Amazon DataZone에서 기계 학습 및 생성형 AI 사용

참고

Amazon Bedrock 기반: 자동화된 침해 탐지 AWS 를 구현합니다. Amazon DataZone의 설명 기능을 위한 AI 권장 사항은 Amazon Bedrock을 기반으로 구축되었으므로 사용자는 Amazon Bedrock에 구현된 제어 기능을 상속받아 안전, 보안, AI의 책임감 있는 사용을 강화할 수 있습니다.

Amazon DataZone의 현재 릴리스에서는 이름 및 설명 기능에 대한 AI 권장 사항을 사용하여 데이터 검색 및 카탈로그화를 자동화할 수 있습니다. Amazon DataZone에서 생성형 AI를 지원하면 자산 및 열에 대한 비즈니스 이름과 설명이 생성됩니다. 이러한 이름과 설명을 사용하여 데이터에 대한 비즈니스 컨텍스트를 추가하고 데이터 검색 결과를 높이는 데 도움이 되는 데이터 세트에 대한 분석을 추천할 수 있습니다.

Amazon Bedrock의 대규모 언어 모델로 구동되는 Amazon DataZone의 데이터 자산 이름 및 설명에 대한 AI 권장 사항을 통해 데이터를 이해하고 쉽게 검색할 수 있습니다. AI 권장 사항은 데이터세트에 가장 적합한 분석 애플리케이션도 제안합니다. 수동 설명서 작업을 줄이고 적절한 데이터 사용에 대한 조언을 제공하면 자동 생성된 이름과 설명을 통해 데이터의 신뢰성을 높이고 중요한 데이터 간과를 최소화하여 정보에 입각한 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

지원되는 리전

현재 Amazon DataZone 릴리스에서는 이름 및 설명 기능에 대한 AI 권장 사항이 다음 리전에서 지원됩니다.

• 미국 동부(버지니아 북부)

• 미국 서부(오레곤)

• 아시아 태평양(도쿄)

• 유럽(프랑크푸르트)

• 아시아 태평양(시드니)

• 캐나다(중부)

• 유럽(런던)

• 남아메리카(상파울루)

• 유럽(아일랜드)

• 아시아 태평양(싱가포르)

• 미국 동부(오하이오)

• 아시아 태평양(서울)

Amazon DataZone은 다음 리전에서 비즈니스 설명 생성을 지원합니다.

• 아시아 태평양(뭄바이)

• 유럽(파리)

Amazon DataZone은 다음 리전에서 비즈니스 이름 생성을 지원합니다.

• 유럽(스톡홀름)

Bedrock 교차 리전 추론

Amazon DataZone은 Amazon Bedrock의 교차 리전 추론 엔드포인트를 활용하여 미국 동부(오하이오) 리전에 대한 권장 사항을 제공합니다. 다른 모든 리전은 리전 내 엔드포인트를 사용합니다.

GenAI를 사용하는 단계

다음 절차에서는 Amazon DataZone에서 이름 및 설명에 대한 AI 권장 사항을 생성하는 방법을 설명합니다.

• Amazon DataZone 데이터 포털 URL로 이동한 다음 SSO(Single Sign-On) 또는 자격 AWS 증명을 사용하여 로그인합니다. Amazon DataZone 관리자인 경우 https://console.aws.amazon.com/datazone Amazon DataZone 콘솔로 이동하여 도메인이 생성된 AWS 계정 로 로그인한 다음 데이터 포털 열기를 선택합니다.

• 상단 탐색 창에서 프로젝트 선택을 선택한 다음 설명을 위한 AI 권장 사항을 생성할 자산이 포함된 프로젝트를 선택합니다.

비즈니스 설명 및 요약 생성

• 프로젝트의 데이터 탭으로 이동합니다.

• 왼쪽 탐색 창에서 인벤토리 데이터를 선택한 다음, 자산에 대한 설명을 위한 AI 권장 사항을 생성하려는 자산의 이름을 선택합니다.

• 자산의 세부 정보 페이지의 비즈니스 메타데이터 탭에서 설명 생성을 선택합니다.

비즈니스 이름 생성

• 프로젝트의 데이터 탭으로 이동합니다.

• 왼쪽 탐색 창에서 데이터 소스를 선택한 다음 비즈니스 이름 생성을 활성화하려는 데이터 소스를 선택합니다.

• 세부 정보 탭으로 이동하여 AUTOMATED business NAME GENERATION 구성을 활성화합니다.

• CreateAsset CreateAsset API 페이로드의 predictionConfiguration에서 businessNameGeneration 플래그를 활성화하여 자산을 생성할 때 프로그래밍 방식으로 BusinessNames를 생성할 수도 있습니다.

예측 수락/거부

• 설명이 생성되면 설명을 편집, 수락 또는 거부할 수 있습니다.

• 녹색 아이콘은 데이터 자산에 대해 자동으로 생성된 각 메타데이터 설명 옆에 표시됩니다. 비즈니스 메타데이터 탭에서 자동으로 생성된 요약 옆의 녹색 아이콘을 선택한 다음 편집, 수락 또는 거부를 선택하여 생성된 설명을 처리할 수 있습니다.

• 비즈니스 메타데이터 탭이 선택된 경우 페이지 상단에 표시되는 모두 수락 또는 모두 거부를 선택하여 자동으로 생성된 모든 설명에 대해 선택한 작업을 수행할 수도 있습니다.

• 또는 스키마 탭을 선택한 다음 한 번에 하나의 열 설명에 대한 녹색 아이콘을 선택한 다음 수락 또는 거부를 선택하여 자동으로 생성된 설명을 개별적으로 처리할 수 있습니다.

• 스키마 탭에서 모두 수락 또는 모두 거부를 선택하여 자동으로 생성된 모든 설명에 대해 선택한 작업을 수행할 수도 있습니다.

생성된 설명과 함께 카탈로그에 자산을 게시하려면 자산 게시를 선택한 다음 자산 게시 팝업 창에서 자산 재게시를 선택하여 이 작업을 확인합니다.

참고

자산에 대해 생성된 설명을 수락하거나 거부하지 않은 다음 이 자산을 게시하면 검토되지 않은 이 자동 생성된 메타데이터는 게시된 데이터 자산에 포함되지 않습니다.

사용자 지정 관계형 자산 유형 지원

Amazon DataZone은 사용자 지정 자산 유형에 대한 genAI 기능을 지원합니다. 이전에는이 기능이 관리형 AWS Glue 및 AMazon Redshift 자산 유형에 대해서만 지원되었습니다.

이 기능을 활성화하려면 자체 자산 유형 정의를 생성하고 양식 중 RelationalTableFormType 하나로를 연결합니다. Amazon DataZone은 이러한 양식의 존재를 자동으로 감지하고 이러한 자산에 대해 GenAI 기능을 활성화합니다. 전반적인 경험은 비즈니스 이름 생성(CreateAsset API의 predictionConfiguration을 통해) 및 businessDescription 생성(자산 세부 정보 페이지의 설명 생성 버튼 클릭을 통해)에 대해 동일하게 유지됩니다.

사용자 지정 자산 유형 생성에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon DataZone에서 사용자 지정 자산 유형 생성.

할당량

Amazon DataZone은 비즈니스 이름 생성 및 비즈니스 설명 생성을 위한 다양한 할당량을 지원합니다. AWS 지원 팀에 문의하여 이러한 할당량을 늘릴 수 있습니다.

• BusinessDescriptionGeneration: 월 10K회 호출

• BusinessNameGeneration: 월 50K회 호출