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인공지능(AI)의 급속한 발전으로 점점 더 많은 기업들이 대규모 언어 모델(LLM), 생성 AI, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 기술을 활용하여 비즈니스 역량을 강화하고자 합니다. 그러나 이러한 기술을 구현할 때 기업이 가장 시급하게 고민하는 부분 중 하나는 AI 모델 사용 비용을 어떻게 계산할 것인가입니다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 애플리케이션 시스템 트래픽은 종종 큰 변동을 보입니다. 백엔드 서비스의 높은 동시성 시나리오에서 안정성과 효율성을 유지하는 것은 엔터프라이즈 아키텍처 설계의 핵심 과제가 됩니다. 따라서 로드 밸런서는 애플리케이션 아키텍처의 필수 구성 요소입니다. Amazon Web Services(AWS)에서 Elastic Load Balancing(ELB) 서비스 제품군의 핵심 요소인 애플리케이션 로드 밸런서(ALB)는 지능형 레이어 7 트래픽 스케줄링 기능을 통해 최신 애플리케이션 구축을 지원합니다.

다양한 콘텐츠가 넘쳐나는 오늘날 디지털 시대에 음성은 정보 전달과 사용자 상호작용의 핵심 수단으로 자리 잡고 있습니다. 오디오북, 온라인 학습, 짧은 비디오 더빙, 지능형 고객 서비스 시스템 등 어떤 분야에서든 텍스트 음성 변환(TTS) 기술의 가치는 점점 더 중요해지고 있습니다. AWS의 텍스트 음성 변환 서비스인 Amazon Polly는 개발자와 기업에 자연스럽고 매끄럽고 지연 시간이 짧은 음성 합성 기능을 제공하여 콘텐츠가 마치 "말하는" 것처럼 전달될 수 있도록 합니다.

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.