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# Amazon Rekognition의 가이드라인 및 할당량
다음 섹션에는 Amazon Rekognition 사용과 관련된 가이드라인과 할당량이 나와 있습니다. 할당량에는 2가지 종류가 있습니다. 최대 이미지 크기와 같은 *고정된 할당량*은 변경할 수 없습니다. [AWS Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html#limits_rekognition) 페이지에 나열된 *기본 할당량*은 [기본 할당량](#changeable-quotas) 섹션에 설명된 절차에 따라 변경할 수 있습니다.
**Topics**
+ [지원되는 리전](#supported-regions)
+ [고정된 할당량](#quotas)
+ [기본 할당량](#changeable-quotas)
## 지원되는 리전
Amazon Rekognition을 사용할 수 있는 모든 AWS 리전 목록은 *Amazon Web Services 일반 참조*의 [AWS 리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html)를 참조하세요.
## 고정된 할당량
Amazon Rekognition 제한 사항 목록은 다음과 같습니다. TPS(초당 트랜잭션) 제한과 같이 변경이 가능한 제한 사항에 대한 자세한 내용은 [기본 할당량](#changeable-quotas) 섹션을 참조하세요.
Amazon Rekognition Custom Labels 제한 사항은 [Amazon Rekognition Custom Labels 가이드라인 및 할당량](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/limits.html)을 참조하세요.
### Amazon Rekognition Image
+ Amazon S3 객체로 저장되는 이미지 최대 크기는 15MB로 제한됩니다.
+ `DetectModerationLabels`의 최대 이미지 크기는 너비와 높이 모두 10,000픽셀입니다.
+ `DetectLabels`의 최대 이미지 크기는 너비와 높이 모두 10,000픽셀입니다.
+ 감지하려면 얼굴이 1920x1080픽셀의 이미지에서 40x40픽셀보다 작아서는 안 됩니다. 1920X1080픽셀보다 높은 차원의 이미지는 비례적으로 더 큰 최소 얼굴 크기가 필요합니다.
+ 최소 이미지 크기는 높이 및 너비 모두 80픽셀입니다. `DetectProtectiveEquipment`의 최소 이미지 크기는 높이 및 너비 모두 64픽셀입니다.
+ `DetectProtectiveEquipment`의 최대 이미지 크기는 너비와 높이 모두 4,096픽셀입니다.
+ `DetectProtectiveEquipment`로 감지하려면 800x1,300픽셀의 이미지에서 사람이 100x100픽셀보다 작아서는 안 됩니다. 800X1,300픽셀보다 크기가 큰 이미지는 그에 비례해 최소 인물 크기가 더 커져야 합니다.
+ 파라미터로 API에 전달되는 원시 바이트의 최대 이미지 크기는 5MB입니다. `DetectProtectiveEquipment` API의 한도는 4MB입니다.
+ Amazon Rekognition은 PNG 및 JPEG 이미지 형식을 지원합니다. 즉, `DetectLabels` 및 `IndexFaces` 등 다양한 API 작업에 입력으로 제공하는 이미지는 지원되는 다음 형식 중 하나여야 합니다.
+ 단일 얼굴 컬렉션에 저장할 수 있는 최대 얼굴 벡터의 수는 2천만 개입니다.
+ 단일 얼굴 컬렉션에 저장할 수 있는 최대 사용자 벡터의 수는 1천만 개입니다.
+ 검색 API가 반환하는 일치 얼굴 벡터의 최대 수는 4,096개입니다.
+ 검색 API가 반환하는 일치 사용자 벡터의 최대 수는 4,096개입니다.
+ `DetectText`는 이미지에서 최대 100개 단어를 감지할 수 있습니다.
+ `DetectProtectiveEquipment`는 최대 15명의 PPE(개인 보호 장비)를 감지할 수 있습니다.
이미지 및 얼굴 비교에 대한 모범 사례 정보는 [센서, 입력 이미지 및 비디오 모범 사례](best-practices.md) 단원을 참조하십시오.
### Amazon Rekognition Image 대량 분석
+ Amazon Rekognition Image 대량 분석은 최대 10k 이미지 크기의 이미지 배치를 분석할 수 있습니다.
+ Amazon Rekognition Image 대량 분석은 최대 50MB 크기의 입력 매니페스트를 지원합니다.
### Amazon Rekognition Video 저장 동영상
+ Amazon Rekognition Video는 저장된 비디오를 최대 10GB 크기까지 분석할 수 있습니다.
+ Amazon Rekognition Video는 저장된 비디오를 최대 6시간 길이까지 분석할 수 있습니다.
+ Amazon Rekognition Video는 계정당 최대 20개의 동시 작업을 지원합니다.
+ 저장된 비디오는 H.264 코덱을 사용하여 인코딩해야 합니다. 지원되는 파일 형식은 MPEG-4와 MOV입니다.
+ 오디오 데이터를 분석하는 모든 Amazon Rekognition Video API는 AAC 오디오 코덱만 지원합니다.
+ 매김 토큰의 TTL(Time To Live) 기간은 24시간입니다. 매김 토큰은 `NextToken` 등 Get 작업으로 반환된 `GetLabeldetection` 필드에 있습니다.
### Amazon Rekognition Video 스트리밍 비디오
+ Kinesis Video 입력 스트림은 최대 1개의 Amazon Rekognition Video 스트림 프로세서와 연결될 수 있습니다.
+ Kinesis Video 출력 스트림은 최대 1개의 Amazon Rekognition Video 스트림 프로세서와 연결될 수 있습니다.
+ Amazon Rekognition Video 스트림 프로세서와 연결된 Kinesis Video 입력 스트림 및 Kinesis Data 출력 스트림은 여러 프로세서와 공유될 수 없습니다.
+ 오디오 데이터를 분석하는 모든 Amazon Rekognition Video API는 ACC 오디오 코덱만 지원합니다.
## 기본 할당량
기본 할당량은 [AWS Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html#limits_rekognition)에서 확인할 수 있습니다. 이 한도는 기본값이며 변경할 수 있습니다. 한도 제한을 높이도록 요청하려면 사례를 생성합니다. 현재 할당량 한도(적용된 할당량 값)를 보려면 [Amazon Rekognition Service Quotas](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)를 참조하세요. [Amazon Rekognition Image API](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_Reference.html)의 TPS 활용 기록을 보려면 [Amazon Rekognition Service Quotas 페이지](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)를 참조해 특정 API 작업을 선택하여 해당 작업에 대한 기록을 확인하세요.
**Topics**
+ [TPS 할당량 변경 계산](#quotas-calculating)
+ [TPS 할당량 모범 사례](#quotas-best-practices)
+ [TPS 할당량 변경을 위한 사례 생성](#quotas-create-case)
### TPS 할당량 변경 계산
요청하려는 새 한도는 얼마인가요? 초당 트랜잭션(TPS)은 예상 워크로드가 최고조에 달할 때 가장 적합합니다. 워크로드가 최고조에 달했을 때의 최대 API 동시 직접 호출과 응답 시간(5\$115초)을 파악하는 것이 중요합니다. 최소 5초가 되어야 한다는 점에 유의하세요. 다음은 두 가지 예입니다.
+ 예 1: 가장 바쁜 시간이 시작될 때 예상되는 최대 동시 얼굴 인증(CompareFaces API) 사용자는 1,000명입니다. 이러한 응답은 10초에 걸쳐 분산됩니다. 따라서 해당 리전의 CompareFaces API에 필요한 TPS는 100(1,000/10)입니다.
+ 예 2: 가장 바쁜 시간이 시작될 때 예상되는 최대 동시 객체 감지(DetectLabels API) 직접 호출은 250입니다. 이러한 응답은 5초에 걸쳐 분산됩니다. 따라서 해당 리전의 DetectLabels API에 필요한 TPS는 50(250/5)입니다.
### TPS 할당량 모범 사례
초당 트랜잭션(TPS)의 권장 모범 사례에는 트래픽 급증 완화, 재시도 구성, 지수 백오프 및 지터 구성 등이 포함됩니다.
1. 트래픽 급증을 완화하세요. 급증하는 트래픽은 처리량에 영향을 줍니다. 할당된 초당 트랜잭션(TPS)에서 처리량을 극대화하려면 큐잉 서버리스 아키텍처 또는 다른 메커니즘을 사용하여 트래픽이 더 고르도록 ‘평탄화’하세요. Rekognition을 사용한 서버리스 대규모 이미지 및 비디오 처리에 대한 코드 샘플 및 참조는 [Amazon Rekognition을 사용한 대규모 이미지 및 비디오 처리](https://github.com/aws-samples/amazon-rekognition-serverless-large-scale-image-and-video-processing)를 참조하세요.
1. 재시도를 구성합니다. [오류 처리](error-handling.md)의 가이드라인에 따라 재시도를 허용하는 오류에 대해 재시도를 구성하세요.
1. 지수 백오프 및 지터를 구성하세요. 재시도를 구성할 때 지수 백오프 및 지터를 함께 구성하면 달성 가능한 처리량을 높일 수 있습니다. [AWS의 오류 재시도 횟수 및 지수 백오프](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/api-retries.html)를 참조하세요.
### TPS 할당량 변경을 위한 사례 생성
사례를 생성하려면 [사례 생성](https://console.aws.amazon.com/support/v1#/case/create?issueType=service-limit-increase)으로 이동하여 다음 질문에 답하세요.
+ 트래픽 급증을 완화하고 재시도, 지수 백오프, 지터를 구성하기 위해 [TPS 할당량 모범 사례](#quotas-best-practices)를 구현해 보셨나요?
+ TPS 할당량 변경이 얼마나 필요한지 계산해 보셨나요? 그렇지 않은 경우 [TPS 할당량 변경 계산](#quotas-calculating) 섹션을 참조하세요.
+ 향후 요구 사항을 더 정확하게 예측하기 위해 TPS 사용 기록을 확인해 보셨나요? TPS 사용 기록을 보려면 [Amazon Rekognition Service Quotas 페이지](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)를 참조하세요.
+ 귀하의 사용 사례는 무엇인가요?
+ 어떤 API를 사용하실 예정인가요?
+ 이 API를 사용할 리전은 어디인가요?
+ 여러 리전으로 로드를 분산할 수 있나요?
+ 하루에 처리하는 이미지 수는 몇 개인가요?
+ 이 볼륨이 얼마나 오래 지속될 것으로 예상하시나요(급증이 일회성인가요, 아니면 계속되나요)?
+ 기본 한도에 따른 차단의 양상은 어떤가요? 다음 예외 테이블을 검토하여 해당하는 시나리오를 확인하세요.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/limits.html)
오류 코드에 대한 자세한 내용은 [오류 처리](error-handling.md) 섹션을 참조하세요.
**참고**
이러한 한도는 사용자가 있는 리전에 따라 다릅니다. 한도 변경을 위해 사례를 만들면 요청한 리전에서 사용자가 요청하는 API 작업에 영향을 미칩니다. 다른 API 작업 및 리전은 영향을 받지 않습니다.