Elastic Stack + Cloud

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.

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.

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.

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

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.

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

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

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.

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