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디지털 비즈니스가 지속적으로 확장됨에 따라 기업 웹사이트, API 인터페이스, 모바일 애플리케이션 및 기타 시스템은 도메인 이름 확인의 가용성, 속도 및 지능형 스케줄링에 대한 요구 사항이 더욱 높아지고 있습니다. 도메인 이름 확인은 사용자 액세스 경험의 첫 번째 "기준"이며, 이를 뒷받침하는 아키텍처는 전반적인 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칩니다.

디지털 혁신의 가속화와 데이터 프라이버시 법규의 강화로 기업들은 그 어느 때보다 데이터 보안과 프라이버시 보호에 더욱 주의를 기울이고 있습니다. 특히 클라우드 환경에 저장된 민감한 데이터의 경우, 기업은 보안을 강화할 강력한 도구가 필요합니다. AWS Macie는 머신러닝 기반 서비스로, 기업이 Amazon S3 버킷에 저장된 민감한 데이터를 자동으로 식별, 분류 및 보호하는 동시에 규정 준수 요건을 충족하고 데이터 유출 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다.

마이크로서비스 아키텍처와 서버리스 컴퓨팅의 급속한 발전으로 인해 데이터베이스 연결은 많은 애플리케이션 시스템의 성능 병목 현상이 되었습니다. 기존 RDS 인스턴스가 대량의 짧은 연결 요청을 처리할 때 연결 리소스 고갈 및 연결 설정에 과도한 시간 소요와 같은 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 AWS는 RDS Proxy 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 연결 풀과 연결 관리 메커니즘을 통해 애플리케이션과 데이터베이스 간의 상호 작용 효율성을 크게 향상시킵니다.

기업들이 클라우드 기반 인메모리 컴퓨팅 기능과 비용 효율성에 대한 요구 사항을 지속적으로 증가시킴에 따라, Amazon EC2의 진화하는 인스턴스 시리즈는 기업에 더욱 유연한 옵션을 제공합니다. AWS에서 출시한 Graviton3 아키텍처의 R7g 시리즈의 주요 사양 중 하나인 r7g.4xlarge 인스턴스는 고성능, 높은 에너지 효율성, 최적화된 메모리 설계를 통해 메모리 집약적인 워크로드를 실행하는 기업에서 선호하는 솔루션으로 자리매김했습니다.

비디오 트랜스코딩, 재무 모델링, 유전자 분석, 머신러닝 학습 등 데이터 집약적인 비즈니스가 빠르게 성장함에 따라 기업들은 점점 더 대규모 컴퓨팅 리소스에 대한 요구가 커지고 있습니다. 기존의 일괄 처리 시스템은 수동 운영 및 유지 관리에 의존하는 경우가 많고, 리소스 활용도가 낮으며, 확장이 어려워 현대 기업의 효율성 및 유연성 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.