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RightScale은 Amazon SWF를 사용하여 인프라 자동화를 추진하고 있습니다. RightScale의 CTO인 Thorsten 씨는 “Amazon SWF를 사용함으로써 높은 수준의 인프라 자동화 기능을 시장에 소개하는 시간을 줄일 수 있었습니다. 분산된 워크플로 엔진의 적용에 따른 문제를 걱정하지 않고 우리가 추구하는 가치에 집중할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 더욱 빠르게 출하할 수 있으며 엔진 유지관리에 대해 걱정할 필요가 없어졌습니다."라고 설명합니다.

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연구인들 사이의 협업을 위해 Sage Bionetworks는 Synapse라고 부르는 온라인 환경을 구축했습니다. Synapse는 임상 게놈 데이터세트를 호스팅하고 연구인들에게 협업 분석이 가능한 플랫폼을 제공하고 있습니다. Sage Bionetworks의 기술 부문 책임자인 Michael Kellen 씨는 "Amazon SWF 덕분에 각 파이프라인 단계의 실제 활동에서 상태 전환 논리를 분리함으로써 분석 파이프라인의 분해를 순서에 맞고 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 소프트웨어 엔지니어에 의한 상태 전환 논리 작업과 연구인에 의한 활동 구현이 동시에 실현 가능하게 되었습니다."라고 설명합니다. 자세히 알아보기.

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JPL은 Amazon SWF를 화성 탐사 로버(MER) 및 극지의 탄소 저장에 관한 취약점 실험(CARVE) 등 여러 미션의 주요 파트로 활용하고 있습니다. 클라우드에서 조직화가 가능하게 한 Amazon SWF를 통해 JPL은 환경 내외부의 리소스를 활용하여 공용 클라우드에서 원활하게 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이것은 JPL의 애플리케이션이 동적으로 확장된 진정한 분산 방식으로 실행 가능하게 된 덕분입니다. JPL의 엔지니어는 Amazon SWF 데이터 처리 방법을 화성에서의 전략적 실행을 위한 화상 처리에 사용하고 있습니다. 파이프라인 분산 실행에 있어서 전례 없는 제어와 가시성이 실현된 것입니다. 자세한 내용은 사례 연구를 읽어보십시오.