AWS 기술 블로그

모델의 정확도와 품질 향상을 위해 Amazon Bedrock에서 Anthropic’s Claude 3 Haiku 모델 미세 조정하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 ‘Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality‘ by Yanyan Zhang를 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Bedrock에서 제공되는 Anthropic Claude와 같은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. Anthropic Claude 3 Haiku를 독점 데이터셋으로 […]

애플리케이션 개발자를 위한 PostgreSQL 아키텍처 고려사항: 파트 1

이 글은 AWS Database 블로그의 PostgreSQL architecture considerations for application developers: Part 1 by Peter Celentano and Tracy Jenkins의 한국어 번역입니다. 클라우드 아키텍처에서 애플리케이션 계층이 외부와 소통하는 핵심 역할을 함에도 불구하고, 우리는 종종 사용 중인 데이터베이스에 맞춰 애플리케이션을 최적화하는 방법을 간과하고는 합니다. 관계형 데이터베이스를 사용할 때는 단순히 스키마 설계에만 집중할 것이 아니라, 데이터베이스가 저장 시스템과 […]

생성형 AI 워크로드에 대한 보안 사고 대응 방법 소개

이 글은 AWS Security Blog에 게시된 Methodology for incident response on generative AI workloads by Anna McAbee, Jennifer Paz, AJ Evans, and Steve de Vera를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS 고객 사고 대응팀(CIRT)은 생성형 AI 기반 애플리케이션과 관련된 보안 사고를 조사하는데 사용할 수 있는 방법론을 개발했습니다. 생성형 AI 워크로드와 관련된 보안 이벤트라고 하더라도, 여전히 AWS […]

Amazon Aurora PostgreSQL의 쿼리 플랜 모니터링

 이 글은 Database 블로그의 Monitor query plans for Amazon Aurora PostgreSQL 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전이 한층 더 강화되었습니다. 이제 사용자들은 쿼리 플랜을 자유롭게 관리할 수 있게 되었습니다. 이 기능을 통해 현재 데이터베이스 부하에 기여하는 쿼리 플랜을 식별하고, 시간이 지남에 따라 쿼리 플랜의 성능 통계를 추적할 수 있습니다. 이 글에서는 […]

AWS 전송 게이트웨이의 보안 그룹 참조 지원 기능 소개

본 블로그 게시글은 AWS Networking & Content Delivery에 게시된 Introducing security group referencing for AWS Transit Gateway by Gerardo Vazquez and Mohamad Naji 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 이 글을 통해 AWS Transit Gateway (AWS 전송 게이트웨이)의 보안 그룹 참조 지원 기능을 소개 합니다. 이 새로운 기능은 동일한 AWS 리전 내에서 전송 게이트웨이에 연결된 다른 […]

MIDAS IT의 DynamoDB ZeroETL과 Bedrock을 이용한 OpenSearch 자동 임베딩 고객 사례

마이다스아이티(MIDAS IT)는 건축 및 토목 엔지니어링 소프트웨어를 개발하고 수출하는 회사로 미국, 일본, 중국 등 다양한 국가에 서비스를 제공하고 있는 건설분야 CAE(Computer-Aided Engineering) 소프트웨어 세계 최대기업 입니다. 엔지니어링 소프트웨어의 특성상 전문 기술 지원 요청이 글로벌하게 들어오며, 이를 기술 지원 전담 인력이 해결하는데 최소 몇 시간에서 최대 3일 정도가 소요됩니다. 마이다스아이티는 고객에게 더 빠르고 정확한 정보를 전달하고 […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 3 – Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 기반의 GPU 클러스터

서론 “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기” 블로그 시리즈는 Amazon EC2의 가속 컴퓨팅 인스턴스와 AWS에서 제공되는 다양한 리소스를 이용하여, 멀티 노드 가속 컴퓨팅 환경을 쉽게 구축할 수 있는 방법에 대해서 알아 봅니다. 블로그는 아래와 같이 3개의 시리즈로 구성이 되어 있으며, 파트 1에서는 AWS Deep Learning AMI (DLAMI)를 사용한 쉽고 빠른 컴퓨팅 환경 구축에 대해서 알아 […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 2 – AWS ParallelCluster

서론 “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기” 블로그 시리즈는 Amazon EC2의 가속 컴퓨팅 인스턴스와 AWS에서 제공되는 다양한 리소스를 이용하여, 멀티 노드 가속 컴퓨팅 환경을 쉽게 구축할 수 있는 방법에 대해서 알아 봅니다. 블로그는 아래와 같이 3개의 시리즈로 구성이 되어 있으며, “Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 1 – AWS Deep Learning AMI (DLAMI)”에서 […]

Amazon EC2 가속 컴퓨팅 인스턴스 활용하기 – 파트 1 – AWS Deep Learning AMI (DLAMI)

서론 전통적인 고성능 컴퓨팅(HPC, High Performance Computing) 뿐만 아니라, 인공지능, 기계 학습, 그리고 생성형 AI의 활용도가 높아짐에 따라, 고성능 GPU가 장착된 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어의 수요와 사용률이 급격히 증가하고 있습니다. 이는 온프레미스 데이터센터 뿐만 아니라 클라우드에서도 동일한 현상이 나타나고 있습니다. AWS와 같은 클라우드 서비스 제공업체를 통한 빠른 컴퓨팅 리소스의 공급, 구축, 그리고 온디맨드 방식의 과금은 […]

Amazon Aurora MySQL을 활용한 클라우드 답게 데이터베이스 운영하기

본 블로그 시리즈의 이전 글에서는 Microsoft SQL Server와 오픈소스 데이터 베이스의 차이점에 대한 정리를 살펴보았습니다. Stored Procedure 기반의 어플리케이션을 옮겨올 때, 어떠한 기능들을 활용하여 옮겨와야 하는지, 대량의 데이터 변경에 대한 작업의 처리 방법과 같은 노하우 들이 주요 내용이었습니다. 이제 오픈소스 데이터베이스의 차이점에 대해 익숙해졌다면, Amazon Aurora의 클라우드 친화적인 기능들을 활용해, 더 안정적이고, 관리 작업의 편의성을 […]