AWS AI/ML 및 데이터 서비스 핵심 요약

 

 

AWS AI/ML 및 데이터 서비스 핵심 요약

1. 생성형 AI 및 머신러닝 (Generative AI & Machine Learning)

리소스	주요 역할 및 특징
Amazon Bedrock	Amazon 및 선도적인 AI 스타트업의 대규모 **기초 모델(FM)**을 단일 API로 통합하고 파인 튜닝할 수 있는 서버리스 플랫폼입니다.
Amazon Q Business	회사 내부 정보 저장소의 데이터와 전문 지식을 활용하여 질문에 답하고 문제를 해결하는 기업용 생성형 AI 비서입니다.
Amazon Q Developer	코드 추천을 통해 소프트웨어 개발 속도를 높이는 개발자용 AI 비서입니다.
Amazon SageMaker AI	인프라 걱정 없이 고객 맞춤형 ML 모델을 구축, 훈련, 배포하는 데 사용됩니다.
Amazon SageMaker JumpStart	컴퓨터 비전, NLP 등 미리 훈련된 ML 솔루션을 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있도록 돕습니다.

 

 

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2. 전문 AI 서비스 (Specialized AI Services)

특정 작업(언어, 이미지, 검색 등)에 특화된 완전 관리형 AI 서비스입니다.

리소스	주요 역할 및 특징
Amazon Comprehend	**자연어 처리(NLP)**를 사용하여 문서에서 핵심 인사이트를 추출합니다.
Amazon Kendra	자연어 처리를 사용하여 기업 콘텐츠를 지능적으로 검색합니다.
Amazon Rekognition	이미지와 비디오에서 객체와 활동을 식별합니다.
Amazon Textract	문서에서 입력된 텍스트 및 손글씨를 감지하고 추출합니다.
Amazon Polly	텍스트를 실제 사람과 같은 음성으로 변환합니다 (TTS).
Amazon Transcribe	음성을 텍스트로 변환합니다 (STT).
Amazon Translate	텍스트를 다양한 언어로 번역합니다.
Amazon Lex	애플리케이션에 **음성 및 텍스트 대화형 인터페이스(챗봇)**를 추가합니다.
Amazon Personalize	애플리케이션에 개인화된 고객 추천을 추가합니다.

 

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3. 데이터 파이프라인 및 분석 (Data Pipeline & Analytics)

데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하는 데 사용되는 서비스입니다.

리소스	유형	주요 역할 및 특징
Amazon Kinesis Data Streams	실시간 수집	테라바이트 규모의 스트리밍 데이터를 실시간으로 수집합니다.
Amazon Data Firehose	준 실시간 수집	데이터를 수초 내에 데이터 레이크나 웨어하우스 등 여러 소비자로 수집 및 전달합니다.
Amazon S3	데이터 저장	사실상 무제한의 데이터를 저장하는 객체 스토리지로, 데이터 레이크의 주요 선택지입니다.
Amazon Redshift	데이터 웨어하우스	페타바이트 규모의 데이터를 저장하고 복잡한 SQL 쿼리로 대규모 분석을 수행합니다.
AWS Glue Data Catalog	카탈로그	다양한 분석 서비스에 메타데이터를 제공하는 중앙 집중식 저장소입니다.
AWS Glue	데이터 처리 (ETL)	Data Catalog를 참조하여 데이터를 정제하고 변환하는 ETL 서비스입니다.
Amazon EMR	대규모 처리	Apache Spark 같은 인기 프레임워크를 사용해 빅 데이터 워크로드를 처리합니다.
Amazon Athena	서버리스 쿼리	어디에 있든 다양한 데이터 소스에 대해 단일 SQL 쿼리로 분석합니다.
Amazon QuickSight	시각화 (BI)	전문 지식 없이 대화형 대시보드를 생성하여 데이터를 시각화합니다.
Amazon OpenSearch Service	검색/모니터링	키워드 또는 NLP 검색을 통해 실시간 데이터 분석 및 시각화를 제공합니다.