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AWS에서는 다양한 가상 머신 사양을 유연하게 선택하고 비즈니스 변화에 따라 리소스를 자동으로 확장할 수 있어 기존 데이터 센터의 고정된 구성보다 효율적입니다. 하지만 다양한 워크로드에 가장 적합한 인스턴스 유형을 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 수동 판단은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류 발생 가능성도 높습니다. 사용자가 더욱 정확한 리소스 결정을 내릴 수 있도록 AWS는 리소스 사용량을 분석하고 최적화 제안을 제공하도록 특별히 설계된 지능형 서비스인 Compute Optimizer를 제공합니다.

현대 기업의 클라우드 아키텍처에서 효율적인 통신과 시스템 구성 요소 간의 안정적인 협업은 매우 중요합니다. 높은 동시 요청, 비즈니스 변동성, 복잡한 마이크로서비스 환경에 직면하여 각 모듈의 안정적인 운영을 보장하고 결합도를 낮추는 것은 모든 기업이 디지털 전환 과정에서 고려해야 할 과제입니다. AWS Simple Queue Service(SQS)는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 개발되었으며, 기업에 시스템 결합도 감소와 비동기 처리를 손쉽게 구현할 수 있는 안정적이고 확장 가능한 메시지 큐 서비스를 제공합니다.

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?