차세대 Amazon SageMaker는 레이크하우스, AI 모델, 애플리케이션 전반에서 데이터 및 AI에 대한 검색, 거버넌스, 협업을 간소화합니다. Amazon DataZone에 구축된 Amazon SageMaker Catalog를 사용하면 사용자는 생성형 AI가 생성한 메타데이터를 사용하는 시맨틱 검색으로 승인된 데이터 및 모델을 안전하게 검색하고 액세스할 수 있습니다. 아니면 그냥 자연어를 사용하여 Q Developer에게 데이터를 찾으라고 요청할 수도 있습니다. 사용자는 SageMaker Unified Studio(평가판)에서 중앙 집중식으로 세분화된 액세스 제어가 포함된 단일 권한 모델을 사용하여 액세스 정책을 일관되게 정의하고 적용할 수 있습니다. 간편한 게시/구독 워크플로를 통해 데이터 및 AI 자산을 원활하게 공유하고 협업합니다. Amazon SageMaker를 사용하면 Amazon Bedrock 가드레일을 사용하여 AI 모델을 보호하고 책임 있는 AI 정책을 구현할 수 있습니다. 데이터 품질 모니터링 및 자동화, 민감한 데이터 탐지, 데이터 및 ML 계보를 통해 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.
데이터 및 AI 개발을 위한 단일 환경인 Amazon SageMaker Unified Studio(평가판)를 통해 SageMaker Catalog에 액세스할 수 있습니다. SageMaker Catalog에는 기존 프로세스를 프로그래밍 방식으로 설정, 구성 또는 통합할 수 있도록 기존 Amazon DataZone API 사용 방법에 대한 지침과 함께 API가 게시되어 있습니다.
Amazon SageMaker의 데이터 및 AI 거버넌스는 데이터 팀에 다음과 같은 이점을 제공합니다.
Amazon SageMaker Catalog는 Amazon DataZone을 기반으로 구축되어 통합된 사용자 경험에서 동일한 거버넌스 기능을 제공합니다. 기존 Amazon DataZone 고객이 원하는 경우 익숙한 인터페이스를 계속 사용할 수 있도록 Amazon DataZone 경험은 그대로 유지됩니다.
요금 세부 정보는 https://aws.amazon.com/datazone/pricing/에서 확인할 수 있습니다.