들어가며이번 칼럼에서는 AWS의 차세대 SageMaker 플랫폼을 주제로 최신 기술과 업데이트된 기능들을 소개하고자 합니다. SageMaker가 단순한 머신러닝 서비스에서 벗어나 데이터 분석부터 생성형 AI 애플리케이션 개발까지 아우르는 통합 환경으로 어떻게 진화했는지 살펴봅니다. 특히 SageMaker Unified Studio, SageMaker Catalog, Amazon Q, 기능에 주목하며, 이를 통해 실무자들이 협업과 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 공유드릴 예정입니다. 마지막으로, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 분석가, 앱 개발자 등 다양한 페르소나를 바탕으로 실제 기업에 적용할 수 있는 구체적인 사례를 통해 실무 현장에서 어떻게 활용할 수 있는지도 함께 살펴보겠습니다. 차세대 S..

들어가며이번 칼럼에서는 Amazon SageMaker Lakehouse 기술을 주제로 한 세션을 듣고, 여러분께 신규 기술과 업데이트된 정보를 공유드리고자 합니다. 이번 세션에서 특히 주목할 내용은 1. 데이터 복제 없이 실시간 공유를 가능하게 하는 제로 카피 공유 모델, 2. Redshift와 Amazon S3를 포함한 다양한 소스를 통합 관리하는 통합 카탈로그 구조, 3. Apache Iceberg 기반의 개방형 API 접근 방식인데요. 이와 함께, 레이크하우스 환경에서의 정교한 권한 관리와 쿼리 처리 방식까지 실용적인 내용이 풍부하게 소개되었습니다.생성형 AI와 대규모 데이터 분석이 요구되는 시대에, 기존 시스템을 변경하지 않고도 유연하고 안전하게 데이터를 통합하는 방법에 대해 인사이트를 얻을 수 ..

들어가며이번 칼럼에서는 AWS와 삼성카드가 발표한 "나에게 맞춤 혜택을 큐레이션: 삼성카드의 AI 기반 실시간 추천" 세션을 통해 얻은 인사이트를 공유하고자 합니다. 평소 대규모 데이터 처리와 실시간 추천 시스템 구축에 깊은 관심을 가져왔기에, 삼성카드가 겪었던 기술적 난관들을 AWS의 서버리스 이벤트 기반 아키텍처를 통해 어떻게 혁신적으로 극복하고, 온프레미스 환경과의 연계를 성공적으로 이루어냈는지 자세히 살펴보고자 이 세션을 신청하게 되었습니다.특히, 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 효율적으로 개선한 사례와 실시간 추천 시스템의 성능 향상 전략에 주목하여, 실제 서비스에 적용할 수 있는 실질적인 지식과 노하우에 대한 정보를 공유드리도록 하겠습니다. EDA implementation on AWS AWS..