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클라우드 아키텍처에서는 애플리케이션 트래픽을 효과적으로 관리하는 것이 매우 중요합니다. AWS는 애플리케이션 로드 밸런서(ALB)와 API 게이트웨이라는 두 가지 일반적인 옵션을 제공합니다. 이 두 가지는 서로 다른 위치와 기능을 제공합니다. 그렇다면 어떤 옵션을 선택해야 할까요?

오늘날의 디지털 시대에 기업 애플리케이션 시스템은 거의 매일 다양한 보안 문제에 직면합니다. 악성 요청, 자동화된 스크립트, 스캘퍼, 대량 계정 등록, 무차별 대입 공격, 심지어 인터페이스를 악용하는 크롤러 공격까지 포함됩니다. 이러한 활동은 귀중한 컴퓨팅 리소스를 소모할 뿐만 아니라 사용자 경험과 비즈니스 보안에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 전자상거래 플랫폼, 티켓팅 웹사이트, 소셜 애플리케이션, 그리고 로그인 및 등록이 필요한 기타 시스템의 경우, 실제 사용자와 악성 봇을 정확하게 구분하는 동시에 긍정적인 사용자 경험을 보장하는 것이 시급한 과제가 되었습니다.

클라우드 컴퓨팅에서 서버 환경을 신속하게 생성, 복제 및 배포하는 것은 민첩한 개발과 효율적인 운영에 필수적입니다. Amazon Machine Images(AMI)는 AWS의 핵심 구성 요소입니다. AMI를 사용하면 사용자는 Amazon EC2에서 가상 머신 인스턴스를 쉽게 시작하고 실행하여 일관되고 확장 가능한 애플리케이션 환경을 확보할 수 있습니다. 이 글에서는 AWS AMI의 개념, 유형, 사용법 및 애플리케이션 시나리오를 포괄적으로 설명합니다.

데이터 중심의 세상에서 텍스트 정보는 엄청난 가치를 지니지만, 수작업으로 추출하고 이해하는 데는 시간과 노동력이 많이 소요되는 경우가 많습니다. Amazon Web Services에서 출시한 관리형 자연어 처리(NLP) 서비스인 AWS Comprehend는 머신러닝을 사용하여 텍스트를 자동으로 분석하여 사용자가 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 엔터티를 식별하고, 키워드를 추출하고, 감정을 파악하고, 문법 구조를 이해할 수 있도록 지원합니다. 이 가이드에서는 AWS Comprehend의 기능, 애플리케이션 및 이점을 체계적으로 소개하고, 기업이 데이터에서 더욱 효율적으로 인사이트를 도출하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.