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기업들이 클라우드로의 마이그레이션을 지속하고 네트워크 경계가 점점 더 복잡해짐에 따라, 단순히 보안 그룹이나 네트워크 ACL에만 의존하는 것은 더 이상 세부적이고 보안 규정을 준수하는 보호 요구 사항을 충족하기에 충분하지 않습니다. AWS에서 제공하는 네이티브 관리형 네트워크 방화벽 서비스인 AWS 네트워크 방화벽은 기업 클라우드 네트워크 보안 아키텍처의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다.

이 글에서는 AWS 관리 콘솔에서 Amazon Rekognition의 얼굴 인식 및 비교 기능을 사용하는 방법을 설명합니다. 코딩은 전혀 필요하지 않으며, 이미지 업로드만 하면 됩니다. 먼저 이미지에서 얼굴 특징을 식별한 다음, 다른 이미지와 비교하여 동일 인물의 얼굴인지 확인합니다.

오늘날 끊임없이 진화하는 디지털 환경에서 사용자들은 자연어를 통해 시스템과 상호작용하는 데 익숙해져 있습니다. 온라인 고객 서비스, 지능형 Q&A, 예약 시스템, 셀프 서비스 플랫폼 등 거의 모든 시나리오가 "대화형 상호작용"으로 전환되고 있습니다. 이러한 추세 속에서 어떻게 지능적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 챗봇을 구축할 수 있을까요?

인공지능이 비즈니스 환경을 빠르게 변화시키는 오늘날, 기업들은 머신러닝(ML)을 활용하여 혁신을 가속화하고, 운영을 최적화하며, 의사결정 능력을 향상시키고자 합니다. 그러나 ML 프로젝트는 데이터 준비, 모델 학습, 배포 및 모니터링 등 여러 단계를 거쳐야 하며, 기술적 장벽과 운영 비용으로 인해 많은 기업들이 주저하고 있습니다.

급속도로 기업 디지털화가 진행되는 오늘날, 데이터 엔지니어링, 머신 러닝, 배치 처리 작업은 점점 더 복잡해지고 있으며, 워크플로 자동화 및 안정성은 필수적인 비즈니스 역량이 되었습니다. 주류 워크플로 오케스트레이션 프레임워크인 Apache Airflow는 ETL 스케줄링, 데이터 파이프라인 관리, 머신 러닝 프로세스 오케스트레이션에 널리 사용되고 있습니다. 그러나 기존의 자체 구축 Airflow 환경은 복잡한 배포, 확장성의 어려움, 높은 유지 관리 비용 등의 문제에 직면해 있습니다.

기업의 클라우드 마이그레이션 과정에서 "보안"은 항상 피할 수 없는 중요한 주제입니다. 클라우드 서비스를 이제 막 도입하기 시작한 중소기업이든, 핵심 비즈니스 시스템을 이미 클라우드로 이전한 대기업이든, 클라우드 보안은 더 이상 단순한 기술적 문제가 아니라 비즈니스 연속성, 규정 준수, 그리고 기업의 장기적인 지속 가능한 발전을 위한 핵심 역량과 직결되는 문제입니다.