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급속도로 기업 디지털화가 진행되는 오늘날, 데이터 엔지니어링, 머신 러닝, 배치 처리 작업은 점점 더 복잡해지고 있으며, 워크플로 자동화 및 안정성은 필수적인 비즈니스 역량이 되었습니다. 주류 워크플로 오케스트레이션 프레임워크인 Apache Airflow는 ETL 스케줄링, 데이터 파이프라인 관리, 머신 러닝 프로세스 오케스트레이션에 널리 사용되고 있습니다. 그러나 기존의 자체 구축 Airflow 환경은 복잡한 배포, 확장성의 어려움, 높은 유지 관리 비용 등의 문제에 직면해 있습니다.

기업의 클라우드 마이그레이션 과정에서 "보안"은 항상 피할 수 없는 중요한 주제입니다. 클라우드 서비스를 이제 막 도입하기 시작한 중소기업이든, 핵심 비즈니스 시스템을 이미 클라우드로 이전한 대기업이든, 클라우드 보안은 더 이상 단순한 기술적 문제가 아니라 비즈니스 연속성, 규정 준수, 그리고 기업의 장기적인 지속 가능한 발전을 위한 핵심 역량과 직결되는 문제입니다.

기업의 디지털 전환과 클라우드 네이티브 아키텍처가 심화됨에 따라 데이터의 규모와 복잡성은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 인터넷 애플리케이션에서 생성되는 방대한 로그 데이터든, 비즈니스 시스템에 저장된 정형 및 비정형 정보든, 기업은 데이터를 신속하게 검색하고 실시간으로 분석하며 직관적으로 그 가치를 보여줄 수 있는 기술적 역량을 절실히 필요로 합니다. 애플리케이션 로그 분석, 비즈니스 검색 엔진, 운영 모니터링, 보안 감사와 같은 시나리오에서 검색 및 분석 엔진에 대한 요구 사항은 더욱 높아지고 있습니다.

엔터프라이즈 클라우드 마이그레이션 및 다중 계정 거버넌스 실무에서 ID와 권한은 항상 가장 중요하면서도 문제가 발생하기 가장 쉽습니다. 일상적인 운영 및 유지 관리, 자동화된 스크립트, 계정 간 액세스 및 엔터프라이즈급 SSO 통합 등 어떤 작업을 수행하든 "현재 누가 AWS 인터페이스를 호출하고 있는가"는 문제 해결의 첫 번째 핵심 요소입니다.

디지털 혁신으로 인해 기업들은 점점 더 데이터에 의존하고 있습니다. 데이터를 효율적이고 안전하며 유연하게 관리하는 것은 기업 IT 전략의 핵심 과제가 되었습니다. AWS DB(Amazon Web Services Database) 제품군은 관계형 데이터베이스부터 비관계형 데이터베이스, 인메모리 데이터베이스부터 분석 데이터베이스까지 다양한 데이터베이스 서비스를 제공하여 거의 모든 애플리케이션 시나리오를 포괄하고 기업이 클라우드에서 애플리케이션을 신속하게 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다.