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KO 모델을 쉽게 훈련하고 모델을 호스팅하도록 Amazon SageMaker Spark를 통해 노트북 인스턴스를 Amazon EMR에 실행한 Apache Spark 클러스터에 연결하면 Amazon SageMaker 기능을 향상시킬 수 있습니다.

Translitterering model-eul swibge hunlyeonhago model-eul hoseutinghadolog Amazon SageMaker Sparkleul tonghae noteubug inseuteonseuleul Amazon EMRe silhaenghan Apache Spark keulleoseuteoe yeongyeolhamyeon Amazon SageMaker gineung-eul hyangsangsikil su issseubnida.

• 모델을 쉽게 훈련하고
• 호스팅하도록 Amazon SageMaker
• 통해 노트북 인스턴스를
• EMR에 실행한 Apache
• 클러스터에 연결하면 Amazon

KO Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS), Amazon EC2의 자체 관리형 Kubernetes 및 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)에 AWS DL Containers를 배포할 수 있습니다

Translitterering Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS), Amazon EC2ui jache gwanlihyeong Kubernetes mich Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)e AWS DL Containersleul baepohal su issseubnida

• Amazon SageMaker
• Amazon Elastic Kubernetes
• Amazon EKS
• Amazon 자체 관리형
• 및 Amazon Elastic
• Service
• Amazon ECS
• 에 AWS DL
• 배포할 수 있습니다

KO 또한, Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 리소스에 손쉽게 액세스하여 Amazon SageMaker에서 워크플로를 교육 및 호스팅할 수 있습니다

Translitterering ttohan, Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) lisoseue sonswibge aegseseuhayeo Amazon SageMakereseo wokeupeulloleul gyoyug mich hoseutinghal su issseubnida

• 또한
• Amazon Virtual Private
• Amazon VPC
• 리소스에 손쉽게 액세스하여
• SageMaker에서 워크플로를 교육
• 호스팅할 수 있습니다

KO AWS DL Containers는 Amazon SageMaker, Amazon EKS 및 Amazon ECS와 긴밀하게 통합되므로, 훈련, 검증 및 배포를 위한 사용자 지정 기계 학습 워크플로를 구축할 수 있는 옵션과 유연성이 제공됩니다

Translitterering AWS DL Containersneun Amazon SageMaker, Amazon EKS mich Amazon ECSwa ginmilhage tonghabdoemeulo, hunlyeon, geomjeung mich baepoleul wihan sayongja jijeong gigye hagseub wokeupeulloleul guchughal su issneun obsyeongwa yuyeonseong-i jegongdoebnida

• AWS DL Containers는
• SageMaker
• Amazon EKS 및
• ECS와 긴밀하게 통합되므로
• 훈련
• 검증 및 배포를
• 사용자 지정 기계
• 옵션과 유연성이 제공됩니다

KO Redis용 Amazon ElastiCache FAQ 자가 관리형 Redis와 완전관리형 Redis 비교 Amazon ElastiCache 시작하기 Redis용 Amazon ElastiCache 고객 더 보기 Amazon ElastiCache 블로그 Amazon ElastiCache 소개 과정 무료로 수강하기

Translitterering Redis-yong Amazon ElastiCache FAQ jaga gwanlihyeong Redis-wa wanjeongwanlihyeong Redis bigyo Amazon ElastiCache sijaghagi Redis-yong Amazon ElastiCache gogaeg deo bogi Amazon ElastiCache beullogeu Amazon ElastiCache sogae gwajeong mulyolo suganghagi

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KO 또한 Amazon EC2 P3 인스턴스는 Amazon SageMaker와 원활하게 연동되어 강력하고 직관적인 완벽한 기계 학습 플랫폼을 제공합니다

Translitterering ttohan Amazon EC2 P3 inseuteonseuneun Amazon SageMakerwa wonhwalhage yeondongdoeeo ganglyeoghago jiggwanjeog-in wanbyeoghan gigye hagseub peullaespom-eul jegonghabnida

• 또한 Amazon 인스턴스는
• SageMaker와 원활하게 연동되어
• 직관적인 완벽한 기계
• 플랫폼을 제공합니다

KO “이는 단일 대형 Amazon EC2 인스턴스를 1년 365일 실행하는 모델에서 온디맨드 Amazon SageMaker를 통해 필요한 모든 인스턴스 유형을 실행하는 모델로 바꿨기 때문에 가능했습니다.”

Translitterering “ineun dan-il daehyeong Amazon EC2 inseuteonseuleul 1nyeon 365il silhaenghaneun model-eseo ondimaendeu Amazon SageMakerleul tonghae pil-yohan modeun inseuteonseu yuhyeong-eul silhaenghaneun modello bakkwossgi ttaemun-e ganeunghaessseubnida.”

• 이는 단일 대형
• 인스턴스를 실행하는 모델에서
• Amazon SageMaker를 통해
• 모든 인스턴스 유형을
• 모델로 바꿨기 때문에

KO AWS Fault Injection Simulator는 Amazon EC2, Amazon EKS, Amazon ECS 및 Amazon RDS와 같은 다양한 AWS 서비스에 걸쳐 중단 이벤트를 만들어낼 수 있도록 지원합니다

Translitterering AWS Fault Injection Simulatorneun Amazon EC2, Amazon EKS, Amazon ECS mich Amazon RDSwa gat-eun dayanghan AWS seobiseue geolchyeo jungdan ibenteuleul mandeul-eonael su issdolog jiwonhabnida

• AWS Fault Injection
• Amazon
• Amazon EKS
• Amazon ECS 및
• RDS와 같은 다양한
• 서비스에 걸쳐 중단
• 만들어낼 수 있도록

KO 일반 Amazon CodeGuru Reviewer Amazon CodeGuru Reviewer 보안 탐지기 Amazon CodeGuru Reviewer CI/CD 통합 Amazon CodeGuru Profiler

Translitterering ilban Amazon CodeGuru Reviewer Amazon CodeGuru Reviewer boan tamjigi Amazon CodeGuru Reviewer CI/CD tonghab Amazon CodeGuru Profiler

• Amazon CodeGuru Reviewer
• CodeGuru Reviewer 보안
• CD 통합 Amazon
• Profiler

KO Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전관리형 기계 학습 플랫폼입니다

Translitterering Amazon SageMakerneun gigye hagseub model-eul ppaleugo swibge guchug, gyoyug mich baepohal su issdolog jiwonhaneun wanjeongwanlihyeong gigye hagseub peullaespom-ibnida

• Amazon SageMaker는 기계
• 모델을 빠르고 쉽게
• 교육 및 배포할
• 있도록 지원하는 완전관리형
• 플랫폼입니다

KO Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 구축, 학습 및 배포할 수 있는 완전관리형 서비스입니다

Translitterering Amazon SageMakerneun gigye hagseub model-eul guchug, hagseub mich baepohal su issneun wanjeongwanlihyeong seobiseu-ibnida

• Amazon SageMaker는 기계
• 모델을 구축
• 완전관리형 서비스입니다

KO Amazon SageMaker는 TensorFlow 및 Apache MXNet의 최신 버전이 사전에 구성되어 있으며 NVIDIA GPU에서 최적의 성능을 내는 CUDA9 라이브러리를 지원합니다

Translitterering Amazon SageMakerneun TensorFlow mich Apache MXNet-ui choesin beojeon-i sajeon-e guseongdoeeo iss-eumyeo NVIDIA GPUeseo choejeog-ui seongneung-eul naeneun CUDA9 laibeuleolileul jiwonhabnida

• Amazon SageMaker는 TensorFlow
• Apache MXNet의 최신
• 사전에 구성되어 있으며
• GPU에서 최적의 성능을
• 라이브러리를 지원합니다

KO 몇 분 만에 빠르게 시작하려면 Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보거나 Caffe2 및 MXNet과 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크가 사전 설치된 AWS Deep Learning AMI를 사용하십시오

Translitterering myeoch bun man-e ppaleuge sijaghalyeomyeon Amazon SageMakere daehae jasehi al-abogeona Caffe2 mich MXNetgwa gat-eun ingi issneun dib leoning peuleim-wokeuga sajeon seolchidoen AWS Deep Learning AMIleul sayonghasibsio

• 몇 분 만에
• 시작하려면 Amazon SageMaker에
• 자세히 알아보거나 및
• 같은 인기 있는
• 러닝 프레임워크가 사전
• AWS Deep Learning
• 사용하십시오

KO Amazon SageMaker [모든 기능에 대한 Studio Lab, 일반 인력 및 공급 업체 인력 제외]

Translitterering Amazon SageMaker [modeun gineung-e daehan Studio Lab, ilban inlyeog mich gong-geub eobche inlyeog je-oe]

• Amazon SageMaker
• 모든 기능에 대한
• Lab
• 인력 및 공급
• 인력 제외

KO Amazon SageMaker [모든 기능에 대한 Studio Lab, 일반 인력 및 공급 업체 인력 제외]

Translitterering Amazon SageMaker [modeun gineung-e daehan Studio Lab, ilban inlyeog mich gong-geub eobche inlyeog je-oe]

• Amazon SageMaker
• 모든 기능에 대한
• Lab
• 인력 및 공급
• 인력 제외

KO Amazon SageMaker를 사용하면 기계 학습 플랫폼의 노력, 기능 및 기능을 크게 개선할 수 있습니다. 그리고 AWS와의 협력을 통해 AWS가 제공하는 이점을 효과적으로 이용할 수 있습니다."

Translitterering Amazon SageMakerleul sayonghamyeon gigye hagseub peullaespom-ui nolyeog, gineung mich gineung-eul keuge gaeseonhal su issseubnida. geuligo AWSwaui hyeoblyeog-eul tonghae AWSga jegonghaneun ijeom-eul hyogwajeog-eulo iyonghal su issseubnida."

• Amazon SageMaker를 사용하면
• 플랫폼의 노력
• 기능 및 기능을
• 개선할 수 있습니다
• 그리고 AWS와의 협력을
• AWS가 제공하는 이점을

KO Amazon SageMaker를 채택함으로써 NerdWallet은 데이터 사이언스 엔지니어링 방식을 빠르게 현대화할 수 있었습니다

Translitterering Amazon SageMakerleul chaetaegham-eulosseo NerdWallet-eun deiteo saieonseu enjinieoling bangsig-eul ppaleuge hyeondaehwahal su iss-eossseubnida

• Amazon SageMaker를 채택함으로써
• 데이터 사이언스 엔지니어링

KO 이제 이 회사는 Amazon SageMaker와 기계 학습을 사용하여 고객에게 적합한 금융 상품을 보다 효과적으로 연결할 수 있습니다.

Translitterering ije i hoesaneun Amazon SageMakerwa gigye hagseub-eul sayonghayeo gogaeg-ege jeoghabhan geum-yung sangpum-eul boda hyogwajeog-eulo yeongyeolhal su issseubnida.

• 이제 이 회사는
• SageMaker와 기계 학습을
• 고객에게 적합한 금융
• 보다 효과적으로 연결할

KO Amazon SageMaker를 통해 NerdWallet의 데이터 사이언티스트는 전략적 추구에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다

Translitterering Amazon SageMakerleul tonghae NerdWallet-ui deiteo saieontiseuteuneun jeonlyagjeog chugue deo manh-eun sigan-eul hal-aehal su issseubnida

• Amazon SageMaker를 통해
• 데이터 사이언티스트는 전략적
• 더 많은 시간을
• 있습니다

KO Kirkman은 "인프라 및 기술 관점에서 Amazon SageMaker를 사용하면 기계 학습 플랫폼의 노력, 기능 및 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다."라고 말합니다

Translitterering Kirkman-eun "inpeula mich gisul gwanjeom-eseo Amazon SageMakerleul sayonghamyeon gigye hagseub peullaespom-ui nolyeog, gineung mich gineung-eul keuge hyangsangsikil su issseubnida."lago malhabnida

• Kirkman은
• 및 기술 관점에서
• SageMaker를 사용하면 기계
• 플랫폼의 노력
• 기능 및 기능을
• 말합니다

KO 기계 학습과 Amazon SageMaker의 사용은 NerdWallet이 기술을 활용하여 혼잡하고 경쟁이 치열한 금융 서비스 시장에서 차별화되는 방식의 변화를 나타냅니다

Translitterering gigye hagseubgwa Amazon SageMakerui sayong-eun NerdWallet-i gisul-eul hwal-yonghayeo honjabhago gyeongjaeng-i chiyeolhan geum-yung seobiseu sijang-eseo chabyeolhwadoeneun bangsig-ui byeonhwaleul natanaebnida

• 기계 학습과 Amazon
• 사용은 NerdWallet이 기술을
• 혼잡하고 경쟁이 치열한
• 서비스 시장에서 차별화되는
• 변화를 나타냅니다

KO Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다

Translitterering Amazon SageMakerneun modeun gaebalja mich deiteo gwahagjaga gigye hagseub(ML) model-eul ppaleuge guchug, hunlyeon mich baepohal su issdolog haneun wanjeongwanlihyeong seobiseu-ibnida

• Amazon SageMaker는 모든
• 및 데이터 과학자가
• ML
• 모델을 빠르게 구축
• 훈련 및 배포할
• 있도록 하는 완전관리형

KO Amazon SQS, Amazon Kinesis 및 Amazon DynamoDB Streams와 이벤트가 배치로 도착하는 이벤트 소스의 경우 이벤트 파라미터는 요청한 배치 크기에 따라 단일 호출에 여러 이벤트를 포함할 수 있습니다

Translitterering Amazon SQS, Amazon Kinesis mich Amazon DynamoDB Streamswa ibenteuga baechilo dochaghaneun ibenteu soseuui gyeong-u ibenteu palamiteoneun yocheonghan baechi keugie ttala dan-il hochul-e yeoleo ibenteuleul pohamhal su issseubnida

• Amazon SQS
• Amazon Kinesis 및
• DynamoDB Streams와 이벤트가
• 도착하는 이벤트 소스의
• 파라미터는 요청한 배치
• 따라 단일 호출에

KO Amazon Kinesis 및 Amazon DynamoDB 콘솔을 통해, 그리고 AWS Lambda가 함수에 대해 생성하는 Amazon CloudWatch 지표를 통해 진행 상태를 모니터링할 수 있습니다

Translitterering Amazon Kinesis mich Amazon DynamoDB konsol-eul tonghae, geuligo AWS Lambdaga hamsue daehae saengseonghaneun Amazon CloudWatch jipyoleul tonghae jinhaeng sangtaeleul moniteolinghal su issseubnida

• Amazon Kinesis 및
• DynamoDB 콘솔을 통해
• 그리고 AWS Lambda가
• 대해 생성하는 Amazon
• 지표를 통해 진행
• 모니터링할 수 있습니다

KO Amazon Elasticsearch Service는 이제 더 나은 서비스 가시성을 제공하기 위해 Amazon CloudWatch 및 Amazon EventBridge에 이벤트를 게시합니다

Translitterering Amazon Elasticsearch Serviceneun ije deo na-eun seobiseu gasiseong-eul jegonghagi wihae Amazon CloudWatch mich Amazon EventBridgee ibenteuleul gesihabnida

• Amazon Elasticsearch Service는
• 더 나은 서비스
• 제공하기 위해 Amazon
• 및 Amazon EventBridge에
• 게시합니다

KO 각 서비스는 Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate 등 여러 유형의 컴퓨팅 인프라를 사용해 구축될 수 있습니다

Translitterering gag seobiseuneun Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate deung yeoleo yuhyeong-ui keompyuting inpeulaleul sayonghae guchugdoel su issseubnida

• 각 서비스는 Amazon
• Amazon ECS
• Amazon EKS
• AWS Fargate 등
• 유형의 컴퓨팅 인프라를
• 구축될 수 있습니다

KO 이 경우 엔터프라이즈 고객은 Amazon ECS Anywhere를 사용하여 Amazon ECS 제어 플레인에 액세스하는 동시에 기본 Amazon ECS 태스크를 기존 온프레미스 인프라를 포함한 모든 환경에 배포할 수 있습니다

Translitterering i gyeong-u enteopeulaijeu gogaeg-eun Amazon ECS Anywhereleul sayonghayeo Amazon ECS jeeo peullein-e aegseseuhaneun dongsie gibon Amazon ECS taeseukeuleul gijon onpeulemiseu inpeulaleul pohamhan modeun hwangyeong-e baepohal su issseubnida

• 이 경우 엔터프라이즈
• Amazon ECS Anywhere를
• Amazon ECS 제어
• 액세스하는 동시에 기본
• ECS 태스크를 기존
• 인프라를 포함한 모든
• 배포할 수 있습니다

KO Amazon SQS, Amazon Kinesis 및 Amazon DynamoDB Streams와 이벤트가 배치로 도착하는 이벤트 소스의 경우 이벤트 파라미터는 요청한 배치 크기에 따라 단일 호출에 여러 이벤트를 포함할 수 있습니다

Translitterering Amazon SQS, Amazon Kinesis mich Amazon DynamoDB Streamswa ibenteuga baechilo dochaghaneun ibenteu soseuui gyeong-u ibenteu palamiteoneun yocheonghan baechi keugie ttala dan-il hochul-e yeoleo ibenteuleul pohamhal su issseubnida

• Amazon SQS
• Amazon Kinesis 및
• DynamoDB Streams와 이벤트가
• 도착하는 이벤트 소스의
• 파라미터는 요청한 배치
• 따라 단일 호출에

KO Amazon Kinesis 및 Amazon DynamoDB 콘솔을 통해, 그리고 AWS Lambda가 함수에 대해 생성하는 Amazon CloudWatch 지표를 통해 진행 상태를 모니터링할 수 있습니다

Translitterering Amazon Kinesis mich Amazon DynamoDB konsol-eul tonghae, geuligo AWS Lambdaga hamsue daehae saengseonghaneun Amazon CloudWatch jipyoleul tonghae jinhaeng sangtaeleul moniteolinghal su issseubnida

• Amazon Kinesis 및
• DynamoDB 콘솔을 통해
• 그리고 AWS Lambda가
• 대해 생성하는 Amazon
• 지표를 통해 진행
• 모니터링할 수 있습니다

KO Amazon S3 버킷 / Amazon SQS / Amazon SNS 등에 있는 객체에 대한 세분화된 액세스

Translitterering Amazon S3 beokis / Amazon SQS / Amazon SNS deung-e issneun gaegchee daehan sebunhwadoen aegseseu

• Amazon 버킷
• Amazon SQS
• Amazon SNS 등에
• 객체에 대한 세분화된

KO 이 경우 엔터프라이즈 고객은 Amazon ECS Anywhere를 사용하여 Amazon ECS 제어 플레인에 액세스하는 동시에 기본 Amazon ECS 태스크를 기존 온프레미스 인프라를 포함한 모든 환경에 배포할 수 있습니다

Translitterering i gyeong-u enteopeulaijeu gogaeg-eun Amazon ECS Anywhereleul sayonghayeo Amazon ECS jeeo peullein-e aegseseuhaneun dongsie gibon Amazon ECS taeseukeuleul gijon onpeulemiseu inpeulaleul pohamhan modeun hwangyeong-e baepohal su issseubnida

• 이 경우 엔터프라이즈
• Amazon ECS Anywhere를
• Amazon ECS 제어
• 액세스하는 동시에 기본
• ECS 태스크를 기존
• 인프라를 포함한 모든
• 배포할 수 있습니다

KO Redis용 Amazon ElastiCache를 사용하면 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)에서 리소스를 실행할 수 있습니다

Translitterering Redis-yong Amazon ElastiCacheleul sayonghamyeon Amazon Virtual Private Cloud(VPC)eseo lisoseuleul silhaenghal su issseubnida

• Redis용 Amazon ElastiCache를
• Amazon Virtual Private
• VPC
• 에서 리소스를 실행할
• 있습니다

KO Krux는 휘발성 Amazon EMR 클러스터를 Amazon EC2 스팟 용량과 함께 사용하여 비용을 절감하고, EMRFS를 통해 Amazon S3를 Apache Spark용 데이터 계층으로 사용합니다.

Translitterering Kruxneun hwibalseong Amazon EMR keulleoseuteoleul Amazon EC2 seupas yonglyang-gwa hamkke sayonghayeo biyong-eul jeolgamhago, EMRFSleul tonghae Amazon S3leul Apache Sparkyong deiteo gyecheung-eulo sayonghabnida.

• Krux는 휘발성 Amazon
• 클러스터를 Amazon 스팟
• 함께 사용하여 비용을
• EMRFS를 통해 Amazon
• Spark용 데이터 계층으로

KO Amazon Location Service는 Novetta에 AWS IoT Greengrass, Amazon Neptune 및 Amazon Rekognition과 같은 서비스와 함께 보다 심층적인 클라우드 통합을 전달하는 옵션을 제공합니다.

Translitterering Amazon Location Serviceneun Novetta-e AWS IoT Greengrass, Amazon Neptune mich Amazon Rekognitiongwa gat-eun seobiseuwa hamkke boda simcheungjeog-in keullaudeu tonghab-eul jeondalhaneun obsyeon-eul jegonghabnida.

• Amazon Location Service는
• AWS IoT Greengrass
• Amazon Neptune 및
• Rekognition과 같은 서비스와
• 보다 심층적인 클라우드
• 전달하는 옵션을

KO RedShift 및 EMR의 데이터 양이 지속적으로 증가함에 따라 SageMaker를 사용하여 머신러닝 파이프라인을 협업 및 생성하고 이를 경계에 배치하여 혁신을 가속화하십시오

Translitterering RedShift mich EMRui deiteo yang-i jisogjeog-eulo jeung-gaham-e ttala SageMakerleul sayonghayeo meosinleoning paipeulain-eul hyeob-eob mich saengseonghago ileul gyeong-gyee baechihayeo hyeogsin-eul gasoghwahasibsio

• RedShift 및 EMR의
• 양이 지속적으로 증가함에
• SageMaker를 사용하여 머신러닝
• 협업 및 생성하고
• 경계에 배치하여 혁신을

KO 네이티브 머신러닝 알고리즘과 SageMaker를 통해 컴퓨터는 어디를 살펴보아야 하는지 명확히 프로그래밍하지 않고도 새로운 패턴과 인사이트를 찾을 수 있습니다.

Translitterering neitibeu meosinleoning algolijeumgwa SageMakerleul tonghae keompyuteoneun eodileul salpyeoboaya haneunji myeonghwaghi peulogeulaeminghaji anhgodo saeloun paeteongwa insaiteuleul chaj-eul su issseubnida.

• 네이티브 머신러닝 알고리즘과
• 통해 컴퓨터는 어디를
• 하는지 명확히 프로그래밍하지
• 새로운 패턴과 인사이트를

KO SageMaker는 기계 학습 프로세스의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하여 고품질의 모델을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 합니다.

Translitterering SageMakerneun gigye hagseub peuloseseuui gag dangyeeseo budamseuleoun jag-eob-eul jegeohayeo gopumjil-ui model-eul boda swibge gaebalhal su issdolog habnida.

• 각 단계에서 부담스러운
• 제거하여 고품질의 모델을

KO AWS Lambda의 프로그래밍 모델은 상태 비저장이지만 코드에서 Amazon S3 또는 Amazon DynamoDB 등 다른 웹 서비스를 호출하면 상태 저장 데이터에 액세스할 수 있습니다.

Translitterering AWS Lambdaui peulogeulaeming model-eun sangtae bijeojang-ijiman kodeueseo Amazon S3 ttoneun Amazon DynamoDB deung daleun web seobiseuleul hochulhamyeon sangtae jeojang deiteoe aegseseuhal su issseubnida.

• AWS Lambda의 프로그래밍
• 상태 비저장이지만 코드에서
• 또는 Amazon DynamoDB
• 다른 웹 서비스를
• 상태 저장 데이터에

KO Amazon S3 이벤트 알림에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 이벤트에 대한 알림 구성을 참조하세요

Translitterering Amazon S3 ibenteu allim-e daehan jasehan naeyong-eun Amazon S3 ibenteue daehan allim guseong-eul chamjohaseyo

• Amazon 이벤트 알림에
• 자세한 내용은 Amazon
• 대한 알림 구성을

KO Amazon SNS를 사용한 Lambda 함수 호출에 대한 자세한 내용은 Amazon SNS 개발자 안내서를 참조하세요

Translitterering Amazon SNSleul sayonghan Lambda hamsu hochul-e daehan jasehan naeyong-eun Amazon SNS gaebalja annaeseoleul chamjohaseyo

• Amazon SNS를 사용한
• 함수 호출에 대한
• 내용은 Amazon SNS
• 안내서를 참조하세요

KO Amazon SES 콘솔에서 Amazon SES가 AWS Lambda 함수에 메시지를 전송하도록 수신 규칙을 설정할 수 있습니다. AWS SDK와 CLI를 통해서도 같은 기능을 사용할 수 있습니다.

Translitterering Amazon SES konsol-eseo Amazon SESga AWS Lambda hamsue mesijileul jeonsonghadolog susin gyuchig-eul seoljeonghal su issseubnida. AWS SDKwa CLIleul tonghaeseodo gat-eun gineung-eul sayonghal su issseubnida.

• Amazon SES 콘솔에서
• SES가 AWS Lambda
• 메시지를 전송하도록 수신
• 설정할 수 있습니다
• AWS SDK와 CLI를
• 같은 기능을 사용할

KO Amazon CloudWatch 경보 설정에 대한 자세한 내용은 Amazon CloudWatch 개발자 안내서를 참조하십시오.

Translitterering Amazon CloudWatch gyeongbo seoljeong-e daehan jasehan naeyong-eun Amazon CloudWatch gaebalja annaeseoleul chamjohasibsio.

• Amazon CloudWatch 경보
• 대한 자세한 내용은
• CloudWatch 개발자 안내서를

KO 사용자 디바이스 전체에 데이터를 공유 및 동기화하도록 Amazon Cognito를 사용하는 것에 대한 자세한 정보는 Amazon Cognito를 참조하십시오.

Translitterering sayongja dibaiseu jeonchee deiteoleul gong-yu mich dong-gihwahadolog Amazon Cognitoleul sayonghaneun geos-e daehan jasehan jeongboneun Amazon Cognitoleul chamjohasibsio.

• 사용자 디바이스 전체에
• 공유 및 동기화하도록
• Cognito를 사용하는 것에
• 자세한 정보는 Amazon

KO 앱이 Amazon Cognito 자격 증명을 사용하는 경우, 최종 사용자는 Amazon, Facebook, Google, 및 기타 OpenID Connect 호환 서비스 등 다양한 퍼블릭 로그인 제공자를 통해 사용자 인증을 처리할 수 있습니다

Translitterering aeb-i Amazon Cognito jagyeog jeungmyeong-eul sayonghaneun gyeong-u, choejong sayongjaneun Amazon, Facebook, Google, mich gita OpenID Connect hohwan seobiseu deung dayanghan peobeullig logeu-in jegongjaleul tonghae sayongja injeung-eul cheolihal su issseubnida

• 앱이 Amazon Cognito
• 증명을 사용하는 경우
• 최종 사용자는 Amazon
• Facebook
• Google
• 및 기타 OpenID
• 호환 서비스 등
• 퍼블릭 로그인 제공자를
• 사용자 인증을 처리할
• 있습니다

KO 최신 기반 이미지를 DockerHub 또는 Amazon ECR Public에서 끌어다 사용하고, 컨테이너 이미지를 재구축하며 AWS Lambda에 Amazon ECR을 통해 배포할 수 있습니다

Translitterering choesin giban imijileul DockerHub ttoneun Amazon ECR Publiceseo kkeul-eoda sayonghago, keonteineo imijileul jaeguchughamyeo AWS Lambda-e Amazon ECReul tonghae baepohal su issseubnida

• 최신 기반 이미지를
• 또는 Amazon ECR
• 끌어다 사용하고
• 컨테이너 이미지를 재구축하며
• Lambda에 Amazon ECR을
• 배포할 수 있습니다

KO 예. Amazon EFS에 대한 탑재 대상은 VPC의 서브넷과 연결됩니다. 따라서 이 VPC에 액세스하도록 AWS Lambda 함수를 구성해야 합니다. Q: Lambda용 Amazon EFS는 누가 사용하면 좋습니까?

Translitterering ye. Amazon EFSe daehan tabjae daesang-eun VPCui seobeunesgwa yeongyeoldoebnida. ttalaseo i VPCe aegseseuhadolog AWS Lambda hamsuleul guseonghaeya habnida. Q: Lambdayong Amazon EFSneun nuga sayonghamyeon johseubnikka?

• 예
• Amazon EFS에 대한
• 대상은 VPC의 서브넷과
• 따라서 이 VPC에
• AWS Lambda 함수를
• 합니다
• Lambda용 Amazon EFS는
• 사용하면 좋습니까

KO Amazon SQS 대기열 또는 Amazon SNS 주제를 데드레터큐로 구성할 수 있습니다.

Translitterering Amazon SQS daegiyeol ttoneun Amazon SNS jujeleul dedeuleteokyulo guseonghal su issseubnida.

• Amazon SQS 대기열
• Amazon SNS 주제를

KO 예를 들어 Lambda는 Amazon Kinesis Streams 또는 Amazon SQS 대기열에서 레코드를 가져오고 가져온 각 메시지에 대해 Lambda 함수를 실행할 수 있습니다.

Translitterering yeleul deul-eo Lambdaneun Amazon Kinesis Streams ttoneun Amazon SQS daegiyeol-eseo lekodeuleul gajyeoogo gajyeoon gag mesijie daehae Lambda hamsuleul silhaenghal su issseubnida.

• 예를 들어 Lambda는
• Kinesis Streams 또는
• SQS 대기열에서 레코드를
• 가져온 각 메시지에
• Lambda 함수를 실행할

KO Amazon DynamoDB Streams, Amazon Kinesis Streams 등 AWS Lambda에서 폴링하는 순차적인 이벤트 소스의 경우 개발자 코드 오류가 발생하면 데이터가 만료될 때까지 Lambda에서 계속 실행을 시도합니다

Translitterering Amazon DynamoDB Streams, Amazon Kinesis Streams deung AWS Lambda-eseo pollinghaneun sunchajeog-in ibenteu soseuui gyeong-u gaebalja kodeu olyuga balsaenghamyeon deiteoga manlyodoel ttaekkaji Lambda-eseo gyesog silhaeng-eul sidohabnida

• Amazon DynamoDB Streams
• Amazon Kinesis Streams
• AWS Lambda에서 폴링하는
• 소스의 경우 개발자
• 오류가 발생하면 데이터가
• 때까지 Lambda에서 계속
• 시도합니다