Dịch "amazon sagemaker spark" sang Hàn Quốc

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.

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

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

Chuyển ngữ 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 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

Chuyển ngữ 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

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

Chuyển ngữ 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.”

Chuyển ngữ “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 Apache Spark에는 기계 학습(MLlib), 스트림 처리(Spark Streaming) 및 그래프 처리(GraphX)용 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 몇 가지 라이브러리가 포함되어 있습니다

Chuyển ngữ Apache Sparkeneun gigye hagseub(MLlib), seuteulim cheoli(Spark Streaming) mich geulaepeu cheoli(GraphX)yong aepeullikeisyeon-eul guchughaneun de doum-i doeneun myeoch gaji laibeuleoliga pohamdoeeo issseubnida

• Apache Spark에는 기계
• MLlib
• 스트림 처리
• Spark Streaming
• 및 그래프 처리
• GraphX
• 용 애플리케이션을 구축하는
• 도움이 되는 몇
• 라이브러리가 포함되어 있습니다

KO 애플리케이션을 실행하는 것 외에도, 클러스터의 Spark 셸에서 또는 Jupyter 노트북을 통해 직접 Spark API를 Python 또는 Scala와 대화식으로 사용할 수 있습니다

Chuyển ngữ aepeullikeisyeon-eul silhaenghaneun geos oeedo, keulleoseuteoui Spark syel-eseo ttoneun Jupyter noteubug-eul tonghae jigjeob Spark APIleul Python ttoneun Scalawa daehwasig-eulo sayonghal su issseubnida

• 애플리케이션을 실행하는 것
• 클러스터의 Spark 셸에서
• Jupyter 노트북을 통해
• Spark API를 Python
• Scala와 대화식으로 사용할
• 있습니다

KO Spark Core는 Spark 플랫폼의 기본 일반 실행 엔진으로, 그 외에 다른 모든 기능은 이 엔진을 기반으로 구축됩니다

Chuyển ngữ Spark Coreneun Spark peullaespom-ui gibon ilban silhaeng enjin-eulo, geu oee daleun modeun gineung-eun i enjin-eul giban-eulo guchugdoebnida

• Spark Core는 Spark
• 기본 일반 실행
• 그 외에 다른
• 기능은 이 엔진을
• 구축됩니다

KO 이 외에도 Amazon EC2와 Amazon EMR에서 Apache Flume, Apache Spark Streaming, Apache Storm 등과 같은 다른 스트리밍 데이터 플랫폼을 실행할 수 있습니다.

Chuyển ngữ i oeedo Amazon EC2wa Amazon EMReseo Apache Flume, Apache Spark Streaming, Apache Storm deung-gwa gat-eun daleun seuteuliming deiteo peullaespom-eul silhaenghal su issseubnida.

• 이 외에도 Amazon
• EMR에서 Apache Flume
• Apache Spark Streaming
• Apache Storm 등과
• 다른 스트리밍 데이터

KO 인 이미지 및 인 스크린 광고 플랫폼인 GumGum은 Amazon EMR 기반 Spark를 사용하여 인벤토리 예측, 클릭스트림 로그의 처리, 그리고 Amazon S3에 있는 비정형 데이터의 임시 분석을 수행합니다

Chuyển ngữ in imiji mich in seukeulin gwang-go peullaespom-in GumGum-eun Amazon EMR giban Sparkleul sayonghayeo inbentoli yecheug, keulligseuteulim logeuui cheoli, geuligo Amazon S3e issneun bijeonghyeong deiteoui imsi bunseog-eul suhaenghabnida

• 인 이미지 및
• 스크린 광고 플랫폼인
• Amazon EMR 기반
• 사용하여 인벤토리 예측
• 클릭스트림 로그의 처리
• 그리고 Amazon 있는
• 데이터의 임시 분석을

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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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]

Chuyển ngữ 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]

Chuyển ngữ 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."

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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.

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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 Kinesis, Apache Kafka에서 또는 EMR 기반 Spark Streaming의 다른 데이터 스트림에서 실시간 데이터를 사용하고 처리합니다

Chuyển ngữ Amazon Kinesis, Apache Kafka-eseo ttoneun EMR giban Spark Streaming-ui daleun deiteo seuteulim-eseo silsigan deiteoleul sayonghago cheolihabnida

• Amazon Kinesis
• Apache Kafka에서 또는
• 기반 Spark Streaming의
• 데이터 스트림에서 실시간
• 사용하고 처리합니다

KO Amazon EMR 기반 Apache Spark를 사용하여 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용할 대량의 데이터를 처리함으로써 Yelp는 매출과 광고 클릭률을 높였습니다.

Chuyển ngữ Amazon EMR giban Apache Sparkleul sayonghayeo gigye hagseub model-eul gyoyughaneun de sayonghal daelyang-ui deiteoleul cheoliham-eulosseo Yelpneun maechulgwa gwang-go keulliglyul-eul nop-yeossseubnida.

• Amazon EMR 기반
• Spark를 사용하여 기계
• 모델을 교육하는 데
• 대량의 데이터를 처리함으로써
• 매출과 광고 클릭률을

KO Hearst의 편집진은 Amazon EMR 기반 Apache Spark Streaming을 사용하여 어떤 기사가 반응이 좋고 어떤 주제가 요즘 추세인지 실시간으로 확인할 수 있습니다.

Chuyển ngữ Hearstui pyeonjibjin-eun Amazon EMR giban Apache Spark Streaming-eul sayonghayeo eotteon gisaga ban-eung-i johgo eotteon jujega yojeum chuseinji silsigan-eulo hwag-inhal su issseubnida.

• Hearst의 편집진은 Amazon
• 기반 Apache Spark
• 사용하여 어떤 기사가
• 좋고 어떤 주제가
• 추세인지 실시간으로 확인할

KO Amazon EMR을 Spark와 함께 사용하여 수백 테라바이트 규모의 이벤트 데이터를 처리하고, 호스트에 대해 더 높은 수준의 행동 설명을 도출합니다

Chuyển ngữ Amazon EMReul Sparkwa hamkke sayonghayeo subaeg telabaiteu gyumoui ibenteu deiteoleul cheolihago, hoseuteue daehae deo nop-eun sujun-ui haengdong seolmyeong-eul dochulhabnida

• Amazon EMR을 Spark와
• 사용하여 수백 테라바이트
• 데이터를 처리하고
• 호스트에 대해 더
• 수준의 행동 설명을

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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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

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

Chuyển ngữ 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

Chuyển ngữ 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.

Chuyển ngữ 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.

Chuyển ngữ 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 이동 중에도 새로운 인사이트를 발견합니다

Chuyển ngữ idong jung-edo saeloun insaiteuleul balgyeonhabnida

• 이동 중에도 새로운
• 발견합니다

KO 만약 Spark에서 모바일 데이터팩을 구입하면 뉴질랜드 곳곳에서 Spark의 무료 와이파이 핫스팟

Chuyển ngữ man-yag Sparkeseo mobail deiteopaeg-eul gu-ibhamyeon nyujillaendeu gosgos-eseo Sparkui mulyo waipai has-seupas

• 만약 Spark에서 모바일
• 구입하면 뉴질랜드 곳곳에서
• 무료 와이파이 핫스팟

KO 과거 데이터의 패턴은 Hadoop 및 Spark에서 직접 실행되는 TIBCO Analytics를 사용하여 대화형 방식으로 식별할 수 있습니다

Chuyển ngữ gwageo deiteoui paeteon-eun Hadoop mich Sparkeseo jigjeob silhaengdoeneun TIBCO Analyticsleul sayonghayeo daehwahyeong bangsig-eulo sigbyeolhal su issseubnida

• 과거 데이터의 패턴은
• 및 Spark에서 직접
• TIBCO Analytics를 사용하여