# 결론
이 글에서는 AWS에서 제공하는 다양한 서비스를 이용하여 꽃 이미지 분류를 위한 AI 애플리케이션 구축하는 방법을 소개했습니다. 컨테이너화된 애플리케이션을 쉽게 배포, 관리, 확장할 수 있도록 도와주는 완전 관리형 컨테이너 오케스트레이션 서비스인 Amazon ECS와 기계 학습 모델을 학습하고 배포하여 운영할 수 있는 Amazon SageMaker를 대규모 트래픽에도 유연하게 확장할 수 있도록 했습니다. 그리고 Amazon SageMaker Pipelines를 이용하여 기계 학습 모델 학습 및 배포를 자동화하고 AWS CodePipeline을 이용해서 컨테이너 통합 및 배포를 위한 CI/CD 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. 애플리케이션 규모가 커지더라도 마이크로서비스 및 모델의 확장과 운영에 유연한 아키텍처로 최신 AI 애플리케이션을 구현하는데 참고가 될 수 있을 것으로 기대됩니다.