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在數位化業務不斷擴展的今天，企業網站、API 介面、行動應用程式等系統對網域解析的可用性、速度與智慧化調度提出了更高的要求。域名解析作為用戶訪問體驗的第一道“門檻”，背後的架構直接影響整體業務表現。

隨著數位轉型的加速和資料隱私法律的日益嚴格，企業對資料安全和隱私保護的關注達到了前所未有的高度。尤其是對儲存在雲端環境中的敏感數據，企業需要有強大的工具來確保其安全性。 AWS Macie 正是這樣一款基於機器學習的服務，幫助企業自動化識別、分類、保護其在Amazon S3 儲存桶中的敏感數據，同時滿足合規性要求，降低資料外洩的風險。

在當今微服務架構與無伺服器運算快速發展的背景下，資料庫連線成為許多應用系統的效能瓶頸。傳統RDS實例在處理大量短連線請求時，往往面臨連線資源耗盡、連線建立耗時過高等問題。為了解決這個挑戰，AWS 推出了RDS Proxy 服務，透過連結池與連線管理機制大幅提升應用與資料庫的互動效率。

隨著業務對雲端記憶體運算能力和成本效益的要求不斷提高，Amazon EC2 持續演進的執行個體系列為企業提供了更靈活的選擇。 r7g.4xlarge 實例作為AWS 推出的Graviton3 架構的R7g 系列中的主力規格之一，以高性能、高能效和優化內存設計，成為企業運行內存密集型負載的優選方案。

在資料密集型業務快速成長的今天，從視訊轉碼、金融建模到基因分析和機器學習訓練，企業對大規模運算資源的需求日益增長。傳統批次系統常依賴人工運維，資源利用率低，擴展困難，已難以滿足現代業務對效率與彈性的要求。