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Sep 15, 2023

AWS, 클라우드용 SaaS 스패너 강화

영국 브리스톨 - 3월 5일: 엔지니어의 도구 상자가 현재 Bloodhound SSC 차량으로 보입니다... [+]는 2015년 3월 5일 영국 브리스톨의 Avonmouth에 있는 디자인 센터에서 형태를 갖추었습니다. 그것은

영국 브리스톨 - 3월 5일: 엔지니어의 도구 상자가 현재 Bloodhound SSC 차량으로 보입니다... [+]는 2015년 3월 5일 영국 브리스톨의 Avonmouth에 있는 디자인 센터에서 형태를 갖추었습니다. 유로파이터 제트 엔진과 로켓으로 구동되는 블러드하운드 SSC 차량이 완성되면 현재 지상 속도 기록인 763mph 또는 1228km/h를 깨뜨릴 것으로 기대됩니다. Bloodhound SSC는 민간 벤처이지만 영국 정부로부터 상당한 현물 지원을 받고 있으며 더 많은 학생들이 과학 및 기술 관련 과정을 따르도록 장려하기 위한 교육 자원으로 사용되고 있습니다. (사진 제공: Matt Cardy/Getty Images)

하이퍼스케일러가 제공합니다. 주요 CSP(클라우드 서비스 공급자) 하이퍼스케일러는 처음부터 본질적으로 공급, 서비스 및 유지를 담당하는 SaaS(Software-as-a-Service) 엔터티로 자리매김했습니다. 이러한 핵심 정신은 변하지 않았지만 지난 수십 년 동안 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 우리는 제공된 클라우드 서비스를 소비할 뿐만 아니라 이제 더 높은 수준의 창의성을 발휘할 수 있게 되었습니다. 클라우드 그 자체.

물론 이것은 우리가 클라우드 네이티브 개발이라고 부르는 접근 방식인 현재 시대입니다.

SaaS 도구 상자(개발자는 실제로 도구 상자라고 부름)에 가상 소프트웨어 스패너 세트를 강화하고 새로운 클라우드 네이티브 시대에 작업 도구를 제공하기 위해 AWS는 최근 뉴욕에서 열린 사용자 심포지엄을 통해 몇 가지 설명을 했습니다. 이 분야에서 가장 진보적인 제품을 생각하고 싶습니다.

다행스럽게도 데이터가 비즈니스의 생명선이라는 사실을 알려주기 위해 관리 컨설턴트가 필요한 지점을 넘어서면서 AWS는 서로 다른 데이터 소스와 함께 작동하는 클라우드 기능을 제공해야 할 필요성을 인식했다고 말합니다. 개별 회사가 보유하고 있는 독점적인 잠긴 온프레미스 저장소의 일부 데이터를 사용하여 조직은 이제 생성 AI 개발을 주도하는 LLM(대형 언어 모델)과 같은 데이터 시장, 데이터 교환 및 개방형 데이터 소스의 데이터로 작업하기를 원할 것입니다.

목공예가의 에폭시 수지 또는 심지어 슈퍼글루 변형이 추상화된 클라우드 컴퓨팅 세계에서는 실제로 작동하지 않는다는 점을 인식한 AWS는 기업이 여러 다중 채널의 데이터 소스를 통합할 수 있도록 AWS Glue를 제공합니다. 이 기술은 서버리스 인프라 원칙에 기반을 두고 있습니다. 즉, 엔지니어는 작동에 필요한 기본 레이어를 프로비저닝할 필요가 없으며, 서버 상태에 대해 걱정할 필요 없이 스위치를 켜서(거의) 필요한 만큼의 가스를 사용할 수 있습니다. 서비스.

사용자마다 데이터를 다양한 방식으로 '결합'하기를 원하기 때문에 AWS Glue는 데이터 과학 전문가와 클라우드 네이티브 소프트웨어 엔지니어가 데이터 통합 ​​작업을 구축할 수 있도록 다양한 작성 경험을 제공합니다. 이 기술은 어느 정도의 기계 학습(ML) 및 데이터 분석을 사용하여 대화형으로 쿼리를 실행하고 결과를 즉시 검색하여 데이터 통합 ​​작업을 작성하는 경향이 있는 데이터 과학자에게 노트북 옵션을 제공합니다.

이러한 대화형 경험은 데이터 통합 ​​파이프라인 구축을 가속화할 수 있다고 AWS는 말합니다. 또한 팀은 개발자 생산성을 향상하기 위해 기본 모델을 사용하는 AI 코딩 동반자인 Amazon CodeWhisperer의 일반 가용성을 지적합니다.

여기에서 매우 접근하기 쉬운 데이터 과학 학습의 경우 기본 모델은 다양한 다운스트림 작업에 적용할 수 있을 만큼 충분히 광범위한 훈련 데이터를 갖춘 인공 지능(AI) 모델 생성을 설명하는 방법이라는 점을 상기할 수 있습니다. 스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소(HAI)는 2021년 기본 모델(기본 모델이라고도 함)을 '모델의 부상에 따른 패러다임 전환'의 일부로 설명하고 다음과 같이 말했습니다. 비판적으로 중심적이면서도 불완전한 성격을 강조하는 모델입니다.”

Amazon CodeWhisperer는 개발자의 자연어 의견과 통합 개발 환경(IDE)의 이전 코드를 기반으로 실시간으로 코드 제안을 생성하는 방식으로 작동합니다.