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BI|분석

기계 학습으로 4차 산업 혁명 추진 : 더 스마트하고, 빠르고, 경제적인 성장을 위한 비결 찾기

제조, 에너지, 광업, 농업, 운송 등의 분야에 속한 산업 기업들은 데이터를 수집하고 분석하고 이해하기 위한 노력의 일환으로 산업 기업이 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 (IoT), 고급 분석, 기계 학습 등의 새로운 기술을 채택하는 비율이 점차 커졌습니다. 그러나 과제는 존재합니다. 이러한 시스템에 묶여 있는 데이터를 해방시키기가 쉽지 않을 수 있습니다. 또한 지능형 기술로 생성된 방대한 데이터를 정리하고 이해하고 효율적으로 이용하려면 오래된 프로세스를 재검토하고 혁신을 가속화해야 할 수 있습니다. 이 eBook에서는 오늘날의 산업 기업이 기계 학습을 활용하여 디지털 트랜스포메이션 및 관련 이점을 추진하고 있는 현황을 알아봅니다. 그런 다음 산업계의 공통 과제를 살펴보고, AWS를 통해 기계 학습을 채택하여 그러한 과제를 극복하는 방법을 알아봅니다. <22p> 주요 내용 - 오늘날의 제조업체에서 기계 학습을 통해 성과를 내는 방법 - 산업계의 과제 : 자산 성능 개선 - 비즈니스 과제 : 품질 관리 - 비즈니스 과제 : 엣지에서 운영 효율성 개선 - 비즈니스 과제 : 수요 예측 및 재고 관리 - 비즈니스 과제 : 데이터에서 더 많은 가치 창출

Amazon Web Services 2022.01.25

클라우드 컴퓨팅

국내 클라우드 컴퓨팅의 현주소 - IDG Market Pulse

클라우드 컴퓨팅의 성장세가 계속되면서 이제 양적 성장이 질적 변화로 이어지고 있다. 코로나19 팬데믹으로 인한 기업의 실적 악화는 비용 절감과 클라우드 수요를 촉진하는 한편, 비용만큼이나 민첩성이 중요하다는 것도 체감하게 했다. 이제 기업은 더 빠르고 유연하며 효과적인 기술을 찾고 있으며, 클라우드는 이런 기업 위기 극복 전략의 중요한 축을 차지하고 있다. 클라우드가 제공하는 AI/ML 서비스는 어렵고 부담스러운 신기술이 전 산업군으로 확산하는 데 일익을 담당했으며, 이제 ERP와 같은 핵심 비즈니스 애플리케이션의 클라우드 마이그레이션도 본격화되고 있다.    과연 국내 클라우드 환경의 양적 질적 변화는 어느 단계에 도달했는지 지난 3년 간의 변화를 추적하는 한편, 코로나19와 핵심 비즈니스 애플리케이션, AI/ML 등 주요 화두의 현주소도 짚어본다. 주요 내용 - 변화하는 IT의 과제 “비용 절감만큼 중요한 유연성과 민첩성” - “클라우드 활용 65.7%, 적극적 확대 68.3%로 대세 확인” - “클라우드에 금역은 없다” ERP 등 핵심 애플리케이션도 30% 이전 - “클라우드의 진가 확인” AI/ML 서비스 꾸준한 상승세 - 포스트 코로나 시대, 기술 전략의 핵심은 ‘클라우드’

Amazon Web Services 2020.12.15

클라우드 컴퓨팅

SAP on AWS : 경영혁신 플랫폼의 뉴 노멀

AWS에서 준비한 “SAP on AWS: 경영혁신 플랫폼의 뉴 노멀” 온라인 세미나의 온디맨드 영상 자료입니다. 해당 세미나를 통해 SAP 를 AWS에 쉽고 빠르게 이관/구축하는 전략부터 Cloud 환경에 맞는 SAP license 정책까지 깊이 있는 인사이트를 제공하고 있습니다. 다양한 SAP 프로세스 지식과 융합한 Cloud Native Applications 적용 방안도 함께 제공하오니, 이번 온라인 세미나를 통해 SAP on AWS에 대한 새로운 지식 및 기업 내에서 Cloud Native Application 을 활용할 수 있는 다양한 아이디어를 찾으시길 바랍니다.   세션의 주요 아젠다 - 기존 SAP ECC에서 SAP S/4 HANA로 AWS를 활용한 손쉽고 빠른 Conversion 및 운영 전략 소개 - SAP를 더 효과적/효율적으로 만들어 주는 AWS 기반 BSG Cloudfit 솔루션 소개 - S/4 HANA ERP 프로세스 지식과 융합한 Cloud Native Applications의 적용 방안 해당 콘텐츠를 받으신 분들 중 추첨을 통하여 [크리스피크림 오리지널 하프더즌]을 드립니다. (12명)

Amazon Web Services 2020.12.01

클라우드 컴퓨팅

SAP 클라우드 마이그레이션, 엔터프라이즈 백본 트랜스포메이션을 통한 경쟁우위 구축

  넷플릭스와 리프트처럼 크리티컬 IT 운영을 클라우드에 100% 맡기고 신속하고 자유로운 혁신과 비용 절감 효과를 모두 거둔 기업 사례가 주목 받고 있습니다. 이 두 회사를 포함한 많은 기업이 클라우드가 타당성이 있을 뿐 아니라, 신속하게 경쟁우위를 확보하는 현실적 수단이라는 점을 깨닫고 있습니다.  AWS로 SAP를 운영한 후에는 SAP 데이터를 활용하여 혁신을 가속화 할 가장 다양하고 깊이 있는 네이티브 클라우드 서비스를 이용할 수 있으며, 이런 서비스를 SAP 워크로드와 통합하면 머신러닝, IoT 같은 최첨단 기술을 더욱 쉽게 활용해 새로운 가치 창출에까지 도달할 수 있습니다. <16p>   주요 내용 - 소개 - 클라우드에 대한 잘못된 오해 - 왜 크리티컬 SAP 워크로드를 마이그레이션 해야 하는가 - 효율적인 SAP 마이그레이션을 위해서는 무엇이 필요한가 - 왜 AWS에서 SAP을 운영해야 하는가 - 참고자료 해당 콘텐츠를 받으신 분들 중 추첨을 통하여 [크리스피크림 오리지널 하프더즌]을 드립니다. (12명)

Amazon Web Services 2020.11.11

클라우드 컴퓨팅

IDG eGuide : 클라우드 마이그레이션

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이란 어떤 의미인가? 남용되는 여러 “유행어” 중 하나에 불과한가, 아니면 향후 1~2년 동안 기업이 어떻게 진화할 것인지를 진지하게 설명하는 데 사용하는가? 이런 진화를 위한 계획은 있는가? 경영진은 계획에 동참하고 있는가? 디지털 트랜스포메이션은 어디에서나 볼 수 있다. 하고자 한다면, 클라우드에서도 찾을 수 있다. 하지만 착각해서는 안된다. 디지털 트랜스포메이션은 기업이 고객에게 가치를 제공하는 방식의 근본적인 변화를 의미한다. 계획없이 무모하게 뛰어들어 실패할 여유가 있는 기업은 없다. IDG eGuide는 디지털 트랜스포메이션이 불러올 파괴적인 변화를 살펴보고, 미래를 보장하는 현명한 클라우드 마이그레이션 전략을 제시한다. 주요 내용 - “필수불가결한 변혁” 디지털 트랜스포메이션의 본질 - 클라우드 마이그레이션, 5가지 성공법과 5가지 실패 공식 - 유통산업 디지털 트랜스포메이션을 위한 베스트 프랙티스 - 클라우드 애플리케이션의 미래를 보장하는 방법 - 성공적인 클라우드 마이그레이션을 위한 준비 지침서

Amazon Web Services 2020.05.07

SaaS / 서버|스토리지 / 애플리케이션 개발 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 클라우드 컴퓨팅

'한국 클라우드 시장 3년 분석' 무엇이, 어떻게 달라졌나 <IDG 조사>

국내 시장에 클라우드가 소개된 지 10년이 지났지만, 클라우드가 활황을 맞기 시작한 것은 최근 3년이다. 한국IDG는 2016년 말부터 2019년까지 국내 클라우드 시장의 변화를 추적했다. 3년 전만 해도 클라우드 도입 자체를 고민하던 단계였으나 이제는 예산을 늘리고 마이그레이션을 적극적으로 추진하고 있다. 클라우드 사용 목적도 소프트웨어 개발 및 테스트에서 인공지능과 머신러닝 활용으로 확대되는 추세다. 구체적인 조사 결과를 알아보자.  <주요 내용> -‘예산 배정해 적극적으로'  -‘얼마나 활용하느냐’가 관건 ’ -달리는 클라우드 기차에 올라탔다 -예산 증액으로 클라우드 고공행진 -개발 테스트, 웹/모바일이 우세 -‘유연하고 탄력적인 IT자원 활용’ 기대 -확실한 강자, 공고한 AWS 입지 -6:4로 대세는 ‘멀티벤더’ -인공지능·머신러닝 도입, 2/3가 긍정적 -인공지능 시대, 인텔의 영향력 -AI의 기회와 도전 과제 -예산도 늘고 마이그레이션도 확대   Powered by Intel®    

Amazon Web Services 2019.07.02

클라우드 컴퓨팅

IDC 서버 몽땅 AWS로 이전하기 위한 5가지 방법

기존 온-프레미스 환경에서 운영 중인 서버들을 AWS 클라우드로 옮겨오기 위한 방법은 무엇일까요? 본 세션에서는 리눅스 서버, 윈도우 서버 그리고 VMWare 등에서 운영되는 기존 서버의 클라우드 이전 방법을 소개합니다. 이를 통해 AWS의 기업 고객이 대량 마이그레이션을 진행했는지 고객 사례도 함께 공유합니다. 뿐만 아니라 VMware on AWS 및 AWS Outpost 같은 하이브리드 옵션을 통해 클라우드 도입을 가속화 하는 신규 서비스 동향도 살펴봅니다. 주요 내용 - 무엇을 어떻게 옮길 것인가? - 서버 이전을 위한 다섯 가지 도구 : AWS Migration Hub - 하이브리드 옵션 : AWS Outposts - 주요 AWS 고객 클라우드 이전 사례

Amazon Web Services 2019.06.10

데이터베이스 / 클라우드 컴퓨팅

여러분의 워크로드에 적합한 AWS 데이터베이스로 손쉽게 마이그레이션하기

클라우드 환경의 애플리케이션은 페타바이트 규모의 데이터를 밀리초 단위 지연 시간으로 액세스하고, 초당 수백만 건의 요청을 처리하도록 확장할 수 있어야 합니다. 이러한 특정 요구사항을 처리하기 위해 AWS는 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 포함한 매우 다양한 관리형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 AWS Database Migration Service를 사용해 쉽고 비용 효율적으로 기존 데이터베이스를 AWS의 다양한 데이베이스로 마이그레이션하는 방법 및 사례에 대해 알아봅니다. 주요 내용 - 데이터 종류별 데이터베이스 사용 사례 - 데이터베이스 마켓 변화 - AWS 데이터베이스로 손쉽게 클라우드로 마이그레이션 - 데이터베이스 마이그레이션 프로세스 -  Oracle to Aurora Migration Case Study 

Amazon Web Services 2019.06.10

클라우드 컴퓨팅

IDC 백서 : 클라우드 전략을 가속화하기 위한 방안으로써의 교육

클라우드가 새로운 기준이 되면서 일부 조직에서는 클라우드 도입을 가속화하여 시장에서 경쟁력을 유지하려는 움직임을 보이고 있습니다.  IDC는 북미, 유럽 및 아시아 지역에서 임의로 선정한 클라우드 관리자 및 IT 리더 502명을 대상으로 웹 설문조사를 실시해 클라우드 기술 교육 및 더 나아가 클라우드 역량이 클라우드 도입 속도에 중대한 영향을 미치는지 알아보았습니다. 그 결과, 클라우드 도입 자체가 목적은 아니지만 조직이 클라우드를 더 빨리 도입할수록 클라우드에서 비즈니스 효과를 더 빨리 달성할 수 있는 것을 확인했습니다. 또한, 교육을 통해 조직에서 클라우드 도입을 앞당기고 비즈니스 목표를 더 빨리 달성하며, 클라우드 도입과 관련한 우려 사항을 극복할 수 있음을 확인했습니다. <15p> 주요 내용 - 교육을 통한 조직의 클라우드 목표 달성 - 교육을 통한 클라우드 도입의 가속화 - 빠른 도입으로 더 빠른 효과 - 교육을 통해 도입에 대한 우려 사항 극복 - 포괄적인 교육 프로그램 개발  

Amazon Web Services 2018.12.04

클라우드 컴퓨팅

“빅데이터 분석부터 인공지능까지” 클라우드 기반 빅데이터 분석 가이드 - IDG Summary

데이터 기반의 의사결정을 통한 비즈니스 혁신은 오늘날 모든 기업의 지상 과제라고 해도 과언이 아니다. 하지만 이를 위한 빅데이터 분석 실전은 그리 녹록지 않아 데이터의 수집과 저장부터 난관에 부딪히는 경우가 적지 않다. 물론 해법은 있다. 데이터의 수집과 저장, 분석, 시각화까지 일련의 데이터 분석 과정을 일일이 구축하고 관리하지 않아도 되는 클라우드 기반 빅데이터 분석 서비스가 그 주인공이다. 빅데이터 분석 시장이 클라우드 중심으로 재편되고 있는 흐름을 짚어보고, 기업이 클라우드 기반 빅데이터 분석 환경을 도입하는 주요 패턴을 살펴본다. 특히 기업의 요구사항에 맞는 AWS 분석 플랫폼 선택 가이드도 제시한다. 주요 내용 - 빅데이터 분석 지형의 변화와 클라우드의 부상 - 기존 데이터 분석 플랫폼의 클라우드 마이그레이션 - 첫 구축에 유용한 서버리스 아키텍처와 데이터 레이크 - 실시간 데이터 처리를 위한 빅데이터 분석 아키텍처 - 모든 개발자를 위한 인공 지능 서비스의 출현 - AI 서비스를 이용한 새로운 데이터 분석 가능성 - “폭과 깊이 모두 중요한” 클라우드 기반 데이터 분석 서비스

Amazon Web Services 2018.11.09

BI|분석 / 스토리지 / 오픈소스 / 클라우드 컴퓨팅

클라우드 데이터 레이크의 획기적인 장점

‘빅데이터’는 강력한 통찰력과 신속하고 현명한 의사결정, 그리고 다양한 산업에서 비즈니스 혁신을 가능하게 하는 수단이 될 수 있습니다. 빅데이터의 특히 흥미로운 개념 중 하나는 ‘데이터 레이크’입니다. 데이터 레이크란 기업 및 공용 소스에서 제공되는 모든 관련 데이터를 위한 중앙 저장소를 생성하도록 전용 설계된 아키텍처 접근 방식으로 기업에서는 이러한 데이터를 분류하고, 검색하고, 분석하고, 파악하며 활용할 수 있습니다. 즉, 이 모든 데이터의 유용성은 처음에는 확인할 수 없지만 다양한 그룹에서 시간이 지날수록 축적되는 데이터를 활용하기 위한 새롭고 가치 있는 방법을 찾으리라 예상되기 때문에 빅데이터 개념에서는 경제성이 중요합니다. 데이터 레이크가 단지 빠른 속도로 대량의 다양한 데이터를 처리하기 위한 것만은 아니며, 기업의 관심 있는 지식 근로자 모두를 지원하는 분석 기능과 대응 능력을 광범위하게 제공한다는 것입니다. 클라우드 서비스는 비슷한 유연성과 더 나은 규모의 경제를 제공하며 이는 데이터 레이크를 구현하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.<14p> 주요 내용 -데이터 레이크에 대한 정의 -데이터 레이크의 필수 요소 -데이터 레이크의 가치 -데이터 레이크에 대한 오해와 과제 -클라우드가 데이터 레이크의 효율을 높이는 이유 -최고의 클라우드 기반 데이터 레이크 에코시스템 선택 -더 큰 진실  

Amazon Web Services 2018.10.31

애플리케이션 개발 / 클라우드 컴퓨팅

IDC 백서 : AI 구현을 위한 효율적인 딥 러닝 애플리케이션 개발 방식

오늘날 경쟁이 매우 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 점점 증가하는 대용량 데이터와 함께 다양한 자동화 방식을 통해 판매량을 늘리고 비용을 절감하면서 비즈니스 프로세스를 효율화함으로써 고객을 보다 잘 이해할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이를 위해 많은 기업이 딥 러닝(Deep Learning)이라는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 구축 방법을 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스에 실제 적용하기 시작했습니다. 기계 학습(Machine Learning, ML)은 사람이 프로그래밍하지 않더라도 다양한 유형의 데이터를 기반으로 기계가 똑똑한 작업을 해내는 정교한 통계 모델을 생성하는 과정입니다. 그 중에도 딥 러닝은 대용량 데이터를 신경망 알고리즘을 기반으로 학습하는 기계학습의의 한 유형이며 보다 정확한 통찰, 추천 및 예측을 하는 데 사용하고 있습니다. 본 백서는 딥 러닝을 위한 프레임워크와 도구에는 어떤 것들이 있으며 인공지능 구현 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되는 도구와 기술 유형을 소개합니다. <12p> 주요 내용 - 시장 상황 개요 - AWS 기반 기계 학습 및 딥 러닝 서비스 활용 - 과제와 기회 - 결론

Amazon Web Services 2018.10.15

BI|분석 / 클라우드 컴퓨팅

'AI' 날개 달고 비상하는 클라우드··· 한국IDG 조사 결과 - IDG MarketPulse

클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을 내세우며 기업 IT시장에서 클라우드의 입지는 점점 더 커지는 가운데, 쟁점은 어떤 워크로드를 언제 클라우드로 이전하느냐가 됐다. 현재 가속 페달을 밟고 달리는 클라우드에 새로운 ‘엔진’이 등장했다. 바로 인공지능(AI)이다. 인공지능은 클라우드가 필요하고, 클라우드는 인공지능에서 꽃을 피울 것이다. 때문에 향후 클라우드와 인공지능은 동반 성장이 예상된다. 인공지능•머신러닝은 클라우드 성장을 견인하고, 클라우드는 인공지능•머신러닝 확산에 속력을 더해줄 것으로 기대된다. 국내 IT전문가 497명이 참여한 클라우드 조사 결과를 통해 국내 클라우드 시장의 현주소와 전망을 알아보자. <주요 내용> -클라우드 ‘뉴노멀’ 시대가 왔다 -불붙은 클라우드, 46%가 도입 완료 -개발∙테스트에서 빅데이터∙인공지능으로 확산 -유연하고 탄력적인 IT자원 활용 기대 -더 강력해진 브랜드 파어 1위 ‘AWS’ -클라우드로 기반 다지고 인공지능∙머신러닝 추진 -아이디어, 전문가, 플랫폼 필요 -4차 산업혁명, 디지털 비즈니스 혁신의 중심이 된 인공지능 -인공지능에는 클라우드가 필요하다  

Amazon Web Services 2018.08.30

보안

클라우드 보안: 클라우드 도입을 위한 체크리스트

보안은 특정 워크로드를 클라우드로 이전하기 어렵게 만드는 주요 요인이 되었고 이러한 경향은 규제가 까다롭게 적용되는 분야에서 특히 두드러집니다.하지만 클라우드 보안에 대해 잘못 생각하거나 과소 평가하고 있습니다. 사실상 Gartner에서 2020년까지 분석한 내용에 따르면, 서비스형 퍼블릭 클라우드 인프라(IaaS)를 이용할 경우 기존의 데이터 센터에 비해 워크로드 보안 사고 발생률이 60% 이상 낮아질 것으로 내다보고 있습니다. 이제 보안 문제는 클라우드 도입을 반대할 타당한 사유가 될 수 없습니다. 그렇다면, 클라우드 서비스 제공업체가 업계 최고 수준의 보안을 지원하는지를 어떻게 알 수 있을까요? 그래서 클라우드 리소스를 구매할 때 도움이 될 만한 10가지 평가 항목을 여기에 소개하겠습니다. <13p> 주요 내용 - 인프라 보안 / DDoS 차단 및 대응 - 데이터 암호화 / 배포 및 구성 보안 - 보안 모니터링 및 로깅 / 계정 및 액세스 관리 - 규정 준수 / 시뮬레이션 테스트 - 타사의 보안 솔루션 지원 / 지원 및 보안 서비스

Amazon Web Services 2018.06.08

클라우드 컴퓨팅

IDC 백서 : Amazon Web Services 도입으로 비즈니스 가치 창출에 적합한 혁신적 업무 환경과 조직 체계 조성

IDC는 Amazon Web Services(AWS)가 정보 기술(IT) 및 비즈니스 운영에 미치는 영향을 파악하기 위해 AWS로 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 처리하는 전 세계 27개 기업을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 설문조사 응답자들은 AWS를 활용하여 IT 서비스 비용을 절감하는 한편, IT 서비스를 제공하는 방법과 비즈니스 운영 여건을 혁신하여 보다 효과적으로 경쟁하고 시장의 요구에 부응하고 있다고 답했습니다. IDC의 분석에 따르면 AWS 고객은 5년 동안 연평균 2,097만 달러의 탄탄한 투자 효과를 거두고 있습니다. 본 백서는 AWS 도입으로 얻은 비즈니스 가치를 항목별로 자세하게 분석했습니다. <31p> 주요 내용 - 오늘날의 비즈니스 과제 - AMAZON WEB SERVICES의 비즈니스 가치 - 설문조사에 참여한 기업들의 AWS 활용 방법 - AWS와 변화하는 IT 비용 구조 - 민첩성과 보다 효과적인 개발 여건 확보 - ROI 분석 / 과제와 기회

Amazon Web Services 2018.05.21

IT 리더십 / 리더십|경력관리 / 클라우드 컴퓨팅

Forbes insights : 기업의 머신러닝 활용

사실상 기계 학습(Machine Learning)은 모든 산업에서 응용 가능한 통찰력과 효율성을 나타내며 그 진가를 입증하고 있습니다. 그러나 이처럼 혁신적인 패러다임이 주목받는 이유를 좀 더 미시적인 시각에서 살펴보면, AI 기술이 프로세스를 개선하고 새로운 모델을 창출하는 최고의 비즈니스 도구로 손색이 없음을 알 수 있습니다. 다시 말해, AI는 재무 상태에 중대한 영향을 미칩니다. 서로 판이한 분야에 몸은 굴지의 두 기업(금융 서비스 분야의 Capital One과 농업 분야의 John Deere)은 클라우드 기반의 AI 플랫폼 도입으로 수십 년간 이어온 노력의 결실을 보고 있습니다. Capital One은 기계 학습 기술을 사용하여 디지털 상품과 서비스를 개발하여 수백만 고객의 재정 설계를 돕고 있으며, John Deere의 Precision Agriculture 솔루션은 농민들이 농기구와 농작물에 대한 정확한 정보를 얻는 데 일조하고 있습니다. 이 두 사례의 공통점은 AI와 클라우드 플랫폼의 결합으로 혁신이 실현됐다는 점입니다. <3p> 주요 내용 - 기계 학습으로 금융 서비스의 고객 경험 개선 - 정밀 농업을 실현하는 기계 학습 - 향후 전망 

Amazon Web Services 2018.01.18

IT 리더십 / 리더십|경력관리 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 클라우드 컴퓨팅

최고재무책임자(CFO)를 위한 AWS 계획 안내서

이 안내서는 아마존웹서비스가 다양한 업계의CFO와 직접 대화하고 업무를 수행하면서 발굴한, 클라우드 도입을 위한 실용적인 인사이트를 제공합니다. 또한 기업의 수익성에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅의 재무적 영향을 평가하는 방법을 소개합니다.  주요 내용 - 기업들이 AWS 클라우드를 도입하는 이유 - AWS 마이그레이션 사례 (5년 예상 TCO 및 마이그레이션 비용) - 효과적인 비용 및 위험 관리  

Amazon Web Services 2017.12.08

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