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태그: AWS CDK

pg_partman, Amazon S3 및 AWS Glue를 사용하여 PostgreSQL용 Amazon RDS의 데이터 보관 및 제거 프로세스 자동화 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
pg_partman 및 Amazon S3를 사용하여 PostgreSQL과 PostgreSQL 호환성을 갖춘 Amazon Aurora 및 PostgreSQL용 Amazon RDS에 대한 아카이브 및 제거 데이터 포스트는 데이터를 제안합니다...

서버리스 데이터 레이크에서 데이터 파이프라인 모니터링 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
AWS Lambda, AWS Glue, AWS Fargate, Amazon EventBridge, Amazon Athena, Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 AWS 서버리스 서비스...

데이터 엔지니어가 AWS Glue를 사용하여 데이터 통합 ​​파이프라인을 구축하기 위한 종단 간 개발 수명 주기 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
데이터는 비즈니스의 핵심 요소입니다. 많은 AWS 고객이 서버리스...

LLM을 사용하는 대화식 FAQ 기능으로 Amazon Lex 향상 | 아마존 웹 서비스

AI
Amazon Lex는 대화형 봇("챗봇"), 가상 에이전트 및 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 서비스입니다...

기존 OpenID Connect Single-Sign-On 인증 및 권한 부여를 사용하여 Amazon MWAA 환경에 대한 보안 액세스 자동화 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
고객은 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 클라우드에서 규모에 맞게 Apache Airflow를 실행합니다. 그들은 그들의...

AWS CDK | 아마존 웹 서비스

AI
ML(기계 학습) 관리자는 ML 워크로드의 보안 및 무결성을 유지 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들의 주요 초점은 다음을 보장하는 것입니다.

Amazon Web Services와 함께 AWS CDK를 통해 Amazon SageMaker Role Manager를 사용하여 맞춤형 권한을 신속하게 정의하는 방법을 알아보십시오.

제피넷
Amazon SageMaker는 개발자가 기계 학습 모델을 대규모로 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 강력한 기계 학습 플랫폼입니다. ... 중 하나

AWS CDK를 사용하여 Amazon SageMaker Studio 수명 주기 구성 배포 | 아마존 웹 서비스

AI
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)입니다. Studio는 단일 웹 기반 시각적 인터페이스를 제공하여...

"Amazon Web Services에서 AWS CDK를 사용하여 Amazon SageMaker Studio 수명 주기 구성을 배포하는 방법 알아보기"

제피넷
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 완전 통합 개발 환경(IDE)으로 단일 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.

Amazon MWAA를 통한 인플레이스 버전 업그레이드 소개 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
오늘 AWS는 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow(Amazon MWAA)에 대한 인플레이스 버전 업그레이드의 가용성을 발표했습니다. 이 향상된 기능을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

AWS에서 MLflow 보안: AWS 기본 서비스를 사용한 세분화된 액세스 제어

AI
Amazon SageMaker를 사용하면 전체 종단 간 기계 학습(ML) 수명 주기를 관리할 수 있습니다. ML 워크플로 측면을 관리하는 데 도움이 되는 많은 기본 기능을 제공합니다.

Amazon SageMaker Studio에서 Streamlit 앱 구축

AI
기계 학습(ML) 모델과 상호 작용하는 웹 인터페이스를 개발하는 것은 지루한 작업입니다. Streamlit을 사용하여 ML 솔루션용 데모 애플리케이션 개발...
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