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AWS 클라우드 데이터웨어하우스 서비스의 핵심 구성원인 Amazon Redshift는 높은 성능, 확장성, 비용 효율성 덕분에 점점 더 많은 회사가 데이터 기반 의사 결정을 달성하는 데 선호하는 솔루션이 되고 있습니다. 이 글에서는 Redshift의 일반적인 사용 시나리오를 분석하고, 기업이 데이터웨어하우스 구축에 드는 노력을 절반으로 줄이면서 두 배의 결과를 얻는 데 도움이 되는 몇 가지 실용적인 구현 모범 사례를 공유합니다.

클라우드 컴퓨팅은 데이터를 저장하고, 처리하고, 액세스하는 방식에 혁명을 가져왔습니다. 클라우드 컴퓨팅은 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공함으로써 현대 IT 인프라의 초석이 되었습니다. 그러나 데이터가 개인과 기업이 관리하는 환경에서 클라우드로 이동함에 따라 보안 및 개인정보 보호 문제가 심각한 문제로 대두됩니다. 데이터와 통신의 보안을 보호하는 기능을 갖춘 암호화는 이러한 과제를 해결하는 데 초석이 됩니다.

디지털 전환이 가속화됨에 따라 점점 더 많은 기업이 클라우드로의 전환이 더 이상 기술 업그레이드를 위한 선택 사항이 아니라 경쟁력 향상을 위한 불가피한 추세라는 사실을 깨닫고 있습니다. 하지만 모든 기업이 동시에, 같은 방식으로 클라우드 마이그레이션에 적합한 것은 아닙니다. 그렇다면 "어떤 유형의 기업이 클라우드 컴퓨팅을 우선시하는 데 더 적합할까요?" 그러면 클라우드 컴퓨팅은 기업에 어떤 실질적인 이점을 가져다 줄 수 있을까?

생성적 인공지능 기술이 급속히 발전함에 따라, 기업에서 대규모 언어 모델(LLM)을 선택할 때 모델 기능에 주의를 기울이는 것 외에도 배포 비용, 보안 규정 준수, 비즈니스 적응성 및 플랫폼 통합을 종합적으로 고려해야 합니다. AWS 클라우드 플랫폼에서 Amazon Bedrock은 모델 호스팅 없이 원스톱 다중 모델 액세스 서비스를 제공하여 기업이 주요 공급업체의 생성적 AI 모델을 빠르게 통합할 수 있도록 지원합니다.

이제 Claude 3.5 Sonnet이 출시되었습니다. Claude 3.5 모델 시리즈의 첫 번째 제품입니다. Claude 3.5 Sonnet은 다양한 평가에서 경쟁 모델과 Claude 3 Opus보다 우수한 성능을 보이며 업계 정보의 기준을 높였습니다. 또한 중간 가격대 모델인 Claude 3 Sonnet과 속도와 비용 면에서 비슷합니다.