AWS Service Usage Aligned with Specialization Area The partner must demonstrate implementation of AWS services specifically relevant to their chosen specialization domain. Their solution documentation must detail which specialized AWS services are utilized, how they are integrated, and what advanced features are activated. For technology partners with productized offerings, documentation must specify how their solution integrates with and leverages specialized AWS services to enhance their core product capabilities. Partners must provide concrete examples of advanced service features implemented and their direct contribution to solving domain-specific challenges. For industry specific designations that do not highlight domain specific AWS services, this requirement can be WAIVED. Confirm which key AWS services is leveraged and/or integrated with in this solution and what advanced capabilities of said services were activated?

**전문 분야에 맞춘 AWS 서비스 사용** 파트너는 선택한 전문화 영역과 구체적으로 관련된 AWS 서비스의 구현을 입증해야 합니다. 솔루션 문서에는 어떤 전문 AWS 서비스가 활용되는지, 어떻게 통합되는지, 그리고 어떤 고급 기능들이 활성화되는지 상세히 기술해야 합니다. 제품화된 솔루션을 보유한 기술 파트너의 경우, 문서에는 자사의 솔루션이 전문 AWS 서비스와 어떻게 통합되고 활용하여 핵심 제품 역량을 향상시키는지 명시해야 합니다. 파트너는 구현된 고급 서비스 기능들의 구체적인 예시와 도메인별 과제 해결에 대한 직접적인 기여도를 제공해야 합니다. 도메인별 AWS 서비스를 강조하지 않는 업종별 인증의 경우, 이 요구사항은 **면제**될 수 있습니다. **이 솔루션에서 활용 및/또는 통합된 주요 AWS 서비스가 무엇인지, 그리고 해당 서비스의 어떤 고급 기능들이 활성화되었는지 확인해 주세요.**

The partner's solution demonstrates comprehensive implementation of AWS services specifically relevant to Media & Entertainment and Content Delivery specializations: Amazon CloudFront: Deployed with Origin Access Control (OAC) for secure content delivery, implementing differentiated TTL caching strategies (30 days for static images, 1 hour for dynamic content). Achieved 90% cache hit rate through intelligent edge caching, dramatically reducing origin load and improving global content delivery performance. Amazon S3: Utilized as primary origin for static content storage with event-driven architecture capabilities. Implemented S3 Event Notifications for automated media processing workflows, enabling scalable storage of several terabytes of promotional content. AWS Lambda: Deployed event-driven image processing functions triggered by S3 events. Implemented automated transcoding workflows converting high-capacity GIF files to optimized MP4 format, achieving 50-90% file size reduction while maintaining quality. Amazon Route 53: Implemented weighted routing policies for gradual traffic migration (10% → 100%), enabling safe, controlled transition with immediate rollback capability. AWS Glue & Amazon Athena: Deployed for serverless log analytics, enabling data-driven optimization by analyzing CloudFront standard logs to identify traffic patterns, content performance, and cache efficiency metrics. These services' advanced features directly address the healthcare platform's challenges of handling 10x traffic surges during promotional campaigns, optimizing large-scale media delivery, and establishing data-driven content optimization workflows—demonstrating expertise in cloud-native media delivery solutions. --- The partner's solution leverages key AWS services aligned with containers and microservices architecture modernization: Amazon ECS (Elastic Container Service): Implemented container orchestration with service auto-scaling to dynamically manage microservices instances during peak loads, enabling independent scaling of technology search, matching engine, document processing, and notification services. Amazon SQS (Simple Queue Service): Implemented asynchronous processing pipeline for large-volume document processing, decoupling synchronous operations from background tasks to maintain system responsiveness while processing OCR on 100+ page patent documents. Amazon ECR (Elastic Container Registry): Integrated with CI/CD pipeline for secure container image storage and versioning, enabling zero-downtime deployments through automated image updates to ECS services. AWS CodeBuild: Implemented fully automated CI/CD pipeline with integrated build, test, and security scanning capabilities, enabling daily deployment cycles versus previous weekly cycles. API Gateway: Deployed as integrated security layer and traffic management solution, facilitating gradual migration by routing traffic between legacy monolithic system and new microservices during parallel operation phase. Amazon S3: Utilized for data lake construction to systematically accumulate technology transfer activity data, integrating structured and unstructured data for technology trend analysis and matching pattern insights. AWS KMS (Key Management Service): Implemented encryption for data at rest and in transit to satisfy enterprise-grade security requirements for sensitive technology transfer information. AWS DMS (Database Migration Service): Utilized for zero-downtime data migration during data layer optimization, enabling separation of monolithic database into service-specific data stores. These services' advanced features directly address the partner's expertise in microservices architecture, container orchestration, asynchronous processing patterns, and CI/CD automation, demonstrating specialized capabilities in modernizing monolithic applications to cloud-native containerized solutions. --- Haapy EduTech's implementation leverages key AWS services aligned with AI/ML and EdTech modernization: Amazon SQS/SNS: Orchestrated event-driven microservices architecture for real-time video Q&A service, enabling 10x improvement in peak-time processing capacity and reducing average response time to under 2 minutes. Amazon EC2 Auto Scaling Groups with GPU instances: Deployed utilization-based scaling for heavy AI models (problem solving, explanation generation), reducing costs by 40% while handling after-school traffic spikes (4-8 PM). Amazon S3 with Event Triggers: Built automated data lake for MLOps pipeline, collecting OCR results, AI responses, and user feedback in real-time to enable continuous model improvement. Amazon CloudWatch Custom Metrics: Monitored model-specific accuracy with automatic SNS notifications and retraining triggers upon performance degradation detection, implementing A/B testing for new model validation. AWS Secrets Manager: Managed model versions and configurations with Blue-Green deployment support and rollback safety mechanisms for production reliability. Amazon DynamoDB and DocumentDB: Implemented for metadata management with automated data preprocessing and quality validation, enabling systematic management of diverse data formats previously scattered across the system. These services' advanced features directly address Haapy EduTech's scalability, cost optimization, and AI model performance challenges, demonstrating expertise in AI/ML-focused EdTech solutions. --- Big Company's implementation leverages key AWS services aligned with media and content delivery optimization: Amazon Lightsail: Utilized WordPress-specific optimization with auto-scaling and load balancing capabilities to handle 50-100x traffic surges, ensuring 100% compatibility with existing WordPress environment while eliminating server crashes during viral content moments. Amazon Lightsail Managed Database: Deployed automatic backup and performance optimization features to address previous disaster recovery vulnerabilities where hard disk failures caused 3-day recovery periods. Amazon CloudFront CDN: Integrated global edge locations for caching static resources with automatic image optimization and WebP conversion, providing adaptive image delivery for mobile readers to maximize performance for image-heavy in-depth analysis articles, reducing average page loading time by 60%. These services' advanced features directly address Big Company's traffic unpredictability, operational burden reduction, and global content delivery challenges, demonstrating expertise in media platform modernization and scalability solutions.

**파트너 솔루션은 미디어 & 엔터테인먼트 및 콘텐츠 전송 전문 분야에 특화된 AWS 서비스의 포괄적인 구현을 보여줍니다:** **Amazon CloudFront**: 안전한 콘텐츠 전송을 위해 원본 액세스 제어(Origin Access Control, OAC)로 배포하였으며, 차별화된 TTL 캐싱 전략을 구현했습니다(정적 이미지는 30일, 동적 콘텐츠는 1시간). 지능형 엣지 캐싱을 통해 90% 캐시 적중률을 달성하여 원본 서버 부하를 대폭 줄이고 글로벌 콘텐츠 전송 성능을 향상시켰습니다. **Amazon S3**: 이벤트 기반 아키텍처 기능을 갖춘 정적 콘텐츠 저장소의 주요 원본으로 활용했습니다. 자동화된 미디어 처리 워크플로우를 위한 S3 이벤트 알림을 구현하여 수 테라바이트의 홍보 콘텐츠에 대한 확장 가능한 저장소를 구현했습니다. **AWS Lambda**: S3 이벤트에 의해 트리거되는 이벤트 기반 이미지 처리 함수를 배포했습니다. 대용량 GIF 파일을 최적화된 MP4 형식으로 변환하는 자동 트랜스코딩 워크플로우를 구현하여 품질을 유지하면서 파일 크기를 50-90% 줄였습니다. **Amazon Route 53**: 단계적 트래픽 마이그레이션(10% → 100%)을 위한 가중치 기반 라우팅 정책을 구현하여 즉시 롤백 기능이 있는 안전하고 제어된 전환을 가능하게 했습니다. **AWS Glue & Amazon Athena**: 서버리스 로그 분석을 위해 배포하여 CloudFront 표준 로그를 분석해 트래픽 패턴, 콘텐츠 성능, 캐시 효율성 지표를 파악하는 데이터 기반 최적화를 구현했습니다. 이러한 서비스의 고급 기능들은 헬스케어 플랫폼의 프로모션 캠페인 중 10배 트래픽 급증 처리, 대규모 미디어 전송 최적화, 데이터 기반 콘텐츠 최적화 워크플로우 구축 과제를 직접적으로 해결하며, 클라우드 네이티브 미디어 전송 솔루션 전문성을 보여줍니다. --- **파트너 솔루션은 컨테이너 및 마이크로서비스 아키텍처 현대화에 맞춘 주요 AWS 서비스를 활용합니다:** **Amazon ECS (Elastic Container Service)**: 피크 부하 시 마이크로서비스 인스턴스를 동적으로 관리하기 위한 서비스 자동 확장 기능으로 컨테이너 오케스트레이션을 구현하여 기술 검색, 매칭 엔진, 문서 처리, 알림 서비스의 독립적 확장을 가능하게 했습니다. **Amazon SQS (Simple Queue Service)**: 대용량 문서 처리를 위한 비동기 처리 파이프라인을 구현하여 동기 작업과 백그라운드 작업을 분리함으로써 100페이지 이상의 특허 문서에 대한 OCR 처리 중에도 시스템 응답성을 유지했습니다. **Amazon ECR (Elastic Container Registry)**: 안전한 컨테이너 이미지 저장 및 버전 관리를 위해 CI/CD 파이프라인과 통합하여 ECS 서비스에 대한 자동화된 이미지 업데이트를 통해 무중단 배포를 구현했습니다. **AWS CodeBuild**: 통합된 빌드, 테스트, 보안 스캐닝 기능으로 완전 자동화된 CI/CD 파이프라인을 구현하여 기존 주간 배포 주기에서 일일 배포 주기로 개선했습니다. **API Gateway**: 통합 보안 계층 및 트래픽 관리 솔루션으로 배포하여 병렬 운영 단계에서 레거시 모놀리식 시스템과 새로운 마이크로서비스 간 트래픽 라우팅을 통한 점진적 마이그레이션을 용이하게 했습니다. **Amazon S3**: 기술이전 활동 데이터를 체계적으로 축적하는 데이터 레이크 구축에 활용하여 기술 동향 분석과 매칭 패턴 인사이트를 위한 구조화 및 비구조화 데이터를 통합했습니다. **AWS KMS (Key Management Service)**: 민감한 기술이전 정보에 대한 엔터프라이즈급 보안 요구사항을 충족하기 위해 저장 중 및 전송 중 데이터 암호화를 구현했습니다. **AWS DMS (Database Migration Service)**: 데이터 계층 최적화 중 무중단 데이터 마이그레이션에 활용하여 모놀리식 데이터베이스를 서비스별 데이터 저장소로 분리했습니다. 이러한 서비스의 고급 기능들은 파트너의 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너 오케스트레이션, 비동기 처리 패턴, CI/CD 자동화 전문성을 직접적으로 보여주며, 모놀리식 애플리케이션을 클라우드 네이티브 컨테이너화된 솔루션으로 현대화하는 전문 역량을 입증합니다. --- **Haapy EduTech의 구현은 AI/ML 및 EdTech 현대화에 맞춘 주요 AWS 서비스를 활용합니다:** **Amazon SQS/SNS**: 실시간 동영상 Q&A 서비스를 위한 이벤트 기반 마이크로서비스 아키텍처를 조율하여 피크 시간 처리 용량을 10배 향상시키고 평균 응답 시간을 2분 미만으로 단축했습니다. **Amazon EC2 Auto Scaling Groups with GPU instances**: 중고급 AI 모델(문제 해결, 해설 생성)에 대한 사용률 기반 스케일링을 배포하여 방과 후 트래픽 급증(오후 4-8시) 처리 시 비용을 40% 절감했습니다. **Amazon S3 with Event Triggers**: MLOps 파이프라인을 위한 자동화된 데이터 레이크를 구축하여 OCR 결과, AI 응답, 사용자 피드백을 실시간으로 수집하고 지속적인 모델 개선을 가능하게 했습니다. **Amazon CloudWatch Custom Metrics**: 성능 저하 감지 시 자동 SNS 알림 및 재훈련 트리거로 모델별 정확도를 모니터링하여 새로운 모델 검증을 위한 A/B 테스트를 구현했습니다. **AWS Secrets Manager**: 프로덕션 안정성을 위한 Blue-Green 배포 지원 및 롤백 안전 메커니즘으로 모델 버전 및 구성을 관리했습니다. **Amazon DynamoDB and DocumentDB**: 자동화된 데이터 전처리 및 품질 검증으로 메타데이터 관리를 구현하여 기존 시스템에 분산되어 있던 다양한 데이터 형식의 체계적 관리를 가능하게 했습니다. 이러한 서비스의 고급 기능들은 Haapy EduTech의 확장성, 비용 최적화, AI 모델 성능 과제를 직접적으로 해결하며, AI/ML 중심 EdTech 솔루션에 대한 전문성을 보여줍니다. --- **Big Company의 구현은 미디어 및 콘텐츠 전송 최적화에 맞춘 주요 AWS 서비스를 활용합니다:** **Amazon Lightsail**: 자동 확장 및 로드 밸런싱 기능이 있는 WordPress 전용 최적화를 활용하여 50-100배 트래픽 급증을 처리하고, 기존 WordPress 환경과 100% 호환성을 보장하면서 바이럴 콘텐츠 순간의 서버 충돌을 완전히 해결했습니다. **Amazon Lightsail Managed Database**: 하드 디스크 장애로 인해 3일간의 복구 기간이 발생했던 기존 재해 복구 취약점을 해결하기 위해 자동 백업 및 성능 최적화 기능을 배포했습니다. **Amazon CloudFront CDN**: 자동 이미지 최적화 및 WebP 변환으로 정적 리소스 캐싱을 위한 글로벌 엣지 로케이션을 통합하여 이미지가 많은 심층 분석 기사의 성능을 극대화하기 위한 모바일 독자용 적응형 이미지 전송을 제공하고, 평균 페이지 로딩 시간을 60% 단축했습니다. 이러한 서비스의 고급 기능들은 Big Company의 트래픽 예측 불가능성, 운영 부담 감소, 글로벌 콘텐츠 전송 과제를 직접적으로 해결하며, 미디어 플랫폼 현대화 및 확장성 솔루션에 대한 전문성을 보여줍니다.