2019년 11월

오늘부터 Amazon Redshift에 구체화된 보기(평가판)에 대한 지원이 추가됩니다. 구체화된 보기는 반복적이고 예측 가능한 워크로드에 대해 상당히 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. 예를 들어 대시보딩, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로부터의 쿼리, ELT(Extract, Load, Transform) 데이터 처리가 있습니다.

이제 Azure Active Directory를 AWS Single Sign-on(SSO)에 연결하면 AWS SSO에서 AWS 액세스 권한을 중앙에서 관리하고, 사용자가 Azure AD를 사용하여 로그인하고 할당된 AWS 계정과 애플리케이션에 액세스하도록 할 수 있습니다. 관리자는 기존 사용자와 그룹에 더욱 간편하게 액세스 권한을 부여할 수 있고, 할당된 AWS 계정에 클릭 한 번으로 액세스할 수 있기 때문에 Office 365에서 경험했던 편리한 로그인을 그대로 사용할 수 있습니다.  

Amazon DynamoDB용 Amazon CloudWatch Contributor Insights(평가판)는 DynamoDB 표의 트래픽 추세를 한눈에 보고 가장 자주 액세스하는 키를 식별할 수 있게 도와주는 새로운 진단 도구입니다. 이제 표의 항목 액세스 패턴을 지속적으로 모니터링하고 CloudWatch Contributor Insights를 사용하여 테이블의 활동에 대한 그래프와 시각 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 정보를 활용하여 애플리케이션 트래픽의 상위 동인을 더 잘 이해하고 실패한 요청에 적절하게 대응할 수 있습니다.  

AWS Managed Services(AMS)에서 AWS CloudFormation(CFN) 스택 업데이트에 대한 지원을 시작합니다. 이제 스택 구성을 변경하거나 AMS RFC(변경 요청) 프로세스를 통해 새 입력 파라미터 값이나 업데이트된 템플릿과 같은 해당 리소스를 변경할 수 있습니다. 제출된 변경 사항은 안전을 위해 검증되며, 비파괴적 변경 사항만 자동으로 실행됩니다. 파괴적 변경 사항의 경우 자동화된 실행 전에 승인을 받기 위해 사용자에게 변경 세트를 제공합니다.  

AWS Managed Services(AMS)에서 AWS CloudFormation(CFN) 스택 업데이트에 대한 지원을 시작합니다. 이제 스택 구성을 변경하거나 AMS RFC(변경 요청) 프로세스를 통해 새 입력 파라미터 값이나 업데이트된 템플릿과 같은 해당 리소스를 변경할 수 있습니다. 제출된 변경 사항은 안전을 위해 검증되며, 비파괴적 변경 사항만 자동으로 실행됩니다. 파괴적 변경 사항의 경우 자동화된 실행 전에 승인을 받기 위해 사용자에게 변경 세트를 제공합니다.  

이제 Amazon Elastic Inference 액셀러레이터에 AWS 리소스 태그를 할당할 수 있습니다. 각 태그는 사용자가 정의하는 키와 선택적 값으로 구성됩니다. 태그를 사용하면 리소스를 손쉽게 구성 및 식별하고 비용 할당 보고서를 생성할 수 있는 이점이 있습니다. Elastic Inference 액셀러레이터에 대한 리소스 태그는 API, CLI 또는 SDK를 사용하여 추가하거나 제거할 수 있습니다. 

이제 AWS Management Console을 사용하면 이름(예: 미국 동부(버지니아 북부))뿐 아니라 코드(예: us-east-1)로 원하는 리전을 찾을 수 있기 때문에 즐겨 찾는 AWS 리전에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이제 AWS 설명서에서 이 정보를 참조할 필요가 없으므로 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

이제 AWS Elemental MediaLive 비디오 처리 기능을 사용하여 통계적 멀티플렉싱(Statmux) 출력을 지원하는 위성, 케이블 또는 지상파 네트워크를 통한 브로드캐스트 배포용 MPTS(멀티 프로그램 전송 스트림)를 준비할 수 있습니다. 사용이 간편한 브로드캐스트 배포용 완전 관리형 클라우드 서비스가 지원되므로, 라이브 콘텐츠를 더욱 유연하고 효율적으로 전송하면서도 인프라 및 관리 비용을 절감하고 안정성을 기본으로 갖춘 고화질 비디오를 배포할 수 있습니다.

Amazon Kinesis Data Firehose는 이제 전송 스트림의 서버 측 암호화(SSE)에 고객이 제공하는 키를 사용하여, 민감한 데이터에 대한 보안을 강화합니다. 이 기능은 AWS Key Management Service(KMS)와 통합되므로 Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 보호하는 키와 다른 AWS 리소스를 보호하는 키를 모두 중앙에서 관리할 수 있습니다.

이제 Amazon Athena를 사용하면 관계형, 비관계형, 객체 및 사용자 지정 데이터 원본에 저장된 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 연합 쿼리를 통해 고객은 온프레미스에서 실행되거나 클라우드에 호스팅된 여러 원본의 데이터를 스캔하는 단일 SQL 쿼리를 제출할 수 있습니다.

이제 Hive 3.1.2, Hadoop 3.2.1, Spark 2.4.4 및 Scala 2.12와 함께 Amazon EMR 릴리스 6.0.0(베타 2)을 사용할 수 있습니다. 이 릴리스에는 Hive LLAP가 기본적으로 활성화되므로 향상된 쿼리 성능 및 구체화된 보기와 워크로드 관리 같은 새로운 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 Scala가 업그레이드되어 Scala 2.12에서 Spark 애플리케이션 테스트를 시작할 수 있습니다. 

Amazon Athena는 이제 사용자 지정 스칼라 함수를 작성하고 SQL 쿼리에서 호출할 수 있는 기능인 UDF(사용자 정의 함수)를 지원합니다. Athena에서는 기본 제공 함수가 지원되지만 UDF를 사용하면 데이터 압축 및 압축 해제, 중요한 데이터 삭제 또는 사용자 지정된 복호화 적용 같은 사용자 지정 처리를 수행할 수 있습니다.

이제 Amazon CloudWatch를 사용하여 VPC 트래픽 미러링과 관련된 지표를 모니터링할 수 있습니다. 트래픽 미러 세션에 포함된 네트워크 인터페이스에서 미러링된 트래픽과 미러링되지 않은 트래픽의 용량 등의 정보를 수집할 수 있습니다. 또한 CloudWatch 경보를 설정하여 사전 정의된 임계값을 초과하는 지표에 대한 알림을 수신할 수 있습니다. 이러한 지표를 이용하려면 Amazon CloudWatch를 사용한 미러링된 트래픽 모니터링을 참조하십시오.

Amazon Athena는 오늘 Athena를 Apache Hive 메타스토어에 연결할 수 있는 새로운 기능을 출시했습니다. 

오늘은 고객이 Amazon Athena 성능을 이해하는 데 도움을 주는 추가적인 쿼리 지표를 게시합니다. Athena는 쿼리 관련 지표를 Amazon CloudWatch에 게시합니다. 이번 릴리스에서 Athena는 추가적인 쿼리 지표 4개를 게시할 예정입니다. 해당 지표는 다음과 같습니다.

• 쿼리 계획 시간: 쿼리를 계획하는 데 소요된 시간입니다. 여기에는 데이터 원본으로부터 테이블 파티션을 검색하는 데 소요된 시간이 포함됩니다.
• 쿼리 대기열 시간: 쿼리가 대기열에서 리소스를 기다린 시간입니다.
• 서비스 처리 시간: 쿼리 엔진이 실행을 완료한 후 결과를 작성하는 데 소요된 시간입니다.
• 총 실행 시간: Athena에서 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간입니다.

오늘 Amazon Athena는 사용자가 SQL 쿼리에서 직접 추론을 위해 기계 학습 모델을 쉽게 호출할 수 있는 새로운 기능을 출시했습니다. SQL 쿼리에서 기계 학습 모델을 사용할 수 있는 덕분에 이상 탐지, 고객 집단 분석, 매출 예측 같은 복잡한 작업을 SQL 쿼리에서 함수를 호출하는 것처럼 간단히 수행할 수 있습니다.  

Amazon Neptune은 이제 Elasticsearch 클러스터와의 전체 텍스트 검색 통합 기능을 지원합니다. 이를 통해 고객은 Amazon Neptune에 저장되어 있는 그래프 데이터에 대해 Amazon Elasticsearch Service에서 제공하는 것과 같은 Elasticsearch 클러스터 내에서 검색 인덱싱 기능을 사용할 수 있습니다.

이제 IntelliJ, PyCharm, Rider 및 WebStorm용 AWS Toolkit에서 클라우드 디버깅(베타)이 지원되면서, 클라우드에서 실행되는 코드에 직접 액세스하여 클라우드 애플리케이션을 디버깅할 수 있게 되었습니다. 이전에는 통합 개발 환경(IDE)에서 애플리케이션을 디버깅하려면 로컬 컴퓨터에 복잡한 클라우드 아키텍처를 복제하려고 시도하는 로컬 에뮬레이션 등과 같은 기능을 사용해야 했습니다. 에뮬레이션된 환경은 클라우드 환경에 대해 일관적인 충실도를 유지할 수 없기 때문에 배포 시점에 더 많은 오류가 발견되고, 개발 주기도 더 길어집니다.

Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 다중 AWS 리전으로 확장할 수 있는 단일 데이터베이스로, 짧은 지연 시간의 글로벌 읽기를 지원하며 리전 규모의 가동 중단 발생 시 재해 복구를 제공합니다. 오늘의 출시와 함께, 이 기능은 Aurora MySQL 5.7 호환 에디션에서 지원됩니다. 기존 MySQL 5.7 클러스터에 리전을 추가하면 새로운 글로벌 데이터베이스 클러스터를 생성할 수 있습니다.

Amazon DynamoDB는 규모와 관계없이 안정적인 성능을 제공하는 완전히 관리되는 비관계형 데이터베이스입니다. DynamoDB는 AWS 관리형 CMK를 사용하도록 선택하지 않는 한 기본적으로 AWS 소유 CMK(고객 마스터 키)를 사용하여 모든 저장 데이터를 암호화합니다. 오늘부터는 고객 관리형 CMK도 지원되므로 DynamoDB 데이터의 암호화 및 보안 관리 방식을 고객이 완전하게 제어할 수 있습니다. 

Microsoft Active Directory용 AWS Directory Service(AWS Managed Microsoft AD)에서 이제 Amazon Workspaces 및 Amazon Chime 같은 AWS 애플리케이션과 자체 관리형 AD 사이의 Lightweight Directory Access Protocol(LDAP) 커뮤니케이션을 암호화할 수 있습니다. AWS Managed Microsoft AD를 보안 LDAP(LDAPS) 클라이언트로 활성화하여 조직의 자격 증명 데이터를 더 효과적으로 보호하고 보안 요구 사항을 충족할 수 있습니다.  

Amazon WorkSpaces 스트리밍 프로토콜(WSP)은 클라우드 네이티브 스트리밍 프로토콜로, 세계 각지에서 신뢰할 수 없는 네트워크를 통해 WorkSpaces에 액세스할 때 일관된 사용자 경험을 지원합니다. 또한 WSP는 양방향 비디오와 같은 추가적인 기능도 지원합니다. WSP는 클라우드 네이티브 프로토콜이므로 WorkSpaces를 직접 업데이트하지 않고도 기능 및 성능을 향상합니다. 

AWS for Fluent Bit 버전 2.0.0을 사용하는 고객은 이제 Amazon ECS, Amazon EKS 또는 AWS Fargate에서 Amazon Kinesis Data Streams로 컨테이너 로그를 전송할 수 있습니다. AWS for Fluent Bit 컨테이너 이미지는 컨테이너식 환경을 위한 경량의 로그 수집자 및 처리자로, Amazon ECS, Amazon EKS 및 AWS Fargate에 권장되는 로깅 에이전트입니다. 컨테이너 이미지는 Docker Hub는 물론 AWS에서 제공하는 리전화된 Amazon ECR 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.  

이제 Amazon SageMaker 및 Amazon Comprehend와의 간단하고 최적화되고 안전한 통합을 통해 Amazon Aurora를 사용하여 ML(기계 학습) 기반 예측을 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. Aurora 기계 학습은 익숙한 SQL 프로그래밍 언어에 기반하므로 사용자 지정 통합을 구축하거나, 데이터를 이동하거나, 별도의 도구를 학습할 필요가 없으며 기계 학습 경험이 없어도 됩니다.  

Amazon CloudFront가 이탈리아 로마 최초의 엣지 로케이션과 이탈리아 밀라노에 2곳의 엣지 로케이션을 발표했으며, 그에 따라 이탈리아 내에서 CloudFront의 총 용량이 두 배 이상 늘어나게 되었습니다. 또한 CloudFront는 쿠알라룸푸르, 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 필라델피아, 뉴어크, 아틀랜타, 로스앤젤레스 및 힐스버러에서도 엣지 로케이션을 추가로 발표하며 CloudFront의 글로벌 네트워크를 37개국, 78개 도시의 210개 PoP(Points of Presence)로 확장했습니다. CloudFront의 글로벌 인프라에 대한 자세한 내용을 보려면 CloudFront 기능으로 이동하십시오.

오늘부터 AWS Global Accelerator는 아시아 태평양(홍콩) 및 중동(바레인) AWS 리전의 애플리케이션 엔드포인트를 지원합니다. 따라서 지원되는 리전의 수가 총 18개로 늘어났습니다.  

이제 Java를 지원하는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) Data API 클라이언트 라이브러리(평가판)를 사용하여 Amazon Aurora Serverless용 애플리케이션을 빠르고 쉽게 빌드할 수 있습니다.  

Amplify Framework는 클라우드 지원 모바일 및 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 프로젝트입니다. Amplify CLI(Amplify Framework의 일부)는 애플리케이션을 위한 AWS 클라우드 서비스를 생성, 통합 및 관리할 수 있는 도구 체인입니다.  

AWS GovCloud(US) 리전에서 MySQL과 호환되는 Amazon Aurora 및 PostgreSQL과 호환되는 Amazon Aurora는 이제 400개가 넘는 보안 제어를 포함하는 FedRAMP(연방정부 위험 및 인증 관리 프로그램) High baseline을 준수합니다. 

AWS Lambda에서는 이제 코드를 작성하지 않고도 비동기식 호출 결과에 대한 가시성을 확보하고 그 결과를 AWS 서비스로 라우팅할 수 있는 새로운 기능인 비동기식 호출에 대한 Destinations를 지원합니다.

이제 Amazon Cognito에서 복구 방법 우선순위 지정을 지원하게 되면서, 개발자가 암호를 잊은 경우 플로우 사용자 경험을 더욱 쉽게 사용자 지정할 수 있게 됩니다. 개발자는 사용자가 SMS 또는 이메일을 통해 복구 코드를 수신하기를 원하는지, 인증된 전화번호 또는 이메일 주소가 없을 경우 SMS 또는 이메일로 폴백하기를 원하는지 지정할 수 있습니다. 현재 이 기능은 Amazon Cognito 사용자 풀에서 무료로 제공됩니다. 

Linux용 Amazon WorkSpaces 3.0 클라이언트(Ubuntu Linux 18.04) 출시를 소개하게 되어 기쁩니다. 이 3.0 클라이언트에는 친숙한 등록 코드 이름 지정(디렉터리) 및 새로운 UI를 비롯한 몇 가지 향상된 기능이 포함되어 있습니다. 

Amazon Redshift 클러스터 탄력적 크기 조정 작업은 스케줄러를 사용하여 자동으로 처리되며, 정기적으로 발생하는 워크로드의 변경 사항에 맞추어 자동으로 클러스터 크기를 조정할 수 있습니다. 예를 들어 하루의 특정 시간에 무거운 워크로드에 맞게 클러스터를 자동으로 확대하고, 가벼운 워크로드에 맞게 클러스터를 자동으로 축소할 수 있습니다. 이렇게 하면 Redshift를 사용할 때 클러스터 크기가 자동으로 조정되어 요금과 성능의 균형을 맞출 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker와 통합된 Amazon QuickSight를 평가판으로 이용할 수 있습니다. 이 새로운 기능을 사용하면 고객이 ML 예측으로 비즈니스 데이터를 더욱 빠르고, 쉽고, 비용 효율적으로 보강할 수 있습니다. 비즈니스 분석 전문가, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자는 몇 번의 클릭만으로 QuickSight에서 기계 학습 추론을 실행하여 새로운 데이터에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. SageMaker 모델을 사용한 인기 사용 사례로는 고객 이탈 확률 예측, 잠재 고객 전환 평가, 대출 애플리케이션의 신용 위험 평가 등이 있습니다.

태그 정책은 AWS Organizations 내의 계정에서 AWS 리소스에 태그를 사용하는 규칙을 정의할 수 있는 새로운 기능입니다. 태그 정책을 사용하여 AWS 리소스에 태그를 지정하기 위한 표준화된 방법을 쉽게 도입할 수 있습니다.

사용자는 이제 호출 기간 동안 AWS Lambda 지표의 사용자 지정 백분위수를 시각화하고 경보를 발생시킬 수 있습니다.

최근 PostgreSQL 데이터베이스 업데이트 발표에 이어 AWS는 PostgreSQL 버전 11.4를 지원하도록 Amazon Aurora with PostgreSQL Compatibility를 업데이트했습니다. PostgreSQL 11에는 파티셔닝, 병렬 처리 향상 기능 및 기타 유용한 성능 향상 기능(예: Null 값을 허용하지 않는 열 기본값으로 열을 빠르게 추가)이 포함되어 있습니다. 이 버전에는 프로시저 내에 임베디드 트랜잭션을 허용하는 SQL 저장 프로시저가 포함되어 있습니다.

AWS Managed Services(AMS)에서 Windows 2019에 대한 지원을 시작합니다. 이제 AMS 관리형 랜딩 존에서 표준 및 보안이 강화된 Windows 2019 Amazon Machine Image(AMI)를 시작할 수 있습니다. Windows 2019 지원을 통해 최소한의 리팩토링으로 지속적인 운영을 위해 AMS로 마이그레이션할 수 있는 고객 애플리케이션의 액세스 가능한 인벤토리가 확장되었습니다.  

Amazon Aurora 제로 다운타임 패치(ZDP)는 엔진 패치를 진행하는 동안 클라이언트 연결을 유지하도록 시도하는 기능으로, 이제 Aurora MySQL 엔진 릴리스 2.07 이상에서 지원됩니다. ZDP가 성공적으로 실행되면 애플리케이션 세션이 보존되고 데이터베이스 엔진이 패칭 도중에 재시작됩니다. 자세한 내용은 Aurora 설명서를 참조하십시오. 

이제 Amplify CLI를 사용하는 개발자는 Amplify Console에서 프로젝트 초기화를 실행하면 백엔드 환경 정보를 볼 수 있습니다. Amplify Console은 전체 팀이 풀스택 앱에 필요한 AWS 클라우드 리소스를 확인하고 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다.  

AWS Serverless Application Repository(SAR)에 서버리스 애플리케이션을 게시하고 공개적으로 공유하는 작성자는 이제 인증된 작성자 배지를 받을 수 있으므로 고객이 해당 작성자의 신원을 빠르고 안정적으로 알 수 있습니다. 인증된 작성자 배지는 애플리케이션 세부 정보 카드 및 세부 정보 페이지에서 작성자 이름 옆에 표시되며 Github 프로필과 연결됩니다.  

Amazon Elastic Container Service(ECS)는 이제 ECS 서비스 작업 이벤트를 Amazon CloudWatch Events에 게시합니다. CloudWatch Events는 AWS 리소스의 변경 사항을 설명하는 시스템 이벤트의 스트림을 거의 실시간으로 제공합니다. 빠르게 설정할 수 있는 간단한 규칙을 사용하여 이벤트를 매칭하고, 사용자 지정 비즈니스 로직을 사용한 이벤트 처리를 위한 AWS Lambda, 자동화된 알림을 위한 Amazon Simple Notification Service 또는 이벤트 로깅을 위한 CloudWatch Logs를 포함하여 하나 이상의 대상 함수나 스트림에 이벤트를 라우팅할 수 있습니다. 

Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 다중 AWS 리전으로 확장할 수 있는 단일 데이터베이스로, 짧은 지연 시간의 글로벌 읽기를 지원하며 리전 규모의 가동 중단 발생 시 재해 복구를 제공합니다. 오늘의 출시와 함께, 글로벌 클러스터에 최대 5개의 보조 리전을 추가하여 데이터베이스의 범위를 전 세계적으로 확장할 수 있습니다.

Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 다중 AWS 리전으로 확장할 수 있는 단일 데이터베이스로, 짧은 지연 시간의 글로벌 읽기를 지원하며 리전 규모의 가동 중단 발생 시 재해 복구를 제공합니다. 오늘의 출시와 함께, 다른 리전을 추가하기만 하면 기존 단일 리전 Aurora 데이터베이스를 글로벌 데이터베이스로 변환할 수 있습니다.

이제 Amazon RDS가 AWS GovCloud(미국) 리전에서 PostgreSQL 마이너 버전 11.5 및 10.10을 지원합니다. PostgreSQL 데이터베이스에 대한 업데이트 발표에 이어 PostgreSQL의 마이너 버전인 11.5 및 10.10을 지원하도록 Amazon RDS for PostgreSQL이 업데이트되었습니다. 이번 릴리스에는 중요한 보안 및 버그 수정 사항과 PostgreSQL 커뮤니티에서 적용한 개선 사항을 비롯한 누적 수정 사항이 포함되어 있습니다.  

오늘부터 Amazon Relational Database Service(RDS) for Oracle에서 Oracle Active Data Guard를 통한 교차 리전 읽기 전용 복제본을 지원합니다. Amazon RDS for Oracle을 사용하면 기본 DB 인스턴스에서 물리적 대기 DB 인스턴스를 서로 다른 AWS 리전에 쉽게 생성할 수 있습니다. Amazon RDS for Oracle은 Active Data Guard의 구성을 완전하게 관리하며 보안 네트워크 연결을 통해 기본 DB 인스턴스와 여러 리전에서 실행 중인 해당 인스턴스의 복제본 사이에 데이터를 복제합니다. 

Amazon EMR에서는 이제 여러 EMR 단계를 동시에 실행하고 실행 중인 단계를 취소하는 기능 및 AWS Step Functions를 지원합니다. 단계를 병렬로 실행하면 고급 워크로드를 실행하고, 클러스터 리소스 사용률을 높이고, 워크로드를 완료하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 한 번에 실행할 수 있는 단계 수는 구성 가능하며 클러스터를 시작할 때 및 클러스터를 시작한 이후 언제든 설정할 수 있습니다. 실행 중인 단계를 취소할 수 있는 기능이 지원되므로 이제 단계를 강제로 취소하는 것을 포함하여 단계 실행을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. AWS Step Functions에 대해서도 단계 병렬 실행이 지원되므로 클러스터를 생성 및 확장하고 Step Functions 워크플로를 사용하여 단계 실행을 조정할 수 있습니다.

이제 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)가 공유 VPC에서 Network Load Balancer(NLB)의 생성 및 관리를 지원합니다. NLB와 VPC 공유를 함께 사용하면 이제 동일한 AWS 조직에서 중앙에서 관리되는 계정이 소유한 VPC의 서브넷 간에 트래픽을 라우팅할 수 있습니다.

Amazon CloudWatch는 .NET 및 SQL Server 기반 애플리케이션에 대한 관찰 기능을 더 강화하기 위해 .NET 및 SQL Server용 Application Insights에 세 가지 새로운 기능을 추가했습니다.

AWS Chatbot에서 Slack의 명령과 작업을 실행할 수 있습니다. Slack 채널에서 바로 진단 정보를 검색하고, AWS Lambda 함수를 호출하고, AWS 지원 케이스를 생성할 수 있으므로 팀이 더 빠르게 협업하고 이벤트에 대응할 수 있습니다. AWS Chatbot은 데스크톱 또는 모바일 디바이스의 Slack에서 사용할 수 있는 이미 친숙한 AWS 명령줄 인터페이스 구문을 사용하는 명령을 지원합니다. 명령을 실행하는 것 외에도 간단히 Slack의 CloudWatch Alarms 알림에서 “로그 표시” 버튼을 클릭함으로써 Amazon CloudWatch logs를 검색할 수 있습니다. AWS Chatbot은 AWS Lambda 및 Amazon API Gateway의 로그를 표시하는 작업을 지원합니다.

이제 Application Auto Scaling 대상 추적을 사용하여 Amazon AppStream 2.0 플릿을 조정할 수 있습니다. 대상 추적은 애플리케이션을 동적으로 조정하여 대상 지표를 자동으로 유지할 수 있게 해줍니다. 대상 추적을 사용함으로써 AppStream 2.0 고객들은 플릿에 대한 대상 용량 사용률 지표를 간단히 지정할 수 있으며, 대상 추적은 플릿 용량을 자동으로 늘리거나 줄임으로써 대상 용량 사용률을 유지합니다. 고객들은 AWS CLI, AWS SDK 또는 AWS CloudFormation을 통해 AppStream 2.0 플릿에 대한 대상 추적 정책을 구성할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 AWS CLI를 사용하여 플릿 조정 관리를 참조하십시오.

AWS IoT Greengrass는 AWS를 엣지 디바이스까지 원활하게 확장하므로, 계속해서 클라우드를 사용하여 데이터를 관리, 분석하고 오랫동안 저장하는 동시에 디바이스에서 생성되는 데이터를 로컬로 작업할 수 있습니다. 오늘부터 AWS IoT Greengrass를 사용하는 개발자는 애플리케이션을 Docker 컨테이너 이미지로 패키징하여 엣지 디바이스에 원활하게 배포할 수 있습니다. 또한 개발자는 데이터 스트림을 수집, 처리 및 내보내고 데이터 스트림의 수명 주기를 디바이스에서 로컬로 관리할 수 있습니다.

이제 Amazon RDS for SQL Server 데이터베이스의 로그 파일을 CloudWatch Logs에 게시할 수 있습니다. 지원되는 로그에는 에이전트 로그와 오류 로그가 모두 포함됩니다. CloudWatch에 이러한 로그를 게시하면 데이터베이스 오류와 활동을 지속적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 오류 로그에 잦은 재시작이 기록되는 경우 통보하도록 CloudWatch 경보를 설정할 수 있습니다. 마찬가지로 고객은 SQL 에이전트 작업과 관련된 SQL Server Agent 로그에 기록된 오류나 경고에 대한 경보를 생성할 수 있습니다.

이제 고객은 AWS IoT Device Management로 보안 터널링을 사용하여 원격 디바이스에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 고객은 오작동 디바이스에 대한 문제 해결 절차를 원격으로 진행하면서 디바이스 문제를 진단하고, 수정 사항을 배포하고, 원격 쉘 또는 원격 데스크톱 작업을 통해 디바이스가 올바르게 작동 중인지를 검증할 수 있습니다.

이제 Java 애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics를 활성화하여 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 내에서 리소스를 액세스할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 스트리밍 애플리케이션을 사용하여 Amazon Elasticsearch Service 클러스터, Amazon RDS 데이터베이스, Amazon Redshift 데이터 웨어하우스, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터 등의 VPC 내의 리소스에서 데이터를 읽고 액세스할 수 있습니다.  

오늘날, Amazon SES(Amazon Simple Email Service)는 이전에 반송되거나 불만이 제기된 주소로 이메일을 보내는 것을 피할 수 있게 도와주는 새로운 기능을 출시했습니다. 고객들은 이 기능을 사용하여 발신자 평판을 보호하고 메시지 전달률을 높일 수 있습니다.

이제 Amazon EC2 Auto Scaling, Application Auto Scaling 및 AWS Auto Scaling(조정 계획)이 AWS PrivateLink를 지원하므로 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 내에서 해당 Auto Scaling 서비스를 이용할 수 있습니다. 이제 AWS PrivateLink를 지원하므로 퍼블릭 IP를 쓰지 않고 트래픽이 인터넷을 통과하지 않고도 VPC에서 전용으로 Auto Scaling 서비스를 이용할 수 있습니다.

AWS CodeBuild에 CodeBuild를 통한 테스트 실행 결과를 효과적이고 일관적으로 확인할 수 있는 테스트 보고 기능에 대한 지원이 추가되었습니다. 이전에는 CodeBuild에서 테스트 결과를 시각화할 수 없었기 때문에 테스트 실패 문제를 해결하기 어려웠습니다. 

오늘 AWS Secrets Manager에서 보안 정보를 손쉽게 자동으로 교체할 수 있는 두 가지 변경 사항을 발표했습니다. 첫째, 고객이 AWS CloudFormation을 통해 Redshift 클러스터와 DocumentDB 인스턴스에 대한 자동 교체를 간편하게 설정할 수 있습니다. 고객은 SecretTargetAttachment 리소스를 사용하여 Redshift 클러스터 또는 DocumentDB 인스턴스를 Secrets Manager에서 생성된 해당 보안 정보로 연결하면 됩니다. 둘째, 고객이 서버리스 애플리케이션을 지정하여 손쉽게 교체를 설정할 수 있습니다. AWS가 교체를 실행하는 데 필요한 Lambda 함수, IAM 역할 및 IAM 권한을 자동으로 생성할 것입니다. 교체할 보안 정보를 예약하려면 CloudFormation 예시를 참조하십시오.

이제 AWS Security Hub에서 Aqua Security Cloud Native Security Platform, AttackIQ Platform, BigID Enterprise, Capitis Solutions C2VS, Caveonix RiskForesight 및 DisruptOps과의 통합을 지원합니다. 각 통합은 각 제품의 결과를 AWS Security Finding 형식으로 Security Hub에 전송합니다. 고객은 Security Hub에서 각 제품의 결과를 확인하고 그에 따른 조치를 취할 수 있습니다.  

이제 LOR(Least Outstanding Requests) 알고리즘을 Application Load Balancer에서 사용할 수 있습니다. 이것은 Application Load Balancer가 이미 지원하는 라운드 로빈 알고리즘에 더하여 추가되는 것입니다. 고객은 워크로드 요구에 따라 두 알고리즘 중 하나를 유연하게 선택할 수 있습니다. 

AWS Lambda는 Kinesis 및 DynamoDB 스트림을 처리하기 위한 네 가지 실패 처리 기능(함수 오류 시 이등분, 최대 레코드 연령, 최대 재시도 횟수, 실패 시 대상)을 지원합니다. 이 새로운 기능을 통해 데이터 처리 실패에 대한 응답을 사용자 지정하고 좀 더 복원력이 뛰어난 스트림 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon RDS for SQL Server에서 X1 및 X1e 인스턴스 유형을 사용할 수 있습니다. 

이제 AWS EU(스톡홀름) 리전에서 Amazon EC2 Instance Connect를 사용할 수 있습니다. 

시계열 데이터를 분석하여 시스템 성능에 가장 큰 영향을 미치는 기여 요소를 보여주는 Amazon CloudWatch Contributor Insights가 평가판으로 제공됩니다. Contributor Insights는 설정하고 나면 추가적인 사용자 개입 없이 연속으로 실행됩니다. 이렇게 하면 운영 이벤트 발생 시, 개발자와 운영자가 신속하게 문제를 분리하여 진단하고 복구하는 데 도움이 됩니다.  

오늘부터 Amazon EC2 X1e 인스턴스를 캐나다(중부) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 

오늘부터 고객은 AWS Cost Categories에 액세스하여 자신의 비용 및 사용량 정보를 고유의 내부 비즈니스 구조에 매핑할 수 있습니다.  

Amazon CloudWatch Synthetics를 사용하면 애플리케이션 엔드포인트를 보다 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 CloudWatch에서 카나리아 트래픽을 수집할 수 있습니다. 애플리케이션에 고객 트래픽이 없더라도 지속적으로 고객 경험을 확인하고, 고객보다 먼저 문제를 발견할 수 있습니다. CloudWatch Synthetics는 REST API, URL 및 웹사이트 콘텐츠 모니터링과 피싱, 코드 주입, 교차 사이트 스크립팅에 관한 무단 변경 사항 검사를 지원합니다. CloudWatch Synthetics는 쉬지 않고 1분마다 엔드포인트에서 검사를 실행해 애플리케이션 엔드포인트가 예상과 다른 동작을 하면 알림을 보냅니다. 이 테스트는 맞춤 설정을 통해 가용성, 지연, 트랜잭션, 손상되거나 연결이 끊어진 링크, 단계별 작업 완료 상태, 페이지 부하 오류, UI 자신의 부하 지연, 복잡한 마법사 플로 또는 애플리케이션의 체크아웃 플로를 검사하도록 설정할 수 있습니다. 또한, CloudWatch Synthetics를 사용하여 문제가 있는 애플리케이션 엔드포인트를 분리하고 기본 인프라 문제로 다시 매핑해 문제 해결에 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.  

이제 AWS IoT Device Defender 감사 기능을 사용하여 플릿에서 다음과 같은 디바이스를 확인할 수 있습니다. (1) 과도하게 허용하는 사용 권한(예: 관리자 권한 또는 메타데이터 작업, 데이터 플레인 작업, 보안 감사 서비스에 대한 액세스 권한)을 가진 디바이스, (2) 365일 넘게 사용되지 않은 서비스에 액세스할 수 있는 디바이스, (3) 암호화 키가 예측할 수 있기 때문에 brute force 공격에 취약한 Debian 기반 운영 체제에서 OpenSSL 버전을 사용하는 디바이스, (4) RSA 키 생성을 잘못 처리하기 때문에 해킹에 취약한 것으로 밝혀진 Infineon RSA 라이브러리 버전을 사용하는 디바이스. 

이제 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하여 AWS Elastic Beanstalk에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 단일 인스턴스 및 부하 분산 환경에서 모두 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 환경 용량에 추가할 수 있게 되었습니다. 이전에 Elastic Beanstalk은 온디맨드 및 예약 인스턴스만 지원했습니다.  

오늘부터 Amazon EC2는 T3, T3a, T2 인스턴스 유형의 계정 레벨에서 CLI 및 SDK를 사용하여 무제한 모드 기본 설정을 선택할 수 있는 기능을 고객에게 제공합니다. 새로운 API에서 고객은 모든 T3, T3a, T2 인스턴스 시작 시 무제한 또는 표준을 기본 설정으로 지정하는 일회성 작업을 수행할 수 있습니다.

AWS 서버리스 애플리케이션 모델 명령줄 인터페이스(SAM CLI)에서 단일 명령, sam deploy로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. SAM CLI는 서버리스 애플리케이션을 로컬에서 구축, 테스트, 디버깅할 수 있도록 해주는 배포 도구 키트이기도 합니다.  

AWS Elemental MediaConvert가 이제 8K UHD 비디오 인코딩을 지원합니다. 따라서 동영상 공급자가 시청자를 위한 프리미엄 환경을 만들어 상용화하고 최신 소비자 디스플레이 디바이스를 지원할 수 있습니다. 8K 인코딩은 HDR을 포함한 HEVC 인코딩 10비트를 통해 최대 8192 x 4320의 해상도로 MediaConvert 온디맨드 프로페셔널 티어에서 사용 가능합니다. 이 기능을 통해 VR(가상 현실) 또는 AR(증강 현실) 콘텐츠에 흔히 사용되는 형식인 최대 4320 x 4320의 해상도로 정사각형 동영상을 만들 수도 있습니다. 8K 인코딩 요금에 대한 자세한 내용은 MediaConvert 요금 페이지를 참조하십시오.

오늘부터 Amazon RDS for SQL Server에서 중동(바레인), 아시아 태평양(홍콩), EU(스톡홀름) 및 중국(베이징)의 AWS 리전에서 다중 AZ 배포를 지원합니다.

이제 Amazon RDS for SQL Server에서 RDS SQL Server 데이터베이스 인스턴스에 대한 차등 복원과 로그 복원을 지원합니다. 이번 개선으로 RDS for SQL Server로 마이그레이션하는 과정에서 애플리케이션의 가용성을 상당히 높일 수 있게 되었습니다.

이제 AWS Key Management Service(KMS)를 통해 비대칭 고객 마스터 키(CMK)와 데이터 키 페어를 만들고 사용할 수 있습니다. 이 기능을 통해 RSA 및 ECC(Elliptic Curve) 키를 사용하는 디지털 서명 작업뿐만 아니라 RSA 키를 사용하는 퍼블릭 키 암호화 작업도 수행할 수 있습니다. 키 페어의 퍼블릭 부분을 서비스 외부에서 사용할 수 있습니다. 퍼블릭 키를 고객 및 파트너와 공유함으로써 이들이 AWS KMS에 요청하지 않고도 데이터를 암호화하거나 서명을 확인할 수 있도록 할 수 있습니다. 다른 모든 AWS KMS API와 마찬가지로, 비대칭 키 사용은 규제 및 규정 준수의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되도록 AWS CloudTrail에 기록됩니다.

이제 코드 한 줄 쓰지 않고도 처리를 위해 AWS IoT Core에서 사용자의 웹 서비스로 데이터를 전송할 수 있습니다. 이를 위해서는 웹 서비스의 HTTPS 엔드포인트(예: https://example.com)를 제공하여 새로운 HTTP 작업을 구성하기만 하면 됩니다. 엔드포인트 소유권을 검증한 후 AWS IoT Core는 HTTP POST 메서드를 통해 데이터를 제공합니다.

Alexa Voice Service(AVS) 통합은 AWS IoT Core의 새로운 기능으로, 모든 유형의 연결된 디바이스에서 Alexa Voice를 생성할 수 있습니다. IoT Core의 AVS 통합은 컴퓨팅 및 메모리 집약적 오디오 워크로드를 클라우드로 오프로드함으로써 Alexa 내장 디바이스의 생산 비용을 50%까지 낮춥니다. 이러한 생산 비용 절감 덕분에 고객은 이제 조명 스위치, 온도 조절기, 소형 어플라이언스 등 새로운 범주의 차별화된 음성 지원 제품을 비용 효율적으로 구축할 수 있습니다. 따라서 소비자는 집, 사무실 또는 호텔 객실 내의 새로운 위치에서 Alexa에게 직접 말할 수 있는 진정한 주변 환경을 경험할 수 있습니다. 

구성 가능한 엔드포인트 및 사용자 지정 도메인을 포함한 새로운 AWS IoT Core 기능과 AWS IoT Core 사용자 지정 권한 부여 기능, MQTT 연결에 대한 사용자 지정 권한 부여자를 통해 자체 관리형 인프라에서 완전관리형 AWS IoT 서비스로 쉽게 전환할 수 있습니다. 이제 이미 서비스를 사용하고 있는 디바이스에 대한 영향을 제로에 가깝게 최소화하면서 애플리케이션 코드를 거의 변경하지 않고도 확장성과 안정성을 개선할 수 있습니다. 

이제 Amazon Redshift가 Redshift 테이블의 데이터 정렬 순서를 유지하여 쿼리 성능을 연속으로 최적화하는 효율적이고 자동화된 수단을 제공합니다. 새로운 자동 테이블 정렬 기능은 유지 관리가 간단하고 사용이 간편하며, 성능을 저해하지 않고 Redshift 테이블에 액세스할 필요가 없습니다. 자동 테이블 정렬은 Automatic Vacuum Delete와 Automatic Analyze를 보완하며, 이러한 기능을 결합하여 완전 자동 테이블 유지 관리를 구현합니다. 자동 테이블 정렬은 정렬 키가 지정된 Redshift 테이블에서 기본적으로 활성화됩니다.

이제 AWS Lambda는 동시에 하나 이상의 Lambda 호출에서 Kinesis 또는 DynamoDB 데이터 스트림의 한 샤드를 처리할 수 있도록 해주는 기능인 병렬화 인자를 지원합니다. 이 새로운 기능 덕분에 휘발성 데이터 트래픽에서 더 민첩한 스트림 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.  

Amazon Linux 2에서 Corretto 8, Amazon Linux 2 베타 플랫폼에서 Corretto 11을 사용하여 AWS Elastic Beanstalk에서 Java 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

이제 Helm 차트를 사용하여 Kubernetes 서비스에서 사용할 수 있는 AWS App Mesh 컨트롤러와 주입 웹훅을 설치할 수 있습니다.

오늘 Grafana Labs는 Amazon CloudWatch의 업데이트된 지표 데이터 원본과 여러 가지 새로운 기능을 소개했습니다. 최신 Grafana 릴리스(버전 6.5.0 이상)에서는 업데이트된 데이터 원본을 사용하여 더욱 효율적으로 쿼리하고 CloudWatch 지표를 시각화할 수 있습니다.

이제 Data Lifecycle Manager에서 시간 기반 보존 정책을 설정할 수 있습니다. 이번에 출시된 DLM에서는 일, 주, 월, 년의 간격 단위로 스냅샷 보존 기간을 설정할 수 있습니다.

Amazon Translate는 합리적인 가격으로 실시간 고품질 언어 번역을 제공하는 완전관리형 신경망 기계 번역 서비스입니다. 오늘부터 Amazon Translate에서 더 많은 언어와 방언을 지원합니다. 아프리칸스어, 알바니아어, 암하라어, 아제르바이잔어, 벵골어, 보스니아어, 불가리아어, 크로아티아어, 다리어, 에스토니아어, 캐나다 프랑스어, 그루지야어, 하우사어, 라트비아어, 파슈토어, 세르비아어, 슬로바키아어, 슬로베니아어, 소말리아어, 스와힐리어, 타갈로그어, 타밀어가 이에 해당합니다.

AWS Lambda는 이제 개발자가 비동기식 호출을 처리하는 방법을 좀 더 효과적으로 제어할 수 있도록 최대 이벤트 시간과 최대 재시도 횟수라는 두 가지 새로운 기능을 지원합니다. 함수를 비동기식으로 호출하면 Lambda에서 이벤트를 대기열로 전송합니다. 그러면 별도의 프로세스가 대기열에 있는 이벤트를 읽고 함수를 실행합니다. 이 두 가지 새로운 기능은 이벤트를 재시도하는 방법과 이벤트가 대기열에 남아 있을 수 있는 시간을 제어합니다.

Amazon Translate는 합리적인 가격으로 고품질의 언어 번역을 빠르게 제공하는 신경망 기계 번역 서비스입니다. 오늘부터 Amazon Translate를 6개의 새로운 리전에서 사용할 수 있습니다. 미국 서부(캘리포니아 북부), 유럽(런던), 유럽(파리), 유럽(스톡홀름), 아시아 태평양(홍콩), 아시아 태평양(시드니)이 이에 해당합니다.

지금까지는 고객이 Forecast에 AutoML을 사용하면 성공한 알고리즘만 확인할 수 있었습니다. 이 방법이 유용하기는 하지만 고객에게 모든 모델 실행에 대한 정보를 투명하게 제공하지는 못합니다.  

오늘 오전부터 AWS Identity and Access Management(IAM)에서 직원의 기존 ID 속성(예: 디렉터리의 비용 센터 및 부서)을 사용하여 AWS에서 세분된 권한을 생성할 수 있게 됩니다. 관리자는 AWS에서 이런 직원 속성을 이용하여 AWS 리소스에 대한 속성 기반 액세스 제어를 구현하고, 대규모 권한 관리를 단순화할 수 있습니다.  

오늘부터 태평양(시드니)과 아시아 태평양(홍콩) 리전에서 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 트래픽 미러링을 사용할 수 있습니다.

AWS Direct Connect가 고객의 Amazon VPC에 대한 액세스를 지원하기 위해 Direct Connect 게이트웨이를 발표합니다. 이는 중국에서 어떤 AWS Direct Connect 위치를 사용하는 고객이든 해당 Direct Connect 연결을 사용하여 중국 내 모든 AWS 리전에 배포된 Virtual Private Cloud(VPC)에 액세스할 수 있도록 하는 새로운 기능입니다. 또한 각 Direct Connect 게이트웨이는 하나 이상의 Amazon VPC와 연결할 수 있습니다. Direct Connect 게이트웨이를 사용하면 여러 AWS 리전에서 Amazon VPC에 액세스하기 위해 해당 AWS 리전의 AWS Direct Connect 연결을 보유하고 있지 않아도 됩니다. 대신 하나(또는 그 이상의) 프라이빗 가상 인터페이스를 사용하여 AWS 중국 리전 전역의 여러 Amazon VPC와 통신할 수 있습니다. 

오늘 AWS X-Ray는 Amazon CloudWatch Synthetics(미리보기)에 대한 지원을 시작했습니다. 이를 통해 개발자와 DevOps 엔지니어는 웹 애플리케이션 엔드포인트 및 URL을 모니터링하는 Canary에 대한 포괄적인 요청을 추적할 수 있습니다.

AWS WAF에서 AWS Managed Rules(AMR)를 발표합니다. AMR은 AWS 위협 조사팀이 큐레이션하고 관리하는 AWS WAF 규칙 세트입니다. AMR은 몇 번 클릭만으로 새롭게 나타나는 위협으로부터 웹 애플리케이션을 보호할 수 있어 규칙을 조사해 직접 작성하는 데 들어가는 시간을 아낄 수 있습니다. AMR은 OWASP Top 10 출판물에 언급된 보안 위험을 포함하여 일반적인 인터넷 위협에 기반합니다. 또한, AMR은 Amazon 위협 인텔리전스에 기초한 IP 평판 목록을 포함합니다.

이제 Amazon Forecast는 1~99% 사이의 모든 변위치에서 예측 생성을 지원합니다(평균 예측 포함). 이전까지는 3개의 기본 변위치(예: 10%/50%/90%)에서만 확률적 예측을 생성했습니다.

Amazon RDS 성능 개선 도우미가 Amazon RDS for Oracle에서 SQL 수준 지표를 지원하면서, 빈도가 높고 오래 실행되며 정체된 SQL 쿼리를 몇 초 이내로 식별할 수 있게 되었습니다.

Amazon RDS 성능 개선 도우미가 Amazon RDS for Oracle에서 SQL 수준 지표를 지원하면서, 빈도가 높고 오래 실행되며 정체된 SQL 쿼리를 몇 초 이내로 식별할 수 있게 되었습니다.

Amazon Chime 음성 커넥터가 이제 SIP 기반 미디어 레코딩(SIPREC)을 통한 오디오 스트리밍을 지원합니다. 따라서 온프레미스 폰 시스템의 실시간 통화 오디오를 사용하는 기계 학습, 분석 및 처리 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 이전에는 비용이 많이 드는 온프레미스 하드웨어 및 소프트웨어를 통합해야 하거나 기업 음성 네트워크의 가동을 중단시키는 변경 작업이 필요했습니다.

이제 AWS에서 완전관리형 서비스를 이용하여 Apache Flink 및 Apache Kafka를 함께 실행할 수 있습니다. AWS는 Amazon Kinesis Data Analytics를 통해 Apache Flink를 위한 완전관리형 서비스를 제공하여, 정교한 스트리밍 애플리케이션을 신속히 구축하고 쉽게 실행할 수 있도록 지원합니다. 이런 완전관리형 Apache Flink 애플리케이션을 사용하면 Amazon VPC 내부, 또는 가용성이 높고 안전한 완전관리형 Apache Kafka 서비스인 Amazon MSK에서 Apache Kafka에 저장된 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다.

오늘부터 자체 JDBC 드라이버를 Glue Spark ETL 작업에 적용할 수 있습니다. AWS Glue는 분석을 위해 데이터를 더욱 손쉽게 준비하고 로드할 수 있도록 하는 종합 관리형 추출, 변환, 로드(ETL) 서비스입니다. AWS Glue에는 AWS 또는 JDBC 드라이버를 사용하는 곳에서 지원되는 데이터 소스에 연결하기 위한 네이티브 커넥터가 있습니다. 이 기능을 사용하면 AWS Glue에서 직접 지원하지 않는 사용자 지정 드라이버(예: MySQL 8, Oracle 18)로 데이터 소스를 연결할 수 있습니다. 또한, 동일한 Glue 작업에 여러 개의 JDBC 드라이버 버전을 사용하여 버전이 서로 다른 소스 데이터베이스와 대상 데이터베이스 간에 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오.