AWS Batch

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금융 서비스

핀테크 창업 회사에서 기성 업체에 이르기까지 금융 서비스 기관들은 위험 관리, 일일 마감 거래 처리 및 사기 감시를 위한 고성능 컴퓨팅과 같은 영역에서 배치 처리를 활용해 왔습니다. AWS Batch를 사용하면 사용자의 실수를 최소화하고 속도와 정확도를 높이며 자동화를 통해 비용을 절감함으로써 비즈니스를 발전시키는 데 다시 집중할 수 있습니다.

금융 서비스 사용 사례 참조 »

생명 과학

생물 제약회사 및 유전체 연구업체들의 경우 제품을 출시하기 위해 필요한 과학적 통찰력을 얻기 위해서는 고성능 컴퓨팅 환경이 요구됩니다. AWS Batch는 계산 화학, 임상 모델링, 분자 역학, 게놈 시퀀싱 테스트 및 분석 등의 분야에서 조직 전반에 걸쳐 적용할 수 있습니다.

생명 과학 사용 사례 참조 »

디지털 미디어

미디어 및 엔터테인먼트 업체들은 고해상도 비디오 콘텐츠에 쓰이는 파일, 그래픽 및 시각 효과의 편집과 처리는 물론, 가속화 및 자동화된 데이터 처리를 실현하기 위해 확장성이 뛰어난 배치 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. AWS Batch를 사용하면 콘텐츠 제작 시간을 단축할 수 있으며 미디어 패키지를 동적으로 확장하고 비동기식 미디어 공급망 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

디지털 미디어 사용 사례 참조 »

금융 서비스 산업은 요금, 시장 입지 및 위험 관리와 같은 분야에서 고성능 컴퓨팅의 사용을 발전시켰습니다. 이러한 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 AWS로 가져온 조직들은 속도, 확장성 및 비용 절감 효과를 높일 수 있었습니다. AWS Batch를 사용하면 각 조직에서 이러한 작업의 리소싱 및 예약을 자동으로 처리함으로써 비용을 절감하고 의사 결정 절차 및 시장 진출을 앞당길 수 있습니다.

고성능 컴퓨팅

트레이딩 데스크는 무엇보다도 당일 거래 비용, 실행 보고 및 시장 성과를 먼저 분석하여 포지션을 향상시킬 기회를 항상 모색하고 있습니다. 이를 위해서는 당일 거래 마감 후 다양한 출처에서 얻은 대규모 데이터 세트를 일괄적으로 처리해야 합니다. AWS Batch를 사용하면 이러한 워크로드를 자동으로 처리할 수 있기 때문에 거래일 다음날의 거래 주기로 이어지는 관련 위험을 이해하고 데이터를 기반으로 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

사후 거래 분석

사기는 모든 산업과 그 중에서도 특히 금융 서비스에 영향을 미치는 지속적인 문제에 속합니다. Amazon Machine Learning(AML)을 사용하면 여러 가지 알고리즘 및 모델을 사용하여 보다 지능적인 방식으로 데이터를 분석함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 각 조직에서 AML을 AWS Batch와 함께 사용하면 돈세탁 및 결제 사기와 같은 사기 행위의 지표가 될 수 있는 데이터의 불규칙한 패턴을 탐지하는 데 필요한 데이터 처리 또는 분석을 자동으로 수행할 수 있습니다.

사기 감시

신약 개발에 종사하는 연구자들은 일반적으로 단백질 수용체 또는 효소와 같은 약물 표적에 결합할 가능성이 가장 높은 소분자 구조들을 식별할 목적으로 AWS Batch를 활용함으로써 소분자의 라이브러리를 보다 효율적이면서도 신속하게 검색할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 약물 설계를 시작하기 위해 보다 나은 데이터를 수집하고 특정 생화학적 과정의 역할에 대해 더 깊이 이해함으로써 보다 효과적인 약물 및 치료법을 개발할 수 있습니다.

약물 스크리닝

생물 정보학자들은 원시 파일을 생성하기 위해 게놈 시퀀스에 대한 1차 분석을 완료한 후, AWS Batch를 사용하여 2차 분석을 완료할 수 있습니다. AWS Batch를 사용하는 고객들은 중복된 판독 및 기준 시퀀스를 비교하고 기준 시퀀스와 샘플 간의 잘못된 정렬로 인한 데이터 오류를 잠재적으로 줄임으로써 원시 DNA 판독 결과들을 전체 게놈 시퀀스로 모아서 정리하는 절차를 자동으로 단순하게 처리할 수 있습니다.

DNA 시퀀싱

AWS Batch는 콘텐츠 렌더링 워크로드를 자동화하는 도구를 콘텐츠 제작사 및 사후 제작소에 제공하며, 실행 종속성 또는 리소스 예약으로 인한 사용자의 개입 요구를 줄입니다. 여기에는 렌더 팜에서 컴퓨팅 코어를 확장하고 스팟 시장 컴퓨팅 인스턴스를 트리거하며 해당 프로세스에서 상이한 단계들의 실행을 조정하는 작업이 포함됩니다.

렌더링

AWS Batch는 워크플로를 자동화하고 리소스 병목 현상을 극복하며 비동기식 프로세스의 실행을 예약 및 모니터링하여 수동적 프로세스의 수를 줄인 다음, 필요시 주어진 워크로드에 대한 리소스를 확장하기 위해 조건부 응답을 트리거함으로써 배치 및 파일 기반 트랜스코딩 워크로드를 가속화합니다.

코드 변환

AWS Batch는 상이한 처리 단계에서 서로 다른 작업과 종속적 작업의 실행을 조정하여 복잡한 미디어 공급망 워크플로를 간소화하며, 미디어 공급망의 다양한 기고자들을 대신해 콘텐츠 작성을 관리하기 위한 하나의 공통 프레임워크를 지원합니다.

미디어 공급망
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