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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
