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在數據驅動的時代，企業每天都會產生並接收來自不同系統和應用的大量數據：交易記錄、用戶行為日誌、感測器數據、社交媒體互動等。這些數據往往分散在不同的資料庫、檔案系統或雲端服務中，既有結構化數據，也有非結構化和半結構化數據。如何有效率地整合、清洗和分析這些數據，成為企業實現數位轉型的關鍵。

在數位轉型的浪潮下，企業對數據的依賴程度與日俱增。如何有效率、安全、靈活地管理數據，成為企業IT 策略的核心議題。 AWS DB（Amazon Web Services Database） 家族為使用者提供了多樣化的資料庫服務，從關聯式到非關聯式，從記憶體資料庫到分析型資料庫，幾乎涵蓋了所有應用場景，幫助企業在雲端快速建置並擴展應用。

Amazon GuardDuty 是AWS 提供的威脅偵測服務，旨在透過持續監控和分析AWS 環境中的活動，識別並優先處理惡意行為和未經授權的存取。它利用機器學習、異常偵測和整合威脅情報來發現潛在威脅，幫助企業及時回應安全事件，保護AWS 帳戶和工作負載。

在當今的數位化時代，資料庫的效能與可擴展性往往決定應用的運作效率與使用者體驗。作為AWS 提供的雲端資料庫服務，Amazon Aurora 因其高效能和高可用性而受到廣泛關注。許多企業在選擇資料庫服務時，常常會將Aurora 與Amazon RDS（Relational Database Service）進行對比，以確定最佳的架構選擇。本文將從Aurora 的核心功能著手，解析它與RDS 的差異及適用場景。

在數位轉型的今天，雲端運算已成為企業IT 架構的重要組成部分。越來越多的企業將關鍵業務和資料部署在AWS 上，但同時，帳號安全也逐漸成為繞不開的核心問題。僅靠使用者名稱和密碼往往不足以抵禦駭客攻擊、憑證外洩和釣魚行為。為了增強帳戶保護，AWS 提供了MFA（Multi-Factor Authentication，多重身份驗證） 功能。