클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습

이번 포스팅에서는 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습에 대해 적어볼게요.

클라우드 컴퓨팅은 기업이 데이터 분석 및 기계 학습 작업을 사용하는 방식을 혁신했답니다. 조직은 AWS(Amazon Web Services), GCP(Google Cloud Platform) 및 Azure(Microsoft Azure)와 같은 주요 클라우드 서비스를 사용하여 더 센 컴퓨팅 리소스, 확장할 수 있는 스토리지, 광범위한 데이터 분석 및 기계 학습 도구에 액세스 할 수 있습니다.

 

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1. 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습의 이점

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클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습은 기존 온프레미스 솔루션에 비교해서 아래와 같은 몇 가지 이점을 전파합니다.


확장성
클라우드 서비스는 사실상 무제한의 확장성을 전달하여 조직이 사전 인프라 투자 없이도 다량의 데이터를 감독하고 증가하는 컴퓨팅 요구 사항을 받아들일 수 있게 하더라고요.


유연성
클라우드 플랫폼은 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 광범위한 서비스, 도구 및 프레임워크를 보급합니다. 조직은 요구 사항에 따라 최고 타당한 서비스를 선택하고 필요에 따라 쉽게 확장 또는 축소할 수 있습니다.


가격 효율성
클라우드 서비스는 종량제 모델에서 작동하기 때문에 출중한 초기 자본 지출이 필요하지 않아요. 조직은 처리하는 리소스와 서비스에 대하여만 가액을 지불하여서 특별히 소규모 비즈니스나 많은 종류의 리소스 요구 사항이 있는 프로젝트의 경우 가격 생산적인 옵션이 되기도 합니다.


접근성 및 협업
클라우드 기반 솔루션은 데이터 분석 및 기계 학습 도구에 대한 원격 액세스를 지원하여 지리적으로 분산된 팀 간의 협업을 활성화하고요. 데이터, 모델 및 결과는 승인된 사용자가 쉽게 공유하고 액세스 할 수 있습니다.

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2. 주요 클라우드 서비스 전파업체 개요

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주요 클라우드 서비스 공급자와 그들이 보급는 데이터 분석 및 기계 학습 서비스를 정리해 보겠습니다.


아마존 웹 서비스(AWS)
AWS는 확장할 수 있는 스토리지를 위한 Amazon S3, 가상 머신 인스턴스를 위한 Amazon EC2, 빅 데이터 처리를 위한 Amazon EMR을 비롯하여 포괄적인 클라우드 서비스 세트를 보급합니다. AWS는 기계 학습 모델 구축, 교육 및 배포를 위한 Amazon SageMaker와 이미지 및 비디오 분석을 위한 Amazon Rekognition과 같은 기계 학습 서비스를 전파합니다.


구글 클라우드 플랫폼(GCP)
GCP는 데이터 웨어하우징 및 분석을 위한 Google BigQuery, 데이터 처리를 위한 Google Cloud Dataflow, 모델 학습 및 배포를 위한 Google Cloud Machine Learning Engine과 같은 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 각가지 서비스를 전파합니다. GCP는 머신러닝 전문 지식이 부분적인 사용자가 커스텀 모델을 결성할 수도 있게끔 AutoML 서비스도 보급합니다.


마이크로소프트 애저
Azure는 확장할 수 있는 개체 저장소를 위한 Azure Blob Storage, 빅 데이터 분석을 위한 Azure Databricks, 기계 학습 모델 구축, 배포 및 관리를 위한 Azure Machine Learning을 비롯하여 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 각가지 서비스를 보급합니다. 또한 Azure는 이미지 인식, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 각종 작업을 위한 사전 학습된 모델을 전파하는 Cognitive Services를 전달합니다.

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3. 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습을 활용하는 궤도

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데이터 분석 및 기계 학습에 클라우드 서비스를 효과적으로 사용하려면 다음 궤도를 고려하십시오.


데이터 준비
일전에 데이터를 준비하여 클라우드 저장 및 분석에 적당한 형식인지 확인하더라고요. 여기에는 데이터 정리, 변화 및 구성이 포함될 수 있습니다.


데이터 저장 및 관리
데이터를 안전하고 가격 공리적으로 저장하려면 Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Azure Blob Storage와 같은 잘 맞은 클라우드 스토리지 서비스를 선택하십시오. 생산적인 분석 및 검색을 무난하게 하는 기법으로 데이터를 구성해요.


컴퓨팅 리소스
클라우드 서비스 공급자가 전파는 때맞은 가상 머신 인스턴스 또는 컴퓨팅 리소스를 선택해요. 분석 또는 기계 학습 작업의 규모와 복잡성에 따라 처리 역량, 메모리 및 GPU 가용성과 같은 요소를 고려하십시오.


데이터 분석 및 기계 학습 도구
클라우드에서 전달하는 사용할 수 있는 데이터 분석 및 기계 학습 서비스 탐색 서비스 전달자. AWS SageMaker, GCP Dataflow 또는 Azure Machine Learning과 같이 전달하는 특정 도구 및 프레임워크를 통달하고 요구 사항에 제일 타당한 것을 선택해야 합니다.


모델 개발 및 교육
클라우드 서비스의 기계 학습 기능을 동원하여 모델을 개발하고 교육하더라고요. 여기에는 때맞은 알고리즘 선택, 데이터 전처리, 클라우드의 컴퓨팅 성능을 동원하여 교육 프로세스를 가속화하는 작업이 관계됩니다.


배포 및 확장
모델이 학습되면 클라우드 서비스 공급자의 인프라에 배포해요. 이를 기본으로 자동 확장 기능을 사용하여 애플리케이션이 각가지 워크로드를 능률적으로 감당할 수 있게끔 해요. 순조로운 배포 및 확장을 위해 AWS Elastic Beanstalk, GCP App Engine 또는 Azure Kubernetes Service와 같은 서비스를 취급하는 게 좋습니다.


모니터링 및 최적화
클라우드 서비스 공급자가 보급하는 모니터링 도구를 이용하여 데이터 분석 또는 기계 학습 애플리케이션의 성능을 계속적으로 모니터링하고요. 리소스 사용률, 응답 시간, 오류와 같은 메트릭을 모니터링하여 병목 현상 또는 최적화 영역을 식별하더라고요. 이러한 인사이트를 토대로 모델과 결성을 미세 조정하여 효율성과 정확성을 개선하세요.


보안 및 규정 준수
데이터를 감싸고 업계 규정을 준수하기 위한 때맞은 보안 대응을 구현해야 하고요. 데이터 암호화, 액세스 컨트롤 및 감사 로그와 같은 클라우드 서비스 공급자가 전파하는 보안 기능을 활용하십시오. 소프트웨어를 주기적으로 업데이트하고 패치하여 보안 취약점을 해결하십시오.


금액 최적화
리소스 사용량을 모니터링하고 그에 따라 클라우드 인프라를 조정하여 금액을 최적화하더라고요. AWS Cost Explorer, GCP Cost Management 또는 Azure Cost Management와 같은 서비스를 이용하여 지출을 분석하고 최적화하세요. 스팟 인스턴스, 예약 인스턴스 또는 리소스 예약과 같은 가액 절감 기술을 이용하여 가액을 최소화하는 게 좋습니다.


꾸준한 학습 및 혁신
클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습의 최신 발전에 대한 최신 정보를 받아보세요. 클라우드 서비스 공급자가 전달하는 처음 보는 서비스, 프레임워크 및 기술을 살펴보고 커뮤니티 포럼, 웨비나 및 설명서에 참여하여 지식과 기술을 향상하십시오.

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AWS, GCP 및 Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 공급자가 전달은 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습 서비스는 데이터 처리 및 분석을 위한 확장 가능하고 가격 효율적이며 막강한 솔루션을 전파하고 있습니다. 위에서 설명한 궤도를 따르고 이러한 플랫폼의 기능을 활용함으로써 기업은 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습의 잠재력을 맥시멈 사용하여 요긴한 통찰력을 얻고 혁신을 주동하며 정보에 입각한 가부를 내릴 수 있으리라고 보입니다.

 

그럼 클라우드 기반 데이터 분석 및 기계 학습에 대해서 적었던 글을 마치겠습니다.

 

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