2022년 6월

이제 고객은 Amazon Pinpoint의 여정을 통해 주중의 일과 연중의 일을 기준으로 채널 커뮤니케이션 일정을 정의할 수 있습니다. 또한 Amazon Pinpoint는 고객이 사용자에게 전송되는 커뮤니케이션 양을 제어할 수 있도록 2개의 새로운 여정 전송 한도를 추가했습니다. Amazon Pinpoint 여정은 행동이나 속성을 기반으로 사용자를 커뮤니케이션 경로로 보내는 다단계 캠페인입니다. 여정은 SMS, 이메일, 푸시 및 음성을 포함하여 여러 채널을 사용할 수 있습니다. 여정은 사용자 참여 사용 사례가 있는 고객, 그리고 가치가 높은 사용자 행동을 유도하는 맞춤형 커뮤니케이션을 전송하려는 고객을 위한 것입니다.

새로운 세분화된 권한 API의 출시로 Amazon FinSpace 고객은 이제 AWS SDK 및 CLI를 사용하여 FinSpace 환경 내에서 사용자 액세스를 완전히 관리할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 고객은 FinSpace 액세스 제어 구성을 아이덴티티 오케스트레이션 워크플로에 통합하여 FinSpace를 조직의 액세스 정책과 동기화할 수 있습니다.

AWS Serverless Application Model(SAM)이 AWS SAM Accelerate의 정식 출시를 발표합니다. AWS SAM Command Line Interface(CLI)는 서버리스 애플리케이션을 쉽게 빌드 로컬 테스트 수행 및 배포할 수 있게 해 주는 개발자 도구입니다. AWS SAM Accelerate는 개발자가 클라우드 기반 환경에 대한 코드 변경 사항을 더 쉽게 테스트할 수 있도록 하는 AWS SAM CLI의 새로운 기능으로, 로컬 반복에서 프로덕션 준비까지의 시간을 단축합니다.

Amazon Interactive Video Service(Amazon IVS)가 콜롬비아에서 첫 접속 지점(POP)을 발표했습니다. 새로운 엣지 로케이션은 콜롬비아에 기반을 둔 스트리머와 시청자들이 더 짧은 대기 시간, 더 나은 비디오 품질, 그리고 더 많은 용량을 즐길 수 있게 해줄 것입니다.

QuickSight 작성자는 이제 가입하기 전에 Q를 배우고 경험할 수 있습니다. 작성자는 6가지 샘플 주제 중에서 선택하여 관련 있는 대시보드 시각화를 탐색하고 탐색의 맥락에서 데이터에 대해 질문하여 가입하기 전에 Q의 기능을 완전히 탐색할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 작성자가 가입하기 전에 Q에 대해 쉽게 이해하고 배울 수 있습니다.

AWS Database Migration Service(AWS DMS)는 이제 소스와 대상으로 Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트를 지원합니다. AWS DMS는 이제 서비스에 대해 명시적으로 정의된 라우팅이 AWS DMS VPC에 정의되어 있는 한, VPC 엔드포인트를 가진 모든 AWS 서비스에 연결할 수 있습니다.

Amazon Connect를 통해 이제 Amazon Lex 의도 신뢰도 점수를 흐름 내의 분기로 사용하여 자동화된 셀프서비스 고객 경험을 더욱 맞춤화할 수 있습니다. Amazon Lex를 사용하면 고객은 지능형 챗봇을 생성하여 Amazon Connect 고객 응대 흐름을 자연스러운 대화로 전환할 수 있습니다. Lex 신뢰도 점수에 대한 흐름을 분기하여 고객에게 올바른 솔루션을 제시하여 문제를 더 빠르게 해결하도록 도와줄 수 있습니다. 예를 들어, 신뢰도 점수가 높으면 추가 정보를 요청하거나 에이전트에게 보내는 대신 고객에게 즉시 셀프서비스 옵션을 제공하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 새 기능은 ‘연락처 속성 확인’ 흐름 블록을 사용하여 설정할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect를 사용하면 Amazon Lex 고객 감정 분석 을 흐름 내의 분기로 활용하여 자동화된 셀프 서비스 고객 경험을 더욱 개인화할 수 있습니다. Amazon Lex를 통해 고객은 지능형 챗봇을 생성하여 Amazon Connect 흐름을 자연스러운 대화로 전환할 수 있습니다. 이번 출시로 이제 고객이 Lex 봇에 긍정적인 말을 표현하는지 부정적인 말을 표현하는지에 따라 흐름을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 긍정적인 감정을 표현하는 고객에게 추가 상향 판매 기회를 제공하거나 부정적인 감정을 표현하는 고객은 에이전트와 대화하도록 대기열에 바로 배치할 수도 있습니다. 새 기능은 "고객 입력 받기" 또는 "연락처 속성 확인" 흐름 블록을 사용하여 설정할 수 있습니다. 또한 흐름 블록 내의 모든 Lex 관련 속성(예: 의도, 슬롯, 감정)은 이제 속성 선택 내에서 하나의 "유형"으로 통합되어 흐름 내에서 Lex 경험을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

AWS CloudFormation은 새로운 기능으로 Guard 2.0을 향상시키는 AWS CloudFormation Guard 2.1(cfn-guard)의 정식 출시(GA)를 발표했습니다. CloudFormation Guard는 오픈 소스 도메인별 언어(DSL) 및 명령줄 인터페이스(CLI)로서 기업이 AWS 인프라와 애플리케이션 리소스를 회사 정책 지침을 준수하도록 유지하는 데 도움이 됩니다. CloudFormation Guard는 간단한 코드형 정책 언어를 갖춘 규정 준수 관리자로서, 이를 통해 요청되거나 금지된 리소스 구성을 모두 확인할 수 있는 규칙을 정의할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 해당 규칙에 대해 템플릿(CloudFormation 템플릿, K8s 구성 및 Terraform JSON 구성)을 검증할 수 있습니다.

Amazon EventBridge 교차 리전 라우팅을 통해 고객은 여러 리전의 이벤트를 하나의 중부 리전으로 통합할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 더 쉽게 대상 리전에서 이벤트를 중앙 집중화하고 이에 대해 응답하는 코드를 작성하거나 소스에서 대상 리전으로 이벤트를 복제하여 리전 전체의 데이터를 동기화할 수 있습니다. 오늘, AWS GovCloud(미국) 리전에서 교차 리전 라우팅의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다.

AWS Well-Architected Tool은 이제 AWS Organizations와 통합되어 클라우드 아키텍트는 조직 전체에서 워크로드와 사용자 지정 렌즈를 더 광범위하게 공유할 수 있습니다. AWS Organizations는 고객이 여러 AWS 계정을 중앙에서 관리하는 단일 조직으로 통합할 수 있는 계정 관리 서비스입니다. 이 업데이트로 효율성이 증가되고 여러 계정과 렌즈 및 워크로드를 더 쉽게 공유할 수 있게 됩니다.

Amplify UI는 AWS Amplify의 단순성과 확장성을 UI 개발에 제공하는 오픈 소스 UI 라이브러리입니다. 이것은 인증 및 동적 데이터와 같은 복잡한 워크플로를 단순화하는 연결된 구성 요소, 애플리케이션 간에 일관성을 주기 위한 빌딩 블록을 형성하는 기본 구성 요소, 모든 브랜드에 맞는 Amplify UI를 만들어주는 테마로 구성됩니다.

AWS CloudShell은 AWS 리소스의 안전한 관리, 탐색 및 상호 작용을 쉽게 수행할 수 있도록 해 주는 브라우저 기반 셸입니다. CloudShell은 사용자의 콘솔 자격 증명으로 사전 인증되었습니다. 공통 개발 도구가 사전 설치되어 있으므로 로컬 설치 또는 구성이 필요하지 않습니다. CloudShell을 사용하면 AWS Command Line Interface(AWS CLI)로 스크립트를 실행하거나, AWS Cloud Development Kit(AWS CDK)로 인프라를 정의하거나, AWS SDK를 사용하여 AWS 서비스 API를 테스트하거나, 다양한 다른 도구를 사용하여 생산성을 높일 수 있습니다.

오늘부터 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 고객은 AWS 아시아 태평양(자카르타), AWS 중국(베이징) 리전(Sinnet에서 운영), AWS 중국(닝샤) 리전(NWCD에서 운영) 및 두 개의 AWS GovCloud(미국) 리전, 이렇게 5개의 추가 AWS 리전에서 자체 접두사 목록을 생성할 수 있습니다.

AWS Systems Manager의 기능인 Patch Manager는 이제 Windows Server 2022, Rocky Linux 버전 8.4 및 8.5, CentOS Stream 8, Red Hat Enterprise Linux(RHEL) 버전 8.4 및 8.5를 실행하는 인스턴스에 대한 패치 배포를 자동화하도록 도와주고 노드에 대해 더 많은 패칭 옵션을 제공합니다. Patch Manager는 보안 관련 업데이트 및 기타 유형의 업데이트로 노드 패칭 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 또한 패치 관리자를 통해 Red HWindows Server, RHEL, Ubuntu Server, Amazon Linux, Amazon Linux 2, CentOS 및 SUSE Linux Enterprise Server(SLES)를 실행하는 Linux 인스턴스에 대한 패치 배포를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 

오늘 고객이 온프레미스에서 Kubernetes 실행을 위한 인프라에 대해 더 폭넓은 선택지를 갖게 되는 베어 메탈 기반 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) Anywhere의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 고객은 애플리케이션을 현대화해 나가면서 기존 온프레미스 베어 메탈 인프라와 클라우드 간에 Kubernetes를 일관되게 사용하기를 원합니다. 베어 메탈 인프라에서 Kubernetes를 실행하는 것은 복잡하며 고객은 비즈니스 혁신에 집중하는 대신 인프라 운영에 시간, 노력 및 비용을 투자하게 됩니다.

Amazon Connect Customer Profiles는 이제 신뢰도 점수를 사용하여 중복 고객 레코드를 자동으로 병합할 수 있습니다.. 아이덴티티 확인 기능이 중복 레코드를 찾을 때마다 일치 정확도를 나타내기 위해 0에서 1 사이의 신뢰도 점수를 제공하는데 여기서 1은 가장 정확한 일치를 나타내고 0은 가장 정확성이 떨어지는 일치를 나타냅니다. 0에서 1 사이의 임계값을 선택하여 중복 레코드를 하나의 고객 프로필로 자동 병합할 수 있습니다.

AWS Single Sign-On (AWS SSO)이 이제 AWS 중동(바레인) 및 아시아 태평양(홍콩) 리전에서 정식 출시되었습니다. AWS SSO를 사용할 수 있는 리전의 전체 목록은 AWS 리전 서비스 목록을 참조하세요.

오늘부터 사용자 지정 이미지의 자체 개발 환경을 RStudio on Amazon SageMaker로 가져올 수 있습니다. RStudio on SageMaker는 업계 최초의 클라우드 내 완전관리형 RStudio Workbench입니다. 익숙한 RStudio Integrated Development Environment(IDE)를 신속하게 시작할 수 있고, 작업을 중단하지 않고도 기본 컴퓨팅 리소스를 탄력적으로 늘리고 줄일 수 있으며, Amazon SageMaker Studio 노트북에서 Python을 사용하여 프로그래밍으로 전환할 수도 있습니다. 코드, 데이터 세트, 리포지토리 및 기타 아티팩트를 비롯한 모든 작업은 두 환경 간에 동기화됩니다. 추가 비용 없이 현재의 RStudio 라이선스를 Amazon SageMaker로 가져가서 신속하게 시작할 수 있습니다.

이제 Amazon QuickSight를 통해 작성자는 롤링 날짜를 설정하여 최종 사용자를 위한 대시보드를 동적으로 생성할 수 있습니다. 롤링 날짜 기능은 이제 날짜 및 시간 범위 필터와 날짜 시간 파라미터 모두에 사용할 수 있습니다. 사용자는 오늘, 어제 또는 (이/이전/다음)(연도/분기/월/주/일)의 (시작/종료)의 여러 조합과 같은 날짜를 가져오는 롤링 규칙을 설정할 수 있으며 대시보드가 로드된 시점을 기준으로 동적으로 대시보드 콘텐츠를 업데이트할 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 시간 관련 대시보드를 구축할 수 있는 유연성과 단순성을 제공합니다. 롤링 날짜가 없으면 사용자는 정적 날짜를 설정하고 필요에 따라 수동으로 변경해야 합니다. 더 자세한 내용을 확인하려면 여기를 방문하세요.

Amazon S3 on Outposts는 이제 Outpost에 로컬로 저장된 객체에 대한 시간 제한 액세스 권한을 부여하도록 미리 서명된 URL을 지원합니다. S3 on Outposts 버킷 소유자는 이제 Virtual Private Cloud(VPC)에서 개인들과 객체를 더 쉽게 공유할 수 있습니다.

이제 개발자는 AWS Toolkit for Visual Studio를 사용하여 Visual Studio 내에서 Amazon CloudWatch Logs에 액세스할 수 있습니다. 이제 IDE에서 직접 로그 그룹, 로그 스트림 및 이벤트를 검색하고 필터링할 수 있습니다. 또한 로그 그룹을 관련 리소스에서 액세스할 수 있으며 로그 이벤트를 파일로 다운로드할 수 있습니다.

AWS Backup Audit Manager는 백업의 Recovery Point Objective(RPO)를 감사하고 보고하는 데 사용할 수 있는 새로운 제어 기능을 추가합니다. 이번 출시로 이제 리소스에 대한 조직의 복구 지점 목표를 지정하고 복구 지점이 규정을 준수하는지 평가할 수 있습니다.

Amazon MemoryDB for Redis는 이제 Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) 준수 서비스입니다. MemoryDB는 모든 규모에서 짧은 대기 시간, 높은 처리량 및 내구성을 제공하는 완전 관리형 Redis 호환 인 메모리 데이터베이스입니다.

오늘부터 Amazon AppStream 2.0은 Windows 네이티브 클라이언트 사용 시 UDP를 통한 스트리밍을 지원한다는 것을 알려드립니다. Amazon AppStream 2.0은 최종 사용자에게 비영구 데스크톱 및 애플리케이션 스트리밍 제품을 제공하는 완전관리형 서비스입니다. 이전에는 Windows 네이티브 클라이언트를 통해 TCP상으로 스트리밍할 수 있었습니다. 이제 최종 사용자가 집에서 또는 회사 사무실과 다른 국가에서 일하는 경우 통제할 수 없는 최적이 아닌 네트워크 상태에서 작동할 수 있습니다. 이러한 네트워크 상태는 최종 사용자의 경험과 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. UDP 스트리밍을 사용하면 최종 사용자는 왕복 지연 시간이 더 높은 최적이 아닌 네트워크 상태에서 응답이 더 빠른 스트리밍 품질을 경험할 수 있습니다.

NICE DCV 버전 2022.1은 성능 개선 사항과 Rocky Linux 8.5 및 Ubuntu 22.04 서버 지원과 같은 여러 새로운 기능을 포함합니다. NICE DCV는 고성능 원격 디스플레이 프로토콜로, 고객이 고성능 GPU가 탑재된 서버에 호스팅된 3D 그래픽 애플리케이션 등의 원격 데스크톱 또는 애플리케이션 세션에 안전하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다.

Amazon QuickSight에서는 Level Aware Calculations(LAC)라는 기능 제품군을 출시합니다. 새로운 계산 기능을 통해 고객은 창 기능(어떤 창에서 분할할 것인지) 또는 집계 기능(어떤 수준에서 그룹화할 것인지)을 수행할 세부 수준을 지정할 수 있습니다. 이는 사용자가 유연하고 간단하게 고급 계산 및 강력한 분석을 구축할 수 있도록 해 줍니다. LAC가 없으면 사용자는 원래 데이터 소스에서 사전 집계된 테이블을 준비하거나 이러한 계산을 활성화하기 위해 데이터 준비 단계에서 쿼리를 실행해야 합니다. 더 자세한 내용을 확인하려면 여기를 방문하세요.

오늘 AWS는 아일랜드 더블린에 새로운 Direct Connect 위치가 개설되었음을 발표했습니다. 아일랜드 및 유럽 전역의 AWS 고객은 이제 고객의 프레미스에서 Servecentric, Blanchardstown Corporate Park 데이터 센터의 AWS로 네트워크 연결을 설정하여 모든 퍼블릭 AWS 리전(Amazon Web Services 중국(베이징) 리전 제외, Sinnet 및 Amazon Web Services 중국(닝샤) 지역에서 운영, NWCD에서 운영)에서 고성능의 안전한 액세스를 확보하게 되었습니다. 이는 더블린 대도시권의 세 번째 Direct Connect 위치입니다.

이제 System and Organization Controls(SOC) 보고가 적용되는 사용 사례에 AWS Application Migration Service(AWS MGN)를 사용할 수 있습니다. 이제 제한된 권한이 있는 AWS Identity and Access Management(IAM) 임시 보안 자격 증명을 사용하여 소스 서버에 AWS Application Migration Service 에이전트를 설치할 수도 있습니다. AWS Application Migration Service를 사용하면 AWS에서 애플리케이션을 신속하게 마이그레이션하고 현대화할 수 있습니다.

AWS Snowcone SSD(solid state drive)가 이제 AWS 유럽(파리) 리전에 출시되어 미국 동부(오하이오), 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 미국 서부(캘리포니아 북부), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(시드니), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(아일랜드), 유럽(런던), 아시아 태평양(뭄바이), 캐나다(중부), 남아메리카(상파울루)와 같이 Snowcone SSD를 이미 제공 중인, 점점 길어지는 리전 목록에 추가되었습니다.

이제 Amazon GameLift가 AWS에서 게임 서버를 보다 직관적으로 관리하고 크기를 조정할 수 있도록 하는 새로운 콘솔 환경을 제공합니다. 새롭게 디자인된 콘솔에는 새로운 왼손 탐색 기능이 있어 빌드, 스크립트, 플릿, FlexMatch 관리 및 생성 같은 다양한 GameLift 기능 간을 손쉽게 전환할 수 있으며, ‘Prepare to launch(시작 준비)’ 같은 유용한 리소스 링크와 서비스 할당량이 포함되어 있습니다. 새로운 인터페이스는 모든 설명을 한곳에서 확인할 수 있도록 되어 있으므로 게임 서버를 더 빠르고 쉽게 구성 및 관리할 수 있게 해 줍니다.

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. AWS는 오늘 4개의 남성 신경망 TTS 음성(Liam: 프랑스어(캐나다), Arthur: 영어(영국), Daniel: 독일어, Pedro: 스페인어(미국))을 정식 출시한다고 발표했습니다.

이제 Amazon RDS에서 계정별로 대상 리전당 최대 20개의 동시 스냅샷 복사를 요청할 수 있게 되었습니다. 이전에는 계정별로 대상 리전당 동시 복사 수가 5개로 제한되었습니다.

이제 Amazon AppStream 2.0을 AWS 미국 동부(오하이오) 리전에서 사용할 수 있습니다. 이제 활성 워크로드를 처리하기 위해서는 물론, 재해 복구(DR) 및 비즈니스 연속성 요구를 충족하기 위해도 AppStream 2.0을 배포할 수 있습니다. 이번 출시로 이제 범용, 컴퓨팅 최적화, 메모리 최적화, 그래픽 디자인, 그래픽 프로 및 그래픽 G4 인스턴스를 사용자의 필요에 맞게 배포할 수 있게 되었습니다.

Amazon SageMaker에서 제공하는 기본 제공 알고리즘, 사전 교육된 모델 및 사전 구축된 솔루션 템플릿은 데이터 과학자 및 기계 학습 실무자가 기계 학습 모델의 교육 및 배포를 신속하게 시작하는 데 도움이 됩니다. 이러한 알고리즘과 모델은 지도 학습과 비지도 학습에 모두 사용할 수 있습니다. 또한 테이블 형식, 이미지, 텍스트 같은 다양한 형식의 입력 데이터를 처리할 수 있습니다.

이제 AWS DataSync가 Amazon FSx for NetApp ONTAP 내/외부로의 데이터 복사를 지원합니다. Amazon FSx for NetApp ONTAP은 고객이 클라우드에서 완전관리형 ONTAP 파일 시스템을 시작하고 실행할 수 있는 스토리지 서비스입니다. AWS DataSync를 사용하면 온프레미스 스토리지, 엣지 또는 기타 클라우드의 데이터를 AWS에서 실행되는 FSx for NetApp ONTAP 파일 시스템으로 빠르고 안전하게 마이그레이션할 수 있습니다. DataSync를 사용하여 FSx for NetApp ONTAP 파일 시스템과 Amazon S3 버킷, Amazon EFS 파일 시스템 또는 기타 Amazon FSx 파일 시스템 간에 데이터를 이동할 수도 있습니다.

이제 AWS Glue 스트리밍 추출, 전환, 적재(ETL)에서 Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 및 자체 관리형 Apache Kafka의 압축된 데이터 스트리밍을 감지할 수 있습니다. 압축된 데이터를 감지한 후에는 고객이 코드를 작성할 필요 없이 이러한 데이터의 압축을 자동으로 해제하므로 고객은 개발 시간을 절약할 수 있습니다. AWS Glue 스트리밍 ETL 작업은 스트리밍 소스의 데이터를 지속적으로 사용하고 데이터를 정리 및 변환하여 몇 초 만에 분석에 사용할 수 있도록 합니다. 고객은 스트리밍 전에 데이터를 순차적으로 압축하여 성능을 개선하고 Amazon Kinesis 및 Amazon MSK에 의한 제한을 방지합니다. 이 기능이 나오기 전, 고객은 사용자 정의 함수를 작성하여 스트림에서 데이터의 압축을 해제해야 했으며, 이 과정에서 많은 시간이 소요되었습니다.

오늘부터 Amazon EC2 배치 그룹을 사용하여 AWS Outposts 랙의 고유 호스트 간에 인스턴스를 분산시킬 수 있습니다. 호스트 레벨 분산 배치 그룹은 호스트 간에 인스턴스를 분산시켜 상호 연관된 장애가 발생할 가능성을 줄여 주는데, 이는 미션 크리티컬 데이터베이스 같은 고가용성(HA)이 요구되는 워크로드에 도움이 됩니다.

오늘부터 AWS Support 센터 콘솔에서 지원 사례를 생성하기 위한 새로운 인터페이스를 경험할 수 있습니다. 고객이 사례를 생성하면 AWS Support 센터에서는 사례 세부 정보를 확보하여 발생한 문제를 보다 효과적으로 예상 및 파악할 수 있습니다. 그런 다음 AWS Support 센터에서는 자주 묻는 질문에 대한 답변 및 관련 정보 링크 같은 대상이 명확하고 구체적인 해결책을 제공할 수 있습니다.

이제 클러스터에서 데이터를 삭제하면 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환) 클러스터에 할당된 스토리지 공간이 동적으로 줄어듭니다. Amazon DocumentDB는 대규모 JSON 데이터 관리를 위해 특별히 설계된 데이터베이스 서비스로, 완전관리형이고 AWS와 통합되며 탁월한 내구성을 가진 엔터프라이즈급 성능을 제공합니다. 이전에는 컬렉션을 삭제하는 등의 방식으로 Amazon DocumentDB 데이터가 제거되더라도 할당된 전체 공간이 그대로 유지되었습니다. 나중에 데이터 볼륨이 증가하더라도 무료 공간은 자동으로 다시 사용되었습니다.

이제 AWS Fargate for Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)를 Sinnet에서 운영하는 Amazon Web Services 중국(베이징) 리전과 NWCD에서 운영하는 Amazon Web Services 중국(닝샤) 리전에서 사용할 수 있습니다. AWS Fargate는 서버를 관리하지 않고도 애플리케이션 구축에 초점을 맞출 수 있도록 지원하는 종량제 서버리스 컴퓨팅 엔진입니다. Amazon EKS는 Kubernetes 애플리케이션을 실행 및 스케일링하기 위한 관리형 컨테이너 서비스입니다. Amazon EKS 클러스터에서 AWS Fargate 서버리스 컴퓨팅을 사용하면 서버를 프로비저닝하고 관리할 필요가 없으므로, 애플리케이션별로 리소스를 지정하고 관련 비용을 지불할 수 있으며, 애플리케이션을 격리하도록 설계되었기 때문에 보안 성능을 향상할 수 있습니다.

Amazon EC2 Auto Scaling에서 이제 계정당 오토 스케일링에 대해 더 높은 기본 한도를 지원합니다. 고객은 이제 계정당 최대 500개(이전에는 200개)의 오토 스케일링을 생성할 수 있습니다. 이번 한도 증가를 통해 고객은 계정당 더 많은 애플리케이션에 대해 EC2 인스턴스를 프로비저닝, 관리 및 스케일링할 수 있습니다.

오늘부터 컴퓨팅에 최적화된 Amazon EC2 C7g 인스턴스를 미국 동부(오하이오) 및 유럽(아일랜드)에서 사용할 수 있습니다. C7g 인스턴스는 최신 AWS Graviton3 프로세서 기반의 첫 번째 인스턴스이며 애플리케이션 서버, 마이크로 서비스, 배치 처리, 전자 설계 자동화(EDA), 게임, 비디오 인코딩, 과학적 모델링, 분산 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC), CPU 기반 기계 학습(ML) 추론, 광고 지원과 같은 다양한 애플리케이션에 대해 Graviton2 기반 C6g와 비교하여 25% 더 나은 성능을 제공합니다.

Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습(ML) 모델을 위한 고품질 교육 데이터 세트를 손쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. SageMaker Ground Truth를 활용하면 Amazon Mechanical Turk의 작업자, 자신이 선택한 공급 업체 또는 자신의 고유한 사설 인력이 ML 모델을 교육하는 데 필요한 레이블링된 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

오늘부터 NVIDIA A10G Tensor Core GPU로 구동되는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) G5 인스턴스를 아시아 태평양(뭄바이, 도쿄), 유럽(프랑크푸르트, 런던) 및 캐나다(중부)에서 사용할 수 있게 되었습니다. G5 인스턴스는 광범위한 그래픽 집약적인 사용 사례 및 기계 학습 사용 사례에 사용할 수 있습니다. Amazon EC2 G4dn 인스턴스와 비교할 때 그래픽 집약적 애플리케이션 및 기계 학습 추론에 대해 최대 3배 더 높은 성능을 제공하고 단순한 기계 학습 모델부터 중간 정도의 복잡성을 갖춘 기계 학습 모델 교육에 대해 최대 3.3배 더 높은 성능을 제공합니다.

이제 Amazon Connect Wisdom에서 제공하는 JavaScript 라이브러리(WisdomJS)를 활용하여 상담원 지원 기능을 자체 개발 또는 타사 상담원 애플리케이션에 통합할 수 있으며, 그에 따라 상담원을 다른 애플리케이션으로 마이그레이션하지 않고도 상담원의 생산성을 높이고 고객 만족도를 개선할 수 있게 되었습니다. Amazon Connect Wisdom은 상담원이 고객과 대화하는 동안 자료를 검색하고 실시간 추천 정보를 제공하여 상담원의 답변 검색에 소요되는 시간을 줄이고 고객의 문제를 신속하게 해결합니다.

Amazon QuickSight에서 이제 Amazon CloudWatch로 지표를 전송하여 QuickSight 자산을 모니터링할 수 있습니다. QuickSight 개발자 및 관리자는 이러한 지표를 사용하여 QuickSight 에코시스템의 가용성 및 성능을 거의 실시간으로 관찰하고 대응할 수 있습니다. 또한 데이터 모으기, 대시보드 및 시각 자료를 모니터링하여 독자들이 QuickSight에서 일관되고 중단 없는 뛰어난 성능을 경험하도록 할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

Amazon CodeWhisperer는 기계 학습(ML) 기반 서비스로서, 통합 개발 환경(IDE)에서 자연어로된 개발자의 주석 및 코드를 토대로 추천 코드를 생성하여 개발자의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. CodeWhisperer는 미리 보기 기간 동안 Java, JavaScript 및 Python 프로그래밍 언어용으로 제공됩니다. 이 서비스는 JetBrains(IntelliJ, PyCharm 및 WebStorm), Visual Studio Code, AWS Cloud9, AWS Lambda 콘솔을 포함하여 여러 IDE와 통합됩니다.

오늘부터 Amazon EC2 C6gd 인스턴스를 아시아 태평양(서울) 리전에서 사용할 수 있습니다. C6gd 인스턴스는 고성능 컴퓨팅(HPC), 배치 처리, 광고 게재, 동영상 인코딩, 게임, 과학적 모델링, 분산 분석, CPU 기반 기계 학습 추론 등과 같은 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 적합합니다. C6gd 인스턴스는 필적할 만한 x86 기반 인스턴스에 비해 최대 50% 많은 NVMe 스토리지 GB/vCPU를 제공하며, 속도가 높고 대기 시간이 낮은 로컬 스토리지가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

Amazon SageMaker Ground Truth에서 이제 가상 데이터 생성을 지원하므로 사용자는 수동으로 레이블링된 실세계 데이터를 대량으로 수집하지 않고도 레이블링된 가상 데이터를 생성할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 및 Amazon SageMaker Ground Truth라는 두 가지 데이터 레이블링 제품을 제공합니다. 두 옵션을 모두 사용하여 이미지, 텍스트 파일 및 비디오와 같은 원시 데이터를 식별하고 정보 레이블을 추가하여 기계 학습(ML) 모델을 위한 고품질 교육 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션은 이제 PostgreSQL 주요 버전 14(14.3)을 지원합니다. PostgreSQL 14에는 병렬 쿼리, 많은 동시 워크로드, 파티셔닝된 테이블, 논리적 복제, 정리(vaccum) 작업에 대한 성능 개선이 포함되어 있습니다. 또한 PostgreSQL 14는 새로운 기능으로 기능이 개선되었습니다. 예를 들어 클라이언트가 연결 해제되는 경우 장기 실행 쿼리를 취소할 수 있고 제한 시간이 초과되는 경우 유휴 세션을 종료할 수 있습니다. 범위 유형은 이제 다중 범위를 지원하여 비연속 데이터 범위를 표현할 수 있게 하고, 저장된 프로시저는 이제 OUT 파라미터를 통해 데이터를 반환할 수 있습니다. 이 릴리스에는 Babelfish for Aurora PostgreSQL 버전 2.1의 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora PostgreSQL 업데이트를 참조하세요.

PostgreSQL용 및 MySQL용 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)가 이제 유럽(프랑크푸르트) 및 유럽(스톡홀름)에서 프라이머리 데이터베이스 인스턴스가 하나이고 대기 데이터베이스(DB) 인스턴스 두 개인 다중 AZ 배포 옵션을 지원합니다. 이 배포 옵션은 최대 2배 낮은 트랜잭션 커밋 대기 시간, 일반적으로 35초 미만의 자동 장애 조치, 읽기 가능한 대기 인스턴스를 제공합니다.

세 개의 가용 영역(AZ)에 걸쳐 하나의 프라이머리 데이터베이스 인스턴스와 두 개의 읽기 가능 대기 데이터베이스(DB) 인스턴스를 지닌 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 다중 AZ 배포 옵션이 이제 M5d와 R5d를 지원합니다. 이 배포 옵션은 최대 2배 짧은 트랜잭션 커밋 대기 시간, 일반적으로 35초 미만의 자동 장애 조치, 읽기 가능 대기 인스턴스를 제공합니다.

오늘 AWS는 미국의 모든 AWS 로컬 영역에 대한 AWS Direct Connect 지원을 발표했습니다. 이제 네트워크 트래픽은 Direct Connect 접속 지점(POP) 위치와 로컬 영역에서 실행되는 AWS 리소스 사이의 최단 경로를 사용합니다. 이 기능은 네트워크 트래픽이 이동해야 하는 거리를 감소시켜 대기 시간을 줄이고 애플리케이션의 응답성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Amazon Quantum Ledger Database(Amazon QLDB)는 쿼리 작성, 트랜잭션 디버깅 및 결과 탐색을 위한 향상된 인터페이스를 제공하는 새로운 콘솔 쿼리 편집기를 출시합니다. 새 편집기는 여러 쿼리의 간단한 관리, PartiQL 구문 강조 표시, 쿼리 성능 통계, 다중 문 트랜잭션 및 트랜잭션 기간 한도를 추적하는 타이머를 위한 탭을 지원합니다. 테이블 보기, Ion 문서 보기 또는 CSV 보기에서 결과를 검색하고 필터링하여 원하는 형식으로 결과를 쉽게 탐색할 수 있습니다. 또한 쿼리 결과는 Ion 및 CSV 형식으로도 다운로드할 수 있습니다.

Amazon Relation Database Service(Amazon RDS) Custom은 아시아 태평양(뭄바이) 및 유럽(런던) AWS 리전에서 이제 정식 출시되었습니다.

AWS Lake Formation은 안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 설정할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 데이터 레이크는 모든 데이터를 원래 형식으로 그리고 분석을 위해 준비된 상태로 저장하는 중앙 집중식의 큐레이팅된 보안 리포지토리입니다. 데이터 레이크를 사용하면 데이터 사일로를 없애고 다양한 유형의 분석을 조합하여 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘부터 AWS Site-to-Site VPN은 프라이빗 IP 주소를 사용하여 Direct Connect를 통해 IPSec VPN 연결을 배포하는 기능을 지원합니다. 이 변경을 통해 고객은 퍼블릭 IP 주소 없이 온프레미스 네트워크와 AWS 간의 DX 트래픽을 암호화할 수 있으므로 보안과 네트워크 개인정보 보호를 동시에 강화할 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Customfor Oracle은 이제 Oracle Database 12.2 및 18c를 지원합니다. Amazon RDS Custom은 기본 운영 체제 및 데이터베이스 환경을 사용자 지정해야 하는 애플리케이션을 위한 관리형 데이터베이스 서비스입니다. 이제 12.2 및 18c에 대한 지원이 추가되어 Amazon RDS Custom for Oracle에서 이러한 데이터베이스 버전에 의존하는 레거시, 패키지 및 사용자 지정 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

AWS CodeBuild가 이제 AWS 아시아 태평양(오사카) 리전에서 정식 출시되었습니다. AWS CodeBuild는 소스 코드를 컴파일하는 단계부터 테스트 실행 후 소프트웨어 패키지를 개발하여 배포하는 단계까지 마칠 수 있는 완전관리형의 지속적 통합 서비스입니다. CodeBuild를 사용하면 자체 빌드 서버를 프로비저닝, 관리 및 확장할 필요가 없습니다. CodeBuild는 지속적으로 확장되며 여러 빌드를 동시에 처리하기 때문에 빌드가 대기열에서 대기하지 않고 바로 처리됩니다. 사전 패키징된 구축 환경을 사용하면 신속하게 시작하거나 자체 구축 도구를 사용하는 사용자 지정 구축 환경을 만들 수 있습니다. CodeBuild를 사용하면 사용한 컴퓨팅 리소스에 대한 분당 요금이 청구됩니다.

이제 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)에서 새로운 클러스터와 기존 클러스터를 위해 Apache Kafka 버전 3.1.1 및 3.2.0을 지원합니다. Apache Kafka 3.1.1 및 Apache Kafka 3.2.0에는 여러 가지 버그 수정 사항과 성능을 개선하기 위한 새 기능이 포함됩니다. 주요 기능 중 일부에는 지표 향상 및 주제 ID 사용이 포함됩니다. MSK는 안정성을 확보하도록 이번 릴리스에서 쿼럼 관리용 Zookeeper를 계속 사용하고 관리할 것입니다. 개선 사항과 버그 수정에 대한 전체 목록은 Apache Kafka 3.1.1 및 3.2.0의 릴리스 정보를 참조하세요.

AWS는 Espressif, Infineon, u-blox 같은 AWS 파트너가 개발 및 제공하는 AWS IoT ExpressLink를 통해 구동되는 하드웨어 연결 모듈의 상용 버전을 출시한다고 발표했습니다. 이러한 모듈은 AWS 클라우드 연결을 활성화하며 디바이스의 클라우드 연결과 관련된 AWS의 필수 보안 요구 사항을 구현합니다. 고객은 이제 이러한 무선 모듈을 하드웨어 디자인에 통합함에 따라, 소비자 제품, 산업 및 농업용 센서/컨트롤러를 포함하여 사물 인터넷(IoT) 제품의 개발 속도를 높일 수 있게 되었습니다.

Amazon ECS가 이제 AWS Fargate와 Amazon EC2 모두에 대해 Fluent Bit용 AWS 기반 다중 행 로깅을 완벽하게 지원합니다. AWS Fluent Bit는 빠르고 가벼운 로그 전달자인 오픈 소스 프로젝트 Fluent Bit의 AWS 배포판입니다. Amazon ECS 사용자는 이 기능을 사용하여 AWS Fargate 또는 Amazon EC2에서 실행되는 컨테이너화된 애플리케이션에서 생성되는 부분 로그 메시지를 보다 손쉬운 문제 해결 및 분석을 위해 단일 메시지에 다시 결합할 수 있습니다.

고객은 이제 AWS Well-Architected Tool을 통해 게시 전에 사용자 지정 렌즈 콘텐츠를 미리 보고, 유용한 리소스 및 개선 계획 URL을 더 추가하고, 태그를 사용하여 사용자 지정 렌즈에 메타데이터를 추가할 수 있게 되었습니다.

오늘부터 아시아 태평양(오사카) 리전에서 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)가 AWS PrivateLink를 지원합니다. 따라서 이제 퍼블릭 IP를 사용하거나 트래픽이 인터넷을 통과할 필요 없이 오사카 리전의 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에서 Amazon ECR API에 액세스할 수 있습니다.

Amazon Textract는 문서 또는 이미지에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습 서비스입니다. AWS는 고객 피드백을 바탕으로 기본 기계 학습 모델을 지속적으로 개선하여 더 나은 정확성을 제공합니다. 오늘 AWS는 양식 추출 기능의 품질이 향상되었다고 발표했습니다.

Amazon QuickSight가 피벗 테이블의 모든 수준에서 사용자 지정 소계를 제공합니다. QuickSight 작성자는 이제 피벗 테이블에서 소계가 표시되는 방식을 사용자 지정할 수 있을 뿐 아니라, 마지막 수준, 모든 수준 또는 선택한 수준의 소계를 표시할 수도 있습니다. 이러한 사용자 지정 기능은 행과 열에 대해 모두 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 소계에 대해 자세히 알아보려면 여기를 참조하세요.

A2C(AWS App2Container)가 이제 CI/CD 파이프라인 설정을 위한 Azure DevOps를 지원하여 AWS에서 컨테이너 애플리케이션 구축 및 배포를 자동화합니다. 이번 릴리스를 통해 고객은 App2Container를 활용하여 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화된 구축 및 배포를 관리하기 위한 Azure DevOps 서비스 파이프라인의 설정을 자동화할 수 있습니다. App2Container는 AWS Toolkit 및 Docker 엔진 같은 필수 도구를 설치하여 구축 파이프라인 설정을 자동화합니다. 또한 App2Container는 기존 Azure DevOps 서비스 계정을 사용해 릴리스 파이프라인을 설정하여 컨테이너화 이미지를 AWS 컨테이너 서비스에 배포합니다. 이 도구는 App2Container에 이미 포함되어 있는 AWS CodePipeline 및 Jenkins 지원과는 별도로 추가된 것입니다.

이제 AWS Data Exchange 한곳에서 여러 업계의 각 범주를 선도하는 데이터 공급업체가 제공하는 3천 개가 넘는 기존 데이터 제품과 함께 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 누구나 검색할 수 있게 되었습니다.

AWS WAF가 이제 AWS WAF 규칙에서 각 헤더를 개별적으로 지정하지 않고도 HTTP 요청에서 여러 헤더를 평가할 수 있습니다. 이 새 기능을 활용하면 WAF 규칙에 각각의 쿠키를 지정하지 않고도 HTTP 요청의 모든 쿠키를 손쉽게 검사할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 지정 헤더나 쿠키 또는 WAF 규칙을 생성하지 않았을 수 있는 공통 헤더를 악용하려는 공격으로부터 운용 중인 애플리케이션이나 API 엔드포인트를 보호하는 데 도움이 됩니다. 검사 범위를 포함 또는 제외된 헤더로만 제한할 수도 있고, 검사하려는 헤더 또는 쿠키의 값 또는 키만 검사할 수도 있습니다.

AWS WAF Captcha는 현재 모든 고객이 사용할 수 있습니다. AWS WAF Captcha는 웹 요청이 AWS WAF 보호 리소스에 도달하기 전에 사용자가 문제를 성공적으로 완료하도록 요구하여 원치 않는 봇 트래픽을 차단하도록 지원하는 데 도움이 됩니다. 로그인, 검색 및 양식 제출과 같이 봇이 자주 대상으로 하는 특정 리소스에 대해 WAF Captcha 문제를 해결하도록 AWS WAF 규칙을 구성할 수 있습니다. 또한 AWS WAF Bot Control 또는 Amazon IP 평판 목록과 같은 AWS 관리형 규칙에서 생성된 요율, 속성 또는 레이블을 기반으로 의심스러운 요청에 대해 WAF Captcha 챌린지를 요구할 수 있습니다. WAF Captcha 챌린지는 인간에게는 쉬운 문제지만 봇을 효과적으로 차단할 수 있습니다. WAF Captcha에는 오디오 버전이 포함되어 있으며 WCAG 접근성 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.

Amazon Lex의 자동화된 Chatbot Designer의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 개발자는 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 대화 기록에서 Chatbot을 자동으로 설계할 수 있습니다. 2021년 12월 re:Invent에서 소개된 자동 Chatbot Designer는 대화의 설계를 자동화하고 개발자 노력을 최소화하며 Chatbot을 설계하는 데 걸리는 시간을 줄여 Amazon Lex의 사용성을 개선합니다.

오늘부터 AWS 청구서 페이지의 사용자 환경이 새롭게 디자인되어 AWS 관련 지출을 더 쉽게 파악할 수 있게 되었습니다. 청구서 페이지에서는 AWS 요금의 간략한 정보는 물론, 주요 세부 사항까지 세부적으로 파악할 수 있습니다. 이번 디자인 개편 과정에서는 사용자 인터페이스를 새롭게 디자인하고, 절감 항목 및 세금 관련 정보 공간을 새로 추가하고, 정렬 및 필터링 기능을 보강했습니다.

AWS Directory Service for Microsoft Active Directory(AWS Managed Microsoft AD)에서 이제 디렉터리 설정을 유연하게 업데이트할 수 있습니다. 그에 따라 모든 새 디렉터리와 기존 디렉터리에서 특정 보안 및 규정 준수 요구 사항을 더 쉽게 충족할 수 있습니다. 오늘부터는 디렉터리 설정을 업데이트하면 AWS Managed Microsoft AD가 업데이트한 설정을 모든 도메인 컨트롤러에 자동으로 적용합니다. 이렇게 하려면 AWS Console을 사용하거나 AWS Command Line Interface(AWS CLI) 및/또는 API로 자동화해야 합니다.

오늘부터 최신 세대의 고밀도 HDD 스토리지 인스턴스인 Amazon EC2 D3 인스턴스를 AWS 캐나다(중부) 리전에서 사용할 수 있습니다. D3 인스턴스는 최대 3.1GHz의 일관된 올코어 주파수를 지원하는 2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(케스케이드 레이크)를 통해 구동됩니다. D3 인스턴스는 D2 인스턴스에 비해 최대 2.5배 높은 네트워킹 속도와 45% 향상된 디스크 처리량(throughput)을 제공합니다. 이러한 인스턴스는 분산/클러스터형 파일 시스템, 빅 데이터 및 분석, 고용량 데이터 레이크를 비롯한 워크로드에 적합합니다. D3 인스턴스를 사용하면 이전 세대의 D2 인스턴스 또는 온프레미스 인프라에서 고밀도 HDD 스토리지 워크로드에 최적화된 플랫폼으로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

Amazon Connect Cases에서 기본 제공되는 사례 관리 기능은 콜 센터 상담원들이 여러 번의 고객 대화 및 후속 작업이 요구되는 고객 문제를 생성하고, 협업을 바탕으로 처리하고, 신속하게 해결할 수 있게 해 주며, 이를 위해 사용자 지정 애플리케이션을 구축하거나 서드 파티 제품을 통합할 필요도 없습니다. 상담원은 Amazon Connect Cases에서 여러 상담원들을 대상으로 할당 및 추적할 수 있는 개별 작업을 포함하여 고객 사례와 관련된 모든 활동을 시간대별로 단일 화면에서 확인할 수 있습니다. 또한 셀프 서비스 IVR 및 챗봇 상호 작용 시 사례 정보를 활용하여 고객의 질문에 답변할 수도 있습니다. 

이제 QuickSight Q는 임베디드 모드에서 사용 시 사용자에게 전체 질문을 입력하도록 요구하지 않고도 이러한 질문을 입력으로 받아들일 수 있습니다. 이 기능을 통해 개발자는 웹 애플리케이션의 적절한 위치에서 질문을 위젯으로 생성하여 사용자가 자신의 여정 중 현재 컨텍스트 내에 있는 데이터와 관련된 질문을 하는 기능을 쉽게 찾도록 할 수 있습니다. 

이제 Amazon Connect 아웃바운드 캠페인은 알림 전송, 마케팅 프로모션, 약속 알림, 채권 추심과 같은 커뮤니케이션에 대해 서드 파티 도구를 통합하지 않고도 매일 수백만 명의 고객에게 연락할 수 있는 비용 효율적인 내장형 방법을 조직에 제공합니다. 이전에는 대용량 아웃바운드 커뮤니케이션이라고 했던 아웃바운드 캠페인을 활용하면 음성, SMS 및 이메일을 통해 선제적으로 커뮤니케이션을 진행하여 고객 지원 속도를 높이고 상담원의 업무 생산성을 개선할 수 있습니다. 이 새로운 커뮤니케이션 기능에는 시간, 표준 시간대, 연락처당 통화 시도 횟수, 응대 가능한 상담원에 연결하는 데 소요된 시간에 대한 통화 컨트롤 및 통화 시점 확인을 통해 TCPA 같은 현지 규정의 준수 상태를 지원하는 기능도 포함되어 있습니다.

Amazon AppFlow는 고객이 클릭 몇 번으로 AWS 서비스와 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션 간에 데이터를 안전하게 전송할 수 있게 해 주는 완전관리형 통합 서비스로, 이제 Facebook Ads, Google Ads, Mixpanel을 소스로 지원합니다. 이번 출시를 통해 이제 AppFlow 고객은 이러한 소스에서 풍부한 마케팅 및 제품 분석 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터가 수집되면 고객은 Marketo, Salesforce Marketing Cloud 같은 날로 늘어나는 AppFlow 연결 마케팅 애플리케이션 및 Google Analytics 같은 웹 분석 애플리케이션의 데이터와 함께 이러한 데이터를 통합하고 보강 및 분석할 수 있게 됩니다.

이제 AWS Single Sign-On(AWS SSO)을 AWS 유럽(밀라노) 리전에서 사용할 수 있습니다. AWS SSO를 사용할 수 있는 리전의 전체 목록은 AWS 리전 서비스 목록을 참조하세요.

Amazon SageMaker Canvas는 이제 다른 AWS 서비스에 대한 안전한 비공개 연결을 가능하게 하는 VPC 엔드포인트를 지원합니다. SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 서비스로, 비즈니스 분석가가 기계 학습 경험이나 한 줄의 코드 작성 없이 정확한 인사이트 및 예측을 위한 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 합니다.

오늘 AWS는 AWS Service Catalog에서 교차 계정 AppRegistry 애플리케이션 및 속성 그룹을 지원한다는 소식을 발표했습니다. 이번 릴리스로, 이제 AWS Organizations 내에서 애플리케이션을 공유할 수 있게 되어 수신자 계정은 로컬 리소스를 공유 애플리케이션에 연결할 수 있습니다. 애플리케이션 리소스를 AWS Organizations 내 둘 이상의 계정에 배포한 경우 이제 애플리케이션 및 애플리케이션 메타데이터의 단일 리포지토리를 유지할 수 있습니다.

예산 개요 페이지를 떠나지 않고도 예산 세부 정보를 볼 수 있는 분할 보기 패널이 추가되어 AWS Budgets의 콘솔 환경이 개선되었습니다. AWS Budgets를 사용하면 클라우드 지출이 예산 금액을 초과할 때(또는 초과할 것으로 예상될 때) 이를 알리는 사용자 지정 예산을 설정할 수 있어 AWS 비용 및 사용량을 제어하는 데 도움이 됩니다. 또한 AWS Budgets를 사용하여 절감형 플랜 및 예약 알림을 설정하고 사용률 또는 적용 범위 목표가 원하는 임계값 아래로 떨어질 때 알림을 받을 수 있습니다. AWS Budgets는 모든 퍼블릭 AWS 리전에서 정식 버전으로 제공됩니다.

현재 AWS는 Amazon SageMaker Data Wrangler의 코드 조각을 지원하는 PySpark 및 Altair를 사용하여 데이터를 더 빠르고 쉽게 준비하고 시각화하도록 하고 있습니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler의 데이터 선택 도구를 사용하면 여러 데이터 소스(예: Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker 특성 저장소, Databricks 및 Snowflake)에서 빠르게 데이터를 선택할 수 있습니다.

AWS Config는 이제 Amazon SageMaker, Elastic Load Balancing, AWS Batch, AWS Step Functions, AWS Identity and Access Management Access Analyzer, Amazon WorkSpaces, Amazon Route 53 Resolver, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka, AWS Database Migration Service를 포함한 15가지 새로운 리소스 유형을 지원합니다. 지원되는 리소스 유형의 전체 목록은 [1]을 참조하세요.

AWS Elastic Beanstalk을 사용하면 고객은 기본 인프라를 관리할 필요 없이 웹 애플리케이션 및 서비스를 배포하고 확장할 수 있습니다. Elastic Beanstalk은 애플리케이션의 고유한 요구 사항에 따라 애플리케이션의 크기를 자동으로 늘리거나 줄입니다. 오늘부터, 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 AWS Elastic Beanstalk으로 오케스트레이션되는 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

이제 Amazon DevOps Guru for RDS가 Amazon RDS 콘솔 내에서 활성화를 지원합니다. 오늘부터 Amazon DevOps Guru for RDS를 활성화하여 새 데이터베이스를 생성하는 동안 Amazon Aurora 데이터베이스에서 다양한 데이터베이스 관련 문제를 신속하게 감지, 진단 및 해결할 수 있습니다. 또한 이제 RDS 성능 개선 도우미 페이지 내에서 Amazon DevOps Guru for RDS를 활성화할 수도 있습니다.

Amazon OpenSearch Service는 이제 HTTP 메서드에 대한 태그 기반 권한 부여를 지원하므로 데이터 읽기 및 쓰기 작업에 대한 액세스 제어를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. AWS Identity and Access Management(IAM)의 자격 증명 정책을 사용하여 HTTP 메서드 읽기 및 쓰기에 대한 권한을 정의하여 Amazon OpenSearch Service 도메인의 데이터에 대한 액세스 제어를 세분화할 수 있습니다.

이제 Amazon Aurora Serverless v1은 MySQL 5.6에서 5.7로 인플레이스 업그레이드를 지원합니다. 데이터베이스를 새 버전으로 백업하고 복원할 필요 없이 Amazon RDS Management Console에서 클릭 몇 번으로 또는 최신 AWS SDK나 CLI를 사용하여 업그레이드할 수 있습니다. 프로세스 중에 새로운 클러스터가 생성되지 않으므로 클러스터의 동일한 엔드포인트와 기타 특성을 유지할 수 있습니다. 데이터를 새로운 클러스터 볼륨으로 복사할 필요가 없으므로 업그레이드가 몇 분 만에 완료됩니다. 업그레이드는 즉시 적용할 수도 있고, 유지 관리 기간 동안 적용할 수도 있습니다. 데이터베이스 클러스터는 업그레이드 중에 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 Aurora 설명서를 참조하세요.

오늘부터 AWS 리전 유럽(프랑크푸르트)에서 Amazon EC2 C6i 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(코드명 아이스 레이크) 및 올코어 터보 주파수 3.5GHz로 구동되는 C6i 인스턴스는 다양한 워크로드에서 C5 인스턴스보다 최대 15% 나은 컴퓨팅 성능 가성비 및 인텔 총 메모리 암호화(TME)를 통한 상시 메모리 암호화를 제공합니다. 컴퓨팅 집약적 워크로드용으로 설계된 C6i 인스턴스는 전용 하드웨어와 경량 하이퍼바이저가 결합된 AWS Nitro System에 구축되어 호스트 하드웨어의 거의 모든 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 인스턴스에 제공합니다. 이러한 인스턴스는 배치 처리, 분산 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC), 광고 제공, 고도로 확장 가능한 멀티플레이어 게임, 비디오 인코딩 등 컴퓨팅 집약적 워크로드에 이상적입니다.

이제 Amazon Connect에서는 고객이 15분마다 최신 데이터를 생성하는 기록 지표 보고서를 예약할 수 있는 기능을 제공합니다. 기록 지표 보고서에는 완료된 고객 상담, 에이전트 활동 및 에이전트가 처리한 상담 수 등의 성과에 대한 데이터가 포합됩니다. 이를 통해 고객은 대기열, 라우팅 프로필 및 에이전트 성과에 대한 인사이트를 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트는 콜센터 예측 평가 및 조정과 인력 계획을 포함해 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect는 현재 상태(예: ‘가능’)와 같은 에이전트의 현재 활동에 대한 실시간 세부 정보에 프로그래밍 방식으로 액세스하는 API를 제공합니다. 에이전트가 고객 응대를 처리 중인 경우, 세부 정보에는 고객 응대 상태(예: ‘연결됨’ 또는 ‘놓침’) 및 시간이 포함됩니다. 이 API를 사용하면 기업은 콜 센터 관리자용 맞춤형 대시보드를 구축하여 에이전트의 활동을 실시간으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 응대를 처리하는 데 더 많은 에이전트가 필요한 경우 이 새로운 API를 사용하여 가장 오랫동안 휴식을 취한 에이전트를 식별한 후 연락을 취해 ‘가능’으로 전환하거나 PutUserStatus를 사용하여 프로그래밍 방식으로 변경할 수 있습니다.

Amazon Chime SDK는 이제 WebRTC 세션당 최대 100개의 웹캠 비디오 스트림을 지원합니다. Amazon Chime SDK를 통해 개발자는 자신의 웹 및 모바일 애플리케이션에 지능형 실시간 오디오, 비디오 및 화면 공유 기능을 추가할 수 있습니다. 각 클라이언트 애플리케이션은 표시할 웹캠 비디오 스트림을 최대 25개까지 선택할 수 있으므로 개발자는 각 사용자에게 맞춤화된 몰입형 비디오 경험을 제공할 수 있습니다.

이제 Amazon DynamoDB에서 Service Quotas와의 향상된 통합을 통해 테이블 할당량을 사전에 관리할 수 있습니다. Service Quotas를 사용하여 모든 DynamoDB 할당량의 현재 값을 볼 수 있습니다. 계정 수준 할당량의 현재 사용률을 모니터링할 수도 있습니다.

오늘 AWS는 Amazon Elastic Container Services(Amazon ECS)에서 NVIDIA GPU 기반 Amazon EC2 인스턴스 유형을 지원하는 Bottlerocket 변형의 출시 소식을 발표했습니다. Bottlerocket은 컨테이너 워크로드의 실행을 위해 특별히 설계된 Linux 기반 운영 체제입니다. 고객은 이제 기계 학습, 비디오 인코딩 및 스트리밍 워크로드를 비롯한 비 GPU 워크로드와 GPU 워크로드 모두에 동일한 컨테이너 중심 호스트 운영 체제 사용에 따르는 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 고객은 특수 컴퓨팅 하드웨어를 활용하는 단일 운영 체제로의 표준화를 실현할 수 있습니다. 

이제 AWS GovCloud(미국) 리전에서 Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access(DynamoDB Standard-IA) 테이블 클래스를 사용할 수 있습니다. DynamoDB Standard-IA 테이블 클래스는 애플리케이션 로그, 의료 기록 및 금융 거래와 같이 자주 액세스하지 않는 데이터를 장기간 보관해야 하는 사용 사례에 적합합니다.

오늘부터, AWS Elastic Disaster Recovery(DRS)를 미국 서부(캘리포니아 북부), 아프리카(케이프타운), 아시아 태평양(홍콩), 아시아 태평양(뭄바이), 아시아 태평양(오사카), 아시아 태평양(서울), 캐나다(중부), 유럽(밀라노), 유럽(파리), 유럽(스톡홀름), 중동(바레인), 남아메리카(상파울루)의 12개 리전에서 추가로 사용할 수 있습니다.

이제 Amazon Lookout for Metrics를 사용하는 동안 알림에 필터를 추가하고 기존 알림을 편집할 수 있다는 소식을 기쁜 마음으로 알려 드립니다. 이번 출시로, 이제 알림 구성에 필터를 추가하여 가장 중요한 이상에 대한 알림만 받을 수 있습니다. 이상 현상이 진화하면 알림 요구 사항에 따라 기존 알림을 간단히 수정할 수도 있습니다.

Amazon QuickSight가 이제 작성자와 독자 모두 테이블과 피벗 테이블에서 끌기 컨트롤러를 사용할 수 있도록 지원합니다. 작성자와 독자는 피벗 테이블의 경우 상위 및 리프 수준 모두의 셀, 행 헤더 또는 열 헤더에서 끄는 동작으로 열의 너비를 간단히 변경할 수 있습니다.

고가용성의 확장 가능한 완전관리형 Apache Cassandra 호환 데이터베이스 서비스인 Amazon Keyspaces(Apache Cassandra용)가 이제 Amazon CloudWatch를 통한 테이블 수준 스토리지 비용 모니터링을 지원합니다.

Amazon EC2 VT1 인스턴스가 이제 AMD-Xilinx Video SDK 2.0을 지원하여 Gstreamer, 10비트 HDR 비디오 및 동적 인코더 파라미터를 지원한다는 소식을 기쁜 마음으로 알려 드립니다. 새로운 기능 외에도, 이 새 버전은 4k 비디오에 대한 향상된 시각적 품질, 최신 버전의 FFmpeg(4.4) 지원, 확장된 OS/커널 지원 및 버그 수정을 제공합니다.

오늘부터 Amazon EC2 C6gn 인스턴스를 유럽(파리, 밀라노), 아시아 태평양(서울) 및 중동(바레인) 리전에서 사용할 수 있습니다.

AWS Transfer Family 고객은 오늘부터 SETSTAT 명령을 무시하고 TLS 세션 재개를 처리하려는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 고객은 이러한 새 기능을 통해 클라이언트 측에서 변경 작업을 수행하지 않고도 더 광범위한 클라이언트를 지원할 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for SQL Server에서 이제 Microsoft SQL Server에 대한 네이티브 백업/복원을 통해 TDE 사용 데이터베이스 마이그레이션을 지원합니다. 이전에는 Amazon RDS로 마이그레이션하기 위해 온프레미스 TDE 사용 SQL Server 데이터베이스에서 TDE를 비활성화해야 했습니다.

이제 Identity and Access Management(IAM) 조건 키를 사용하여 Recycle Bin에 대해 생성된 보존 규칙에서 허용하는 리소스 유형을 지정할 수 있습니다. Recycle Bin을 사용하면 삭제된 EBS 스냅샷 및 EBS 지원 AMI를 일정 기간 동안 보존하여 실수로 삭제한 경우 복구할 수 있습니다. 한 개 이상의 보존 규칙을 생성하여 계정 내 모든 스냅샷 또는 AMI나 그 하위 그룹에 대해 Recycle Bin을 활성화할 수 있습니다. 각 규칙은 보존 기간도 지정합니다. 삭제된 EBS 스냅샷 또는 등록 취소된 AMI는 보관 기간 만료 전에 Recycle Bin에서 복구할 수 있습니다.

Amazon OpenSearch Service에서 이제 여러 리전에 걸친 클러스터 간 검색을 지원함에 따라 단일 쿼리로 서로 다른 리전의 여러 도메인에서 검색, 집계 및 시각화를 수행할 수 있게 되었습니다.

Amazon Web Services(AWS) Service Catalog가 이제 Attributed Based Access Controls(ABAC)를 지원하므로 고객은 태그를 사용하여 Service Catalog의 AWS 리소스에 대한 액세스 및 권한을 쉽게 관리할 수 있습니다. 이제 Service Catalog 관리자는 Identity and Access Management(IAM) 정책을 정의하여 액세스 권한을 부여하고 AWS AWS 리소스와 IAM 사용자 또는 역할 간에 공유되는 태그를 기반으로 더 세분화된 권한을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 일치하는 태그 세트를 기반으로 IAM 개체(예: 사용자 또는 역할)가 Service Catalog 계정에 리소스를 생성하는 것을 허용하거나 거부할 수 있습니다.

Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전은 이제 Large Objects(LO) 모듈을 지원합니다. LO 모듈은 Large Objects(LO 또는 BLOB라고도 함) 관리를 지원합니다.

Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전은 이제 제로 다운타임 패치(ZDP)를 지원합니다. ZDP를 통해 고객은 새로운 PostgreSQL 버전으로 업그레이드하고 가동 중단 없이 Aurora 클러스터에 패치를 적용할 수 있습니다.

Amazon AppFlow는 고객이 클릭 몇 번으로 AWS 서비스와 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션 간에 데이터를 안전하게 전송할 수 있게 하는 완전관리형 통합 서비스로, 이제 Salesforce Marketing Cloud를 소스로 지원합니다. Salesforce Marketing Cloud는 B2B 및 B2C 고객을 위한 최고의 마케팅 자동화 플랫폼으로 기업이 여러 채널과 디바이스에서 관련이 있고 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이번 출시로, AppFlow 고객은 이제 캠페인 및 활동과 같은 Salesforce Marketing Cloud 데이터를 AWS로 수집하여 추가로 분석하고 보강할 수 있습니다. 이번 출시로, AppFlow는 Salesforce 애플리케이션을 통한 데이터 전송을 위한 기존 기능을 기반으로 구축됩니다.

이제 SageMaker Experiments는 SageMake에서 수행된 훈련 작업의 결과를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 세분화된 지표와 그래프를 지원합니다. Amazon SageMaker Experiments는 Amazon SageMaker에 있는 기능으로, 기계 학습(ML) 실험을 구성, 추적, 비교, 평가할 수 있게 합니다. 이번 출시로, 정밀도 및 재현율(PR) 곡선, 수신기 작동 특성(ROC 곡선) 및 혼동 행렬을 볼 수 있습니다. 이러한 곡선을 사용하여 오탐지/미탐지를 이해하고, SageMaker에서 훈련된 모델의 성능과 정확도 간의 균형을 이해할 수 있습니다. 또한 여러 훈련 실행을 더 잘 비교하고 사용 사례에 가장 적합한 모델을 식별할 수 있습니다.

오픈 소스 커뮤니티에서 PostgreSQL 데이터베이스 업데이트 소식을 발표한 데 이어, Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전에서 PostgreSQL 13.7, 12.11, 11.16 및 10.21을 지원하도록 업데이트했습니다. 이번 릴리스에는 PostgreSQL 커뮤니티의 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다. 업그레이드 빈도와 업그레이드 프로세스를 계획하는 방법을 결정하는 데 도움이 되도록 Aurora 버전 정책을 참조하세요.

Amazon Connect 예측, 용량 계획 및 일정 설정을 이제 아시아 태평양(시드니) AWS 리전 리전에서 사용할 수 있습니다. 기계 학습 기반 기능을 통해 고객 센터 관리자는 높은 정확도로 고객 응대 볼륨 및 평균 처리 시간을 예측하고, 이상적인 인력 수준을 결정하며, 에이전트 일정을 최적화하여 적시에 적절한 에이전트를 확보할 수 있습니다. 이는 기업이 운영을 최적화하고 서비스 수준 목표를 달성하며 에이전트 및 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다. 클릭 한 번이면 시작할 수 있으므로 사용자 지정 애플리케이션을 구축하거나 타사 제품과 통합할 필요가 없습니다.

Amazon SageMaker Canvas는 새로운 대화형 제품 둘러보기 및 다양한 사용 사례를 위한 샘플 데이터 세트로 온보딩을 가속화합니다. Amazon SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스로, 비즈니스 분석가가 기계 학습 경험이나 한 줄의 코드 작성 없이 인사이트 및 예측을 위한 정확한 기계 학습(ML) 모델을 스스로 생성할 수 있도록 합니다.

오늘부터 SageMaker Data Wrangler에서 SageMaker Autopilot을 호출하여 기계 학습 모델을 자동으로 훈련하고 튜닝하고 구축할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에, 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있습니다. 이전에는 고객이 Data Wrangler를 사용하여 기계 학습을 위한 데이터를 준비하고 Autopilot을 사용하여 기계 학습 모델을 독립적으로 학습했습니다. 이 통합을 통해 이제 SageMaker Data Wrangler에서 데이터를 준비하고 모델 훈련을 위해 SageMaker Autopilot으로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝할 수 있으므로 더 쉽게 최첨단 특성 추출 기술을 자동으로 채택하고 고품질 기계 학습 모델을 훈련하고 데이터에서 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

오늘부터 고객은 Connector for ServiceNow에서 AWS Health Dashboard가 제공하는 AWS Health 및 서비스 상태 가용성을 확인할 수 있습니다. AWS Health는 리소스 성능 및 AWS 서비스 가용성에 대한 지속적인 가시성을 제공합니다. 고객은 AWS Health Dashboard를 확인함으로써 진행 중인 이벤트를 관리하고 계획된 활동을 준비하며 계정 및 서비스에 대한 정보를 제공하는 데 도움이 되는 관련 정보를 적시에 얻을 수 있습니다. AWS Health Dashboard는 문제 해결을 가속화하는 데 도움이 되는 거의 즉각적인 이벤트 가시성과 안내를 위해 AWS 리소스의 상태 변경으로 트리거되는 경고 및 알림을 제공합니다.

오늘부터 고객은 AWS Systems Manager 변경 관리자를 사용하여 변경 요청에 해당하는 CloudTrail 이벤트 로그를 볼 수 있습니다. 이 통합은 고객이 변경 요청의 영향을 받은 리소스를 이해하는 데 도움이 되며 따라서 변경 요청 실행에 대한 더 많은 가시성을 제공합니다. AWS Systems Manager 변경 관리자를 통해 고객은 AWS와 온프레미스에서 애플리케이션 구성 및 인프라에 대한 운영 변경을 요청, 승인, 구현 및 보고할 수 있습니다. 고객은 AWS Service Management Connector를 사용하여 변경 요청을 생성 및 승인하고 ServiceNow 콘솔에서 이러한 변경 요청과 관련된 CloudTrail 이벤트를 가져와 AWS Change Manager와 더욱 긴밀하게 통합할 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker Data Wrangler 에서 사용할 수 있는 내보내기 기능을 사용하여 그 어느 때보다 빠르게 Amazon SageMaker 특성 저장소로 기능을 내보낼 수 있습니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler의 데이터 선택 도구를 사용하면 여러 데이터 소스(예: Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker 특성 저장소 및 Snowflake)에서 빠르게 데이터를 선택할 수 있습니다. Amazon SageMaker 특성 저장소는 ML(기계 학습) 피처를 저장, 업데이트, 검색 및 공유하기 위한 완전 관리형의 특수 목적용 리포지토리입니다.

오늘부터 아프리카(케이프타운) 및 유럽(밀라노) 리전에서 Amazon EC2 R5n 인스턴스를 사용할 수 있습니다.

오늘 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터를 훈련 및 테스트 분할로 분할할 수 있음을 발표합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler의 데이터 선택 도구를 사용하면 여러 데이터 소스(예: Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Snowflake 및 Databricks Delta Lake)에서 빠르게 데이터를 선택할 수 있습니다.

오늘부터 ServiceNow를 사용하는 고객은 AWS Systems Manager Incident Manager 및 AWS Service Management Connector를 사용하여 AWS에서 호스팅하는 애플리케이션에 영향을 미치는 인시던트에 대응, 조사 및 해결할 수 있습니다. AWS Systems Manager는 AWS 애플리케이션 및 리소스의 운영 허브이며, 반응형 프로세스를 자동화하여 운영 문제를 신속하게 진단하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 이제 Incident Manager와 ServiceNow의 통합으로 고객은 AWS Systems Manager에서 인시던트 대응 계획을 자동화하고 사고를 ServiceNow에 자동으로 동기화할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 ServiceNow의 기존 워크플로를 중단하지 않고 중요한 애플리케이션 가용성 및 성능 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 또한 AWS Service Management Connector는 AWS Systems Manager OpsCenter와 통합되어 AWS 리소스와 관련된 운영 문제를 보고, 조사하고, 해결합니다.

이제 성능과 보안 수정 사항을 제공하는 Microsoft SQL Server의 새로운 마이너 버전을 Amazon Relational Database Service(RDS) for SQL server에서 사용할 수 있습니다. Amazon RDS for SQL Server는 Microsoft SQL Server 2014의 새로운 마이너 버전을 Express, Web, Standard 및 Enterprise Edition에서 지원합니다.

Amazon Transcribe는 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 오늘, AWS GovCloud(미국) 리전에서 Amazon Transcribe 스트리밍 API를 사용할 수 있음을 기쁜 마음으로 알려 드립니다.

AWS Service Catalog가 (자카르타) 인도네시아 AWS 리전에서 고객에게 정식 출시되었습니다.

이제 개발자는 AWS GovCloud(미국) 리전에서 Amazon Chime SDK와 함께 라이브 트랜스크립션을 사용하여 실시간 오디오 트랜스크립션을 생성할 수 있습니다. Amazon Chime SDK를 통해 개발자는 자신의 웹 및 모바일 애플리케이션에 지능형 실시간 오디오, 비디오 및 화면 공유 기능을 추가할 수 있습니다. AWS GovCloud(미국)는 미국 정부 기관과 정부 조달업체에서 각자의 특정 규제 및 규정 준수 요구 사항을 준수하면서 커뮤니케이션 워크로드를 클라우드로 이전할 수 있도록 해 줍니다.

AWS에서 새 메모리 최적화 Amazon EC2 R6id 인스턴스를 정식 출시한다고 발표했습니다. R6id 인스턴스는 3.5GHz의 올코어 터보 주파수를 가진 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서로 구동되며, 최대 7.6TB의 로컬 NVMe 기반 SSD 블록 레벨 스토리지를 탑재하고, R5d 인스턴스에 비해 최대 15% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다. 또한 R6id 인스턴스는 vCPU당 최대 58% 더 높은 TB 스토리지와 TB당 34% 더 저렴한 비용을 제공하며 Intel Total Memory Encryption(TME)을 통한 상시 메모리 암호화와 함께 제공됩니다. 

AWS Cost Allocation Tags는 Cost Allocation Tags를 활성화 및 비활성화하기 위해 사용할 수 있는 API를 정식으로 제공합니다. Cost Allocation Tag를 활성화하면 AWS Cost Explorer 및 AWS Cost and Usage Report와 같은 비용 관리 제품이 표시됩니다. Cost Allocation Tag를 사용하면 AWS 비용 및 사용량을 필터링, 분류 및 추적할 수 있습니다. 기존에는 AWS 빌링 콘솔의 Cost Allocation Tag 페이지에서 Cost Allocation Tag를 활성화 및 비활성화했습니다. 이번 출시를 개시로 ListCostAllocationTags API를 사용하여 모든 태그를 나열하고 UpdateCostAllocationTagsStatus API를 사용하여 Cost Allocation Tags를 활성화 및 비활성화할 수 있습니다.

AWS Application Migration Service에서 새로운 자동화된 애플리케이션 현대화 지원을 발표합니다. AWS Application Migration Service를 사용하면 AWS에서 애플리케이션을 빠르게 리호스팅할 수 있습니다. 물리, 가상 또는 클라우드 인프라의 소스 서버를 자동으로 변환하여 AWS에서 기본적으로 실행합니다.

Amazon Connect 예측, 용량 계획 및 일정 설정을 이제 유럽(런던) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 기계 학습 기반 기능을 통해 고객 센터 관리자는 높은 정확도로 고객 응대 볼륨 및 평균 처리 시간을 예측하고, 이상적인 인력 수준을 결정하며, 에이전트 일정을 최적화하여 적시에 적절한 에이전트를 확보할 수 있습니다. 이는 기업이 운영을 최적화하고 서비스 수준 목표를 달성하며 에이전트 및 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다. 클릭 한 번이면 시작할 수 있으므로 사용자 지정 애플리케이션을 구축하거나 타사 제품과 통합할 필요가 없습니다.

2021년 11월에 re:Invent에서 소개된 AWS Mainframe Modernization은 이제 고객 및 파트너가 일반적으로 사용할 수 있습니다. Mainframe Modernization은 AWS의 고가용성 관리형 런타임 환경으로 온프레미스 메인프레임 워크로드를 마이그레이션하고 이를 현대화할 수 있는 고유한 플랫폼입니다. 이 서비스는 현재 두 가지 마이그레이션 패턴(리플랫포밍 및 자동 리팩터링)을 지원하기 때문에 고객은 자사 마이그레이션 평가 결과를 바탕으로 최상의 마이그레이션 경로와 연결된 도구 체인을 선택할 수 있습니다.

이제 데이터 과학 및 기계 학습 워크플로를 간소화하는 오픈 소스 Python 통합을 사용하여 Amazon Neptune에 저장된 그래프 데이터에 대한 그래프 분석 및 기계 학습 태스크를 실행할 수 있습니다. 이 통합을 사용하면 로컬 Jupyter Notebook 인스턴스, Amazon SageMaker Studio, AWS Lambda 또는 기타 컴퓨팅 리소스와 같은 모든 Python 환경에서 Pandas DataFrames를 사용하여 Neptune에 저장된 그래프 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 그 Python 환경에서 iGraph, NetworkX, cuGraph와 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 PageRank 및 Connected Components와 같은 그래프 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

AWS Amplify Flutter는 Amazon Cognito Lambda 트리거를 사용하는 사용자 지정 가능한 인증 흐름 생성에 대한 지원을 도입합니다. 이 기능을 사용하면 개발자는 OTP 로그인 흐름 생성이나 Flutter 앱에 CAPTCHA 추가와 같은 Flutter 앱의 로그인 환경에 대해 사용자 지정을 설정할 수 있습니다.

AWS Security Hub에서는 이제 보안 결과로 AWS Config 관리형 및 사용자 지정 규칙 평가 결과를 자동으로 수신합니다. AWS Config를 사용하면 보안 및 규정 준수 전문가가 특정 정책에 대한 AWS 리소스의 규정 준수를 평가하는 Config 규칙을 통해 AWS 리소스의 구성을 이용, 감사, 평가할 수 있습니다. Config 규칙이 탐지한 잘못된 리소스 구성의 예에는 공개적으로 액세스 가능한 Amazon S3 버킷, 암호화되지 않은 EBS 볼륨, 과도한 권한의 IAM 정책이 포함됩니다. Config 규칙 평가를 통과하거나 통과하지 못하면 이제 Security Hub에서 해당 평가에 대한 ‘합격’ 또는 ‘불합격’ 결과를 보게 됩니다. Config 규칙 평가의 상태에 대한 모든 업데이트는 Security Hub 결과에서 자동으로 업데이트됩니다. Security Hub와 AWS Config 간의 이 새로운 통합을 통해 Config 평가 결과를 다른 보안 결과와 함께 통합하여 중앙 집중화 및 단일 창 경험을 확장하며, 보안 결과를 더 쉽게 검색, 분류, 조사하고 조치를 취할 수 있습니다.

오늘 AWS IoT Device Management 보안 터널링 기능의 요금을 80% 인하한다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다. 향상된 비용 효율성을 통해 고객은 이제 보안 터널링을 확장하여 AWS에서 증가하는 IoT 워크로드에 대한 문제 해결, 구성 업데이트, 훈련, 기타 운영 작업을 위해 제한된 방화벽 뒤에 배포된 원격 디바이스에 액세스할 수 있습니다.

Amazon CloudFront에서는 이제 전송 계층 보안(TLS) 1.3 세션 재개를 지원하여 뷰어 연결 성능이 더욱 향상됩니다. 지금까지 Amazon CloudFront에서는 뷰어와 CloudFront 간의 HTTPS 통신을 암호화하는 데 2020년부터 TLS 프로토콜 버전 1.3을 지원했습니다. 그 프로토콜을 채택한 고객은 이전 TLS 버전에 비해 연결 성능이 최대 30% 향상된 것을 확인했습니다. 오늘부터 TLS 1.3을 사용하는 고객은 TLS 1.3 세션 재개 덕분에 성능이 추가적으로 최대 50% 향상되는 것을 확인할 수 있습니다. 세션 재개를 사용하면, 클라이언트가 이전에 연결한 TLS가 있는 서버에 다시 연결할 때 서버는 클라이언트가 보낸 사전에 공유한 키를 사용하여 세션 티켓의 암호를 해독하고 세션을 다시 시작합니다. TLS 1.3 세션 재개는 서버와 클라이언트 모두에 대한 컴퓨팅 오버헤드를 줄이므로 세션 설정 속도를 높입니다. 또한 전체 TLS 핸드셰이크에 비해 전송되는 패킷 수가 더 적게 필요합니다.

Amazon EMR 릴리스 6.6은 이제 Apache Spark 3.2, Apache Spark RAPIDS 22.02, CUDA 11, Apache Hudi 0.10.1, Apache Iceberg 0.13, Trino 0.367, PrestoDB 0.267을 지원합니다. EC2 기반 EMR, EKS 및 최근 릴리스된 EMR 서버리스에서 성능 최적화된 버전의 Apache Spark 3.2를 사용할 수 있습니다. 또한 Apache Hudi 0.10.1 및 Apache Iceberg 0.13은 EC2, EKS, 서버리스에서 사용할 수 있습니다. Apache Hive 3.1.2는 EC2 기반 EMR 및 EMR 서버리스에서 사용할 수 있습니다. Trino 0.367 및 PrestoDB 0.267은 EC2 기반 EMR에서만 사용할 수 있습니다. 

이제 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access(DynamoDB Standard-IA) 테이블 클래스를 사용할 수 있습니다. DynamoDB Standard-IA 테이블 클래스는 애플리케이션 로그, 소셜 미디어 게시물, 전자 상거래 주문 내역, 게임의 지난 업적 등과 같이 자주 액세스하지 않는 데이터를 장기간 보관해야 하는 사용 사례에 적합합니다.

이제 AWS Security Hub를 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 사용할 수 있습니다. 이제 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 AWS 계정의 보안 태세를 중앙 집중식으로 보고 관리할 수 있습니다.

Amazon Personalize에서는 스페인어, 독일어, 프랑스어, 포르투갈어, 중국어(간체 및 번체), 일본어의 신규 6개 언어로 된 비정형 텍스트에 대한 지원을 추가했습니다. 개발자들은 Amazon Personalize를 활용하여 기계 학습 전문 지식 없이도 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 작년에 Amazon Personalize에서는 영어로 된 비정형 텍스트에 대한 지원을 시작했으며, 이를 통해 고객은 제품 설명, 리뷰, 영화 줄거리 또는 기타 비정형 텍스트에 숨어 있는 정보를 활용하여 사용자에게 관련성이 높은 추천을 생성할 수 있습니다.. 이제 Amazon Personalize는 이러한 비정형 텍스트에 대한 지원을 신규 6개 언어로 확장하여 글로벌 카탈로그를 보유한 고객이 이 기능을 사용할 수 있습니다. 고객은 카탈로그의 일부로 구조화되지 않은 텍스트를 제공하고 최신 자연어 처리(NLP) 기법을 사용하여 Amazon Personalize에서 사용자를 위한 추천을 생성할 때 항목의 주요 정보를 자동으로 추출하여 사용합니다.

AWS DeepRacer 다중 사용자 모드는 조직이 하나의 AWS 계정을 통해 AWS DeepRacer 참여자를 후원하는 흥미로운 방법을 제공합니다. 지금까지, AWS DeepRacer 이벤트 주최자는 참여자들을 위하여 예산 및 통제 수단을 예방적으로 설정하고 사용량을 모니터링하여 예산을 유지, 모니터링 및 통제하는 방법이 부족했습니다. 

Amazon AppStream 2.0은 범용 인스턴스 패밀리에 새로운 인스턴스 크기 stream.standard.xlarge 및 stream.standard.2xlarge를 추가합니다. stream.standard.xlarge는 4개의 vCPU 및 16GiB 메모리를 제공하고 stream.standard.2xlarge는 8개의 vCPU 및 32GiB 메모리를 제공합니다. 이러한 새로운 인스턴스는 효율적인 작동을 위해 더 많은 시스템 리소스가 필요한 다양한 워크로드 세트에 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹의 고성능 옵션을 제공합니다. 일부 예제에는 통합형 개발 환경, 웹 서버 및 코드 리포지토리가 포함됩니다. 새 인스턴스 크기는 모든 AppStream 플릿 유형, Always-On, On-Demand, 및 Elastic 플릿에서 사용할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스 버전 5.7 및 8.0에 대한 업데이트 발표에 이어 MySQL의 마이너 버전인 5.7.38 및 8.0.29를 지원하도록 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL이 업데이트되었습니다.

Amazon Chime SDK 메시징을 사용하면 개발자가 웹 및 모바일 애플리케이션에서 비즈니스 사용자 및 고객을 안전하고 확장 가능한 메시징으로 연결할 수 있습니다. 오늘부터 개발자는 특정 채널을 검색하는 기능뿐 아니라 클라이언트가 연결되면 정보를 자동으로 미리 가져와 애플리케이션을 열 때 사용자가 주의해야 할 메시징 채널을 표시하는 기능을 제공하는 새로운 API에 액세스할 수 있습니다.

Amazon SageMaker에는 데이터 탐색 및 기계 학습(ML) 모델 구축을 위해 완전관리형 노트북을 스핀업하는 두 가지 옵션이 포함되어 있습니다. 첫 번째 옵션은 기계 학습을 위한 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio 내에서 액세스 가능한 빠르게 시작할 수 있는 협업 노트북입니다. Studio에서 노트북을 빠르게 시작하고, 작업을 중단하지 않고도 기본 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장 또는 축소하고, 클릭 몇 번으로 노트북을 링크로 공유할 수도 있습니다. 노트북 생성 외에도 Studio의 단일 창에서 모든 기계 학습 개발 단계를 수행하여 모델을 구축, 훈련, 디버깅, 추적, 배포, 모니터링할 수 있습니다. 두 번째 옵션은 클라우드에서 노트북을 실행하는 단일 완전관리형 기계 학습 컴퓨팅 인스턴스인 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스로, 고객이 노트북 구성을 더 효과적으로 제어할 수 있도록 합니다. 오늘, SageMaker에서 기계 학습 모델을 구축하는 데이터 사이언티스트 및 개발자의 생산성을 높일 수 있는 SageMaker Studio 및 SageMaker 노트북 인스턴스에 이제 JupyterLab 3이 포함된다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다.

Amazon GuardDuty 기능인 Amazon GuardDuty EKS Protection은 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 클러스터 활동을 지속적으로 모니터링하고 프로파일링하여 컨테이너 워크로드에 대해 잠재적인 위협을 보이는 악의적인 행위 또는 의심스러운 행위를 파악하며, 이제 AWS 아시아 태평양(자카르타)에서 사용할 수 있습니다.

Amazon Lookout for Metrics는 Amazon CloudWatch를 데이터 소스 커넥터로 사용할 때 사용 가능한 백테스트 출시를 발표합니다. 백테스트는 탐지기를 설정할 때 선택할 수 있는 새로운 이상 징후 탐지 모드입니다. CloudWatch의 데이터에 원활하게 연결하여 선택한 지표, 차원 및 네임스페이스에서 매우 정확한 이상 탐지기를 설정할 수 있습니다. Amazon Lookout for Metrics는 기계 학습(ML)을 사용하여 이상(표준에서 벗어난 이상치)을 자동으로 감지하고 진단하는 서비스로서, 기계 학습에 대한 사전 경험도 없이도 사용할 수 있습니다. Amazon CloudWatch는 애플리케이션을 모니터링하고, 시스템 전반의 성능 변경 사항에 대응하며, 리소스 사용률을 최적화하고, 운영 상태에 대한 통합된 보기를 확보하는 데 필요한 실행 가능한 통찰을 제공합니다.

AWS Control Tower는 이제 Account Factory for Terraform(AFT)을 통해 사용자의 공유 및 관리 계정을 관리하고 사용자 지정할 수 있는 기능을 제공합니다. 이제 계정 구성의 보안을 유지하면서 계정 사용자 지정을 한 곳에서 관리하고 AWS Control Tower 환경의 거버넌스 적용 범위를 높일 수 있습니다. 공유 계정 사용자 지정은 모든 계정에서 사용자 지정에 동일한 메커니즘을 사용할 수 있는 기능을 원하는 고객을 지원합니다. AFT는 또한 사용자가 사용자 지정 권한을 더 잘 관리할 수 있도록 지원하기 위해 역할을 변경했습니다. 이제 AFT에 대한 권한 관리를 완전히 자동화하여 모든 계정에 대해 세분화된 작업을 수행할 수 있습니다.

AWS Backup에서 VMware 워크로드에 대한 AWS PrivateLink를 정식으로 지원하고 VPC(Virtual Private Network) 내에서 비공개 엔드포인트를 통해 VMware 환경으로부터 AWS Backup에 대한 직접 액세스를 확장 가능한 방식으로 제공합니다. 이번 출시를 통해 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)에서 프라이빗 IP 주소를 사용하여 AWS Backup을 연결하면 네트워크 아키텍처를 보호할 수 있습니다. 퍼블릭 IP, 방화벽 규칙 또는 인터넷 게이트웨이를 사용할 필요가 없습니다. AWS PrivateLink는 처리된 데이터 1GB당 요금이 저렴하고 인터페이스 VPC 엔드포인트의 시간당 사용 요금도 저렴합니다. 자세한 내용은 AWS PrivateLink 요금 페이지를 참조하세요.

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)는 이제 미국 동부(오하이오), 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(캘리포니아 북부), 미국 서부(오레곤)에서 FedRAMP Moderate로 인증받았으며 AWS GovCloud(미국)에서는 FedRAMP High로 인증받았습니다.

이제 AWS GovCloud(미국) 리전에서 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) 클러스터의 프라이빗 Kubernetes API 서버 엔드포인트를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 AWS Direct Connect 및 VPC 피어링과 같은 AWS 서비스를 사용하는 경우를 포함하여 VPC 내에서만 액세스할 수 있는 EKS 클러스터에 쉽게 연결할 수 있습니다.

Amazon Kendra는 기계 학습을 기반으로 하는 지능형 검색 서비스로, 조직에서 필요할 때 고객 및 직원에게 관련 정보를 제공할 수 있도록 지원합니다. 오늘부터, AWS 고객은 Amazon Kendra GitHub OnPrem 커넥터를 사용하여 GitHub Enterprise Server 데이터 소스에서 문서를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker JumpStart가 사전 훈련된 모델, 사전 구축된 솔루션 템플릿 및 예제 노트북을 통해 Sagemaker Automatic Model Tuning을 사용한 모델 튜닝을 지원합니다. 이것은 고객이 자동으로 기계 학습 모델을 튜닝하여, 고객이 SageMaker API를 통해 제공한 범위 내에서 높은 정확도로 하이퍼파라미터 값을 찾을 수 있다는 의미입니다.

이제 Amazon Connect를 통해 사용자 지정 태스크 템플릿을 생성할 수 있어 상담원이 적합한 정보를 캡처해 태스크를 생성하고 완료하기가 쉬워집니다. Amazon Connect Tasks를 활용해 사용자는 쉽게 모든 고객 센터 상담원 작업의 우선 순위를 지정하고 상담원 태스크를 할당 및 추적할 수 있으므로 상담원 생산성이 향상되고 고객 문제가 신속하게 해결됩니다. 결제 문제 또는 신규 보험 청구 조사와 같은 다양한 시나리오에 대해 쉽게 템플릿을 작성할 수 있어 상담원은 상황에 가장 적합한 템플릿을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 결제 문의를 처리할 경우 태스크 템플릿에 필요한 데이터가 미리 채워져 상담원이 문제를 빠르게 해결하는 데 필요한 추가 정보를 쉽게 수집할 수 있습니다. 태스크 템플릿은 Amazon Connect 에이전트 애플리케이션에 대해 수동으로 구성할 필요 없이 즉시 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 API 참조 가이드, 도움말 설명서 또는 웹 페이지를 참조하세요.

NoSQL Workbench for Amazon DynamoDB는 확장 가능한 고성능 데이터 모델을 시각화하고 구축하는 데 도움이 되는 클라이언트 측 애플리케이션입니다. 오늘부터 NoSQL Workbench는 CreateTable, UpdateTable 및 DeleteTable과 같은 테이블 및 글로벌 보조 인덱스(GSI) 컨트롤 플레인 작업에 대한 지원을 추가합니다.

이제 Amazon Connect는 다른 흐름, 에이전트 대기열 또는 사용 가능한 에이전트에게 배분하기 위한 공유 대기열로 태스크를 프로그래밍 방식으로 전송할 수 있는 TransferContact API를 제공합니다. Amazon Connect Tasks는 고객 센터 관리자가 에이전트가 사용하는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 고객 서비스 태스크의 우선 순위를 지정하고, 할당하고, 추적하고, 자동화할 수 있도록 지원합니다. 고객 센터 관리자는 이제 적시의 문제 해결을 위해 이 API를 사용하여 태스크를 사용자 지정 분석 대시보드에서 직접 전송할 수 있습니다. 사용자는 이미 Connect Flows를 사용해 상담원 기술 세트, 가용성 및 작업에 대한 정보(예: 유형, 우선 순위/긴급, 범주)를 기반으로 작업의 우선 순위를 동적으로 지정하고 작업을 할당할 수 있습니다.

이제 버튼을 클릭하기만 하면 Amazon FSx for OpenZFS 파일 시스템의 스토리지 및 IOPS 용량을 업데이트할 수 있어 변화하는 스토리지 및 성능 요구사항에 더욱 쉽게 적응할 수 있습니다.

Amazon Kendra는 기계 학습을 기반으로 하는 지능형 검색 서비스로, 조직에서 필요할 때 고객 및 직원에게 관련 정보를 제공할 수 있도록 지원합니다. 오늘부터, AWS 고객은 Amazon Kendra GitHub SaaS 커넥터를 사용하여 GitHub Enterprise 클라우드 데이터 소스에서 문서를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

이제 개발자는 Amazon Chime SDK를 통해 WebRTC 세션 내에서 각 참가자의 오디오, 비디오, 화면 공유를 송수신하는 기능을 중앙에서 제어할 수 있습니다. Amazon Chime SDK를 통해 개발자는 자신의 웹 및 모바일 애플리케이션에 지능형 실시간 오디오, 비디오 및 화면 공유 기능을 추가할 수 있습니다. 참석자 기능 강제 적용은 WebRTC 세션에서 중앙 집중식으로 사용되므로 개발자는 이전 버전으로서 최신이 아닌 클라이언트 애플리케이션 내의 로직에 의존할 필요가 없습니다.

이제 AWS Panorama 고객은 AWS PrivateLink를 사용하여 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에서 AWS Panorama에 액세스할 수 있으며, 이를 위해 퍼블릭 엔드포인트를 사용하거나 트래픽이 인터넷을 통과할 필요가 없습니다. AWS PrivateLink를 사용하면 AWS 네트워크 내에서 트래픽을 유지하여 AWS Panorama 엔드포인트에 쉽고 안전하게 액세스하는 동시에 내부 네트워크 아키텍처를 간소화할 수 있습니다. AWS Panorama에 연결하기 위해 더 이상 인터넷 게이트웨이, Network Address Translation(NAT) 디바이스 또는 방화벽 프록시를 사용할 필요가 없습니다.

AWS의 양자 컴퓨팅 서비스인 Amazon Braket은 Xanadu의 새로운 광학 양자 처리 유닛(QPU)인 Borealis에 대한 지원을 추가합니다. Borealis 디바이스는 양자 이점을 달성했다고 알려진 최초의 공개적으로 액세스 가능한 양자 컴퓨터입니다. Nature 저널에 발표된 동료 검토 연구에서 양자 컴퓨터가 잘 정의된 작업에 있어 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 뛰어난 성능을 보여주며 기술적 이정표를 달성했습니다. 지금까지는 양자 이점을 입증했다고 주장된 디바이스 중 일반인이 액세스할 수 있는 디바이스가 없었지만, 고객은 처음으로 Amazon Braket에서 양자 이점 주장을 직접 테스트하는 동시에 이 기술의 잠재적 애플리케이션도 탐색할 수 있습니다.

AWS Proton은 개발자가 서비스를 위한 추가 리소스로 Proton 템플릿의 표준 인프라를 보완할 수 있는 새로운 기능인 서비스 구성 요소를 도입합니다. 플랫폼 엔지니어는 Proton을 사용하여 서비스의 핵심 인프라를 정의하고 서비스 전체적으로 일관되고 최신으로 유지하며, 이제 개발자는 특정 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 데 필요한 추가 리소스로 핵심 인프라를 보완할 수 있습니다. Proton 구성 요소를 사용하면 플랫폼 엔지니어는 관리하는 템플릿의 수를 급격히 늘리지 않고도 지원하는 사용 사례를 확장할 수 있습니다.

데이터 제공자에게 API에 라이선스를 부여하여 구독자가 사용량 기준에 따라 비용을 지불하게 하는 능력을 부여하는 AWS Data Exchange for APIs에 대한 계량 과금을 발표합니다. AWS Data Exchange for APIs를 사용해 고객은 AWS Data Exchange에 나열된 공급업체 API 제품을 찾고, 구독하며 사용할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 데이터 구독자가 API를 구독하고, 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있게 합니다.

오늘 Amplify Geo에 대한 Geofences 정식 출시를 발표합니다. Amplify Geo를 통해 프런트 엔드 개발자는 위치 인식 기능을 웹 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. 지도에서 기하학적 경계 또는 Geofences를 표시할 방법을 찾던 개발자들은, 몇 분이면 Amplify Geo의 Amazon Location Service가 제공하는 클라우드 연결형 UI 위젯 및 API를 사용하여 완전한 Geofence 관리 솔루션을 실행할 수 있습니다. Geofences는 이익 장소 또는 지도 위 장소 주변에 그릴 수 있는 지리적 경계입니다.

Amazon SageMaker JumpStart를 사용하면 TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Hugging Face, Gluon CV에서 제공하는 (a) 300개 이상의 인기 있는 모델 모음과 수요 예측, 사기 탐지, 문서 이해 등 일반 비즈니스 문제를 해결해 주는 (b) 엔드 투 엔드 솔루션 18개에 클릭 한 번으로 액세스할 수 있어 빠르고 쉽게 기계 학습 문제를 해결하는 데 도움을 얻을 수 있습니다. 제공되는 모델은 이미지 분류, 객체 탐지, 의미 체계 세분화, 인스턴스 세분화, 이미지 삽입, 텍스트 분류, 문장 쌍 분류, 질문 응답, 텍스트 삽입, 텍스트 요약, 텍스트 생성, 기계 번역, 테이블 형식 분류, 테이블 형식 회귀 등을 포함해 광범위한 기계 학습 태스크에 대해 사용할 수 있습니다.

이제 Outposts의 Amazon S3에서 AWS PrivateLink를 지원하고 Virtual Private Cloud(VPC) 내에서 비공개 엔드포인트를 통해 Outposts 스토리지 기능 상의 S3을 관리하기 위한 직접 액세스를 제공합니다. 이를 통해 Virtual Private Cloud(VPC)의 프라이빗 IP 주소를 사용하여 S3 스토리지 상의 내부 네트워크 아키텍처 및 성능 관리 운영을 단순화하여, 퍼블릭 IP 또는 프록시 서버를 사용해야 하는 필요를 없앱니다.

이제 Amazon Relational Database Service(RDS)에서는 민감한 데이터를 전달하는 이벤트를 추가적으로 보호하기 위해 서버 측 암호화(SSE)가 활성화된 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제에 이벤트를 게시할 수 있습니다. Amazon RDS는 구독할 수 있는 카테고리로 이벤트를 그룹화하여 해당 카테고리의 이벤트가 발생할 때 알림을 받을 수 있도록 하여 라우팅 및 자동화할 수 있습니다.

AWS Storage Gateway는 AWS Storage Gateway 하드웨어 어플라이언스 구매 방법을 확장하며, 최초로 리셀러가 어플라이언스를 제공할 수 있게 합니다. 이제 선택한 리셀러를 통해 하드웨어 어플라이언스를 마련하고, 기존 구매 계약을 활용할 수 있습니다.

Amazon Transcribe는 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 오늘, 배치 모드에서의 다중 언어 음성 기능에 대한 자동 언어 식별 기능 지원을 발표하게 되어 기쁩니다. 한 가지 이상 언어로 음성을 녹음한다면, 사용자는 음성 파일에 발화한 모든 언어를 식별하고, 각 식별 언어를 사용한 녹취록을 생성하는 다중 언어 식별 기능을 사용할 수 있습니다. 즉 발화자가 대화 중간에 언어를 변경하거나, 또는 각 참여자가 다른 언어로 이야기하는 경우에, 녹취록 결과는 각 언어를 올바르게 탐지하고 받아적습니다. 지금까지 Transcribe는 음성 녹음에서 주요 언어를 탐지하고, 식별 언어에서 녹취록을 생성합니다. 이제는 오디오 파일만 제공하면 됩니다. 그러면 Transcribe에서 음성 신호로부터 언어를 탐지하고 식별된 언어로 트랜스크립션을 생성합니다.

이제 Amazon CloudWatch는 Vended 로그의 일부로 AWS Elemental MediaTailor를 지원합니다. Vended 로그는 고객 대신 AWS서비스에서 기본적으로 게시하는 특정 AWS 서비스 로그이며 대량 구매 할인이 적용됩니다.

오늘 AWS에서는 AWS의 도메인 이름 시스템(DNS) 클라우드 서비스인 Amazon Route 53에 대한 IP 기반 라우팅의 런칭을 발표했습니다. Route 53은 최종 사용자를 최적의 엔드포인트로 라우팅하기 위해 고객에게 지리적 위치 라우팅, 지리 근접 라우팅, 지연 시간 기반 라우팅 및 가중치 라우팅과 같은 다양한 라우팅 옵션을 제공합니다. IP 기반 라우팅 추가를 통해 고객은 이제 쿼리 발생 IP 주소가 속한 Classless Inter-Domain Routing(CIDR) 블록을 기반으로 DNS 라우팅 접근 방식을 미세 조정할 수 있게 되므로, 최종 사용자 기반의 지식을 활용하여 성능 또는 네트워크 전송 비용을 최적화할 수 있습니다.

AWS Elastic Disaster Recovery(DRS)에 여러 스테이징 및 대상 계정에 대한 지원 추가를 발표하게 되어 기쁩니다. 이제 AWS 리전당 최대 300개의 소스 서버를 복제하고 보호할 수 있습니다. 또한 여러 스테이징 및 대상 계정을 사용하여 최대 3,000개의 복제 소스 서버를 대상 AWS 계정으로 복구할 수도 있습니다. 이 기능을 사용하면, 특히 대규모 프로젝트의 경우 재해 복구 설정, 구현 및 모니터링을 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

이제 Amazon Pinpoint 여정에 데이터를 사용자 지정 채널로 전달하고 응답에 따라 예/아니오 또는 다변량 분할을 수행할 수 있는 기능이 포함됩니다. Amazon Pinpoint의 여정은 가치가 높은 사용자 작업을 유도하는 맞춤형 커뮤니케이션을 전송하려는 고객을 위해 설계되었습니다. 여정에는 WhatsApp이나 Signal과 같이 Amazon Pinpoint가 기본적으로 지원하지 않는 채널을 통해 메시지를 전송하는 데 사용할 수 있는 사용자 지정 활동을 포함할 수 있습니다.

오늘 AWS에서는 기존에 전용 물리 서버가 필요했던 소프트웨어 라이센스 및 워크로드를 보다 더 쉽게 Outpost Racks로 가져올 수 있도록 하는 AWS Outposts 상의 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 전용 호스트를 지원한다는 소식을 발표했습니다. 또한 AWS Outposts에서의 일관적인 하이브리드 경험을 통해 인스턴스 유형 구축 및 보다 세분화된 배치 제어를 더욱 유연하게 수행할 수 있습니다.

SLES를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스에 대한 다음 가격 절감을 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon EC2이 SLES를 실행하면, Amazon EC2 인프라와 SUSE OS의 하나의 조합된 요금이 부과됩니다.

데이터 엔지니어 및 분석가가 페타바이트 규모의 데이터 분석을 클라우드에서 쉽고 비용 효율적으로 수행하도록 도와주는 Amazon EMR Serverless(Amazon EMR의 새로운 서버리스 배포 옵션)의 상용 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 기반으로 하는 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 기계 학습(ML) 애플리케이션을 실행하기 위한 빅 데이터 솔루션입니다. EMR Serverless를 사용하면 Spark 및 Hive 애플리케이션을 클러스터 구성, 최적화, 조정 및 관리 없이 사용할 수 있습니다.

이제 AWS Step Functions 워크숍이라는 새로운 워크숍을 통해 AWS Step Functions 사용을 학습할 수 있습니다. 이 자습형 튜토리얼에서는 일련의 대화형 모듈을 통해 Step Functions의 기본 기능을 사용하는 방법에 대해 교육합니다. 각 모듈에는 AWS 계정에 배포할 수 있는 학습 자료가 포함되어 있으며, 애플리케이션 워크플로 조정 및 오케스트레이션, 워크플로 상태 관리, 다른 AWS 서비스와의 SDK 통합 생성 등과 같은 주제를 다룹니다.