[질문] 아마존 세이지메이커는 사용자가 모든 것을 제어할 수 있는 엔드투엔드 머신러닝 서비스로서. 데이터 사이언티스트나 개발자, 머신러닝 전문가가 빠르게 대규모 머신러닝 모델을 만들고 훈련하고 운영할 수 있고, 머신러닝 작업 기간을 획기적으로 단축할 수 있고, 실제 업무에 사용하는 애플리케이션에 빠르게 머신러닝을 적용할 수 있다라고 정의한다면 맞는지요?
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문] 아마존 세이지메이커는 사용자가 모든 것을 제어할 수 있는 엔드투엔드 머신러닝 서비스로서. 데이터 사이언티스트나 개발자, 머신러닝 전문가가 빠르게 대규모 머신러닝 모델을 만들고 훈련하고 운영할 수 있고, 머신러닝 작업 기간을 획기적으로 단축할 수 있고, 실제 업무에 사용하는 애플리케이션에 빠르게 머신러닝을 적용할 수 있다라고 정의한다면 맞는지요?