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데이터 중심 시대에 기업은 거래 기록, 사용자 행동 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 상호작용 등 다양한 시스템과 애플리케이션에서 매일 막대한 양의 데이터를 생성하고 수신합니다. 이러한 데이터는 다양한 데이터베이스, 파일 시스템 또는 클라우드 서비스에 분산되어 있는 경우가 많으며, 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터를 모두 포함합니다. 기업이 디지털 혁신을 달성하려면 이러한 데이터를 효율적으로 통합, 정제 및 분석하는 것이 매우 중요합니다.

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.

Amazon GuardDuty는 AWS에서 제공하는 위협 탐지 서비스로, AWS 환경에서 발생하는 활동을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 악의적인 행위와 무단 접근을 식별하고 우선순위를 정하도록 설계되었습니다. 머신러닝, 이상 탐지, 통합 위협 인텔리전스를 활용하여 잠재적 위협을 탐지하고, 기업이 보안 사고에 적시에 대응하고 AWS 계정과 워크로드를 보호할 수 있도록 지원합니다.

오늘날의 디지털 시대에는 데이터베이스 성능과 확장성이 애플리케이션 효율성과 사용자 경험을 좌우하는 경우가 많습니다. AWS에서 제공하는 클라우드 데이터베이스 서비스인 Amazon Aurora는 뛰어난 성능과 가용성으로 큰 주목을 받고 있습니다. 많은 기업이 데이터베이스 서비스를 선택할 때 Aurora와 Amazon RDS(관계형 데이터베이스 서비스)를 비교하여 최적의 아키텍처를 결정합니다. 이 글에서는 Aurora의 핵심 기능을 살펴보고, RDS와의 차이점을 설명하며, 적용 가능한 시나리오를 살펴보겠습니다.

오늘날 디지털 혁신 시대에 클라우드 컴퓨팅은 기업 IT 아키텍처의 핵심 요소가 되었습니다. 점점 더 많은 기업이 중요한 비즈니스 운영 및 데이터를 AWS에 구축하고 있습니다. 하지만 계정 보안은 핵심적인 문제로 대두되었습니다. 사용자 이름과 비밀번호만으로는 해커 공격, 자격 증명 유출, 피싱 시도로부터 보호하기에 충분하지 않은 경우가 많습니다. AWS는 계정 보안을 강화하기 위해 MFA(다중 요소 인증)를 제공합니다.