Amazon Web Services 한국 블로그

Category: AWS re:Invent

새로운 기능 – AWS Snowball Edge를 사용한 오프라인 테이프 마이그레이션

수년 동안 AWS는 데이터를 AWS 클라우드로 마이그레이션하는 데 도움이 되는 점점 더 강력한 도구를 제공해왔습니다. 2009년 AWS Import/Export를 시작으로 2015년 Snowball, 2016년 Snowmobile 및 Snowball Edge, 2020년 Snowcone이 출시되었습니다. 새로운 각 디바이스는 마이그레이션 프로세스를 간소화하고 신속하게 처리할 수 있는 추가 기능을 제공합니다. 모든 디바이스는 제한된 대역폭, 높은 연결 비용 또는 긴 대기 시간과 같은 네트워크 […]

새로운 기능 – Amazon RDS Custom for SQL Server 공식 출시

2021년 10월 26일, 기본 운영 체제 및 데이터베이스 환경의 사용자 지정이 필요한 애플리케이션을 위한 관리형 데이터베이스 서비스인 Amazon RDS Custom for Oracle을 출시했습니다. RDS Custom을 통해 특별한 패치를 적용하고 데이터베이스 소프트웨어 설정을 변경함으로써 액세스에 권한이 필요한 타사 애플리케이션을 지원하는 등 데이터베이스 서버 호스트 및 운영 체제에 액세스하고 사용자 지정할 수 있습니다. 오늘, 저는 Amazon RDS […]

FreeRTOS Extended Maintenance Plan – 최대 10년간 장기 지원 제공

지난 AWS re:Invent 2020에서는 제조업체가 현장에서 디바이스를 배포하고 나중에 업데이트할 때 표준 릴리스보다 더 안정적인 기반을 제공하는 FreeRTOS 장기 지원(LTS)이 발표되었습니다. FreeRTOS는 소형의 저전력 엣지 디바이스를 쉽게 프로그래밍, 배포, 보안, 연결 및 관리할 수 있는 마이크로 컨트롤러용 오픈 소스 실시간 운영 체제입니다. 2021년 FreeRTOS LTS는 AWS IoT 무선 업데이트(OTA), AWS IoT Device Defender 및 향후 […]

AWS Compute Optimizer 신규 기능 — 비용 절감 기회와 성능 위험을 예측하는 리소스 효율성 지표

AWS Compute Optimizer는 클라우드에서 다양한 워크로드를 실행한 Amazon의 경험에서 얻은 지식을 적용하여 워크로드 패턴을 식별하고 최적의 AWS 리소스를 추천합니다. 이제 AWS Compute Optimizer가 AWS 리소스를 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 평가하는 데 도움이 되는 권장 사항과 함께 리소스 효율성 지표를 제공한다는 사실을 공유하게 되어 기쁩니다. 대시보드는 계정 수준에서 비용 절감 및 성과 개선 기회를 보여줍니다. 대시보드에서 […]

AWS Well-Architected Framework 지속 가능성 신규 분야 추가

AWS Well-Architected Framework는 2015년부터 AWS 고객의 클라우드 아키텍처 개선을 지원해왔습니다. 프레임워크는 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성, 비용 최적화과 같은 여러 원칙에 걸친 설계 원칙, 질문 및 모범 사례로 구성됩니다. 오늘은 조직이 클라우드 컴퓨팅을 위한 환경 모범 사례를 사용하여 워크로드를 학습, 측정 및 개선하는 데 도움이 되는 새로운 지속 가능성 원칙를 소개하겠습니다. 다른 원칙과 마찬가지로 […]

Construct Hub 및 AWS Cloud Development Kit 버전 2 정식 출시

Construct Hub 및 AWS Cloud Development Kit(AWS CDK) 버전 2가 정식으로 출시되었습니다. AWS CDK는 익숙한 프로그래밍 언어인 C#, TypeScript, Java, Python 및 Go(개발자 미리 보기)를 사용하여 클라우드 리소스 작업을 간소화하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 개발자는 애플리케이션 내에서 자신이 선택한 언어의 다른 유형과 마찬가지로 사용하는 구문(Constructs)이라는 재사용 가능한 유형을 사용하여 클라우드 리소스를 생성하고 구성합니다. 사용자 정의 구문을 […]

AWS AI/ML 장학금 프로그램 – 소수 및 취약 계층 학생의 인공 지능 관력 경력 개발을 위한 지원 프로젝트

수년 동안 정보 기술(IT) 분야에서 일하는 여성으로서 오랜 성별 고정 관념에 도전하고 더 많은 젊은 학습자들이 기술 분야 취업을 고려하도록 격려하는 것이 중요하다고 저는 생각해 왔습니다. 기술의 미래를 정의하는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)으로 인해 이러한 미래는 다양한 표현의 영향을 받게 됩니다. 세계경제포럼은 2025년까지 인공 지능 및 기계 학습 분야를 포함하여 기술 발전과 자동화가 9천 7백만 […]

Amazon Elastic Container Registry를 위한 풀 스루 캐시 리포지토리 발표

컨테이너를 사용하여 애플리케이션을 호스팅하기로 선택한 조직, 개발 팀 및 개인 개발자는 고가용성과 보안을 활용하기 위해 Amazon Elastic Container Registry로부터 모든 이미지를 소싱하는 것이 필수적이거나 선호 사항일 수 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 고객은 퍼블릭 레지스트리에서 프라이빗 Amazon Elastic Container Registry 리포지토리로 이미지를 수동으로 가져온 다음 동기화를 유지해야 하는 부담을 감수해야 했습니다. 이로 인해 운영 […]

Karpenter 소개 – 오픈 소스 고성능 Kubernetes 클러스터 오토스케일러

이제 Karpenter를 프로덕션에 적용할 준비를 마쳤습니다. Karpenter는 AWS로 구축된 유연한 오픈 소스의 고성능 Kubernetes 클러스터 오토스케일러입니다. 애플리케이션 로드의 변화에 대응하여 적절한 크기의 컴퓨팅 리소스를 신속하게 실행함으로써 애플리케이션 가용성과 클러스터 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한 Karpenter는 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 컴퓨팅 리소스를 적시에 제공하며, 앞으로 클러스터의 컴퓨팅 리소스 공간을 자동으로 최적화하여 비용을 절감하고 성능을 개하게 됩니다. […]

AWS Lake Formation – 자동 압축, 행 및 셀 단위 권한 제어 가능한 테이블 관리 기능 출시

데이터 레이크는 데이터 사일로를 분해하고, 다양한 유형의 분석을 중앙집중식 리포지토리로 결합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 정형 및 비정형 데이터를 이 리포지토리에 저장할 수 있습니다. 그러나 데이터 레이크를 설정 및 관리하려면, 수동의, 복잡하고 시간이 많이 걸리는 수동 작업이 많이 필요합니다. AWS Lake Formation을 사용하면 몇 주 또는 몇 개월이 아닌 며칠 만에 안전한 데이터 […]