Solution Optimality Every business challenge has multiple solutions. AWS prioritizes customer needs, requiring partners to implement solutions that maximize business value while minimizing cost and complexity. Describe how your solution optimally solves the customer's business challenge and why it was selected amongst the alternatives? Please include in your response: 1. Description of the alternatives/approaches/options that were considered before arriving at this solution.

**솔루션 최적성** 모든 비즈니스 과제에는 여러 가지 해결책이 존재합니다. AWS는 고객의 요구사항을 우선시하며, 파트너들이 비용과 복잡성을 최소화하면서 비즈니스 가치를 극대화하는 솔루션을 구현하도록 요구합니다. 귀하의 솔루션이 고객의 비즈니스 과제를 어떻게 최적으로 해결하는지, 그리고 다른 대안들 중에서 왜 이 솔루션이 선택되었는지 설명해 주십시오. 응답에 다음 내용을 포함해 주십시오: 1. 이 솔루션에 도달하기 전에 고려되었던 대안/접근 방식/옵션에 대한 설명.

Alternative Approaches Considered We evaluated maintaining the EC2-based Nginx architecture with vertical scaling and load balancing, but this approach would have perpetuated manual capacity management, failed to address the fundamental content efficiency problems, and provided no cost optimization path during low-traffic periods. A hybrid approach keeping EC2 for both static and dynamic content with added CDN caching was considered, but rejected because it would maintain unnecessary infrastructure complexity and operational burden while only partially solving the performance issues. Container-based alternatives using ECS or EKS were explored for the API layer, but deemed premature given the immediate need to address content delivery bottlenecks before re-platforming application infrastructure. The selected serverless and managed services architecture optimally addresses the customer's core business challenges: promotional traffic surges requiring elastic scaling, high infrastructure costs needing reduction, and operational overhead limiting team focus on product development. By decoupling static content delivery to CloudFront/S3 and implementing event-driven image optimization, we eliminated capacity planning guesswork, reduced origin server load by 90% through caching, and automated previously manual image processing workflows. The solution's pay-per-use pricing model directly aligns costs with actual usage, while the three-phase migration strategy with weighted routing and rollback capabilities ensured zero business disruption during a critical promotional period. This cloud-native approach provides ongoing value through the Athena-based analytics framework, enabling continuous optimization based on actual usage patterns rather than assumptions. The architecture scales automatically without intervention, requires minimal operational maintenance, and positions the customer to focus engineering resources on feature development rather than infrastructure management. Partner Wishket's technical support and architectural consulting services ensure the customer maximizes ROI from these AWS investments through expert guidance on cache policy tuning, cost optimization opportunities, and future architectural evolution. --- Architectural Approach Evaluation We evaluated three primary architectural approaches: continuing with the monolithic application and vertical scaling, implementing a complete serverless architecture with AWS Lambda, and adopting containerized microservices with ECS. The monolithic approach was rejected because it couldn't solve the core scalability bottleneck—when document processing spiked, it degraded the entire application including the critical matching engine. Pure serverless with Lambda was considered attractive for cost optimization but rejected because the technology search service required sustained processing with complex in-memory operations that would exceed Lambda's 15-minute timeout and cause frequent cold starts. Selected Solution Rationale The containerized microservices approach with ECS optimally balanced the customer's requirements for independent scaling, team autonomy, and operational simplicity. This architecture allowed the document processing service to scale independently during upload spikes without impacting the matching engine's performance, directly addressing the primary business pain point. The asynchronous processing pattern with SQS specifically solved the user experience problem where customers experienced timeouts during large document uploads, enabling immediate response while background processing handled the actual work. Business Value Optimization This solution minimized migration risk through phased implementation—starting with the isolated notification service provided early wins and learning before tackling core services. The AWS-native service choices (ECS, Cloud Map, SQS, Glue) reduced operational complexity compared to self-managed alternatives, allowing the small engineering team to focus on business features rather than infrastructure management. Cost efficiency was achieved through right-sized services: ECS for sustained workloads, SQS for asynchronous processing, and S3 data lake for cost-effective analytics storage rather than over-provisioning expensive real-time analytics infrastructure. --- Architecture Selection Rationale We considered three primary approaches: a monolithic architecture on EC2, a fully managed SageMaker-based solution, and our hybrid serverless-GPU approach. The monolithic approach was rejected due to inability to scale individual components independently—OCR spikes during exam seasons would require over-provisioning the entire stack. The pure SageMaker solution, while simpler, would have cost 3x more for our workload pattern where inference requests are bursty and models need frequent updates outside SageMaker's deployment cycle. Our hybrid architecture optimally balances cost and performance by matching compute to task characteristics. Serverless Lambda handles stateless, short-duration tasks (preprocessing, caching lookups, result integration) with automatic scaling and pay-per-use pricing, eliminating 60% of baseline compute costs. GPU instances on Auto Scaling Groups serve only heavy models where the longer processing times justify instance startup overhead, with SQS-based queuing ensuring high utilization rates during scale-out. Business Value Optimization The event-driven design directly addresses the customer's core challenge: unpredictable demand patterns that spike 10x during exam periods. Traditional approaches would require maintaining expensive capacity year-round or accepting degraded performance during peaks. Our solution achieved 40% cost reduction through right-sized compute, while the caching strategy (75% hit rate) and asynchronous processing (sub-2-minute responses) improved user experience without proportional infrastructure investment, delivering optimal ROI for the education technology use case. --- Optimal Solution Selection The Lightsail-based architecture was selected over three primary alternatives: maintaining the existing on-premises infrastructure, implementing a full EC2-based custom solution, or using AWS's managed WordPress hosting through EC2 with Amazon RDS. The on-premises option was rejected due to inability to handle traffic spikes and lack of global content delivery, while the custom EC2 solution would have introduced significant operational overhead requiring dedicated DevOps resources. The managed EC2 with RDS approach, though more flexible, would have required complex configuration of Auto Scaling groups, Application Load Balancers, and RDS Multi-AZ deployments, delaying time-to-market by several weeks. Lightsail emerged as optimal by providing 80% of the required functionality with 20% of the configuration effort, perfectly aligning with the customer's need for WordPress-specific features without complex management. The solution eliminated manual scaling operations through built-in auto-scaling, reduced infrastructure costs through right-sized instances, and achieved 99.9% availability without requiring extensive cloud expertise. The phased migration strategy with weighted routing through Route 53 minimized business risk by allowing gradual traffic transition with immediate rollback capability, something not feasible with other approaches. This architecture maximized business value by reducing time-to-cloud from months to weeks, eliminating the need for specialized DevOps hiring, and providing immediate global performance improvements through CloudFront integration. The solution balanced simplicity with enterprise capabilities, enabling the customer to focus on content creation rather than infrastructure management while achieving their availability and performance targets at predictable monthly costs.

## 고려된 대안 접근법 EC2 기반 Nginx 아키텍처를 수직 확장(vertical scaling) 및 로드 밸런싱으로 유지하는 방안을 평가했으나, 이 접근법은 수동 용량 관리를 지속시키고 근본적인 콘텐츠 효율성 문제를 해결하지 못하며, 저트래픽 기간 동안의 비용 최적화 경로를 제공하지 못했을 것입니다. CDN 캐싱을 추가하여 정적 및 동적 콘텐츠 모두에 EC2를 유지하는 하이브리드 접근법도 고려했으나, 불필요한 인프라 복잡성과 운영 부담을 유지하면서 성능 문제를 부분적으로만 해결하기 때문에 기각되었습니다. API 계층을 위한 ECS 또는 EKS를 사용하는 컨테이너 기반 대안들도 검토했으나, 애플리케이션 인프라를 재플랫폼화하기 전에 콘텐츠 전송 병목 현상을 즉시 해결해야 하는 필요성을 고려할 때 시기상조로 판단되었습니다. 선택된 서버리스 및 관리형 서비스 아키텍처는 고객의 핵심 비즈니스 과제들을 최적으로 해결합니다: 탄력적 확장이 필요한 프로모션 트래픽 급증, 절감이 필요한 높은 인프라 비용, 그리고 팀이 제품 개발에 집중하는 것을 제한하는 운영 오버헤드. 정적 콘텐츠 전송을 CloudFront/S3로 분리하고 이벤트 기반 이미지 최적화를 구현함으로써, 용량 계획의 추측을 제거하고 캐싱을 통해 오리진 서버 부하를 90% 감소시켰으며, 기존에 수동으로 처리하던 이미지 처리 워크플로우를 자동화했습니다. 솔루션의 사용량 기반 요금제 모델은 비용을 실제 사용량과 직접 연계시키며, 가중 라우팅과 롤백 기능을 갖춘 3단계 마이그레이션 전략으로 중요한 프로모션 기간 동안 비즈니스 중단 없이 전환을 보장했습니다. 이 클라우드 네이티브 접근법은 Athena 기반 분석 프레임워크를 통해 지속적인 가치를 제공하며, 추측이 아닌 실제 사용 패턴을 기반으로 한 지속적인 최적화를 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 개입 없이 자동으로 확장되고, 최소한의 운영 유지보수를 요구하며, 고객이 인프라 관리보다는 기능 개발에 엔지니어링 리소스를 집중할 수 있게 합니다. 파트너 위시켓의 기술 지원 및 아키텍처 컨설팅 서비스는 캐시 정책 튜닝, 비용 최적화 기회, 향후 아키텍처 진화에 대한 전문 가이드를 통해 고객이 AWS 투자로부터 ROI를 극대화할 수 있도록 보장합니다. --- ## 아키텍처 접근법 평가 모놀리식 애플리케이션과 수직 확장 지속, AWS Lambda를 이용한 완전 서버리스 아키텍처 구현, ECS를 이용한 컨테이너화된 마이크로서비스 도입이라는 세 가지 주요 아키텍처 접근법을 평가했습니다. 모놀리식 접근법은 핵심 확장성 병목을 해결할 수 없어 기각되었습니다. 문서 처리가 급증할 때 중요한 매칭 엔진을 포함한 전체 애플리케이션의 성능이 저하되기 때문입니다. Lambda를 사용한 순수 서버리스는 비용 최적화 측면에서 매력적으로 고려되었으나, 기술 검색 서비스가 Lambda의 15분 타임아웃을 초과하고 빈번한 콜드 스타트를 야기할 수 있는 복잡한 인메모리 작업을 통한 지속적인 처리를 요구하기 때문에 기각되었습니다. ## 선택된 솔루션의 근거 ECS를 이용한 컨테이너화된 마이크로서비스 접근법이 독립적 확장, 팀 자율성, 운영 단순성에 대한 고객의 요구사항을 최적으로 균형맞췄습니다. 이 아키텍처는 문서 처리 서비스가 업로드 급증 시 매칭 엔진의 성능에 영향을 주지 않고 독립적으로 확장할 수 있게 하여 주요 비즈니스 문제점을 직접 해결했습니다. SQS를 사용한 비동기 처리 패턴은 대용량 문서 업로드 시 고객이 타임아웃을 경험하는 사용자 경험 문제를 구체적으로 해결했으며, 백그라운드 처리가 실제 작업을 처리하는 동안 즉시 응답을 가능하게 했습니다. ## 비즈니스 가치 최적화 이 솔루션은 단계별 구현을 통해 마이그레이션 위험을 최소화했습니다. 격리된 알림 서비스부터 시작하여 핵심 서비스를 다루기 전에 조기 성과와 학습을 제공했습니다. AWS 네이티브 서비스 선택(ECS, Cloud Map, SQS, Glue)은 자체 관리 대안 대비 운영 복잡성을 줄여, 소규모 엔지니어링 팀이 인프라 관리보다는 비즈니스 기능에 집중할 수 있게 했습니다. 비용 효율성은 적절히 크기가 조정된 서비스들을 통해 달성되었습니다: 지속적인 워크로드를 위한 ECS, 비동기 처리를 위한 SQS, 그리고 과도하게 프로비저닝된 비싼 실시간 분석 인프라 대신 비용 효과적인 분석 스토리지를 위한 S3 데이터 레이크. --- ## 아키텍처 선택 근거 EC2 상의 모놀리식 아키텍처, 완전 관리형 SageMaker 기반 솔루션, 그리고 우리의 하이브리드 서버리스-GPU 접근법이라는 세 가지 주요 접근법을 고려했습니다. 모놀리식 접근법은 개별 구성요소를 독립적으로 확장할 수 없어 기각되었습니다. 시험 시즌 동안의 OCR 급증이 전체 스택의 과도한 프로비저닝을 요구하기 때문입니다. 더 간단하지만 순수 SageMaker 솔루션은 추론 요청이 급증하고 모델이 SageMaker의 배포 주기 외에서 빈번한 업데이트가 필요한 우리의 워크로드 패턴에서 3배 더 많은 비용이 들었을 것입니다. 우리의 하이브리드 아키텍처는 컴퓨팅을 작업 특성에 맞춤으로써 비용과 성능을 최적으로 균형맞춥니다. 서버리스 Lambda는 상태를 갖지 않는 단기간 작업(전처리, 캐시 조회, 결과 통합)을 자동 확장과 사용량 기반 요금으로 처리하여, 기본 컴퓨팅 비용의 60%를 절약합니다. Auto Scaling Group의 GPU 인스턴스는 더 긴 처리 시간이 인스턴스 시작 오버헤드를 정당화하는 무거운 모델만을 서비스하며, SQS 기반 큐잉으로 스케일 아웃 중 높은 활용률을 보장합니다. ## 비즈니스 가치 최적화 이벤트 기반 설계는 고객의 핵심 과제인 시험 기간 동안 10배 급증하는 예측 불가능한 수요 패턴을 직접 해결합니다. 기존 접근법들은 연중 비싼 용량을 유지하거나 피크 시간 동안 성능 저하를 감수해야 했을 것입니다. 우리 솔루션은 적절한 크기의 컴퓨팅을 통해 40% 비용 절감을 달성했으며, 캐싱 전략(75% 적중률)과 비동기 처리(2분 미만 응답)로 비례적인 인프라 투자 없이 사용자 경험을 개선하여 교육 기술 사용 사례에 최적의 ROI를 제공했습니다. --- ## 최적 솔루션 선택 Lightsail 기반 아키텍처는 세 가지 주요 대안보다 선택되었습니다: 기존 온프레미스 인프라 유지, EC2 기반 전체 커스텀 솔루션 구현, 또는 Amazon RDS와 함께 EC2를 통한 AWS의 관리형 워드프레스 호스팅 사용. 온프레미스 옵션은 트래픽 급증 처리 불가능과 글로벌 콘텐츠 전송 부족으로 기각되었으며, 커스텀 EC2 솔루션은 전담 DevOps 리소스가 필요한 상당한 운영 오버헤드를 도입했을 것입니다. RDS와 함께하는 관리형 EC2 접근법은 더 유연하지만, Auto Scaling Group, Application Load Balancer, RDS Multi-AZ 배포의 복잡한 구성이 필요하여 출시 시기를 수 주 지연시켰을 것입니다. Lightsail은 구성 노력의 20%로 필요한 기능의 80%를 제공하여, 복잡한 관리 없이 워드프레스 특화 기능에 대한 고객의 요구와 완벽하게 일치함으로써 최적으로 부상했습니다. 이 솔루션은 내장된 자동 확장을 통해 수동 확장 작업을 제거하고, 적절한 크기의 인스턴스를 통해 인프라 비용을 절감했으며, 광범위한 클라우드 전문 지식 없이도 99.9% 가용성을 달성했습니다. Route 53을 통한 가중 라우팅을 사용한 단계적 마이그레이션 전략은 즉시 롤백 기능과 함께 점진적인 트래픽 전환을 허용하여 비즈니스 위험을 최소화했으며, 이는 다른 접근법으로는 불가능했습니다. 이 아키텍처는 클라우드 전환 시간을 몇 개월에서 몇 주로 단축하고, 전문 DevOps 채용의 필요성을 제거하며, CloudFront 통합을 통해 즉시 글로벌 성능 개선을 제공함으로써 비즈니스 가치를 극대화했습니다. 이 솔루션은 단순성과 엔터프라이즈 역량의 균형을 맞춰, 고객이 예측 가능한 월 비용으로 가용성과 성능 목표를 달성하면서 인프라 관리보다는 콘텐츠 생성에 집중할 수 있게 했습니다.