서비스
카테고리
AI 기술의 끊임없는 혁신으로 인해, 클로드 3.7 소네트의 출시는 의심할 여지 없이 인공지능 분야의 하이라이트가 될 것입니다. Anthropic이 출시한 최신 세대 언어 모델인 Claude 3.7 Sonnet의 출시는 자연어 처리 분야에서 Amazon Bedrock 플랫폼의 중요한 업그레이드를 의미합니다.
클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 긴밀한 통합을 통해 Amazon SageMaker는 기업이 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 중요한 플랫폼이 되었습니다. AWS의 관리형 머신 러닝 서비스인 SageMaker는 데이터 준비, 모델 학습부터 모델 배포까지 전체 프로세스에 대한 지원을 제공합니다. 이 글에서는 SageMaker의 가격 책정 모델, 주요 구성 요소 비용 및 최적화 방법을 심층적으로 분석하여 과학적으로 비용을 관리하고 AI 프로젝트의 최대 이점을 얻는 데 도움을 드립니다.
AWS CloudWatch는 기업이 AWS 리소스, 애플리케이션 및 서비스의 상태에 대한 실시간 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 강력한 모니터링 및 로깅 서비스입니다. 이 솔루션은 중앙에서 지표와 로그를 수집할 뿐만 아니라 대시보드를 통해 이를 시각화하고, 이상이 발생하면 사전에 알림을 제공합니다. 하지만 AWS CloudWatch의 가격 책정에는 여러 구성 요소와 청구 차원이 포함되어 있으며, 새로운 사용자는 복잡한 가격 책정 구조로 인해 혼란스러워하기 쉽습니다. CloudWatch에는 Metrics, Logs, Alarms, Dashboards, X-Ray, Synthetics, Evidently, RUM 등 여러 제품이 있습니다. 각 서비스마다 요금이 다르게 청구되므로 숨은 비용이 쉽게 발생할 수 있습니다.
Amazon Aurora는 AWS가 출시한 고성능, 확장 가능한 관계형 데이터베이스 서비스로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다. 이 아키텍처는 높은 I/O 작업에 최적화된 클라우드 기반 SSD 스토리지 시스템을 결합하여 표준 MySQL보다 5배, PostgreSQL보다 3배 높은 처리량을 제공합니다. 하지만 강력한 성능 이면의 AWS Aurora 가격 정책은 처음 사용하는 사용자에게 혼란을 주는 경우가 많습니다. 인스턴스 유형, 스토리지 및 I/O, 자동 백업, 다중 AZ 배포... 이러한 가격 요소는 복잡해 보일 수 있지만 핵심 메커니즘을 이해하면 Aurora 비용 구조를 보다 투명하게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 성능을 저하시키지 않고 비용을 최적화할 수도 있습니다.
생성적 AI가 급속히 확산됨에 따라 점점 더 많은 기업이 클라우드 도구를 사용하여 AI 애플리케이션의 구축 및 구현을 가속화하고자 합니다. AWS는 선도적인 클라우드 서비스 공급업체로서 Amazon SageMaker와 Amazon Bedrock이라는 두 가지 핵심 AI 서비스를 제공합니다. 동일한 AWS AI 생태계에 속해 있지만, 위치가 전혀 다르고, 기능과 적용 시나리오도 상당히 다릅니다.
