AWS 데이터 엔지니어링 및 AI/ML (SageMaker)

AWS는 가장 광범위한 데이터 및 ML 서비스를 제공하지만, 올바른 서비스를 선택하고 효과적으로 연결하는 데는 깊은 전문 지식이 필요합니다. MicrocosmWorks는 AWS에서 엔드투엔드 데이터 플랫폼을 설계합니다. 데이터 수집 파이프라인 및 데이터 레이크부터 SageMaker를 사용한 모델 학습 및 실시간 추론 엔드포인트에 이르기까지, 모든 과정에서 적절한 거버넌스 및 비용 제어를 적용합니다.

• 데이터 레이크 아키텍처 — Lake Formation 거버넌스, Glue 카탈로그, Athena를 사용하여 서버리스 분석을 위한 S3 기반 데이터 레이크를 설계합니다.
• ETL 파이프라인 개발 — Glue, Step Functions, Kinesis를 사용하여 배치 및 실시간 데이터 처리를 위한 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축합니다.
• SageMaker ML 플랫폼 — SageMaker를 사용하여 데이터 레이블링, 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포와 같은 엔드투엔드 ML 워크플로우를 설정합니다.
• 실시간 ML 추론 — 자동 스케일링 및 A/B 테스트를 통해 모델을 실시간 엔드포인트, 배치 변환 작업 또는 서버리스 추론으로 배포합니다.
• 데이터 거버넌스 — 데이터 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터 품질 검사, lineage tracking, 접근 제어, 규정 준수 태깅을 구현합니다.
• GenAI 통합 — RAG 패턴을 사용하여 Bedrock 파운데이션 모델 및 커스텀 미세 조정 모델을 프로덕션 애플리케이션에 통합합니다.

MicrocosmWorks는 AWS의 데이터 에코시스템을 기반으로 구축합니다. 스토리지를 위한 S3 및 Lake Formation, 처리를 위한 Glue 및 Kinesis, 분석을 위한 Redshift 및 Athena, ML을 위한 SageMaker, 생성형 AI를 위한 Bedrock을 사용하며, 이 모든 것은 Step Functions로 오케스트레이션되고 CloudWatch 및 SageMaker Model Monitor로 모니터링됩니다.

AWS에서 분석 플랫폼, ML 파이프라인 또는 GenAI 기능을 구축하려는 데이터 중심 기업. 데이터 여정을 시작하든 기존 ML 운영을 확장하든, MicrocosmWorks는 데이터 투자에서 ROI를 극대화할 수 있는 아키텍처 전문 지식을 제공합니다.