQL 사용 | 아마존 웹 서비스

Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 대화형으로 구축, 교육 및 배포할 수 있는 완전관리형 솔루션을 제공합니다. 진행중...

톱 뉴스

주간 주목할만한 스타트업 펀딩 보고서: 3년 18월 24일

Weekly Notable Startup Funding Report는 주목할만한 자금 조달 활동 중 일부를 강조하면서 미국의 다양한 생태계를 여행합니다...

IT 기술 격차에 대한 답변 – DATAVERSITY

다음 통계를 고려하십시오. IT 의사 결정자의 75%가 IT 직원의 기술 집합에 격차가 있다고 보고했습니다. 이는 145%입니다...

대규모 ML 워크로드를 위한 RAG 데이터 수집 파이프라인 구축 | 아마존 웹 서비스

생성적 AI 애플리케이션을 구축하려면 새로운 데이터로 대규모 언어 모델(LLM)을 강화하는 것이 필수적입니다. 검색증강세대가 등장하는 곳은 바로 이곳이다...

Amazon S3, Amazon OpenSearch Service 및 Amazon OpenSearch 수집을 사용한 페타바이트 규모의 로그 분석 | 아마존 웹 서비스

조직에서는 엄청난 속도로 증가하는 대용량 데이터를 관리해야 하는 경우가 많습니다. 동시에 그들은...

BMO가 Amazon Redshift 및 AWS Lake Formation을 통해 데이터 보안을 개선한 방법 | 아마존 웹 서비스

이 게시물은 BMO의 Amy Tseng, Jack Lin 및 Regis Chow와 공동 작성되었습니다. BMO는 ...

쓰기를 위해 여러 Redshift 웨어하우스를 사용하여 ETL 성능 향상 | 아마존 웹 서비스

Amazon Redshift는 수만 명의 고객이 분석 워크로드를 지원하기 위해 사용하는 빠른 페타바이트 규모의 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 수천의...

Amazon EMR Serverless 및 Amazon SageMaker를 사용하여 LLM을 빠르고 비용 효율적으로 전처리하고 미세 조정 | 아마존 웹 서비스

LLM(대형 언어 모델)의 인기가 높아지고 있으며 새로운 사용 사례가 지속적으로 탐색되고 있습니다. 일반적으로 LLM을 기반으로 하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

2024년 엔터프라이즈 스토리지 분야에서 어떤 트렌드가 예상되나요? (XNUMX부) – 데이터버시티

새해를 맞이하여 우리는 2024년 엔터프라이즈 스토리지의 XNUMX가지 트렌드를 파악했습니다. XNUMX부에서는 첫 번째 트렌드를 정의하고 살펴보겠습니다.

AWS re:Invent 2023 Amazon Redshift 세션 요약 | 아마존 웹 서비스

Amazon Redshift는 완전 관리형 AI 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 통해 매일 수만 명의 고객을 위한 데이터 기반 의사 결정을 지원하여 최고의 서비스를 제공합니다.

Roblox가 기계 학습에 최적화된 Bloom 필터를 사용하여 Spark 조인 쿼리 비용을 줄이는 방법 – Roblox Blog

Abstract 매일 Roblox에서 65.5만 명의 사용자가 분기별로 총 14.0억 시간에 달하는 수백만 가지 경험을 하고 있습니다. 이 상호 작용으로 페타바이트 규모의 데이터 레이크가 생성됩니다.

Amazon Redshift에서 사용자 지정 도메인 이름 사용 | 아마존 웹 서비스

Amazon Redshift는 클라우드에서 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다. Amazon Redshift를 사용하면 모든 데이터를 분석하여 다음을 도출할 수 있습니다.

Wallapop이 Amazon Redshift Serverless 및 데이터 공유를 통해 분석 워크로드 성능을 향상한 방법 | 아마존 웹 서비스

Amazon Redshift는 페타바이트 규모의 모든 데이터를 간단하고 비용 효율적으로 분석할 수 있는 빠르고 완벽하게 관리되는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.

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