7월 16일, AWS 는 AI 기능 확장 및 클라우드 인프라 향상에 중점을 둔 연례 뉴욕서밋 을 개최했다. AWS 에이전트 AI 담당 부사장인 Swami Sivasubramanian이 이날의 기조 연설을 하고 프로덕션 준비 AI 에이전트를 대규모로 제공하는 방법에 대한 최근 업데이트에 대해 논의했다.

가장 주목할만한 업데이트에 대한 분석은 다음과 같다.

Amazon Bedrock AgentCore(평가판)

AWS는 AI 에이전트의 배포 및 관리를 간소화하기 위한 프레임워크인 AgentCore를 도입했다. 오픈 소스 도구 및 모델과의 통합을 지원하며 엔터프라이즈용 메모리 처리 및 ID 제어와 같은 기능을 포함한다.

SageMaker

를 통한 Amazon Nova 사용자 지정 이제 사용자는 SageMaker를 사용하여 훈련 수명 주기 전반에 걸쳐 Amazon Nova 파운데이션 모델을 사용자 지정할 수 있다. 여기에는 사전 교육, 미세 조정 및 정렬 옵션이 포함되어 산업 전반에 걸쳐 보다 맞춤화된 AI 솔루션을 가능하게 한다.

AWS AI 리그

조직이 경쟁 학습을 통해 AI 기술을 구축할 수 있도록 설계된 새로운 이니셔티브이다. 참가자는 AWS 도구를 사용하여 모델 튜닝 및 프롬프트 엔지니어링과 관련된 실습 활동에 참여한다.

확장된 AWS 프리 티어

신규 사용자는 등록 시 최대 200 USD의 크레딧을 받을 수 있으며, EC2 및 Bedrock과 같은 특정 AWS 서비스를 이용하면 100 USD를 받을 수 있다.

Bedrock의 TwelveLabs 비디오 모델 이제 Amazon Bedrock을 통해 TwelveLabs의 비디오 이해 모델에 액세스할 수 있다. 이러한 모델은 비디오 검색, 장면 분류 및 요약과 같은 작업을 지원한다.

Amazon S3 메타데이터 개선 사항

이제 S3는 저장된 모든 객체에 대해 보다 상세한 메타데이터 가시성을 제공한다. 여기에는 SQL 기반 분석을 지원하고 자동으로 업데이트하는 라이브 인벤토리 및 저널 테이블이 포함된다.

Amazon S3 Vectors(평가판)

벡터 데이터용으로 설계된 새로운 스토리지 옵션으로, 확장 가능한 쿼리 및 AI 도구와의 통합이 가능하다. AWS는 기존 방법에 비해 상당한 비용 절감 효과를 주장한다.

새로운 SageMaker 기능

세 가지 새로운 기능이 추가되었다.

•대시보드 및 공유를 위한 QuickSight와의 통합

•S3의 비정형 데이터 지원

•레이크하우스 환경에서 자동화된 데이터 온보딩 이는 형식 전반에 걸쳐 데이터 관리 및 시각화를 통합하는 것을 목표로 한다.

Amazon EventBridge 로깅

이제 EventBridge에는 개발자가 이벤트 기반 애플리케이션을 보다 효과적으로 모니터링하고 디버깅하는 데 도움이 되는 자세한 로깅이 포함된다.

Amazon ECS

의 블루/그린 배포 롤백 기능을 통해 보다 안전한 컨테이너 배포를 지원하는 기본 제공으로 사용자 지정 도구의 필요성이 줄어든다.

Amazon EKS Scaling

EKS는 이제 클러스터당 최대 100,000개의 노드를 지원하므로 대규모 AI/ML 워크로드를 지원한다. 여기에는 최대 160만 개의 AWS Trainium 칩 또는 800,000개의 NVIDIA GPU와의 호환성이 포함된다.

이러한 업데이트는 클라우드 환경 전반에 걸쳐 AI의 확장성, 접근성 및 통합성을 높이기 위한 AWS의 지속적인 노력을 강조한다.