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클라우드는 기계 학습 및 AI 워크로드를 위한 이동 플랫폼이 되고 있습니다. 클라우드의 확장성과 유연성은 이러한 리소스 집약적인 작업에 이상적입니다. 하지만 기계 학습 및 AI 워크로드에 어떤 클라우드 플랫폼을 사용해야 할까요?
이 기사에서는 머신 러닝 및 AI 워크로드를 위해 AWS(Amazon Web Services)와 Microsoft Azure라는 두 가지 주요 클라우드 공급자를 비교합니다. 각 플랫폼이 제공하는 기능 및 서비스와 비교 방법을 살펴보겠습니다.
AWS와 Azure 모두 기계 학습 및 AI 워크로드를 위한 광범위한 서비스와 기능을 제공합니다.
AWS는 다음을 포함하여 기계 학습 및 AI 워크로드를 위한 다양한 서비스를 제공합니다.
Azure는 다음을 포함하여 기계 학습 및 AI 워크로드를 위한 다양한 서비스를 제공합니다.
기계 학습 및 AI 워크로드에 대한 가격은 사용하는 서비스 및 기능에 따라 달라질 수 있습니다. AWS와 Azure 모두 선불 비용 없이 종량제 요금 모델을 제공합니다.
기계 학습 및 AI 워크로드에 대한 AWS 요금은 사용하는 서비스를 기반으로 합니다. 예를 들어 Amazon SageMaker 요금은 처리된 데이터 양, 사용된 인스턴스 유형 및 인스턴스 사용 시간을 기준으로 합니다.
기계 학습 및 AI 워크로드에 대한 Azure 가격은 사용하는 서비스를 기반으로 합니다. 예를 들어 Azure Machine Learning 가격은 사용된 컴퓨팅 유형, 처리된 데이터 양 및 컴퓨팅이 사용된 시간을 기반으로 합니다.
이 기사에서는 머신 러닝 및 AI 워크로드를 위해 AWS(Amazon Web Services)와 Microsoft Azure라는 두 가지 주요 클라우드 공급자를 비교했습니다. 각 플랫폼이 제공하는 서비스 및 기능과 비교 방법을 살펴보았습니다.
기계 학습 및 AI 워크로드를 위한 클라우드 플랫폼을 선택할 때 특정 요구 사항과 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. AWS와 Azure 모두 광범위한 서비스와 기능을 제공하므로 자신에게 적합한 플랫폼을 결정해야 합니다.