Elastic Stack + Cloud

Elasticsearch, Kibana, Elastic Cloud를 비롯한 Elastic Search Platform에 대해 자세히 알아보세요.

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NLP를 배포하는 방법: 텍스트 임베딩 및 벡터 검색

이 블로그에서는 텍스트 임베딩과 벡터 유사성 검색을 예제 작업으로 삼아, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 딥 러닝 모델을 사용하여 시작하고 실행하는 프로세스를 설명하고 Elasticsearch에서 벡터 검색 기능을 시연합니다.

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NLP를 배포하는 방법: 명명된 엔티티 인식(NER) 예제

이 블로그에서는 명명된 엔티티 인식(NER)을 예로 들어 Elasticsearch에서 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 딥 러닝 모델을 사용하여 시작하고 실행하는 프로세스를 설명합니다.

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Elastic 8.2를 통해 원활한 검색 기능을 갖춘 고객 환경 구축

Elastic 8.2는 사용자가 원활한 검색 환경을 구축하고, 보다 신속하게 클라우드 네이티브 서비스의 문제를 해결하며, 보안 분석가 경험을 향상할 수 있도록 지원함으로써 세계 최고 조직들의 검색, 해결 및 성공을 지원합니다.

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ING와 Google Cloud에서 말하는 클라우드 및 혁신의 5가지 핵심 사항

업계 전문가로 구성된 패널이 복잡하고 규제가 심한 환경에서 변화를 주도하고, 데이터를 활용하며, 성장을 가속화하는 방법에 대해 논의합니다.

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AWS의 Elastic Cloud, Google Cloud 또는 Microsoft Azure로 워크로드를 마이그레이션하는 경우의 이점 및 모범 사례

마이그레이션 경로를 선택하고 기존 Elastic 워크로드를 Elastic Cloud로 원활하게 전환하여 가치 실현 시간을 단축하고 총소유비용(TCO)을 절감하세요. 원하는 클라우드 서비스 제공자를 통해 신속하게 시작하고 마이그레이션 리소스를 활용하세요.

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온프레미스에서 AWS의 Elastic으로 Elastic 워크로드 마이그레이션을 자동화하는 10단계

검증된 방법론과 간단한 성공 단계를 통해 Elastic 온프레미스를 간편하게 AWS로 마이그레이션하세요. AWS의 Elastic을 통해 클라우드가 제공하는 확장성, 경제성 및 단순성을 모두 활용하실 수 있습니다.

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Elastic을 클라우드로 마이그레이션할 때 고려해야 할 5가지 요소

Elastic이 마이그레이션 중에 업무연속성, 총소유비용 최적화, 재해 복구, 규정 준수 및 보안이라는 5가지 주요 요소를 어떻게 처리하는지 알아보세요.

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Elasticsearch에서 PyTorch를 사용한 첨단 자연어 처리 소개

8.0에서는 이제 PyTorch 머신 러닝 모델을 Elasticsearch에 업로드하여 첨단 자연어 처리(NLP)를 제공할 수 있습니다. NLP 모델을 구축하는 데 가장 많이 사용되는 형식 중 하나를 통합하고 NLP 데이터 파이프라인의 일부로 포함시키세요.

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클라우드를 통해 Elastic 환경을 개선하는 5가지 방법

클라우드 컴퓨팅의 5가지 주요 이점(탄력성, 보안, 비용, 안정성 및 지리적 범위)을 활용하여 Elastic 환경을 극대화하고 최고의 투자 수익을 얻는 방법에 대해 알아보세요.