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오늘날의 디지털 세상에서 시각 데이터는 비즈니스 혁신과 의사 결정의 중요한 원동력이 되었습니다. 소셜 미디어에 매일 쏟아지는 엄청난 양의 이미지든, 보안 시스템에서 생성되는 실시간 감시 영상이든, 기업은 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있는 효율적이고 정확한 방법을 점점 더 필요로 합니다. AWS Rekognition은 이러한 요구를 충족하도록 설계된 Amazon의 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 기업은 AWS Rekognition을 통해 인공지능의 힘을 쉽게 활용하고 시각 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

대기업과 중소기업 모두에서 보안 침해 사고가 증가함에 따라 포괄적인 보안 플랫폼이 필수적입니다. 개인 식별 정보(PII)와 같은 귀중한 데이터를 보호하는 것이 매우 중요합니다. AWS 클라우드에 저장되는 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라, 기업들은 데이터 및 권한에 대한 수동 분류, 감사 및 모니터링에 많은 시간과 비효율을 경험하게 됩니다. 자동화된 검색 및 보호 메커니즘은 필수적입니다.

오늘날 데이터 중심 시대에 실시간 스트리밍 데이터는 비즈니스 혁신과 경쟁 우위 확보의 핵심 동력이 되었습니다. 금융 산업의 실시간 위험 관리, 전자상거래 플랫폼의 개인 맞춤형 추천, IoT 기기의 대규모 데이터 수집 등 어떤 목적이든 안정적이고 처리량이 높으며 확장 가능한 데이터 스트리밍 플랫폼은 필수적입니다. 오픈소스 분산 스트림 처리 플랫폼인 Apache Kafka는 사실상 업계 표준이 되었습니다. 그러나 기업이 자체 Kafka 클러스터를 구축하는 경우 서버 운영 및 유지 관리, 확장성, 장애 복구, 모니터링, 보안과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 상당한 시간과 노력을 투자해야 하는 경우가 많습니다.

기업이 클라우드로 마이그레이션함에 따라 많은 조직이 규정 준수, 낮은 지연 시간, 로컬 데이터 처리 등의 과제에 직면하여 모든 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon Web Services는 AWS 인프라와 서비스를 고객의 데이터 센터, 온프레미스 데이터 센터 또는 엣지 로케이션으로 확장하도록 설계된 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스인 AWS Outposts를 출시했습니다.

오늘날의 디지털 시대에서 애플리케이션 개발 속도는 가속화되고 있습니다. 프런트엔드 팀과 풀스택 개발자는 빠르게 반복되는 비즈니스 요구를 충족할 뿐만 아니라 애플리케이션의 안정성, 보안성, 그리고 확장성을 유지해야 합니다. 이러한 맥락에서 신속한 출시, 유연한 확장성, 그리고 낮은 운영 및 유지 관리 비용을 지원하는 플랫폼을 선택하는 것이 매우 중요합니다.