AI 11탄-65. 분석과 생성형 AI를 위한 모범사례
데이터 분석 설계 모범 사례를 알아보자.
<1> 데이터 분석 파이프 라인 알아보자.
<2> 생성형 AI를 위한 데이터 분석
<3> 분석 데모 아키텍처
<1> 데이터 분석 파이프 라인 알아보자.
1
스트림을 통해 데이터 수집되고
S3 등에 저장되고
ETL을 하거나 다시 저장해서 인사이트를 통해 시각화함.
2
자체 관리에서 완전 관리형으로 사용
서버리스 분석 서비스를 사용하면 필요한 부분만 사용해도 좋다.
3
분석 설계 모범 사례 4가지?
간단한
유연한
믿을 수 있는
확장 가능한
4
간단한 분석?
코드가 없어가 쉽게 데이터 파이프라인 구축 가능해야 한다.
아마존 레드쉬프트 인제스천, 오로라 제로 ETL 활용.
레드 쉬프트로 쉽게 이동 가능.
제로 카피 데이터 공유
4
믿을 수 있는 데이터 분석?
이벤트에 대해 모두 로깅해야 한다.
글루 서비스로 검증할 수 있다.
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확장 가능한 분석?
관리형, 서버리스는 자동으로 워크 로드가 확장된다.
올바른 도구 선택 - 미래 상황에 대한 지원, 언어, 프레임워크 지원 고려.
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유연한 분석?
스토리지와 컴퓨팅을 분리해 나가고 있다.
스토리지 많이 사용하는 경우 cpu 적게 하여 비용 효율적이다.
// 모두 AWS 서비스로 가능하다는 것이다.
<2> 생성형 AI를 위한 데이터 분석
1
생성형 AI?
새로운 콘텐츠와 아이디어를 창출한다.
2
사용 사례????
채팅
텍스트 생성
코드 생성
이미지 생성
음악 생성
비디오 생성
<3> 분석 데모 아키텍처
1
1) 사용자가 질문을 한다.
2) 다이나모에서 기존의 대화 내용을 가져온다. 상태 확인하여 기존에 이야기했던 부분으로 대화한다.
3) 부서, 히스토리, 리뷰로 도메인 지식을 가져온다.
4) 벡터 엔진에서 요리 레시피, 검색을 할 수 있게 된다.
4) 도메인 지식을 가져온 부분으로 LLM에 증강된 프롬프트로 질문한다.
5) 질문에 대해 답변한다.
2
스트리밍 데이터 수집?
파일, 영상 수집.
S3 , 다이나모에 저장.
3
실시간 데이터 수집?
AWS 스트리밍 옵션 3가지?
Amazon Managed Streaming for Apach Kafka.
Amazon Kinesis Data Streams.
Amazon Managed Service for Apach Flink.
4
스트리밍 모범 사례??
Amazon Managed Streaming for Apach Kafka. - 중개인 CPU 사용 모니터링 규제. 스토리지 오토 스케일링 필요.
Amazon Kinesis Data Streams. - 과금 페이로드 단위로 한다. 집계 및 압축해서 보내면 좋다.
Amazon Managed Service for Apach Flink- 체크포인트 활성화, 스냅숏 활용. 페일오버 시 유용하다.
5
데이터 저장 하는 방식 확인, 모범 사례???
스트림 데이터를 가져와서 데이터 레이크에 저장. S3 활용.
데이터 웨어 하우스.
벡터 데이터 베이스에 저장.
아테나로 S3에서 쿼리를 할 수 있다.
Amazon S3 : 분석 워크로드 활용
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아마존 오픈 서치 서비스 확인, 모범 사례?
검색, 분석, 통합, 비용 효율적.
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벡터 임베딩
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데이터 수집 - 데이터 분할 (토큰화) ----- 벡터화 ----- 벡터 저장소에 저장 ----프롬프트에 포함.
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오픈 서치 서비스 , 벡터 데이베 베이스 모범 사례
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데이터 웨어 하우스 모범 사례?
원천 데이터는 S3에 저장됨.
ETL 서비스???
EMR, Glue 2가지 서비스가 있다.
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글루
글루는 다양한 커넥터를 지원한다.
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Q 디벨로퍼???
주석 및 기존 코드를 기반으로 추천 코드를 제공한다.
글루와도 통합이 된다.
주석을 만들면 ETL 코드가 만들어진다.
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EMR 배포 옵션 ?
EC2에서 직접 배포 가능하다.
EKS에서 배포 가능 - 현재 스파크 엔진만 지원된다.
EMR Serverless.
EMR을 온프라미스에 돌리고 싶다 = AWS Outpost 사용하자.
EC2에서 직접 배포 가능하다. 2가지로 가능하다.
Uniform instance group
Instance fleet - 성능과 비용을 더 세밀하게 조정 가능하다.
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EMR을 EC2에 배포할 때 모범 사례?
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분석 서비스 , 레드 쉬프트??
안전하게 대규모 데이터를 분석한다.
분산형 아키텍처.
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데이터에 대한 접근제어, Lake Formation?
중앙에서 여러 분석 서비스와 권한을 관리한다.
최종 사용자가 필요한 부분에만 접근을 할 수 있도록 한다.
액세스 관리는 실제로는 클루 카탈로그에 적용이 된다.
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접근 권한을 제어하는 2가지 방식?
데이터 베이스 액세스 제어 방식
태그 기반으로 액세스 제어 방식
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DB 스타일의 액세스 제어 방식 ?
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태그 방식으로 제어?
태그 정의
리소스에 태그 할당
태그에 대한 정책 작성
20
모범 사례
다음
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