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데이터 기반 운영이 기업의 핵심 경쟁 우위가 된 시대에, 실시간 데이터 처리는 "선택 사항"에서 "표준 기능"으로 전환되었습니다. 비즈니스 로그 실시간 수집, 주문 이벤트 스트림 처리, 디바이스 데이터 분석, 추천 시스템 및 위험 관리 모델 구축 등 Apache Kafka는 업계의 사실상 표준 스트리밍 데이터 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 그러나 Kafka는 클러스터 배포, 운영, 확장 및 모니터링 측면에서 매우 복잡하여 팀에 높은 수준의 아키텍처 역량과 운영 경험을 요구합니다. AWS는 Kafka 사용 시 기업이 직면하는 어려움을 해결하기 위해 고도로 관리되는 Kafka 스트리밍 데이터 서비스인 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 출시했습니다.

생성적 AI의 급속한 발전 속에서 기업들은 데이터 자산을 진정으로 활용 가능한 "인텔리전스"로 전환하는 속도가 점점 더 빨라지고 있습니다. 지식 기반 질의응답 시스템, 지능형 고객 서비스, 기업 내부 검색 엔진, 다양한 산업별 AI 에이전트 등 모든 기술은 공통된 기술 기반인 벡터 데이터베이스에 의존합니다.

클라우드 네이티브 아키텍처가 주류로 자리 잡으면서 애플리케이션과 시스템의 복잡성이 빠르게 증가하고 있습니다. 마이크로서비스, 컨테이너, 서버리스 아키텍처의 확산으로 기존의 모니터링 방식은 더 이상 적합하지 않게 되었습니다. 기업들은 운영 및 유지 관리(O&M) 비용을 절감하고 확장성을 높이면서 시스템 운영 상태에 대한 인사이트를 지속적으로 확보하는 방법에 집중하고 있습니다.

파일 전송은 많은 기업의 디지털 시스템에서 여전히 중요하고 필수적인 부분입니다. 비즈니스 시스템 간 데이터 교환이든 파트너 간 파일 동기화든 FTP/SFTP/FTPS와 같은 기존 프로토콜은 여전히 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 자체 구축 또는 노후화된 파일 서버는 심각한 보안 취약성, 높은 유지 관리 비용, 그리고 낮은 확장성 등의 문제를 겪는 경우가 많습니다.

AWS 스팟 인스턴스는 클라우드 컴퓨팅 비용 최적화를 위한 매우 매력적인 옵션입니다. 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요하지만 예산이 부족한 기업에게 스팟 인스턴스는 비용을 크게 절감할 뿐만 아니라 다양한 컴퓨팅 워크로드를 수용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 글에서는 스팟 인스턴스의 핵심 메커니즘, 일반적인 애플리케이션 시나리오, 그리고 엔터프라이즈 아키텍처 최적화에 있어서의 가치를 설명합니다.