2022년 9월

디지털 콘텐츠 생성/공유/보강용 완전관리형 제품인 Amazon WorkDocs에서 오늘부터 Apple Silicon(M1, M2) 호환 WorkDocs Drive가 일반 공급됩니다. 이제 WorkDocs에서 Apple Silicon이 지원되므로 Apple Silicon MacBook을 사용하는 고객이 디바이스에서 WorkDocs 파일을 쉽게 설치 및 동기화할 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker 모델 훈련에서 SageMaker Training 관리형 웜 풀이 지원됩니다. 사용자는 이제 작업 완료 후 지정된 기간 동안 기계 학습(ML) 모델 훈련 하드웨어 인스턴스를 웜 상태로 유지해 주는 기능 사용을 옵트인할 수 있습니다. 이 기능을 사용하는 고객은 동일한 웜 인스턴스에서 수행하는 모델 훈련을 위한 반복 실험을 수행하거나 대규모로 연속 작업을 실행할 수 있습니다. 그러면 작업 시작 지연 시간을 8배까지 단축할 수 있습니다.

2021년 11월, Amazon Elastic Block Store(EBS)가 90일 이상 유지하고 거의 액세스하지 않는 EBS 스냅샷의 스토리지 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있게 해 주는 EBS 스냅샷의 신규 티어인 EBS 스냅샷 아카이브를 출시했습니다. AWS는 오늘 고객이 Amazon Data Lifecycle Manager를 사용하여 Data Lifecycle Manager를 통해 생성된 스냅샷을 EBS 스냅샷 아카이브로 자동으로 이동할 수 있게 됨에 따라 복잡한 사용자 지정 스크립트를 관리할 필요성과 불필요한 스토리지 비용이 발생할 위험을 줄일 수 있게 되었다고 발표했습니다. 

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MariaDB는 이제 MariaDB 마이너 버전 10.6.10을 지원합니다. 최신 마이너 버전으로 업그레이드하여 이전 버전의 MariaDB에서 알려진 보안 취약점을 해결하고 수많은 버그 수정, 성능 개선 및 MariaDB 커뮤니티에서 추가된 새로운 기능의 이점을 누리는 것이 좋습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL에서 MySQL 마이너 버전 5.7.39를 지원합니다. 최신 마이너 버전으로 업그레이드하여 이전 버전의 MySQL에서 알려진 보안 취약점을 해결하고 수많은 수정, 성능 개선 및 MySQL 커뮤니티에서 추가된 새로운 기능의 이점을 누리는 것이 좋습니다.

AWS Support는 성능 최적화, 비용 절감, 더욱 신속한 혁신 추진을 지원하는 다양한 도구와 기술, 인력 및 프로그램을 지속적으로 제공합니다. 오늘 새로 출시된 AWS Support 플랜 콘솔 환경에서는 현재 지원 플랜 및 해당 플랜 내에 포함된 기능을 더욱 쉽게 확인하고 사용 중인 플랜을 다른 AWS Support 플랜과 비교할 수 있습니다.

AWS는 has updated the Monthly Uptime Percentage in the AWS Cloud Map에 대한 SLA(서비스 수준 계약)의 월간 가동 시간 백분율을 99.99%로 업데이트했습니다.

AWS의 확장 가능한 완전관리형 고속 캐시인 Amazon File Cache를 사용하면 온프레미스를 비롯한 여러 위치에 저장된 파일 데이터를 처리할 수 있습니다. Amazon File Cache 사용 시에는 클라우드 버스팅과 하이브리드 워크플로를 빠르고 간편하게 수행할 수 있습니다. 이러한 워크플로에는 미디어 및 엔터테인먼트, 금융 서비스, 의료 및 생명 과학, 마이크로프로세서 디자인, 제조, 기상 예보, 에너지 등이 포함됩니다.

Amazon Elastic Container Service(ECS)가 오늘 아시아 태평양(오사카) 및 아시아 태평양(자카르타) AWS 리전에서 통합 서비스 검색 기능을 출시했습니다.

Amazon Connect가 이제 Wisdom, Tasks 및 Customer Profiles에 대한 타사 통합용 지표를 Amazon CloudWatch에 게시함에 따라 운영 지표를 더 쉽게 모니터링할 수 있게 되었습니다. Amazon Connect 고객은 이러한 통합을 바탕으로 데이터(예: 구매 기록, 지식 콘텐츠)를 수집하는 것은 물론, Zendesk, Salesforce 또는 ServiceNow 같은 타사 SaaS 애플리케이션에서 태스크를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이제 Wisdom이 Zendesk 같은 타사 애플리케이션에서 수집하는 문서의 수와 규모 같은 운영 및 사용률 지표를 보고 수집 및 분석할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 즉시 사용 가능하며, CloudWatch를 통해 데이터에 액세스하기 위한 코딩이 필요하지 않습니다. 

오늘 AWS Systems Manager에 태스크 제어용 CloudWatch 경보가 추가되었음이 발표되었습니다. 이제 고객은 CloudWatch 경보가 활성화되면 Systems Manager 서비스에서 태스크나 작업 중지를 선택할 수 있습니다. 그러므로 리소스 사용률, 애플리케이션 성능 등 CloudWatch에서 지원하는 광범위한 모니터링 지표를 사용하여 태스크를 제어할 수 있습니다. 태스크 중에 지정된 CloudWatch 경보가 활성화되면 Automation이 해당 태스크를 중지하고 RunCommand가 명령을 취소합니다. 그리고 State Manager 및 Maintenance Windows에서 전송을 건너뜁니다. 이 기능은 쉽게 사용을 시작할 수 있습니다. 고객은 Systems Manager Automation, Run Command, State Manager, Maintenance Windows 서비스에서 태스크를 설정하면서 CloudWatch 경보를 추가할 수 있습니다. 설정을 완료하면 사용자는 태스크 세부 정보 페이지에서 연결된 경보를 확인할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. Amazon SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에, 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있습니다. Data Wrangler에서는 클릭 몇 번으로 Amazon SageMaker Autopilot과의 통합 데이터 준비 및 모델 훈련 환경을 구축할 수 있습니다. 해당 통합 환경이 더욱 개선되어 이제는 누락된 값 산입기, 서수/원-핫 인코더 등의 Data Wrangler 특성 변환도 포함되었으며, 이러한 변환은 재사용 가능합니다. 또한 ML 추론용 Autopilot 모델도 제공됩니다. 이제는 Data Wrangler에서 데이터를 준비한 후 Autopilot을 호출하여 모델을 훈련시킬 때 모든 Data Wrangler 특성 변환과 함께 훈련된 모델을 SageMaker 직렬 추론 파이프라인으로 배포할 수 있습니다. 그러면 추론 시에 Data Wrangler 특성 변환을 재사용하여 원시 데이터를 자동으로 전처리할 수 있습니다. 현재는 조인, 그룹화 기준, 연결 및 시계열 변환을 사용하지 않는 Data Wrangler 흐름에서만 이 기능이 지원됩니다.

AWS Service Catalog 콘솔을 통해 AWS 리소스를 프로비저닝하는 고객을 위해 AWS Service Catalog의 사용성이 개선되었습니다. 이번 변경으로 인해 프로비저닝 워크플로의 마찰을 줄이고 오류를 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다.

AWS Cloud Control API는 이제 AWS PrivateLink를 지원하여 고객에게 자체 가상 프라이빗 네트워크 내의 프라이빗 Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트를 통해 AWS Cloud Control API를 활용할 수 있는 액세스를 제공합니다. 이제 고객은 Amazon VPC의 프라이빗 IP 주소를 통해 Cloud Control API의 공통 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 일관된 방식으로 클라우드 인프라를 관리하고 최신 AWS 기능을 더 빠르게 사용할 수 있습니다. 이러한 고객은 퍼블릭 IP, 방화벽 규칙 또는 인터넷 게이트웨이를 사용할 필요 없이 AWS Cloud Control API를 사용할 수 있습니다.

Amazon WorkSpaces는 이제 Ubuntu 데스크톱 22.04 LTS를 지원합니다. Ubuntu는 Canonical에서 게시한 인기 있는 Linux 배포판이며, Amazon Workspaces에서 지원하는 최초의 서드 파티 Linux 운영 체제입니다. 이번 출시로 Amazon WorkSpaces 고객은 이제 최종 사용자의 특정 요구 사항에 따라 Amazon Linux, Microsoft Windows 또는 Ubuntu 데스크톱을 선택할 수 있는 유연성을 확보하게 되었습니다. 고객은 개발자, 데이터 사이언티스트 및 엔지니어를 위해 또는 다른 비기술 사용자를 위한 범용 데스크톱으로 Ubuntu WorkSpaces를 손쉽게 프로비저닝하고 크기를 조정할 수 있습니다.

새로운 완전관리형 가상 데스크톱 인프라(VDI) 서비스인 Amazon WorkSpaces Core는 AWS의 우수한 보안과 전 세계적으로 인정을 받고 있는 안정성 및 보안 효율성, 그리고 기존 VDI 관리 솔루션의 기능을 모두 제공합니다. WorkSpaces Core 사용 시에는 용량을 계획하거나 인프라를 갱신할 필요가 없으며 VDI 환경을 간편하게 프로비저닝, 배포, 관리할 수 있습니다. WorkSpaces Core를 사용하면 온프레미스 VDI 솔루션을 AWS로 마이그레이션할 수도 있고, 온프레미스 리소스와 WorkSpaces Core 인프라가 모두 포함된 하이브리드 환경에서 솔루션을 배포할 수도 있습니다. 그러므로 최종 사용자 작업을 중단하거나 IT 인력을 대상으로 재교육을 진행하지 않고도 콘솔 한 곳에서 전체 사용자 기반을 관리할 수 있습니다.

이제 남아메리카(상파울루), 캐나다(중부) 및 유럽(런던) 리전에서 AWS CloudShell의 정식 버전이 출시되었습니다.

이제 Amazon SageMaker Canvas에서 더욱 다양한 데이터를 탐색할 수 있도록 수학 함수와 연산자가 지원되므로 데이터에서 새 특성을 정의할 수 있습니다. 시각적 포인트 앤 클릭 서비스인 SageMaker Canvas에서는 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 직접 생성할 수 있습니다.

이제 아시아 태평양(자카르타) AWS 리전에서 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 사용할 수 있습니다. Amazon MSK는 Apache Kafka 및 Kafka Connect를 위한 완전관리형 서비스로서, Apache Kafka를 데이터 스토어로 사용하는 애플리케이션의 구축 및 실행을 간소화합니다. Amazon MSK는 Apache Kafka와 완전히 호환되므로 안심하고 기존 Apache Kafka 워크로드를 Amazon MSK로 빠르게 마이그레이션하거나 처음부터 새로 빌드할 수 있습니다. Amazon MSK를 사용하면 혁신적인 애플리케이션을 구축하는 데 더 많은 시간을 할애하고 클러스터 관리에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

이제 컨테이너 워크로드의 실행을 위해 목적별로 구축된 Linux 기반 운영 체제인 Bottlerocket을 Amazon Inspector와 통합할 수 있습니다. Inspector EC2 스캔을 이미 활성화한 고객은 추가 작업을 수행할 필요가 없습니다. Amazon Inspector는 취약성이 검색되면 해당 취약성을 수정하는 Bottlerocket 버전으로의 업데이트를 추천합니다.

오늘, AWS X-Ray는 AWS Distro for OpenTelemetry(ADOT)를 통한 PHP 애플리케이션 엔드 투 엔드 요청 추적에 대한 지원을 공개 미리 보기로 추가합니다. ADOT는 OpenTelemetry 프로젝트에 대하여 AWS가 지원하는 안전한 배포입니다. 이번 출시로 이제 OpenTelemetry PHP SDK를 사용하여 PHP 애플리케이션을 계측하고 X-Ray를 사용하여 추적할 수 있습니다. X-Ray는 CloudWatch 콘솔에서 서비스 맵 및 추적 분석 도구를 사용하여 분산 PHP 애플리케이션을 시각화하고 디버그하는 데 도움이 됩니다.

이제 AWS Snow Family에서 모든 Snowball Edge 및 Snowcone 작업용으로 Snow Amazon Linux 2(AL2) Amazon Machine Image(AMI)를 제공합니다. 이번 AMI 출시로 인해 고객은 Snow AL2 AMI를 사용하여 Snow 디바이스에서 엣지 워크로드 실행을 시작할 수 있습니다. Snow AL2 AMI는 AWS Snow를 통해 유지 관리 및 제공되므로 Snow 디바이스용으로 AMI를 직접 생성하지 않으려는 고객이 더욱 쉽게 AMI를 사용할 수 있습니다.

AWS Compute Optimizer는 이제 베어 메탈 인스턴스(m6g.metal) 및 컴퓨팅 최적화 인스턴스(c7g.2xlarge, hpc6a.48xlarge)를 포함하여 37개의 새로운 EC2 인스턴스 유형을 지원합니다. 또한 AWS Compute Optimizer는 이제 “Available Mbytes”, “Available Kbytes” 및 “Available Bytes” 지표를 분석하여 EC2 Windows 인스턴스에 대해 보다 정확한 EC2 인스턴스 권장 사항을 제공합니다.

Amazon EBS 스냅샷을 통해 고객은 이제 스냅샷 아카이브 티어에 동시에 25개(이전에는 5개)까지 기본으로 스냅샷을 아카이브할 수 있습니다. 이 기본 제한 증가를 통해 스냅샷 아카이브 티어에 스냅샷을 대규모로 이동할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Certificate Manager Private Certificate Authority가 AWS Private Certificate Authority(AWS Private CA)로 이름이 변경됩니다. 이처럼 변경됨에 따라 고객은 AWS Certificate Manager(ACM)와 AWS Private CA의 차이를 손쉽게 구분할 수 있게 되었습니다. ACM 및 AWS Private CA에는 인터넷, 클라우드 및 프라이빗 네트워크에서 리소스 및 보안 네트워크 통신을 식별하는 데 사용되는 디지털 인증서를 생성 및 관리하는 과정에서 고유 역할이 있습니다. ACM은 인증서의 수명 주기(Elastic Load Balancing, Amazon CloudFront 및 Amazon API Gateway 같은 AWS 서비스 갱신을 생성, 저장, 배포 및 관리)를 관리합니다. AWS Private CA를 통해 고객은 다양한 시나리오에 대한 사용자 지정 가능한 사설 인증을 생성할 수 있습니다. ACM, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(MSK), IAM Roles Anywhere 및 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) 같은 AWS 서비스는 Private CA의 사설 인증을 모두 활용할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 사용자, 시스템 및 서비스뿐 아니라 사물 인터넷(IoT) 디바이스의 사설 인증 생성을 지원합니다.

Amazon SageMaker Canvas가 이제 아시아 태평양(뭄바이), 아시아 태평양(서울), 아시아 태평양(싱가포르) 및 오스트레일리아(시드니) AWS 리전에서 정식 출시되었습니다.

Amazon S3 Replication Time Control(S3 RTC)이 이제 AWS 중국(베이징) 및 AWS 중국(닝샤) 리전에서 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 예측 가능한 복제 시간을 제공합니다. S3 RTC는 고객이 데이터 복제에 대한 규정 준수 또는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원하며 Amazon CloudWatch 지표를 통해 복제 프로세스에 대한 심층 정보를 제공합니다.

자동차 회사들이 거의 실시간으로 차량 데이터를 수집, 변환하고 클라우드로 전송하는 데 도움이 되는 AWS IoT FleetWise가 정식 출시되었습니다. 자동차 회사들은 클라우드의 데이터를 사용하여 차량 플릿의 상태를 광범위하게 분석할 수 있습니다. 여기서 얻은 인사이트를 통해 잠재적 유지 관리 문제를 파악하거나, 차량 내 인포테인먼트 시스템을 더욱 스마트하게 만들거나, 분석 및 기계 학습(ML)을 사용하여 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 개선할 수 있습니다.

오늘부터 최신 세대 스토리지에 최적화된 인스턴스인 Amazon EC2 Is4gen 및 Im4gn 인스턴스를 아시아 태평양(도쿄) 리전에서 사용할 수 있습니다. Is4gen 및 Im4gn 인스턴스는 AWS Nitro System에 구축되며, AWS Graviton2 프로세서로 구동됩니다. 지속되는 방식으로 SSD에서 연속적으로 읽고 쓰는 SQL/NoSQL 데이터베이스, 검색 엔진, 분산 파일 시스템 및 데이터 분석과 같은 I/O 집약적 워크로드의 스토리지 성능을 극대화하기 위해 AWS에서 특별히 설계한 새로운 AWS Nitro SSD에서 최대 30TB의 스토리지를 지원합니다. AWS Nitro SSD에서는 3세대 스토리지 최적화 인스턴스와 비교했을 때 Im4gn 및 Is4gen 인스턴스에서 최대 60%의 대기 시간 감소와 최대 75%의 대기 시간 가변성 감소를 지원합니다. 이러한 인스턴스는 뛰어난 컴퓨팅 성능과 높은 네트워크 처리량을 활용할 수 있으며, 중간 크기에서 큰 크기의 데이터 집합을 포함하는 NoSQL 데이터베이스(KeyDB, ScyllaDB, Cassandra) 및 관계형 데이터베이스(예: MySQL, MariaDB, PostgreSQL)와 같은 I/O 집약적 워크로드를 위해 초당 처리되는 트랜잭션 수(TPS)를 극대화합니다. 또한 로컬 스토리지의 데이터 집합에 빠르게 액세스해야 하는 데이터 분석 워크로드 및 검색 엔진에 적합합니다.

Amazon EMR은 이제 아시아 태평양(뭄바이, 서울, 싱가포르, 시드니), 캐나다(중부), 유럽(프랑크푸르트, 런던, 파리, 스톡홀름), 남아메리카(상파울루), 미국 서부(캘리포니아 북부), 미국 동부(오하이오) 리전에서 Amazon EMR Serverless가 정식 출시되었다는 소식을 알리게 되어 기쁩니다. 이 리전들은 기존의 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(도쿄), 유럽(아일랜드)에 추가된 것입니다.

Amazon Location Service를 통해 이제 개발자는 고유 식별자를 사용하여 지리적 위치를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 최종 사용자가 검색을 완료하는 데 자동 완성 기능을 사용할 경우 개발자는 최종 사용자 선택의 고유 식별자를 사용하여 향후 쿼리의 위치를 검색할 수 있습니다. 이 고유 식별자를 사용하여 개발자는 일관된 검색 환경을 생성하고, 검색 결과를 필터링하고, 관련 검색 결과를 지도에 표시할 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 Dropbox 커넥터를 사용하여 Dropbox 데이터 원본에서 문서를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

Amazon Connect의 흐름 디자이너 UI가 업데이트되어 이제 자동화된 맞춤형 최종 고객 환경을 더 쉽고 빠르게 구축할 수 있게 되었습니다. 이번 출시를 통해 고객은 사용 가능한 블록을 손쉽게 필터링함으로써 흐름을 구축하고, 블록 간에 색상 코드 연결을 생성하고, 추가 블록 메타데이터(예: 프롬프트 재생 블록의 전체 텍스트 프롬프트)를 한눈에 확인하는 등의 작업을 수행하는 데 필요한 요소를 신속하게 확인할 수 있습니다. 또한 향상된 흐름 언어를 통해 이제 Amazon Connect 인스턴스의 흐름을 가져오고 내보내며 UI 및 API간의 구축 및 편집을 더 쉽게 혼용하여 사용할 수 있습니다.

AWS Cost Categories는 이제 비용 범주 규칙의 소급 적용 애플리케이션을 지원합니다. 이전에는 비용 범주 생성 시 현재 월의 1일부터 규칙을 적용했습니다. 마찬가지로 비용 범주 규칙 편집 시 현재 월의 1일부터 변경 사항을 적용했습니다. 이번 출시를 통해 비용 범주 생성 시 이전 12개월의 아무 달부터나 비용 범주 규칙을 적용할 수 있습니다. 마찬가지로 비용 범주 편집 시 이전 12개월의 아무 달부터나 비용 범주 규칙을 적용할 수 있습니다. 이러한 변경 사항은 AWS Cost Explorer에도 반영됩니다.

이제 유럽(런던 및 파리), 아시아 태평양(뭄바이 및 서울), 미국 서부(캘리포니아 북부), 남아메리카(상파울루), 캐나다(중부) 리전에서도 Amazon DevOps Guru for RDS를 사용할 수 있습니다.

AWS 고객은 이제 AWS Copilot 컨테이너식 애플리케이션용 명령줄 인터페이스(CLI)의 최신 버전인 v1.22를 다운로드 및 사용할 수 있습니다. AWS Copilot은 일반적인 애플리케이션 아키텍처 및 인프라 패턴, 사용자 친화적인 운영 워크플로 및 지속적 전달 파이프라인 설정을 제공하여 고객이 AWS의 컨테이너식 애플리케이션을 더 쉽게 구축, 배포 및 운영할 수 있도록 합니다. 새로운 릴리스를 통해 Copilot 사용자는 IAM 권한 경계를 활용하여 조직의 보안 요구 사항 및 서비스 제어 정책을 준수하고, 운영 및 이벤트의 순서가 중요한 경우 이벤트 기반 서비스를 구축하고, 퍼블릭 HTTPS 웹 서비스에 대한 지연 시간이 짧은 콘텐츠 전송을 달성할 수 있습니다.

이제 유럽(런던), 유럽(파리), 아시아 태평양(뭄바이), 아시아 태평양(서울), 미국 서부(캘리포니아 북부), 남아메리카(상파울루), 캐나다(중부) 리전에서도 Amazon DevOps Guru를 사용할 수 있습니다.

Amazon CloudWatch Container Insights는 이제 Amazon Elastic Container Service(ECS)용 수명 주기 이벤트를 제공합니다. Container Insights를 사용하면 ECS에서 실행되는 컨테이너화된 애플리케이션을 모니터링, 격리, 진단할 수 있습니다. 수명 주기 이벤트가 추가됨으로써 이제 단일 뷰에서 지표, 로그, 이벤트의 상관 관계를 쉽게 파악하여 보다 완전한 운영 가시성을 얻을 수 있습니다.

오늘부터 일반적 예산 책정 시나리오에서 간소화된 원클릭 워크플로를 사용하여 예산을 생성하고, 단계별 자습서를 통해 다양한 종류의 예산 생성 방법을 배울 수 있습니다. AWS Budgets는 비용 및 사용량이 정의된 임계값을 초과하거나(또는 초과할 것으로 예측되거나) 예약 인스턴스 및 절감형 플랜 사용률 또는 적용 범위 비율이 임계값 아래로 떨어질 때 알림을 보냄으로써 예상 지출과 비교하여 실제 지출을 추적하는 데 도움이 됩니다. 원클릭 템플릿 및 자습서는 AWS 비용 관리를 위해 설정할 수 있는 예산 관련 지침을 찾는 신규 사용자와 기존 사용자를 위한 것입니다.

Amazon Connect에서는 이제 시계열 그래프를 통해 실시간 대기열 성능을 확인 및 비교할 수 있는 대시보드가 제공됩니다. 서비스 수준, 대기 중인 연락처, 평균 처리 시간 등의 주요 지표를 검토하여 대기열 성능을 추적하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어 이번 주의 서비스 수준이 지난 주보다 낮은 경우 수신 연락처 수가 늘어났기 때문인지 아니면 평균 처리 시간이 길어졌기 때문인지를 확인하여 시정 조치를 결정한 후에 구현할 수 있습니다.

이제 Amazon MSK Serverless가 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 적격 서비스가 되었습니다. 그러므로 그러므로 Amazon MSK Serverless를 통해 관리되는 Apache Kafka를 사용하여 개인 건강 정보(PHI)를 저장, 처리, 액세스하고 안전한 의료 및 생명 과학 애플리케이션을 구동할 수 있습니다. MSK Serverless는 클러스터 용량을 관리하고 크기를 조정하지 않아도 Apache Kafka를 쉽게 실행할 수 있는 Amazon MSK의 클러스터 유형입니다.

node.js 기반 웹 애플리케이션과 API를 구축하고 실행하는 데 사용할 수 있는 Node.js v16 관리형 런타임이 AWS App Runner에 추가되었습니다. App Runner에서는 AWS 클라우드의 컨테이너 이미지나 소스 코드에서 애플리케이션을 직접 배포할 수 있습니다. 소스 유형에 관계없이 App Runner가 서비스 시작, 실행, 크기 조정, 로드 밸런싱을 처리합니다. App Runner는 편리한 플랫폼별 관리형 런타임을 제공합니다. 이러한 각 런타임은 소스 코드에서 컨테이너 이미지를 구축하며 이미지에 언어 런타임 종속성을 추가합니다. App Runner는 관리형 런타임을 사용하여 애플리케이션을 구축하고 배포하므로 Dockerfiles를 직접 개발하고 관리할 필요가 없습니다.

Amazon Textract는 문서 또는 이미지에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습 서비스입니다. 새롭게 제공되는 셀프 서비스 Amazon Textract 할당량 계산기인 AWS Service Quotas와 Amazon Textract의 통합 방식이 개선됨에 따라 오늘부터 셀프 서비스 할당량 관리가 지원됩니다. 또한 일부 AWS 리전에서는 기본 초당 트랜잭션(TPS) 처리량 할당량도 증량되었습니다. 아래에 이러한 새 기능과 향상 기능이 자세히 설명되어 있습니다.

오늘부터 고객은 Amazon Aurora MySQL 호환 에디션 2(MySQL 5.7 호환 가능)에서 Aurora MySQL 호환 에디션 3(MySQL 8.0 호환 가능)로 Amazon Aurora 데이터베이스 클러스터의 현재 위치 업그레이드를 수행할 수 있습니다. 데이터베이스를 새 버전으로 백업하고 복원할 필요 없이 Amazon RDS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 또는 AWS SDK 또는 CLI를 사용하여 업그레이드할 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. AWS는 오늘 DetectDocumentText API를 통해 사용 가능한 텍스트 추출 기능의 품질을 개선하는 향상된 기능을 발표했습니다.

Amazon SageMaker Data Wrangler는 최초의 ML용 완전 통합형 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 기계 학습(ML) 데이터를 집계하고 준비하는 데 걸리는 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. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3), Amazon Redshift, Snowflake 및 Amazon Athena가 지원하는 26개의 연합 쿼리 데이터 소스와 같은 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 오늘부터 Athena 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 고객은 S3 쿼리 출력 위치와 데이터 보존 기간을 구성하여 Athena가 중간 데이터를 저장하는 위치와 기간을 제어할 수 있습니다.

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스로서, 이를 사용하면 말하는 애플리케이션을 만들고 완전히 새로운 유형의 음성 지원 제품을 개발할 수 있습니다. 오늘 모든 NTTS(신경망 텍스트 음성 변환) 음성이 유럽(파리) 리전에 정식 출시된다는 것을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

AWS 고객과 보다 넓은 시장에 동급 최고의 파트너를 추천하는 AWS 스마트 시티 컴피턴시를 출시하게 되어 기쁩니다. 에너지 및 물 사용, 교통 관리, 위생, 지속 가능성 등 경제적, 사회적, 글로벌 과제를 최전선에서 마주하고 있는 도시들은 ‘제대로 작동하는’ 도시를 건설할 방안을 모색하면서 기술적 해결책에 점점 더 의존하고 있습니다. 많은 AWS 파트너가 AWS 클라우드를 활용하여 이러한 당면 과제 해결을 위해 의미 있는 스마트 시티 솔루션을 혁신 및 배포하고 있습니다. 여기에는 데이터 중심 의사 결정에 대한 인사이트 획득에 도움이 되는 도시 데이터 플랫폼, 물, 폐기물, 운송, 에너지, 조명 등 도시 인프라의 효율과 제공 방법을 개선하는 혁신적 솔루션, 그리고 무엇보다 모든 시민에게 보다 나은 정부 서비스를 제공하는 솔루션이 포함됩니다.

Amazon FSx for Windows File Server는 Windows Server 기반 완전관리형 파일 스토리지를 제공하는 서비스로, 이제 파일 시스템 활동을 더 뚜렷하게 파악할 수 있는 추가 성능 지표 및 Performance Insights와 권장 사항을 통해 향상된 모니터링 대시보드를 제공합니다. 그에 따라 고객은 새로운 지표 및 대시보드를 사용하여 파일 시스템을 적절하게 조정하고 성능 및 비용을 최적화할 수 있습니다.

오늘 AWS DataSync Discovery의 공개 미리 보기가 발표되었습니다. DataSync Discovery를 사용하면 온프레미스 스토리지 성능과 사용률을 확인할 수 있으며 자동으로 생성되는 권장 사항을 수신할 수 있으므로 AWS로의 데이터 마이그레이션을 빠르고 간편하게 진행할 수 있습니다. AWS DataSync에서 새롭게 제공되는 이 기능을 활용하면 자동화된 데이터 수집과 분석을 통해 온프레미스 스토리지 사용량을 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다. 그리고 마이그레이션할 데이터를 빠르게 식별할 수 있으며 Amazon FSx for NetApp ONTAP, Amazon FSx for Windows File Server, Amazon Elastic File System(EFS)과 같은 데이터용 추천 AWS Storage 서비스를 평가할 수 있습니다.

이제 Amazon CloudWatch Evidently가 AWS Lambda용 클라이언트 측 평가(CSE)를 추가로 지원합니다(AWS AppConfig 제공). 고객은 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 기능인 Evidently를 통해 애플리케이션 코드에 실험과 시작을 더 쉽게 포함할 수 있습니다. 애플리케이션 개발자는 AppConfig 확장을 통해 제공되는 Evidently CSE를 사용하여 Lambda 함수 내에서 몇 밀리초 내에 기능 평가를 생성할 수 있습니다. AWS Systems Manager의 기능인 AWS AppConfig를 통해 고객은 기능 플래그를 구성, 검증 및 배포하여 애플리케이션 동작을 더욱 안전하고 빠르게 업데이트할 수 있습니다.

이제 AWS IoT SiteWise에서는 자산 수준에서 자산 측정 단위를 정의할 수 있으므로 고객은 서로 다른 단위로 측정값을 보고하는 여러 머신에서 단일 자산 모델을 사용할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Autopilot에 새로운 훈련 모드가 추가되었습니다. 이 모드는 AutoGluon에서 제공하는 모델 앙상블 기능을 지원합니다. 비교적 큰 데이터 세트(100MB 미만)의 경우 앙상블 훈련 모드는 높은 정확도로 기계 학습(ML) 모델을 빠르게 구축합니다. 평가를 250회 수행한 결과, 현재 하이퍼파라미터 최적화(HPO) 훈련 모드에 비해 속도가 최대 8배 더 빨라진 것으로 확인되었습니다. Amazon SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다. 현재 HPO 모드는 단일 모델의 정확도를 최대한 높이기 위해 하이퍼파라미터 값 조합을 사용합니다. 하지만 단일 모델이 데이터의 복잡한 특성을 캡처할 수 없는 경우 여러 모델의 예측 결과를 결합(‘앙상블’)하면 전반적인 모델 정확도를 대폭 높일 수 있습니다. 

Amazon EMR Studio는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어가 R, Python, Scala 및 PySpark에서 작성한 빅 데이터 및 분석 애플리케이션을 간편하게 개발, 시각화 및 디버깅할 수 있도록 지원하는 통합 개발 환경(IDE)입니다.

이제 AWS Outposts 랙을 카자흐스탄과 세르비아에 있는 사용자 데이터 센터와 온프레미스 위치로 배송하여 설치할 수 있습니다.

AWS CloudFormation의 Amazon EventBridge 내 이벤트 알림을 사용할 수 있는 리전이 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전으로 확대되었습니다. 이러한 이벤트 알림을 통해 느슨하게 결합된 이벤트 기반 애플리케이션을 구축하고 크기를 조정할 수 있습니다. CloudFormation 스택이나 스택 내의 리소스를 생성, 업데이트 또는 삭제할 때 일회용 사용자 지정 코드를 작성하거나 새 소프트웨어를 개발할 필요 없이 실시간으로 작업을 트리거할 수 있습니다.

이제 고객은 AWS Health Dashboard에서 현지 시간과 날짜로 서비스 상태 이벤트를 확인할 수 있습니다. 고객은 AWS Health Dashboard 한 곳에서 진행 중인 이벤트를 관리하고 계획된 활동을 준비하며 계정 및 서비스에 대한 정보를 제공하는 데 도움이 되는 관련 정보를 적시에 얻을 수 있습니다. AWS 대시보드에 표시되는 서비스 상태 이벤트의 메시지 및 메타데이터에 현지화된 타임스탬프를 표시하려는 고객은 원하는 표준 시간대를 선택하여 이 기능을 사용할 수 있습니다.

오늘 AWS에는 DNS 리소스 레코드 세트 권한이 도입되었습니다. 이에 따라 고객은 Route 53 퍼블릭 또는 프라이빗 호스팅 영역 내의 개별 DNS 레코드 세트 또는 레코드 세트 그룹용으로 AWS Identity and Access Management(IAM) 생성, 편집 및 삭제 정책을 정의할 수 있습니다.

이제 Amazon S3 on Outposts에서 버전 관리가 지원되므로 버킷에 저장된 모든 객체의 각 버전을 로컬에서 보존, 검색 및 복원할 수 있습니다. 객체의 버전을 관리하면 의도하지 않은 사용자 작업 및 애플리케이션 장래로부터 더욱 쉽게 복구할 수 있습니다. S3 on Outposts 버킷에서 버전 관리를 활성화하고 나면 객체의 모든 변형이 같은 버킷에 저장되며, versionId로 해당 변형을 구분할 수 있습니다.

AWS Elastic Disaster Recovery(AWS DRS)가 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 정식 출시되었습니다.

이제 Amazon Comprehend 고객은 새로 릴리스된 동기식 API를 사용하여 텍스트 문서에서 엔터티와 연결된 감정을 실시간으로 추출할 수 있습니다. 고객은 대상별 감성 동기식 API를 사용해 배치 처리가 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 브랜드나 제품 등의 특정 관심 엔터티와 연결되어 있는 세분화된 감정을 파생할 수 있습니다.

오늘 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) on Outposts용 로컬 클러스터의 상용 버전이 발표되었습니다. 이 로컬 클러스터를 사용하면 온프레미스 환경에서 고가용성 Kubernetes 클러스터를 실행할 수 있습니다.

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. 오늘 AWS에서는 Amazon Polly 최초의 광동어 신경망 텍스트 음성 변환(NTTS) 음성인 Hiujin을 정식 출시했습니다.

Amazon Corretto 19의 정식 버전이 출시되었습니다. 이 버전은 최신 OpenJDK 기능 릴리스를 지원하며 Linux, Windows 및 macOS에서 사용할 수 있습니다. Corretto 19은 다운로드 페이지에서 다운로드할 수 있습니다.

이제 AWS CloudTrail Lake가 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에서 CloudTrail Lake로 CloudTrail 이벤트 로그를 가져오는 기능을 지원합니다. 기존 CloudTrail 로그를 기존 또는 신규 CloudTrail Lake 이벤트 데이터 저장소로 가져올 수 있습니다. 그러면 기록 CloudTrail 이벤트 로그를 CloudTrail Lake에 수집된 새 CloudTrail 이벤트와 통합하여 CloudTrail Lake의 단일 이벤트 데이터 저장소에 저장할 수 있습니다. CloudTrail Lake에 통합 이벤트 데이터 저장소를 생성하고 나면 추적에서 가져온 이벤트를 비롯하여 모든 로그를 대상으로 쿼리를 실행하는 데 해당 저장소를 사용할 수 있습니다. 

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하면 데이터 세트에 대한 최적의 하이퍼파라미터 구성 세트를 찾아 가장 정확한 기계 학습 모델 버전을 찾을 수 있습니다. 이제 SageMaker 자동 모델 튜닝이 SageMaker Search API에 통합되었습니다. 따라서 수백, 수천 가지 모델 튜닝 작업 중에서 가장 관련성이 높은 튜닝 작업을 빠르게 찾아서 평가할 수 있습니다.

AWS IoT 디바이스 관리 보안 터널링이 이제 여러 개의 동시 TCP 연결을 지원함에 따라 원격 디바이스에서의 고급 문제 해결과 관련된 새로운 사용 사례를 확보할 수 있게 되었습니다. 보안 터널링을 통해 고객은 SSH, VNC 또는 RDP를 사용하여 원격 디바이스에 양방향 통신을 설정할 수 있습니다. 이제 여러 동시 TCP 연결을 통해 고객은 이미지, JavaScript 및 CSS 같은 자산에 대해 일반적으로 여러 개의 연결을 설정하는 HTTP 기반 애플리케이션에 액세스하도록 터널을 설정할 수 있습니다. 그 예로 이제 웹 기반 GUI에서 실시간 텔레메트리를 확보하거나 관리 작업을 수행하기 위해 디바이스에서 실행 중인 웹 애플리케이션에 원격으로 액세스할 수 있습니다.

이제 AWS Elemental MediaConnect는 MediaConnect 흐름의 소스와 출력 둘 다에 대해 Secure Reliable Transport(SRT) 호출자 모드를 지원합니다. SRT 호출자 모드 사용 시에는 MediaConnect를 사용하여 비디오 전송 워크플로를 더욱 유동적으로 구성할 수 있습니다.

EKS 기반 Amazon EMR 릴리스 6.7.0 이상에는 StartJobRun API를 통한 Apache Spark SQL 스크립트를 실행하는 기능이 포함되어 있음을 알려드립니다. Spark SQL은 구조화된 데이터 처리를 위한 Spark 모듈입니다. Spark DataFrame API와는 달리 Spark SQL 인터페이스는 수행되는 데이터 및 계산 구조에 대해 더 많은 정보를 지닌 Spark를 제공합니다. 내부적으로 Spark SQL은 이러한 추가 정보를 사용하여 추가 최적화를 수행합니다. 이번 출시를 통해 사용자는 EKS 기반 Amazon EMR의 StartJobRun API를 통해 Spark SQL 쿼리 및 ETL 기반 Spark SQL 파이프라인을 직접 실행할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Systems Manager 빠른 설정에서 CloudWatch 에이전트 설치 및 주기적인 업데이트 기능을 지원합니다. 이번 신규 출시를 통해 이제 여러 계정 및 리전에 걸쳐 인스턴스의 CloudWatch 에이전트를 손쉽게 대규모로 배포하고 최신 상태로 유지할 수 있게 되었습니다.

Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)는 이제 SHA1에 비해 보안이 향상된 SHA256 해시 기반 메시지 서명을 지원합니다. SHA256 또는 SHA1의 해싱 알고리즘을 선택하려면 SetTopicAttributes API 작업을 사용할 수 있습니다. Amazon SNS는 사용자의 주제에서 제공된 메시지에 서명하여 구독한 HTTP 엔드포인트에서 메시지의 신뢰성을 확인할 수 있습니다.

몰입형 오디오 및 높은 동적 범위(HDR) 비디오 환경을 전달하는 경우 이제 AWS Elemental MediaLive를 사용하여 사용자 채널에서 Dolby Atmos 및 Dolby Vision을 인코딩할 수 있습니다.

Amazon Redshift 고객은 시스템 테이블/보기(STL/SVL)를 사용하여 성능 및 감사 요구 사항을 기준으로 쿼리 실행 상황을 파악합니다. 이러한 시스템 표/보기는 시스템 로그에서 제공되며 Amazon Redshift 클러스터에서 생성됩니다. Amazon Redshift는 시스템 로그 내구성을 강화하며, 이제는 인스턴스 유형, 클러스터 크기 및 클러스터의 워크로드에 관계없이 7일 분량의 시스템 로그 데이터를 가져올 수 있게 해 줍니다. 또한 이제 클러스터를 일시 중지했다가 다시 시작하는 과정에서도 시스템 로그가 그대로 유지됩니다.

Amazon Relational Database Service(RDS)를 위한 완전관리형의 고가용성 데이터베이스 프록시인 Amazon RDS Proxy가 이제 메이저 버전 2014 이상에서 실행되는 Amazon RDS for SQLServer를 지원합니다. Amazon RDS Proxy를 사용하여 고객은 애플리케이션의 확장성, 데이터베이스 오류에 대한 복원력 및 보안을 개선할 수 있습니다.

TwinMaker Grafana 플러그인에서 제공되는 데이터 패널 성능을 개선하기 위해 AWS IoT TwinMaker에 새로운 기능이 도입되었습니다. 전체 기능 목록은 Grafana의 AWS IoT TwinMaker 앱 변경 로그를 참조하세요.
이번 새 버전에 포함된 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 고객은 이제 경보 가져오기 쿼리에서 검색되는 경보의 최대 수를 정의할 수 있으므로 페이로드 크기를 구성할 수 있습니다.
• 이제 엔터티별 속성 값 기록 가져오기 쿼리와 구성 요소 유형별 속성 값 기록 가져오기 쿼리가 propertyName 등의 템플릿 변수를 지원합니다. 따라서 개발자는 선택한 엔터티를 기준으로 다양한 속성/지표가 표시되는 동적 시계열 데이터 패널을 생성할 수 있습니다.

이제 AWS Fargate 고객은 최대 16개 vCPU(이전의 약 4배)를 사용하도록 Amazon Elastic Container Service(ECS) 태스크 및 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) 포드를 구성할 수 있습니다. vCPU는 ECS 태스크 및 EKS 포드의 기본 컴퓨팅 리소스입니다. 이처럼 더 많은 수의 vCPU를 사용할 수 있게 됨에 따라 기계 학습 추론, 과학 모델링, 분산 분석 등의 컴퓨팅을 많이 수행하는 애플리케이션을 Fargate에서 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한 고객은 이제 Fargate에서 메모리를 최대 120GiB까지 프로비저닝할 수 있습니다(vCPU와 마찬가지로 이전의 약 4배). 그러므로 배치 워크로드, 추출, 변환, 로드(ETL) 작업, 유전체학 및 미디어 처리 애플리케이션이 Fargate에서 메모리 집약적 작업을 더 효율적으로 수행합니다. 그리고 사용 가능한 vCPU와 메모리 옵션의 값이 높아짐에 따라, 추가 컴퓨팅 리소스가 필요하며 더 작은 마이크로서비스로 쉽게 재설계할 수 없는 애플리케이션을 서버리스 컨테이너 컴퓨팅으로 더 쉽게 마이그레이션할 수도 있습니다.

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하면 최적의 하이퍼파라미터 구성 세트를 검색하여 가장 정확한 기계 학습 모델 버전을 찾을 수 있습니다. 이제 SageMaker 자동 모델 튜닝에서는 Hyperband가 지원됩니다. Hyperband는 컴퓨터 비전 관련 문제를 해결하는 딥 신경망 등의 대규모 모델에서 베이지안 검색에 비해 최대 3배 더 빠르게 최적 하이퍼파라미터 세트를 찾을 수 있는 새로운 검색 전략입니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MariaDB는 이제 MariaDB 버전 10.5.17, 10.4.26 및 10.3.36을 지원합니다. 최신 마이너 버전으로 업그레이드하여 이전 버전의 MariaDB에서 알려진 보안 취약점을 해결하고 수많은 버그 수정, 성능 개선 및 MariaDB 커뮤니티에서 추가된 새로운 기능의 이점을 누리는 것이 좋습니다.

Amazon Elastic Container Services(Amazon ECS)의 Amazon ECS 용량 공급자가 개선되어 스케일 인 이벤트용으로 더욱 빠른 클러스터 오토 스케일링 환경이 제공됩니다. 이제 Amazon ECS가 이전보다 훨씬 빠른 속도로 초과 용량을 스케일 인하므로 인프라 사용률을 높이고 컴퓨팅 비용을 절약할 수 있습니다.

AWS Batch의 작업 보고서 보존 기간이 24시간에서 7일로 연장되었습니다. 그러므로 이제 최대 7일 전에 완료한 AWS Batch 작업의 세부 정보를 쿼리할 수 있습니다. 이번에 보존 기간이 길어짐에 따라 하루 전에 완료한 작업이 더 이상 사라지지 않습니다. 즉, 제출한 지 며칠이 지난 작업도 쿼리할 수 있으며 한 주 동안 제출한 작업을 더 자세히 확인할 수 있습니다.

이제 AWS App Runner에서는 모든 AWS 리전의 Amazon ECR 이미지를 사용해 App Runner 서비스를 생성하거나 업데이트할 수 있습니다. 개발자가 인프라를 관리할 필요 없이, App Runner에서 대규모로 컨테이너형 웹 애플리케이션 및 API를 클라우드에 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다. App Runner 사용 시에는 AWS 클라우드의 컨테이너 이미지나 소스 코드에서 애플리케이션을 직접 배포할 수 있습니다. 소스 유형에 관계없이 App Runner가 서비스 시작, 실행, 스케일링, 로드 밸런싱을 처리합니다.

이제 Outposts 랙 로컬 게이트웨이(LGW) 인바운드 라우팅을 생성하여 트래픽이 Outpost에서 실행하는 엔터프라이즈 워크로드에 도달하기 전에 수신 트래픽을 Amazon EC2 인스턴스에 연결된 탄력적 네트워크 인터페이스(ENI)에 리디렉션할 수 있습니다. 이 EC2 인스턴스에서 트래픽을 다른 EC2 인스턴스로 전달하기 전에 네트워크 트래픽을 검사, 수정 또는 필터링하기 위해 가상 네트워크 어플라이언스 소프트웨어를 실행해야 할 수도 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 Salesforce에서 레코드 삭제 기능을 지원합니다. Amazon AppFlow 고객은 이제 대상 Salesforce 인스턴스에서 대상으로 지정된 레코드를 삭제하는 Amazon AppFlow 흐름을 실행해야 할 수도 있습니다. 이 새로운 기능은 이미 Insert, Update, Upsert 같은 쓰기 메서드를 지원하는 Salesforce용 Amazon AppFlow 커넥터의 성능을 개선합니다.

이제 태그를 사용하여 AWS PrivateLink에서 제공하는 VPC 엔드포인트 서비스의 추적 및 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다. AWS PrivateLink는 네트워크 트래픽을 프라이빗으로 유지하면서 안전하고 확장 가능한 방법을 사용하여 고객이 AWS에서 호스트되는 기타 서비스에 연결할 수 있는 완전관리형 프라이빗 연결 솔루션입니다.

AWS Systems Manager의 기능인 Patch Manager가 이제 SUSE Linux Enterprise Server(SLES) 버전 15.2, 15.3 및 15.4, Oracle Linux 버전 8.4 및 8.5, Red Hat Enterprise Linux(RHEL) 버전 8.6을 실행하는 인스턴스에 대한 패치 배포를 자동화하도록 지원합니다. 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 인스턴스에 대한 패치 배포를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

FreeRTOS 확장 유지 관리 플랜(EMP) 등록이 시작되었음을 발표합니다. FreeRTOS는 마이크로 컨트롤러용 실시간 운영 체제입니다. FreeRTOS EMP 구독은 임베디드 개발자가 선택한 FreeRTOS 장기 지원(LTS) 버전에서 최초 지원 기간 종료 후 최대 10년 동안 중요 버그 수정 및 보안 패치를 받도록 허용합니다. 구독 기간 동안 개발자는 제품 유지 관리 작업을 체계적으로 계획할 수 있도록 FreeRTOS 라이브러리에 대한 진행 예정 패치 알림을 수신하게 됩니다. 이 기능을 통해 개발자는 수년 동안 마이크로 컨트롤러 기반 디바이스를 안전하게 보호하고, 운영 체제 업그레이드 비용을 절감하며, 디바이스 패치 관련 위험을 줄일 수 있습니다.

오늘 Amazon Web Services(AWS)에서 AWS 인시던트 탐지 및 응답 기능의 정식 출시를 발표했습니다. 이 기능을 통해 고객은 AWS Enterprise Support에서 선택된 워크로드에 대해 사전 모니터링 및 인시던트 관리할 수 있습니다. AWS 인시던트 탐지 및 응답 기능은 사용자의 작업을 향상시키고 워크로드 복원력을 높이며 중요한 인시던트의 복구를 가속화하도록 설계되었습니다. AWS 인시던트 탐지 및 응답 기능에서는 AWS 팀의 내부적 및 AWS Managed Services(AMS)의 외부적으로 사용되는 입증된 운영, 향상된 모니터링 및 인시던트 관리 기능을 활용할 수 있습니다.

AWS Outposts 랙용 직접 VPC 라우팅 기능이 제공됨에 따라 이제는 Outposts 랙에서 Amazon EC2 인스턴스의 VPC 프라이빗 IP 주소를 직접 사용해 온프레미스 네트워크와 통신할 수 있습니다. 고객 소유 IP(CoIP) 라우팅 모드 대신 새롭게 제공되는 직접 VPC 라우팅 모드를 사용할 수 있습니다. CoIP 라우팅 모드에서는 Outposts 랙이 온프레미스 네트워크에서 사용자가 제공한 개별 IP 주소 풀을 사용합니다.

CDK를 사용하는 고객은 CloudFormation 템플릿에서 합성된 리소스를 소스 CDK 구문에 간편하게 다시 매핑하고자 합니다. 그런데 지금까지는 CloudFormation 템플릿의 모든 리소스를 표시하기 위해 관리 콘솔에서 CDK 구문의 계층 구조가 적용되지 않았습니다. 더욱 효율적인 리소스 중심 환경을 제공하기 위해 리소스가 CloudFormation 콘솔에 생성된 컨텍스트를 관찰하려는 고객은 이제 CloudFormation 콘솔의 CDK 구문 트리 보기를 사용할 수 있습니다.

이제는 Amazon AppFlow 콘솔에서 Amazon Connect Customer Profiles를 대상으로 사용할 수 있습니다. 고객은 이제 클릭 몇 번 만으로 20개가 넘는 애플리케이션 커넥터에서 Customer Profiles로 데이터를 가져온 후 개인화된 고객 서비스를 제공하는 데 필요한 정보를 콜 센터 에이전트에게 제공할 수 있습니다. Amazon AppFlow 커넥터를 사용하면 거래(예: SAP OData의 구매 주문), 프로필 정보(예: Zendesk Sell의 리드), 고객 상호 작용(예: Slack 대화) 등의 데이터를 수집하여 각 고객용으로 단일 통합 프로필을 생성할 수 있습니다.

Amazon Lex는 음성과 텍스트를 사용하는 모든 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축하는 서비스입니다. Amazon Lex를 사용하면 대화 봇(‘챗봇’), 가상 에이전트 및 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 빠르고 간편하게 구축할 수 있습니다. 코드 없는 환경에서 대화 흐름을 시각화하고 빌드할 수 있는 끌어서 놓기 인터페이스인 Visual Conversation Builder가 공개되었습니다. Visual Conversation Builder를 사용하면 이전에 비해 봇을 훨씬 간편하게 설계할 수 있습니다. 이 시각적 빌더를 이미 제공되고 있는 메뉴 기반 편집기 및 Lex API와 함께 활용하면 전체 대화 흐름을 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 그러므로 어떤 사용자든 쉽게 참여 가능한 대화 환경을 더 빠르게 빌드할 수 있습니다.

오늘 아프리카(케이프타운) 및 유럽(밀라노) 리전에서 AWS Backup Audit Manager가 출시되었습니다. AWS Backup Audit Manager는 비즈니스 및 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 데이터 보호 정책의 준수를 감사하고 보고할 수 있는 AWS Backup 서비스 내의 기능입니다. AWS Backup을 사용하면 조직의 모범 사례 및 규제 표준을 기반으로 AWS 서비스 전반에 걸쳐 데이터 보호 정책을 중앙화 및 자동화할 수 있으며, AWS Backup Audit Manager는 이러한 정책 준수를 유지하고 입증하는 데 도움이 됩니다. AWS Backup Audit Manager를 사용하면 정의된 산업별 규정 요구 사항에 대한 데이터 보호 정책의 규정 준수를 검증하는 데 도움이 되는 감사자용 보고서를 생성할 수 있습니다.

이제 AWS Transfer Family에서 SFTP 서버당 호스트 키가 10개까지 지원됩니다. 그리고 이제는 서버 호스트 키로 ED25519 및 ECDSA 키 유형이 지원됩니다. 이전에는 AWS Transfer Family에서 호스트 키가 서버당 하나만 지원되었으며 RSA 키 유형만 지원되었습니다.

AWS IoT Device Defender ML 탐지의 두 가지 향상 기능인 사용자 지정 지표 및 차원 지원이 발표되었습니다. 이제 ML 탐지에서는 사용자 지정 지표 모니터링이 지원됩니다. 그러므로 사용자 플릿에서 고유한 운영 상태 파라미터를 평가할 수 있습니다. 즉, 이제는 규칙 탐지를 사용해 정적 경보를 수동으로 설정할 수 있을 뿐 아니라 기계 학습을 사용해 사용자 지정 지표에서 플릿의 예상 동작을 자동으로 학습할 수도 있습니다. 그리고 이제 ML 탐지에서는 새로운 차원 필터도 지원되므로 ML 보안 프로필에서 더욱 정확한 지표를 평가하기 위한 속성을 정의할 수 있습니다.

이제 AWS Certificate Manager(ACM) for Nitro Enclaves에서 Apache HTTP 웹 서버를 사용할 수 있습니다.

AWS Config의 규정 준수 팩 가격이 사용량 수준에 따라 58%까지 인하되었습니다. 규정 준수 팩은 특정 계정 및 리전이나 전체 조직에서 단일 엔터티로 쉽게 배포할 수 있는 AWS Config 규칙 및 수정 조치를 모아 놓은 팩입니다. 이 팩을 활용하면 AWS 리소스의 규정 준수를 대규모로 관리할 수 있습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Oracle에서 M5d 및 R5d 인스턴스를 대상으로 임시 테이블스페이스 및 Database Smart Flash Cache(플래시 키시)용 인스턴스 스토어를 지원합니다. M5d 및 R5d 인스턴스는 스크래치 공간, 임시 파일 및 캐시를 위해 임시 데이터 스토리지가 필요한 애플리케이션을 포함하여, 고속의 낮은 지연 시간 로컬 스토리지에 액세스해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.

오늘부터 AWS Graviton2 프로세서 기반 Amazon EC2 C6gd 인스턴스를 유럽(스톡홀름) 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 같은 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 적합합니다. 이러한 인스턴스에서 제공되는 로컬 SSD 스토리지는 지연 시간이 짧은 고속 스토리지에 액세스해야 하는 애플리케이션, 배치 및 로그 처리와 같은 데이터 임시 저장, 고속 캐시 및 스크래치 파일에 유용합니다.

Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 서버리스 옵션으로 데이터 분석가 및 엔지니어가 클러스터나 서버를 구성, 관리 및 확장할 필요 없이 오픈 소스 빅 데이터 분석 프레임워크를 실행할 수 있도록 합니다. 

기계 학습(ML)용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 데이터 과학자와 개발자는 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포 등 기계 학습 워크플로의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. SagaMaker Studio에는 빠르게 시작 가능한 협업용 노트북이 함께 제공됩니다. Studio에서 노트북을 빠르게 시작하고, 작업을 중단하지 않고도 기본 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장 또는 축소하고, 클릭 몇 번으로 노트북을 링크로 공유할 수도 있습니다. 오늘 AWS는 Amazon SageMaker Studio 노트북이 AWS Glue Interactive Sessions와의 통합을 기본적으로 제공한다고 발표했습니다. 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어는 AWS Glue Interactive Sessions가 관리하는 서버리스 Apache Spark 런타임 환경을 사용하여 Studio 노트북에서 바로 대규모 데이터를 대화형으로 준비할 수 있습니다.

이제 Amazon WorkSpaces를 아프리카(케이프타운) 리전에서 사용할 수 있습니다. 새로운 AWS 리전으로 제공 범위가 확대되면서 WorkSpaces를 사용자에 좀 더 가깝게 프로비저닝하여 응답 속도를 높일 수 있게 되었습니다. 게다가 수요 변화에 따라 온프레미스 가상 데스크톱 인프라(VDI)의 비용 및 복잡성 없이 WorkSpaces를 간편하게 추가하거나 제거할 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 성능 개선 도우미의 상위 SQL 탭은 데이터베이스 로드를 가장 많이 사용하는 SQL 쿼리를 표시합니다. 오늘부터 Amazon RDS 성능 개선 도우미에서 SQL 쿼리를 상위 10개에서 25개까지 표시합니다. Amazon RDS 성능 개선 도우미는 데이터베이스의 로드를 빠르게 평가하고 언제 어디에서 조치해야 하는지 파악하는 데 도움이 되는 RDS 및 Amazon Aurora의 데이터베이스 성능 조정 및 모니터링 기능입니다.

오늘부터 메모리 최적화 Amazon EC2 X2idn 및 X2iedn 인스턴스를 유럽(파리) 리전에서 사용할 수 있습니다. 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(코드명 Ice Lake) 기반 X2idn 및 X2iedn 인스턴스는 메모리 집약적인 워크로드를 위해 설계되었으며 이전 세대 X1 인스턴스와 비교할 때 성능, 가격 대비 성능, 메모리 GiB당 비용이 개선되었습니다. 16:1의 메모리 대 vCPU 비율을 가진 X2idn 및 32:1 비율을 가진 X2iedn은 인 메모리 데이터베이스 및 분석, 빅 데이터 처리 엔진, 전자 설계 자동화(EDA) 워크로드와 같은 워크로드에 적합한 인스턴스를 제공합니다. X2idn 및 X2iedn은 비교 가능한 X1 인스턴스에 비해 최대 45%의 더 많은 SAPS를 제공하며 Business Suite를 실행하는 모든 데이터 베이스의 HANA, SAP S/4HANA, HANA 데이터 마트 솔루션, HANA 비즈니스 웨어하우스, SAP BW/4HANA 및 SAP NetWeaver 워크로드에서 SAP 인증을 받았습니다. SAP HANA 하드웨어 디렉터리 인증 및 지원에서 X2idn 및 X2iedn 인증 데이터를 볼 수 있습니다.

AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전의 고객은 이제 Amazon FSx for Lustre를 사용할 수 있습니다.

Amazon SWF는 새로운 콘솔 환경을 출시하여 고객이 더 향상된 가시성 및 제어를 통해 SWF 워크플로를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

Amazon Cognito 호스팅 UI를 통해 이제 최종 사용자가 자체적으로 authenticator 앱을 등록할 수 있습니다. 고객은 이제 사용자가 SMS 기반 일회용 암호(OTP) 또는 시간 기반 일회용 암호(TOTP) authenticator 앱 두 개에서 모두 자체 등록하도록 할 수 있습니다. 관리자는 호스팅 UI를 통해 TOTP 사용 시 더 이상 최종 사용자 등록을 시작할 필요가 없게 되었습니다. 이 새로운 기능 추가를 통해 호스팅 UI를 사용하는 개발자는 이제 사용자 지정 코드를 개발하지 않고도 이전과 동일한 수준의 보안으로 애플리케이션 개선에 더 집중할 수 있습니다. 관리자는 이제 최종 사용자를 더 높은 수준의 인증 보장에 온보딩하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 애플리케이션의 최종 사용자는 Cognito 호스팅 UI를 사용한 애플리케이션 액세스 시 이제 authenticator 앱 추가의 편의성 및 멀티 팩터 인증(MFA) 활용할 수 있습니다. 고객은 추가 비용 없이 애플리케이션에 대한 더 높은 수준의 인증을 활용할 수 있습니다.

Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 사용하는 고객은 이제 유럽(밀라노), 아프리카(케이프타운), 아시아 태평양(오사카) 및 AWS GovCloud(미국 동부) 리전에서 애플리케이션을 호스팅할 수 있으며, 200개 이상의 국가 및 영토에서 고객에게 문자 메시지를 전송(SMS)할 수 있습니다. Amazon SNS를 이용하면 고객이 해당 전화 번호로 주제를 구독하도록 하고 그 주제로 메시지를 전송함으로써 한 개의 전화 번호로 직접 또는 여러 개의 전화 번호로 동시에 메시지를 전송할 수 있습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL에서 MySQL 마이너 버전 8.0.30를 지원합니다. 최신 마이너 버전으로 업그레이드하여 이전 버전의 MySQL에서 알려진 보안 취약점을 해결하고 수많은 수정, 성능 개선 및 MySQL 커뮤니티에서 추가된 새로운 기능의 이점을 누리는 것이 좋습니다.

AWS Firewall Manager를 통해 이제 사용자 지정 웹 요청 및 응답을 추가하도록 AWS WAF를 구성할 수 있습니다.

AWS는 규모에 따라 Personalize를 더 쉽게 배포할 수 있도록 Amazon Personalize에서 기존 및 신규 고객을 위해 서비스 한도 및 할당량을 증가시켰다고 발표했습니다. 개발자들은 Amazon Personalize를 활용하여 기계 학습 전문 지식 없이도 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 이번 출시 이전에는 특정 Personalize 리소스 사용 및 데이터 가져오기 API 호출의 비율 제한은 AWS 계정 수준에서 설정할 수 있었습니다. 그 예로 고객은 AWS 계정 내 지정된 시간에 최대 10개의 필터를 사용할 수 있었습니다. 마찬가지로 고객은 AWS 계정에 대해 초당 1,000개의 PutEvent 요청으로 제한되어 있었습니다. 이번 출시를 통해 Personalize는 이러한 한도 및 기타를 계정 수준에서 데이터 세트 그룹(DSG) 수준으로 전환했습니다. 고객은 이제 DSG별 최대 10개의 필터 및 초당 1,000개의 PutEvent를 사용할 수 있습니다. 계정당 최대 5개의 데이터 세트 그룹을 생성할 수 있으며 이는 각 AWS 계정당 총 50개의 필터 및 초당 5,000개의 PutEvent를 생성할 수 있음을 의미합니다. 즉, 애플리케이션에서 Amazon Personalize를 사용하는 사용 사례 또는 테넌트를 여러 개 보유한 고객의 경우 Amazon Personalize에서 더 많은 용량을 활용할 수 있게 됩니다. 또한 이러한 개선을 통해 한도 증가 요청이 쉬워졌습니다. 고객은 단순히 AWS 할당량 콘솔을 통해 DSG의 증량을 요청하는 방식으로 계정 수준에서 집계되는 API 비율 및 기타 리소스의 한도를 높이는 이점도 누리게 됩니다.

Amazon SageMaker에서는 고객이 모든 사용 사례에 맞게 예측(추론이라고도 함)을 생성하여 ML 모델을 배포할 수 있습니다. 이제 최대 EBS 볼륨 크기 및 제한 시간 할당량으로 구성된 Amazon SageMaker의 실시간 및 비동기식 추론 옵션으로 추론을 위해 대규모 모델(최대 500GB)을 배포할 수 있습니다. 이번 출시를 통해 고객은 GPT 및 OPT 변형 같은 대규모 ML 모델을 배포 및 관리하는 SageMaker의 완전관리형 실시간 및 비동기식 추론 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

Amazon Lex는 음성과 텍스트를 사용하는 모든 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축하는 서비스입니다. Amazon Lex를 사용하면 정교한 자연어 대화 봇(‘챗봇’), 가상 에이전트 및 IVR 시스템을 빠르고 간편하게 구축할 수 있습니다. 오늘 Amazon Lex는 복합 슬롯 유형을 도입합니다. 슬롯은 사용자 입력을 캡쳐하는 데 사용되며 작업을 이행하는 데 필요한 정보를 봇에게 제공합니다. 일부 사례의 경우 이 정보에는 각 슬롯에 필요한 여러 값이 포함됩니다. 예를 들어 결제하려는 고객은 봇에게 신용카드 세부 정보를 확인해야 할 수도 있습니다(“만료 일자가 2025년 9월인 5678로 끝나는 카드 및 청구지 우편번호가 94105인 카드”). 이전에는 봇 빌더가 개별적으로 각 슬롯을 추출해야 했습니다(예: “카드 번호의 마지막 4자리를 알려 주세요”, “이제 카드의 만료 일자를 알려 주세요”). 복합 슬롯 유형을 통해 Amazon Lex는 전체 사용자 응답을 한 번에 캡처할 수 있으며 적절한 슬롯의 각 정보 조각을 연결할 수 있습니다.

Amazon Quicksight가 이제 선형 및 영역형 차트에 대해 ‘누락된 데이터’ 제어 기능을 지원합니다. 이전에는 선형 차트에서만 날짜 시간 필드에 대한 ‘누락된 데이터’ 처리를 지원했습니다. 이제 선형 및 영역형 차트 모두에서 범주별 데이터를 추가로 지원합니다. 또한 작성자는 끊어진 라인을 표시(기본 동작)하는 대신 그 다음 사용 가능한 데이터 포인트로 직접 연결한 연속 라인이나 이러한 누락된 값을 0으로 보간하고 연속 라인으로 표시하도록 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink에서는 이제 3개의 새로운 컨테이너 수준 지표(CPU 사용률, 메모리 사용률 및 Flink 태스크 관리자의 디스크 사용률)를 Amazon CloudWatch에 게시합니다. 태스크 관리자는 데이터 처리를 수행하는 Flink 애플리케이션의 작업자 노드입니다. 이러한 3개의 지표를 통해 태스크 관리자 리소스 사용에 향상된 가시성을 제공받을 수 있고 Kinesis Data Analytics를 실행하는 애플리케이션을 간편하게 확장하는 데 사용할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Transit Gateway는 아시아 태평양(오사카) 및 아시아 태평양(자카르타) AWS 리전에서 Internet Group Management Protocol(IGMP) 멀티캐스트를 지원합니다.

Amazon SageMaker Canvas에서 고급 시각화를 사용하는 EDA(탐색적 데이터 분석)용 추가 기능이 발표되었습니다. 이러한 기능을 사용하면 ML(기계 학습) 모델을 구축하기 전에 데이터를 더 자세히 탐색 및 분석할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스로, 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 합니다. 

이제 기존의 6개 리전과 더불어 4개 신규 리전에서 QuickSight Q를 사용할 수 있습니다. 신규 리전은 아시아 태평양(뭄바이, 싱가포르, 시드니) 및 캐나다(중부)입니다. AWS 고객은 기존 리전에 추가로 이 4개 신규 리전에서 QuickSight에 가입할 수 있습니다. AWS QuickSight Q 리전에서도 세부 정보를 확인할 수 있습니다. Amazon QuickSight Q의 무료 평가판을 시작하세요.

AWS CloudFormation에서 CloudFormation 템플릿 언어의 확장을 지원하는 신규 변형의 상용 버전 공급이 발표되었습니다. 코드형 인프라(IaC) 서비스인 AWS CloudFormation에서는 JSON 또는 YAML 서식 텍스트 파일인 템플릿을 작성하여 AWS 및 타사 리소스를 모델링, 프로비저닝 및 관리할 수 있습니다. 이번 릴리스에는 'AWS::LanguageExtensions' 언어 변형이 추가되었습니다. 템플릿에서 이 변형을 선언하면 템플릿 언어를 확장할 수 있습니다. 출시되는 릴리스에는 길이용 신규 내장 함수(Fn::Length)와 JSON 문자열 변환용 신규 내장 함수(Fn::ToJsonString), 그리고 업데이트 및 삭제 정책의 내장 함수 및 의사 파라미터 참조 지원이 포함됩니다.

AWS 제공 오픈 소스 기술인 Seekable OCI(SOCI)는 컨테이너 이미지를 지연 로딩하여 컨테이너 시작 속도를 높여 줍니다. SOCI는 기존 컨테이너 이미지 내에 파일 색인(SOCI 색인)을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 색인이 컨테이너 시작 속도를 높이는 핵심 요인입니다. 전체 아카이브를 다운로드하기 전에 컨테이너 이미지에서 개별 파일을 추출하는 기능을 제공하기 때문입니다.

Amazon Elastic Container Service(ECS) 및 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)용 서버리스 컴퓨팅 엔진인 AWS Fargate(Fargate)는 현재 사용되고 있는 Amazon ECS 작업과 Amazon EKS 포드 수 기반 할당량을 vCPU 기반 할당량으로 마이그레이션할 예정임을 최근 발표했습니다. vCPU 할당량으로의 마이그레이션이 진행되더라도 실행 중인 작업과 포드에는 아무런 영향이 없습니다.

기계 학습용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 데이터 과학자와 개발자는 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포 등 기계 학습 워크플로의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. AWS CloudTrail에 통합되어 있는 SageMaker Studio를 통해 관리자는 Studio 노트북, SageMaker Data Wrangler 및 SageMaker Canvas에서 사용자 활동과 API 호출을 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 오늘부터는 CloudTraail 이벤트에 사용자 ID(구체적으로는 사용자 프로필 이름)도 기록되도록 SageMaker Studio를 구성할 수 있습니다. 따라서 관리자는 이벤트와 관련된 특정 사용자를 확인함으로써 조직의 보안 및 거버넌스 상태를 개선할 수 있습니다.

이제 AWS Backup에서는 데이터 보호 작업 관련 Amazon CloudWatch 지표를 중앙의 AWS Backup 콘솔에서 직접 확인할 수 있습니다. 이 기능이 출시됨에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 타사 애플리케이션 등의 모든 AWS Backup 지원 서비스에서 수행하는 백업, 복사, 복원 작업의 데이터 보호 지표를 모니터링할 수 있습니다. 사용자 지정 보기를 드릴다운하려는 경우 “대시보드에 추가” 기능을 사용하여 사용자 지정 CloudWatch 대시보드에 추적한 지표를 추가할 수 있습니다.

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.

오늘부터 아시아 태평양(도쿄) AWS 리전에서 Amazon EC2 C6id, M6id 및 R6id 인스턴스를 사용할 수 있습니다. C6id, M6id 및 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, 5세대 인스턴스에 비해 최대 15% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다.

Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)에서 메시지 데이터 보호 기능의 공개 미리 보기가 출시되었습니다. Amazon SNS 표준 주제용으로 새롭게 제공되는 기능 세트인 메시지 데이터 보호는 패턴 일치, 기계 학습 모델 및 데이터 보호 정책을 활용합니다. 보안 및 엔지니어링 팀은 이 기능을 통해 Amazon SNS를 사용하는 애플리케이션에서 데이터를 원활하게 실시간으로 보호하며 대량의 데이터를 교환할 수 있습니다.

AWS Security Hub는 Foundational Security Best Practice 표준(FSBP)에 대해 새로운 컨트롤을 출시하여 클라우드 보안 태세 관리(CSPM)를 개선했습니다. 이 컨트롤은 AWS Auto Scaling의 보안 모범 사례를 기준으로 완전 자동 검사를 수행합니다. Security Hub가 새 컨트롤을 자동으로 사용하도록 설정되어 있고 이미 AWS Foundational Security Best Practice를 사용하고 있는 경우 이 컨트롤이 자동으로 활성화됩니다. 이제 Security Hub는 AWS에서 보안 태세를 자동으로 검사하는 보안 컨트롤 224개를 지원합니다.

이제 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 흐름 로그를 Amazon Kinesis Firehose에 직접 전송할 수 있습니다. 따라서 Amazon Kinesis Firehose가 지원하는 대상이나 다운스트림 로깅 솔루션(사용자 지정 HTTP 엔드포인트를 통해)에 흐름 로그를 실시간으로 스트리밍할 수 있습니다.

오늘부터 아시아 태평양(오사카) 및 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 AWS Transit Gateway Connect를 사용할 수 있습니다.

이제 Amazon Lookout for Metrics용 감지기를 설정할 때 측정값과 차원을 각각 10개까지 추가할 수 있습니다. 이번 출시와 함께 감지기 하나에 측정값과 차원을 더 많이 포함할 수 있게 됨에 따라, 선택한 모든 측정값과 차원에서 근본 원인 및 인과 관계 관련 인사이트를 파악할 수 있습니다.

AWS Snowball 디바이스를 이제 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 사용할 수 있습니다.

Amazon Managed Blockchain(AMB) Hyperledger Fabric이 이제 AWS Govcloud(미국 서부) 리전에서 정식 출시됨에 따라 공공 및 상용 부문의 고객은 프로덕션급 블록체인 인프라를 클릭 몇 번 만으로 생성하고 관리할 수 있게 되었습니다.

오늘부로, Amazon MemoryDB for Redis가 유럽(파리) 및 유럽(밀라노)의 두 AWS 리전에서 추가로 정식 출시되었습니다.

AWS Console 홈에서 새로운 위젯 2개(최신 발표 내용 및 최신 AWS 블로그 게시물)를 사용할 수 있게 되었음을 알려 드립니다. 이러한 위젯을 활용하면 새로운 AWS 기능에 대해 좀 더 손쉽게 알아보고 AWS 출시, 이벤트 등에 관한 최신 소식을 확인할 수 있습니다. 표시된 AWS 블로그 게시물 및 출시 발표 내용은 애플리케이션에서 사용 중인 서비스와 관련되어 있습니다.

Amazon Connect Voice ID가 이제 고객 통화 중 음성 조작 같은 음성 기반 사기 기법을 통한 부정 행위 위험을 탐지함에 따라 음성 상호 작용을 더 안전하게 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 Voice ID는 사기 행위자가 음성 합성기를 사용하여 발신자의 음성을 스푸핑하고 에이전트 또는 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 속이는지 여부를 실시간으로 탐지할 수 있습니다. Voice ID는 이러한 부정 행위가 감지될 경우 Amazon Connect 에이전트 애플리케이션에서 해당 통화를 높은 위험으로 플래그를 지정하며, 이를 통해 고객은 추가적인 보안 수단 또는 예방 조치를 취할 수 있습니다. 이 기능은 연락처에 대해 Voice ID 부정 행위 탐지가 활성화되는 대로 즉시 작동하며 추가 구성은 필요하지 않습니다.

AWS App Runner가 이제 루트 도메인 이름을 만들 때 Amazon Route 53 별칭 레코드를 지원합니다. 개발자가 인프라를 관리할 필요 없이, App Runner에서 대규모로 컨테이너형 웹 애플리케이션 및 API를 클라우드에 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다. App Runner 서비스를 생성하는 경우 기본적으로 App Runner가 서비스에 도메인 이름을 할당합니다. 자체 도메인 이름이 있으면 App Runner 서비스에 사용자 지정 도메인 이름으로 연결할 수 있습니다. 이제는 Amazon Route 53 별칭 레코드를 사용하여 App Runner 서비스에 대한 루트 도메인 또는 하위 도메인을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 이제 App Runner 서비스는 별칭 레코드를 통해 example.com에서 직접 수신 대기할 수 있는데, 이는 acme.example.com 같은 호스트 이름을 추가해야 하는 CNAME 레코드만 지원될 때는 불가능했습니다.

이제 Amazon Lookout for Metrics를 사용하는 동안 해당 차원을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있다는 소식을 알려 드립니다. Amazon Lookout for Metrics는 기계 학습(ML)을 사용하여 이상 탐지에 사용되는 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 비즈니스에 가장 중요한 지표를 자동으로 모니터링합니다. 또한 예상치 못한 수익 감소, 높은 장바구니 포기 비율, 지불 거래 실패 급증, 신규 사용자 가입 증가 등과 같은 이상 현상의 근본 원인을 더 쉽게 진단할 수 있도록 합니다.

AWS Controllers for Kubernetes(ACK) 서비스 컨트롤러 5개가 추가로 정식 출시되었습니다. 고객은 이제 Amazon Relational Database Service(RDS), AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon Managed Service for Prometheus(AMP) 및 AWS Key Management Service(KMS)를 위한 ACK 컨트롤러를 사용하여 AWS 리소스를 프로비저닝하고 관리할 수 있습니다.

Amazon DynamoDB 트랜잭션을 사용하면 개발자가 테이블 내에서 그리고 전체 테이블에서 여러 항목에 대해 모두 변경하거나 전혀 변경하지 않는 조율된 변경 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 단일 트랜잭션의 최대 작업 수는 이제 25개에서 100로 증가했습니다.

Amazon Managed Service for Prometheus에서 새롭게 제공되는 알림 관리자 및 룰러 로그를 활용하는 고객은 Amazon CloudWatch Logs에서 알림 파이프라인 및 구성에 발생한 문제를 손쉽게 해결할 수 있습니다. Amazon Managed Service for Prometheus는 대규모의 운영 지표를 쉽게 모니터링할 수 있는 새로운 완전관리형의 Prometheus 호환 모니터링 서비스입니다. Prometheus는 컨테이너 환경에 최적화된 널리 사용되는 Cloud Native Computing Foundation 오픈 소스 모니터링 및 알림 솔루션입니다. 고객은 알림 관리자를 사용하여 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 통해 최종 사용자에게 경보를 라우팅하기 전에 경보의 그룹화, 라우팅, 중복 제거 및 무음 설정을 수행할 수 있습니다. 또한 룰러를 사용하면 정기적인 간격으로 평가되는 쿼리에 해당하는 녹음 및 경고 규칙을 정의할 수 있습니다. 고객은 알림 관리자 및 룰러 로그를 통해 누락된 Amazon SNS 항목 권한, 잘못된 구성의 알림 관리자 경로, 실행에 실패한 규칙 등 경고 파이프라인에 발생한 문제를 해결할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect에서 Amazon Connect 인스턴스의 대기열을 검색하는 새로운 API를 제공합니다. 이 새로운 API를 사용하면 이름, 설명 또는 태그를 기준으로 프로그래밍 방식에 따라 대기열을 좀 더 자유롭게 검색할 수 있습니다. 예를 들어 이제 이 API를 사용하여 설명에 “priority”가 포함된 모든 대기열을 검색할 수 있습니다. 이 새로운 API에 대해 자세히 알아보려면 API 설명서를 참조하세요.

AWS Trusted Advisor가 이제 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)에서 Microsoft Windows Server 지원 종료(EOS) 옵션을 추천하는 새로운 확인 기능을 지원합니다. 이 확인 기능은 Microsoft Windows Server 워크로드를 검사하고 지원이 종료되었거나 지원 종료가 가까워진 Microsoft Windows Server 인스턴스를 자동으로 나열합니다. 예를 들어 Microsoft Windows Server 2012/2012 R2 지원 연장은 2023년 10월 10일에 종료되며, 18개월 이내에 지원 종료될 인스턴스는 고객이 추가 조사를 손쉽게 진행할 수 있도록 Trusted Advisor 콘솔에서 플래그가 지정됩니다. 이러한 확인 추천을 활용하면 AWS에서 모범 사례에 따라 유연한 마이그레이션, 현대화 및 업그레이드 옵션을 확인할 수 있습니다.

Amazon Connect가 이제 인스턴스 생성을 위해 AWS CloudFormation을 지원합니다. 이제 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 나머지 AWS 인프라와 함께 Amazon Connect 인스턴스를 안전하고 효율적이며 반복 가능한 방식으로 배포할 수 있습니다. 또한 AWS CloudFormation을 활용하여 사용자, 빠른 연결 및 고객 응대 흐름 같은 인스턴스 내의 다른 리소스와 함께 Amazon Connect 인스턴스를 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS CloudFormation 사용 설명서의 Amazon Connect 리소스 유형 참조를 참조하세요.

Amazon Elastic Container Service(ECS)용 서버리스 컴퓨팅 엔진인 AWS Fargate가 이제 중동(UAE) 리전에서 제공됩니다. Fargate는 기본 인프라를 관리할 필요 없이 컨테이너식 애플리케이션을 배포 및 관리할 수 있게 해 줍니다. Fargate를 사용하면 설계에 의한 애플리케이션 격리를 통해 더욱 쉽게 애플리케이션을 조정하고 보안을 개선할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect에서 Amazon Connect 인스턴스의 라우팅 프로필을 검색하는 새로운 API를 제공합니다. 이 새로운 API를 사용하면 이름, 설명, 권한 또는 태그를 기준으로 프로그래밍 방식에 따라 라우팅 프로필을 좀 더 자유롭게 검색할 수 있습니다. 예를 들어 이제 이 API를 사용하여 설명에 “sales”가 포함된 모든 라우팅 프로필을 검색할 수 있습니다. 이 새로운 API에 대해 자세히 알아보려면 API 설명서를 참조하세요.

Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

2019년 5월, Amazon Elastic Block Store(EBS)는 고객이 단일 API 호출로 Amazon EC2 인스턴스에 연결된 모든 Amazon EBS 볼륨의 중단 일관성 스냅샷을 생성할 수 있는 기능을 출시했습니다. 이제 Amazon EC2 인스턴스에 연결된 Amazon EBS 데이터 볼륨의 하위 집합에서 중단 일관성 스냅샷을 생성할 수 있습니다. 또한 Amazon Data Lifecycle Manager(DLM)로 DLM 정책에 정의된 보존 일정에 따라 Amazon EBS 볼륨에서 동일한 하위 집합의 중단 일관성 스냅샷을 자동으로 생성할 수 있습니다.

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. 오늘 아시아 태평양(뭄바이) 리전에서 모든 NTTS(신경망 텍스트 음성 변환)의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

오늘 Amazon Forecast에서 예측 빈도를 사용자 지정하는 기능을 발표했습니다. 이 기능을 통해 사용자의 수요 주기에 맞춰 예측 간격을 더 가깝게 일치할 수 있습니다. Amazon Forecast는 매우 정확한 시계열 예측을 위해 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하는 완전관리형 서비스입니다.

QuickSight 작성자는 이제 사용자 활동을 더 효과적으로 분석할 수 있습니다. 즉, 주제의 사용자 활동이 새롭게 향상됨에 따라 작성자는 다음을 손쉽게 수행할 수 있게 되었습니다. -a 사용자 명확화가 필요한 질문을 식별하여 답변 b 답변했거나 사용자 명확화가 필요한지를 기준으로 질문 필터링 및 c 질문을 제출한 사용자를 기준으로 질문 필터링 작성자는 주제의 사용자 활동 섹션을 탐구하고 표시된 특정 문구 질문을 식별할 수 있습니다. 또한 질문 목록을 “답변하지 않음”, “사용자 명확화” 또는 특정 사용자 ID를 입력하는 방법을 선택하여 필터링할 수 있습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(RDS) for PostgreSQL에서 PostgreSQL 마이너 버전 14.4를 지원합니다. 이 최신 마이너 버전으로 업그레이드하여 이전 PostgreSQL 버전의 알려진 보안 취약성과 버그를 해결하는 것이 좋습니다. 릴리스에 대한 자세한 내용은 PostgreSQL 커뮤니티 발표를 참조하세요.

AWS Control Tower 고객은 이제 규모에 맞는 조직에서 프로그래밍 방식으로 가드레일이라고도 하는 제어를 관리할 수 있습니다. 고객은 프로그래밍 방식으로 AWS Control Tower 라이브러리에서 사용 가능한 제어의 애플리케이션 상태를 활성화, 비활성화 및 보기가 가능합니다. 제어 API는 AWS CloudFormation 지원을 포함하여 고객이 코드형 인프라(IaC)로서 AWS 리소스를 관리하도록 합니다. AWS Control Tower는 고객이 전체 조직 단위(OU) 및 OU 내의 모든 AWS 계정에 정책 의사를 표현하는 데 사용할 수 있는 선택 사항 예방 및 탐지 제어를 제공합니다. 이러한 규칙은 고객이 새로운 계정을 생성하거나 기존 계정에 변경 사항이 있을 경우에도 유지됩니다.

AWS Config 규정 준수 팩 템플릿은 이제 AWS Systems Manager 문서(SSM 문서)에서 저장 및 배포할 수 있습니다. 규정 준수 팩은 계정 및 리전의 단일 엔터티 또는 AWS Organizations의 조직으로 쉽게 배포할 수 있는 AWS Config 규칙 및 수정 조치를 모아놓은 것입니다. 규정 준수 팩은 YAML 기반 템플릿을 통해 정의되고 AWS Config에서 배포됩니다. 템플릿이 오프라인 파일인 경우 고객은 계정 간 버전 제어 및 공유를 수동 프로세스로 유지해야 합니다.

AWS 서버리스 애플리케이션 모델(SAM) 명령줄 인터페이스(CLI)가 SAM CLI에서 esbuild 지원을 정식으로 발표했습니다. AWS SAM CLI는 서버리스 애플리케이션을 쉽게 구축, 테스트 및 배포할 수 있게 해 주는 개발자 도구입니다. “매우 빠른 JavaScript bundler”인 Esbuild는 웹의 배포 가능한 자산으로서 JavaScript( js , jsx , ts 및 tsx ) 및 CSS 종속성을 연결합니다. 오늘부로 SAM CLI에서 이제 esbuild를 사용하여 JavaScript 애플리케이션용 워크플로를 구축할 수 있습니다.

오늘부터 고객은 AWS Outposts 주문에 적용되는 사전 조건을 충족하기 위해 Enterprise On-Ramp Support 또는 Enterprise Support 중에 하나를 사용할 수 있습니다. Enterprise On-Ramp Support가 추가됨에 따라 고객은 이제 Outposts 워크로드와 지원 요구 사항에 가장 잘 맞는 AWS Support 플랜을 더욱 유연하게 선택할 수 있습니다.

AWS Directory Service for Microsoft Active Directory, 즉 AWS Managed Microsoft AD 및 AD Connector를 이제 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 사용할 수 있습니다.

AWS는 이제 AWS Gamekit에서 Unity 게임 엔진을 사용할 수 있음을 발표했습니다. AWS GameKit에서는 게임 개발자가 게임 엔진에서 직접 게임 백엔드 기능을 배포하고 사용자 지정할 수 있습니다. AWS GameKit에서 2022년 3월 23일에 Unreal Engine 지원을 시작했고 오늘 Unity 지원을 발표함에 따라 게임 개발자는 Unreal Engine 및 Unity Engine 모두를 Win64, MacOS, Android 또는 iOS 게임 상에서 클릭 몇 번만으로 다음과 같은 클라우드 기반 게임 기능을 통합할 수 있게 되었습니다. 

• 자격 증명 및 인증: 각 플레이어의 고유한 자격 증명을 생성하고 플레이어가 게임에 로그인할 수 있도록 합니다. 플레이어의 자격 증명을 확인하고 세션을 관리합니다.
• 성과: 플레이어가 획득한 게임 관련 보상을 생성하고 추적합니다.
• 게임 상태 클라우드 저장: AWS 내에 동기화한 플레이어의 게임 진행 상황 복사본을 유지하여 플레이어가 게임플레이를 세션에 걸쳐 다시 시작할 수 있도록 합니다.
• 사용자 게임플레이 데이터: 인벤토리, 통계 및 교차 플레이 지속성 같은 각 플레이어의 게임 관련 데이터를 유지합니다.

SageMaker Autopilot은 사용자 데이터 기반 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리합니다. 오늘부터 기계 학습 모델을 훈련하는 Autopilot 실험을 생성할 경우 모델의 훈련 및 검증에 사용되는 데이터 분할을 사용자 지정할 수 있습니다. 기본적으로 Autopilot은 지정된 데이터 세트를 각각 훈련 및 검증을 위해 예약한 80-20% 분할로 나눕니다. 이번 출시를 통해 훈련 및 검증 데이터 분할 백분율을 사용자 지정하거나 훈련용과 검증용 두 개의 데이터 세트를 제공할 수 있습니다. 이 기능은 Amazon SageMaker Studio 및 SageMaker Autopilot API 모두에서 사용 가능합니다.

지속적인 EC2 취약성 스캔을 위해 Inspector에 Windows Server 2012, 2012 R2, 2016, 2019, 2022 지원이 추가되었습니다. 이미 Inspector EC2 스캔 기능을 사용할 수 있고 AWS Systems Manager(SSM) 에이전트가 설치 및 구성되어 있는 고객은 추가 조치를 취하지 않아도 됩니다. 이제 Windows 인스턴스에 소프트웨어 취약성과 의도하지 않은 네트워크 노출이 있는지 지속적으로 자동 스캔됩니다. 신규 고객은 AWS Management Console에서 한 번의 클릭으로 Inspector를 시작하여 Windows 및 Linux의 EC2 인스턴스에 존재하는 소프트웨어 취약성과 더불어 Amazon Elastic Container Registry(ECR)에 있는 해당 컨테이너 이미지에 대한 평가를 시작할 수 있습니다. Inspector에서 지원되는 전체 운영 체제 목록은 여기에서 찾을 수 있습니다.

AWS는 IAM Identity Center(AWS Single Sign-On의 후속 서비스)에서 사용자와 그룹을 생성하고, 읽고, 업데이트하고, 삭제하기 위한 추가 API를 출시합니다. 새로운 API는 기존 기능을 확장해 관리 업무를 줄이고 시간을 절약하며, IAM Identity Center에서 사용할 수 있는 사용자와 그룹을 보다 확실하게 확인할 수 있는 방법을 제공합니다. API는 확장 가능한 방식과 프로그래밍 방식으로 사용자를 프로비저닝 또는 프로비저닝 해제하거나 업데이트하는 용도로 사용할 수 있습니다. 새로운 Identity Center 디렉터리 API를 사용하면 감사 및 조정 목적으로 Identity Center 디렉터리에서 사용자와 이들의 그룹 멤버십을 검색할 수 있습니다.