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클라우드 네이티브 애플리케이션의 급속한 개발 시대에 컨테이너화는 현대 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처의 핵심 트렌드로 자리 잡았습니다. Amazon Web Services(AWS)는 개발자를 위해 특별히 설계된 명령줄 도구(CLI)인 AWS Copilot을 포함하여 컨테이너 관리를 위한 다양한 서비스와 도구를 제공합니다. AWS Copilot은 Amazon Elastic Container Service(ECS)와 AWS Fargate에서 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 관리 및 운영을 간소화하는 것을 목표로 합니다.

디지털 혁신이 심화됨에 따라 기업들은 데이터 기반 의사 결정을 점점 더 요구하고 있습니다. CIO와 데이터 팀은 서로 다른 시스템에 분산된 데이터를 신속하게 통합하고 직관적인 시각화를 통해 비즈니스 팀에 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼은 복잡한 구축, 고가의 라이선스 비용, 그리고 번거로운 운영 및 유지 관리 프로세스를 필요로 하는 경우가 많아 기업의 민첩성을 저해합니다.

오늘날 빠르게 진화하는 디지털 시대에서 데이터는 기업의 핵심 생산성을 좌우합니다. 데이터베이스를 어떻게 선택, 배포, 유지 관리하는지는 비즈니스 효율성을 결정할 뿐만 아니라 기업의 경쟁력에도 영향을 미칩니다. 전 세계적으로 채택된 오픈소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL은 안정성, 유연성, 그리고 풍부한 기능으로 많은 기업에서 선호되는 선택이 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 AWS가 제공하는 Amazon RDS for PostgreSQL과 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션은 기업에 더욱 효율적이고 안전하며 확장 가능한 데이터베이스 운영 환경을 제공합니다.

생성적 인공지능(GAI)이 기업 비즈니스 프로세스, 서비스 제공, 그리고 디지털 혁신에 널리 도입됨에 따라, 적합한 AI 플랫폼을 선택하는 것이 조직이 AI를 구현하는 데 있어 핵심 과제가 되었습니다. AWS 클라우드에서 Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker는 각각 사전 훈련된 모델 사용 및 애플리케이션 개발, 그리고 맞춤형 모델 훈련, 관리 및 배포 요구를 충족하는 대표적인 플랫폼입니다. 본 글에서는 플랫폼 포지셔닝, 기능 차이, 그리고 실질적인 기업 구현 측면에서 체계적인 분석을 제공합니다.

대규모 언어 모델이 기업의 디지털 전환을 가속화함에 따라, 모델 기능, 규정 준수 경계, 그리고 제어 가능성은 AI 기술 솔루션을 선택할 때 조직이 중요하게 고려해야 할 사항이 되었습니다. 현재 전 세계적으로 대표적인 고성능 모델 시스템으로는 Anthropic의 Claude 시리즈와 Google의 Gemini 시리즈가 있습니다. 이 두 시스템은 모델 아키텍처 설계 철학, 작업 중심, 구현 방법, 그리고 보안 거버넌스 메커니즘 측면에서 상당한 차이를 보입니다.