클라우드에서 프로덕션 지원 솔루션을 구축하려면 리소스, 시간, 고객 기대치, 비즈니스 결과 간의 일련의 절충이 필요합니다. 그만큼 AWS Well-Architected 프레임 워크 AWS에서 워크로드를 구축하는 동안 내리는 결정의 이점과 위험을 이해하는 데 도움이 됩니다.
지능형 문서 처리(IDP) 프로젝트는 일반적으로 광학 문자 인식(OCR)과 자연어 처리(NLP)를 결합하여 문서를 읽고 이해하며 특정 용어나 단어를 추출합니다. IDP Well-Architected Custom Lens는 AWS Well-Architected 검토 수행 단계를 간략하게 설명하고 IDP 워크로드의 위험을 평가하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 일반적인 문제를 해결하기 위한 지침을 제공하여 모범 사례에 따라 IDP 워크로드를 설계할 수 있습니다.
이 게시물은 IDP 솔루션의 비용 최적화 원칙에 중점을 둡니다. 비용 최적화된 워크로드는 모든 리소스를 완전히 활용하고, 가능한 최저 가격으로 결과를 달성하며, 기능적 요구 사항을 충족합니다. 비용 최적화 원칙과 설계 원칙을 소개한 후 재무 관리, 리소스 제공, 데이터 관리, 비용 모니터링이라는 네 가지 주요 영역을 자세히 살펴봅니다. 이 게시물을 읽으면 IDP 사례 연구를 통해 Well-Architected 프레임워크의 비용 최적화 원칙에 대해 배울 수 있습니다.
디자인 원칙
비용 최적화는 워크로드 수명주기 전반에 걸쳐 지속적으로 개선하고 개선하는 프로세스입니다. 이 게시물의 사례는 비용을 최소화하고 조직이 투자 수익을 극대화할 수 있도록 하면서 비즈니스 성과를 달성하는 비용 인식 IDP 워크로드를 구축하고 운영하는 데 도움이 될 수 있습니다.
몇 가지 원칙은 비용 최적화를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 프로젝트 단계를 고려해 보겠습니다. 예를 들어 프로젝트 계획 단계에서는 클라우드 재무 관리 기술 및 도구에 투자하고 재무 및 기술 팀을 조정하여 비즈니스 및 기술 관점을 모두 통합해야 합니다. 프로젝트 개발 단계에서는 소비 모델을 채택하고 사용량을 동적으로 조정하는 것이 좋습니다. 생산 준비가 되면 항상 지출을 모니터링하고 분석하십시오.
모범 사례를 논의할 때 다음 사항에 유의하세요.
- 클라우드 재무 관리 구현 – IDP 솔루션을 통해 재정적 성공을 달성하고 비즈니스 가치 실현을 가속화하려면 클라우드 재무 관리에 투자해야 합니다. 귀하의 조직은 이 새로운 기술 및 사용량 관리 영역에서 역량을 구축하는 데 필요한 시간과 자원을 투자해야 합니다.
- 기술과 금융의 파트너십 구축 – IDP 솔루션을 구축하고 클라우드 여정의 모든 단계에서 비용 및 사용량 논의에 재무 및 기술 팀을 참여시킵니다. 팀은 IDP 솔루션을 통한 조직의 목표, 대상, 현재 비용 및 사용 상태, 재무 및 회계 관행과 같은 주제를 정기적으로 만나고 논의해야 합니다.
- 소비 모델을 채택하고 동적으로 조정 – 비용 인식을 통해 리소스를 프로비저닝하고 데이터를 관리하며, 시간이 지남에 따라 비용 최적화를 통해 프로젝트 단계 및 환경을 관리합니다. 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하고 비즈니스 요구 사항에 따라 사용량을 늘리거나 줄입니다. 예를 들어 IDP 솔루션의 개발 및 테스트 환경은 일반적으로 주중 하루 8시간 동안만 사용됩니다. 주당 40시간 이외의 시간 등 사용하지 않을 때 개발 및 테스트 환경 리소스를 중지함으로써 주당 75시간 동안 지속적으로 실행하는 것에 비해 비용을 168% 절감할 수 있습니다.
- 지출 모니터링, 속성화, 분석 – 워크로드의 비즈니스 결과와 제공과 관련된 비용을 측정합니다. 이 데이터를 사용하여 IDP 워크플로를 통해 생산량 증가, 기능 향상, 비용 절감을 통해 얻을 수 있는 이점을 이해하세요. AWS는 다음과 같은 도구를 제공합니다. 아마존 클라우드 워치, 태그및 AWS 클라우드 트레일 워크로드의 비용과 사용량을 정확하게 식별하기 위해서는 리소스를 활용하여 ROI(투자 수익률)를 측정하고 워크로드 소유자가 리소스를 최적화하고 비용을 절감할 수 있도록 해야 합니다.
초점 영역
비용 최적화 원칙의 설계 원칙과 모범 사례는 고객과 IDP 기술 전문가 커뮤니티에서 수집한 통찰력을 기반으로 합니다. 이를 설계 결정을 위한 지침과 지원으로 활용하고 IDP 솔루션의 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하세요. IDP Well-Architected Custom Lens를 적용하면 IDP 솔루션의 탄력성과 효율성을 검증하는 데 도움이 되며 식별할 수 있는 격차를 해결하기 위한 권장 사항을 제공합니다.
재무팀이 클라우드 사용에 대한 재무 계획을 독립적으로 수행했지만 기술적 복잡성으로 인해 중단된 경우가 있을 수 있습니다. 서비스를 프로비저닝하는 동안 리소스 및 데이터 관리를 무시하여 청구서에 예상치 못한 비용 항목이 발생할 수도 있습니다. 이 게시물에서는 이러한 상황을 헤쳐나가는 데 도움을 주고 IDP 솔루션으로 비용 최적화를 위한 지침을 제공하므로 이러한 교훈을 값비싼 방법으로 배우지 않아도 됩니다. 다음은 클라우드에서 IDP 솔루션의 비용 최적화를 위한 네 가지 모범 사례 영역입니다: 재무 관리, 리소스 프로비저닝, 데이터 관리 및 비용 모니터링.
재무 관리
클라우드 기술을 성공적으로 도입하려면 비용 최적화를 책임질 수 있는 팀을 구성하는 것이 중요하며, 이는 IDP 솔루션 구축에도 마찬가지입니다. 조직 내 기술 및 재무 관련 팀은 IDP 솔루션 구축 및 클라우드 여정의 모든 단계에서 비용 및 사용량 논의에 참여해야 합니다. 다음은 전담 클라우드 재무 관리 팀을 구축하기 위한 몇 가지 주요 구현 단계입니다.
- 주요 구성원 정의 – 조직의 모든 관련 부분이 비용 관리에 기여하고 이해관계를 갖고 있는지 확인하십시오. 가장 중요한 것은 금융과 기술 간의 협력을 구축해야 한다는 것입니다. 더 나은 재무 관리를 위한 지식을 통합하기 위해 다음과 같은 일반 그룹을 고려하고 금융 및 비즈니스 분야는 물론 기술 분야의 도메인 전문 지식을 갖춘 구성원을 포함하십시오.
- 금융 리드 – CFO, 재무 관리자, 재무 기획자, 비즈니스 분석가, 조달, 소싱 및 지급 계정은 클라우드 소비 모델, 구매 옵션 및 월별 송장 발행 프로세스를 이해해야 합니다. 재무는 기술 팀과 협력하여 IT 가치 스토리를 만들고 사회화하여 비즈니스 팀이 기술 지출이 비즈니스 결과와 어떻게 연결되는지 이해할 수 있도록 도와야 합니다.
- 기술 선도 – 기술 리더(제품 및 애플리케이션 소유자 포함)는 재무 요구 사항(예: 예산 제약)과 비즈니스 요구 사항(예: 서비스 수준 계약)을 알고 있어야 합니다. 이를 통해 조직이 원하는 목표를 달성하기 위해 워크로드를 구현할 수 있습니다.
- 목표 및 지표 정의 – 해당 기능은 다양한 방식으로 조직에 가치를 제공해야 합니다. 이러한 목표는 정의되어 있으며 조직이 발전함에 따라 지속적으로 발전할 것입니다. 이 기능은 또한 조직의 비용 최적화 능력에 대해 정기적으로 조직에 보고해야 합니다.
- 규칙적인 케이던스 설정 – 그룹은 정기적으로 함께 모여 목표와 지표를 검토해야 합니다. 일반적인 흐름에는 조직 상태, 현재 실행 중인 프로그램이나 서비스, 전반적인 재무 및 최적화 지표를 검토하는 작업이 포함됩니다.
리소스 프로비저닝
IDP 솔루션의 일부인 AWS 서비스의 다양한 구성 및 가격 책정 모델을 고려할 때 필요한 리소스를 기준으로만 리소스를 프로비저닝하고 시간이 지남에 따라 비즈니스 요구 사항이나 개발 단계에 맞춰 프로비저닝을 조정해야 합니다. 또한 AWS에서 제공하는 무료 서비스를 활용하여 전체 비용을 낮추십시오. IDP 솔루션에 대한 리소스를 프로비저닝할 때 다음 모범 사례를 고려하십시오.
- 비동기식 추론 또는 동기식 추론 중에서 결정 – 단일 문서의 실시간 처리를 위해서는 동기식 추론을 채택해야 합니다. 비동기 작업은 대규모 배치를 보다 비용 효율적으로 처리하므로 대용량 문서 또는 여러 문서를 한 배치로 분석하려면 비동기 작업을 선택하십시오.
- Amazon Comprehend 엔드포인트 추론 단위 관리 – 필요에 따라 처리량을 조정할 수 있습니다. 아마존 이해 엔드포인트를 생성한 후. 이는 엔드포인트의 추론 단위(IU)를 업데이트하여 달성할 수 있습니다. 장기간 동안 엔드포인트를 적극적으로 사용하지 않는 경우 Auto Scaling 정책을 설정하여 비용을 절감해야 합니다. 엔드포인트를 더 이상 사용하지 않는 경우 엔드포인트를 삭제하여 추가 비용이 발생하지 않도록 할 수 있습니다.
- Amazon SageMaker 엔드포인트 관리 – 마찬가지로 추론 유형 선택 및 시간 관리 실행 엔드포인트를 목표로 하는 조직의 경우 오픈 소스 모델을 배포할 수 있습니다. 아마존 세이지 메이커. SageMaker가 제공하는 모델 추론을 위한 다양한 옵션, 사용되지 않는 엔드포인트를 삭제하거나 자동 스케일링 모델 엔드포인트의 비용을 줄이기 위한 정책입니다.
데이터 관리
데이터는 구축부터 제공까지 IDP 솔루션 전체에서 핵심적인 역할을 합니다. 초기 수집부터 시작하여 데이터는 여러 처리 단계에 걸쳐 푸시되고 최종적으로 최종 사용자에게 출력으로 반환됩니다. 선택한 데이터 관리가 전체 IDP 솔루션 비용에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다. 다음 모범 사례를 고려하세요.
- Amazon S3 지능형 계층화 채택 - Amazon S3 지능형 계층화 스토리지 클래스 스토리지 비용을 최적화하도록 설계되었습니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 액세스 패턴이 변경되면 운영 오버헤드나 성능에 영향을 주지 않고 데이터를 가장 비용 효율적인 액세스 계층으로 자동으로 이동합니다. 있다 두 가지 방법 데이터를 S3 Intelligent-Tiering으로 이동하려면:
- 직접 PUT 지정하여 데이터를 S3 Intelligent-Tiering에 저장
INTELLIGENT_TIERING
FBI 증오 범죄 보고서x-amz-storage-class
헤더. - 밝히다 S3 수명주기 구성 S3 Standard 또는 S3 Standard-Infrequent Access에서 S3 Intelligent-Tiering으로 객체를 전환합니다.
- 직접 PUT 지정하여 데이터를 S3 Intelligent-Tiering에 저장
- IDP 워크플로 전반에 걸쳐 데이터 보존 정책을 시행합니다. – S3 버킷의 S3 수명 주기 구성을 사용하여 비즈니스 요구 사항에 따라 객체 수명 주기 동안 Amazon S3가 수행할 작업과 객체 수명 주기 종료 시 삭제 작업을 정의합니다.
- 특정 FeatureType 처리를 위해 문서를 단일 페이지로 분할 -
FeatureType
Document Analysis API 호출에 대한 매개변수입니다(둘 다 동기 및 비 동시성의) in 아마존 텍사스. 이 글을 쓰는 시점에는 다음 값이 포함됩니다.TABLES
,FORMS
,QUERIES
,SIGNATURES
및LAYOUT
. Amazon Textract는 처리된 페이지 및 이미지 수를 기준으로 요금을 청구합니다. 모든 페이지에 추출해야 하는 정보가 포함되어 있는 것은 아닙니다. 문서를 단일 페이지로 분할하고 해당 페이지에만 집중FeatureType
불필요한 처리를 방지하여 전체 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
지금까지 IDP 솔루션 구현 및 배포에 대한 모범 사례를 논의했습니다. IDP 솔루션이 배포되고 생산 준비가 되면 비용 모니터링은 비용을 직접 관찰하고 제어할 수 있는 중요한 영역입니다. 다음 섹션에서는 IDP 솔루션으로 비용 모니터링을 가장 잘 수행하는 방법에 대해 논의합니다.
비용 모니터링
비용 최적화는 비용 및 사용량 분석을 세부적으로 이해하는 것에서 시작됩니다. 향후 지출, 사용량 및 기능을 모델링하고 예측하는 능력 비용과 사용량을 조직의 목표에 맞게 조정하는 충분한 메커니즘의 구현. IDP 솔루션의 비용 최적화를 개선하려면 다음 모범 사례를 따르십시오.
IDP 워크플로 수명 동안 설계 비용 모니터링
리소스의 수명 전반에 걸쳐 IDP 시스템과 리소스 및 리소스의 연관성을 추적하는 방법을 정의하고 구현합니다. 태그 지정을 사용하여 리소스의 작업 부하나 기능을 식별할 수 있습니다.
- 태그 지정 체계 구현 – 리소스가 속한 작업 부하를 식별하는 태그 지정 체계를 구현하여 작업 부하 내의 모든 리소스에 그에 따라 태그가 지정되었는지 확인합니다. 태그를 지정하면 목적, 팀, 환경 또는 비즈니스와 관련된 기타 기준에 따라 리소스를 분류하는 데 도움이 됩니다. 태그 지정 사용 사례, 전략 및 기술에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. AWS 리소스 태그 지정 모범 사례.
- 서비스 수준에서 태그를 지정하면 비용을 보다 세부적으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 예를 들어 IDP 워크플로에서 Amazon Comprehend를 사용하면 Amazon Comprehend 분석 작업, 사용자 지정 분류 모델, 사용자 지정 엔터티 인식 모델 및 엔드포인트에 태그를 사용하여 Amazon Comprehend 리소스를 구성하고 태그 기반 비용 모니터링 및 제어를 제공할 수 있습니다.
- 서비스 수준에서 태그 지정을 적용할 수 없는 경우 비용 할당 보고를 위해 다른 리소스로 이동할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Textract는 한 페이지 단위로 비용을 청구하므로 비용 계산을 위해 Amazon Textract에 대한 동기 API 호출 수를 추적할 수 있습니다(각 동기 API 호출은 문서의 한 페이지에 매핑됨). 대용량 문서가 있고 비동기 API를 활용하려는 경우 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 페이지 수를 계산하거나 다음을 사용할 수 있습니다. 아마존 아테나 에 쿼리를 작성하고 CloudTrail 로그에서 정보를 추출합니다. 비용 추적을 위한 페이지 정보를 추출합니다.
- 워크로드 처리량 또는 출력 모니터링 구현 – 입력 요청 또는 출력 완료 시 시작하여 워크로드 처리량 모니터링 또는 경고를 구현합니다. 워크로드 요청 또는 출력이 XNUMX으로 떨어지면 워크로드 리소스가 더 이상 사용되지 않음을 나타내는 알림을 제공하도록 구성합니다. 정상적인 조건에서 작업 부하가 주기적으로 XNUMX으로 떨어지는 경우 시간 요소를 포함합니다.
- 그룹 AWS 리소스 – AWS 리소스에 대한 그룹을 생성합니다. 당신이 사용할 수있는 AWS 리소스 그룹 동일한 리전에 있는 AWS 리소스를 구성하고 관리합니다. 조직 내의 리소스를 식별하고 정렬하는 데 도움이 되도록 대부분의 리소스에 태그를 추가할 수 있습니다. 사용 태그 편집기 지원되는 리소스에 태그를 대량으로 추가합니다. 사용을 고려해보세요 AWS 서비스 카탈로그 승인된 제품의 포트폴리오를 생성, 관리, 최종 사용자에게 배포하고 제품 라이프사이클을 관리합니다.
모니터링 도구 사용
AWS는 IDP 솔루션의 비용과 사용량을 모니터링할 수 있는 다양한 도구와 리소스를 제공합니다. 다음은 비용 모니터링 및 제어에 도움이 되는 AWS 도구 목록입니다.
- AWS 예산 – 구성 AWS 예산 귀하의 워크로드에 대한 모든 계정에서. 태그를 사용하여 전체 계정 지출에 대한 예산과 워크로드에 대한 예산을 설정합니다. 예산 금액을 초과하거나 예상 비용이 예산을 초과할 때 알림을 받도록 AWS Budgets에서 알림을 구성합니다.
- AWS 비용 탐색기 – 구성 AWS 비용 탐색기 추가 분석을 위해 워크로드 및 계정에 대한 비용 데이터를 시각화합니다. 전체 지출, 워크로드에 대한 주요 사용량 측정항목, 과거 비용 데이터를 기반으로 한 향후 비용 예측을 추적하는 워크로드에 대한 대시보드를 만듭니다.
- AWS 비용 이상 탐지 - 사용하다 AWS 비용 이상 탐지 비용 및 사용량을 모니터링하고 비정상적인 지출을 감지하기 위해 생성한 계정, 핵심 서비스 또는 비용 범주에 대해 설명합니다. 집계된 보고서를 통해 개별적으로 알림을 받을 수 있으며, 이메일이나 이메일로 알림을 받을 수 있습니다. 아마존 단순 알림 서비스 (Amazon SNS) 주제를 통해 이상 현상의 근본 원인을 분석 및 파악하고 비용 증가를 유발하는 요인을 식별할 수 있습니다.
- 고급 도구 – 선택적으로 추가 세부 정보와 세분성을 제공하는 조직용 사용자 정의 도구를 만들 수 있습니다. Athena를 사용하고 대시보드를 사용하여 고급 분석 기능을 구현할 수 있습니다. 아마존 퀵 사이트. 사용을 고려 클라우드 인텔리전스 대시보드 사전 구성된 고급 대시보드용. 당신은 또한 함께 일할 수 있습니다 AWS 파트너 클라우드 관리 솔루션을 채택하여 편리한 한 위치에서 클라우드 청구서 모니터링 및 최적화를 활성화합니다.
비용 귀속 및 분석
비용을 분류하는 프로세스는 예산 책정, 회계, 재무 보고, 의사 결정, 벤치마킹 및 프로젝트 관리에 매우 중요합니다. 비용을 분류하고 범주화함으로써 팀은 클라우드 여정 전반에 걸쳐 발생할 비용 유형을 더 잘 이해할 수 있으므로 정보에 입각한 결정을 내리고 예산을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. IDP 솔루션의 비용 귀속 및 분석을 개선하려면 다음 모범 사례를 따르십시오.
- 조직의 카테고리 정의 – 이해 관계자와 만나 조직의 구조와 요구 사항을 반영하는 범주를 정의합니다. 이는 사업부, 예산, 비용 센터 또는 부서와 같은 기존 재무 범주의 구조에 직접 매핑됩니다.
- 기능 범주 정의 – 이해관계자와 만나 비즈니스 내 기능을 반영하는 카테고리를 정의합니다. 이는 IDP 워크로드 또는 애플리케이션 이름과 프로덕션, 테스트 또는 개발과 같은 환경 유형일 수 있습니다.
- AWS 비용 범주 정의 – 당신은 할 수 있습니다 비용 범주 생성 비용 및 사용량 정보를 정리합니다. 사용 AWS 비용 범주 AWS 비용과 사용량을 의미 있는 범주로 매핑합니다. 비용 범주를 사용하면 규칙 기반 엔진을 사용하여 비용을 구성할 수 있습니다.
결론
이 게시물에서는 IDP 워크플로의 비용 최적화를 위한 설계 원칙, 중점 영역 및 모범 사례를 공유했습니다.
AWS는 IDP Well-Architected Lens를 살아있는 도구로 활용하기 위해 최선을 다하고 있습니다. IDP 솔루션 및 관련 AWS AI 서비스가 발전하고 새로운 AWS 서비스가 제공됨에 따라 그에 따라 IDP Well-Architected Lens를 업데이트할 예정입니다.
AWS에서 IDP를 시작하려면 다음을 참조하세요. AWS의 지능형 문서 처리에 대한 지침 IDP 애플리케이션을 설계하고 구축합니다. 데이터 수집, 분류, 추출, 강화, 확인 및 검증, 소비를 포괄하는 엔드투엔드 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. AWS AI 서비스를 통한 지능형 문서 처리: 1부 및 파트 2. 또한, Amazon Textract, Amazon Bedrock 및 LangChain을 사용한 지능형 문서 처리 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 신규 또는 기존 IDP 아키텍처를 확장하는 방법을 다룹니다. Amazon Textract를 다음과 통합할 수 있다는 것을 배우게 됩니다. 랭체인 문서 로더로 사용 아마존 기반암 문서에서 데이터를 추출하고 다양한 IDP 단계 내에서 생성 AI 기능을 사용합니다.
추가 전문가 지침이 필요한 경우 AWS 계정 팀에 문의하여 IDP 전문가 솔루션 아키텍트와 협력하세요.
저자에 관하여
왕수인 AWS의 AI/ML 전문가 솔루션 아키텍트입니다. 그녀는 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데이터 과학 및 기계 학습 애플리케이션 구축에 대한 수년간의 경험과 함께 기계 학습, 금융 정보 서비스 및 경제학 분야의 학제간 교육 배경을 보유하고 있습니다. 그녀는 고객이 올바른 비즈니스 질문을 식별하도록 돕고 올바른 AI/ML 솔루션을 구축하는 것을 즐깁니다. 여가 시간에는 노래와 요리를 좋아합니다.
브리제시 파티 AWS의 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트입니다. 그의 주요 초점은 기업 고객이 워크로드에 클라우드 기술을 채택하도록 돕는 것입니다. 그는 애플리케이션 개발 및 엔터프라이즈 아키텍처에 대한 배경 지식을 갖고 있으며 스포츠, 금융, 에너지 및 전문 서비스와 같은 다양한 산업 분야의 고객과 협력해 왔습니다. 그의 관심 분야는 서버리스 아키텍처와 AI/ML입니다.
장미아 Amazon Web Services의 ML 전문가 솔루션 아키텍트입니다. 그녀는 EMEA 고객과 협력하며 응용 수학, 컴퓨터 과학, AI/ML에 대한 배경 지식을 바탕으로 클라우드에서 AI/ML 워크로드를 실행하기 위한 모범 사례를 공유합니다. 그녀는 NLP 관련 워크로드에 중점을 두고 컨퍼런스 연사 및 책 저자로서의 경험을 공유합니다. 여가 시간에는 하이킹, 보드 게임, 커피 끓이기를 즐깁니다.
루이 카르도소 Amazon Web Services(AWS)의 파트너 솔루션 아키텍트입니다. 그는 AI/ML 및 IoT에 중점을 두고 있습니다. 그는 AWS 파트너와 협력하여 AWS에서 솔루션을 개발하도록 지원합니다. 일하지 않을 때는 사이클링, 하이킹, 새로운 것을 배우는 것을 즐깁니다.
팀 콘델로 Amazon Web Services(AWS)의 수석 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 전문 솔루션 설계자입니다. 그의 초점은 자연어 처리와 컴퓨터 비전입니다. Tim은 고객의 아이디어를 확장 가능한 솔루션으로 바꾸는 것을 좋아합니다.
셰리 딩 Amazon Web Services(AWS)의 수석 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 전문 솔루션 설계자입니다. 그녀는 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득하여 기계 학습 분야에서 광범위한 경험을 갖고 있습니다. 그녀는 주로 다양한 AI/ML 관련 비즈니스 과제에 대해 공공 부문 고객과 협력하여 고객이 AWS 클라우드에서 기계 학습 여정을 가속화하도록 돕습니다. 고객을 돕지 않을 때는 야외 활동을 즐깁니다.
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-5-cost-optimization/
- :있다
- :이다
- :아니
- $UP
- 100
- 40
- 7
- 8
- a
- 능력
- 소개
- 가속
- ACCESS
- 에 따르면
- 따라서
- 계정
- 회계
- 계정
- 미지급금
- 정확히
- 달성
- 달성
- 달성하다
- 가로질러
- 행위
- 활발히
- 방과 후 액티비티
- 더하다
- 추가
- 또한
- 주소
- 채택
- 채택
- 양자
- 많은
- 이점
- 후
- 계약
- AI
- AI 서비스
- AI / ML
- 겨냥
- 알림
- 일직선으로하다
- All
- 배당
- 허용
- 수
- 따라
- 또한
- 항상
- 아마존
- 아마존 이해
- 아마존 세이지 메이커
- 아마존 텍사스
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- 금액
- an
- 분석
- 애널리스트
- 분석하다
- 및
- 어떤
- API를
- API
- 응용할 수 있는
- 어플리케이션
- 애플리케이션 개발
- 어플리케이션
- 적용된
- 적용
- 인가 된
- 아키텍처
- 있군요
- 지역
- 지역
- 인조의
- 인공 지능
- 인공 지능(AI)
- AS
- 평가하다
- 관련
- 협회
- At
- 저자
- 자동
- 자동적으로
- 가능
- 피하기
- 인식
- 인식
- AWS
- 배경
- 기반으로
- 기초
- BE
- 때문에
- 가
- 존재
- 속
- 벤치마킹
- 혜택
- BEST
- 모범 사례
- 더 나은
- 사이에
- 지폐
- 판
- 보드 게임
- 책
- 두
- 분석
- 예산
- 예산
- 예산
- 예산
- 빌드
- 건물
- 사업
- by
- 계산
- 전화
- 통화
- CAN
- 기능
- 능력
- 케이스
- 사례 연구
- 가지 경우
- 카테고리
- 분류
- 원인
- 센터
- CFO
- 과제
- 이전 단계로 돌아가기
- 문자
- 문자 인식
- 요금
- 선택
- 왼쪽 메뉴에서
- 분류
- 클라우드
- 클라우드 기술
- 커피
- 협동
- 결합
- 왔다
- 저지른
- 공통의
- 커뮤니티
- 비교
- 복잡성
- 이해하다
- 컴퓨터
- 컴퓨터 과학
- 컴퓨터 비전
- 조건
- 컨퍼런스
- 고려
- 제약
- 소비
- 소비
- CONTACT
- 지속적으로
- 지속적으로
- 기여하다
- 제어
- 편리한
- 핵심
- 비용
- 원가 관리
- 비용 효율적인
- 값 비싼
- 비용
- 엄호
- 커버
- 만들
- 만든
- 만들기
- 기준
- 임계
- 결정적인
- Current
- 현재 상태
- 현재
- 관습
- 고객
- 고객
- 계기반
- 대시 보드
- 데이터
- 데이터 관리
- 데이터 과학
- 일
- 의사 결정
- 결정
- 감소
- 전용
- 전용
- 깊은
- 깊이
- 밝히다
- 한정된
- 도
- 배달하다
- 배달
- 배달
- 학과
- 의존
- 배포
- 배포
- 전개
- 디자인
- 설계 원칙
- 설계
- 원하는
- 세부 묘사
- 검색
- 결정
- 개발
- 개발
- 다른
- 직접
- 토론
- 논의 된
- 토론
- 분열 된
- 배포하다
- 잠수
- 문서
- 서류
- 도메인
- 말라
- 운전
- 드롭
- 드랍스
- ...동안
- 역동적 인
- 마다
- 경제적
- 교육
- 효과적으로
- 효율성
- 중
- 이메일
- EMEA
- 가능
- 가능
- end
- 끝으로 종료
- 종점
- 에너지
- 참여
- 엔진
- 농축
- Enterprise
- 실재
- 환경
- 환경
- 세우다
- 예상
- 있을뿐만 아니라
- 진화시키다
- 진화하다
- 예
- 넘다
- 현존하는
- 기대
- 경비
- 경험
- 전문가
- 전문적 지식
- 확장
- 광대 한
- 광범위한 경험
- 추출물
- 추출
- 인자
- 멀리
- 특징
- 재원
- 금융
- 금융 정보
- 재무 계획
- 재정적인 성공을
- 초점
- 집중
- 초점
- 따라
- 수행원
- 럭셔리
- 예보
- 예측
- 사
- 뼈대
- 무료
- 에
- 충분히
- 기능
- 기능의
- 기능
- 기능
- 추가
- 미래
- 이득
- 이익
- Games
- 틈새
- 수집
- 일반
- 생성적인
- 제너레이티브 AI
- 얻을
- 목표
- 세분화 된
- 그룹
- 여러 떼
- 지도
- 가이드 라인
- 핸들
- 있다
- he
- 도움
- 도움이
- 도움이
- 그녀의
- 그의
- 역사적인
- 진료 시간
- 방법
- How To
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- 아이디어
- 식별하다
- 확인
- if
- 무시
- 형상
- 영향
- 구현
- 이행
- 구현
- 중대한
- 중요하게
- 개선
- 개량
- in
- 포함
- 포함
- 포함
- 통합
- 증가
- 증가
- 독립하여
- 개별적으로
- 산업
- 정보
- 정보
- 처음에는
- 입력
- 통찰력
- 통합
- 인텔리전스
- 지능형
- 지능형 문서 처리
- 이해
- 으로
- 개요
- 사다
- 투자
- 송장
- 감다
- 참여
- IOT
- IT
- 항목
- 그
- 작업
- 여행
- JPG
- 키
- 지식
- 언어
- 넓은
- 오퍼
- 배우다
- 배우기
- 레슨
- 레벨
- 도서관
- wifecycwe
- 일생
- 연결
- 명부
- 생활
- 짐을 싣는 사람
- 위치
- 이상
- loves
- 절감
- 가장 낮은
- 기계
- 기계 학습
- 주로
- 확인
- 관리
- 구축
- 관리팀
- 지도
- 지도
- 수학
- 극대화하다
- XNUMX월..
- 의미있는
- 측정
- 메커니즘
- 소개
- 만족
- 회원
- 방법
- 통계
- 수도
- 신경
- 최소화
- ML
- 모델
- 모델
- 모니터
- 모니터링
- 월
- 배우기
- 가장
- 움직임
- 움직이는
- 여러
- 절대로 필요한 것
- 이름
- 자연의
- 자연 언어 처리
- 이동
- 필요한
- 필요
- 요구
- 신제품
- nlp
- 아니
- 표준
- 공고
- 알림
- 번호
- 목표
- 사물
- 관찰
- OCR
- of
- 제공
- 제공
- on
- ONE
- 만
- 열 수
- 오픈 소스
- 운영
- 운영
- 광학 문자 인식
- 최적화
- 최적화
- 옵션
- or
- 조직
- 조직
- 조직
- 기타
- 우리의
- 아웃
- 결과
- 결과
- 요점
- 출력
- 출력
- 외부
- 위에
- 전체
- 소유자
- 페이지
- 페이지
- 매개 변수
- 부품
- 파트너
- 파트너
- 파트너스
- 부품
- 패턴
- 지불
- 용
- 수행
- 성능
- 실행할 수 있는
- 수행하다
- 기간
- 전망
- 상
- 박사 학위
- 기둥
- 계획
- 플라톤
- 플라톤 데이터 인텔리전스
- 플라토데이터
- 재생
- 포인트 적립
- 정책
- 정책
- 포트폴리오
- 가능한
- 게시하다
- 사례
- 가격
- 가격
- 일차
- 원칙
- 문제
- 방법
- 처리됨
- 처리
- 획득
- 프로덕트
- 제품 수명주기
- 생산
- 제품
- 링크를
- 프로그램
- 프로젝트
- 프로젝트 관리
- 제공
- 제공
- 제공
- 규정
- 공개
- 구입
- 목적
- 밀
- 쿼리
- 문의
- 읽기
- 읽기
- 준비
- 현실 세계
- 실시간
- 실현
- 받다
- 인식
- 권하다
- 추천
- 감소
- 감소
- 참조
- 반영
- 지방
- 정규병
- 규칙적으로
- 관련
- 관련된
- 신고
- 통계 보고서
- 보고서
- 요청
- 필요
- 요구 사항
- 요구조건 니즈
- 되튀기
- 의지
- 제품 자료
- 책임
- 보유
- return
- 리뷰
- 리뷰
- 연락해주세요
- 위험
- 투자 수익 (ROI)
- 직위별
- 뿌리
- 달리는
- 현자
- 같은
- 확장성
- 스케일링
- 계획
- 과학
- 섹션
- 부문
- 참조
- 선택
- 연장자
- 연속
- 서버리스
- 서비스
- 서비스
- 세트
- 공유
- 공유
- 그녀
- 영상을
- 비슷하게
- 단순, 간단, 편리
- 단일
- 상황
- 기술
- So
- 사회화하다
- 해결책
- 솔루션
- 일부
- 출처
- 소싱
- 기간
- Speaker
- 전문가
- 구체적인
- 지출
- 지출
- 스포츠
- 단계
- 단계
- 말뚝
- 이해 관계자
- 표준
- 스타트
- 시작
- 시작 중
- 주 정부
- 단계
- 멎는
- 저장
- 이야기
- 똑 바른
- 전략들
- 구조
- 교육과정
- 성공
- 성공한
- 이러한
- 충분한
- SUPPORT
- 지원
- 확인
- 체계
- 태클
- 받아
- 복용
- 목표
- 팀
- 팀
- 기술
- 테크니컬
- 기법
- 기술
- Technology
- 조건
- test
- 지원
- 그
- XNUMXD덴탈의
- 정보
- 국가
- 그들의
- 그들
- 그때
- 그곳에.
- 그것에 의하여
- Bowman의
- 그들
- 일
- 이
- 을 통하여
- 도처에
- 처리량
- 층
- 팀
- 시간
- 에
- 함께
- 수단
- 검색을
- 화제
- 이상의 주제
- 선로
- 추적
- 전이
- 참된
- 돌린
- 선회
- 유형
- 유형
- 전형적인
- 일반적으로
- 아래에
- 이해
- 이해
- 예기치 않은
- 단위
- 단위
- 불필요한
- 업데이트
- 업데이트
- 용법
- 사용
- 익숙한
- 사용
- 보통
- 활용
- 이용하다
- 유효 기간
- 확인
- 가치
- 마케팅은:
- 종류
- 여러
- 확인
- 확인하는
- 시력
- 시각화
- 필요
- 방법..
- 방법
- we
- 웹
- 웹 서비스
- 주
- 잘
- 뭐
- 언제
- 어느
- 동안
- 의지
- 과
- 이내
- 없이
- 말
- 작업
- 일
- 워크플로우
- 일하는
- 일
- 쓰기
- 년
- 자신의
- 너의
- 제퍼 넷
- 제로