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AWS 주간 소식 모음 – 2020년 10월 12일

안녕하세요! 여러분~ 매주 월요일 마다 지난 주 업데이트된 국내 AWS관련 콘텐츠를 정리해 드리는 AWS 주간 소식 모음입니다. AWS 클라우드에 대한 새로운 소식을 확인하시는데 많은 도움 되시길 바랍니다. 혹시 빠지거나 추가할 내용이 있으시면, 저에게 메일 주시면 다음 중에 추가 공유해 드리겠습니다.

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AWS 최신 뉴스

지난 주에 올라온 신규 서비스 소식 중에 한국 고객이 알아두시면 좋을 소식 몇 가지를 추천드립니다. 모든 신규 출시 목록은 영문 What’s New을 참고하시기 바랍니다. (영어로 언어 변경 필요)

  • Amazon Personalize, 모델 학습 시간 및 추천 사항 생성 시간 단축 (2020-10-09)
    Amazon Personalize의 모델 학습에 필요한 시간을 최대 40 %까지 줄이고 실시간 권장 사항 생성을 위한 지연 시간을 최대 30 %까지 줄일 수 있습니다.
  • Amazon EMR과 AWS Lake Formation의 통합 제공 (2020-10-09)
    Amazon EMR과 AWS Lake Formation을 통합하여, Apache Spark 애플리케이션에 대한 세분화 된 액세스 제어 정책을 정의하고 시행 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스, 테이블 및 열 수준에서 Amazon S3 데이터 액세스를 관리하여 다중 테넌트 EMR 클러스터에 대한 데이터 액세스 제어를 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 또한 EMR 노트북 및 Apache Zeppelin에 대한 SAML 기반 SSO (Single Sign-On)를 활성화하고 ADFS (Active Directory Federation Services)를 사용하는 조직의 인증을 단순화합니다.
  • Amazon EventBridge, 배달 못한 편지 대기열 지원 발표 (2020-10-08)
    이제 Amazon EventBridge가 DLQ(배달 못한 편지 대기열)을 지원합니다. DLQ는 이벤트를 배달할 수 없거나 대상을 사용할 수 없는 경우 이벤트를 대기열에 저장하여 이벤트 기반 애플리케이션의 복원력과 내구성을 높입니다. EventBridge DLQ는 표준 Amazon SQS 대기열입니다. 이제 대상에 대해 DLQ를 추가하는 것은 물론, 대상에 대한 사용자 지정 재시도 정책을 구성하여 이벤트의 최대 기간 또는 재시도 횟수에 따라 세부적으로 제어할 수 있습니다. 이벤트가 CloudWatch 경보에서 DLQ로 이동될 경우 알림을 받을 수 있습니다.
  • AWS Glue Streaming ETL 작업, 자동 스키마 감지 지원 (2020-10-08)
    AWS Glue에서 이제 수신 레코드의 스키마를 자동으로 감지하고 레코드별로 스키마 변경을 정상적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 이전에는 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 수신 데이터의 스키마를 지정하고 ETL 스크립트를 업데이트하여 스키마 변경을 처리해야했습니다. 이제 AWS Glue 작업이 두 가지를 모두 수행 할 수 있으므로 코드 재 작업 시간을 절약하고 ETL 작업의 유연성을 높일 수 있습니다.
  • AWS Compute Optimizer, EBS 지표로 EC2 인스턴스 유형 권장 지원 (2020-10-08)
    이전에 AWS 고객은 EC2 인스턴스가 EBS 대역폭 또는 IOPS 제한 여부를 식별하기 위해 EBS 볼륨 지표를 분석해야했습니다. 이 향상된 기능을 통해 Compute Optimizer는 고객이 EBS 대역폭 또는 IOPS 병목 현상을 겪고있는 EC2 인스턴스를 식별 할 수 있도록 지원하고 애플리케이션에 더 적합한 EC2 인스턴스 유형을 자동으로 권장합니다.
  • Amazon CloudWatch Lambda Insights (미리보기) 발표 (2020-10-09)
    새로운 미리보기 기능을 통해 Lambda 함수의 성능 및 상태를 요약하는 자동화 된 대시 보드에 액세스하여 메모리 누수 또는 새 함수 버전으로 인한 성능 변경과 같은 문제에 대한 가시성을 제공합니다. CloudWatch Lambda Insights를 사용하면 다기능보기를 사용하여 컴퓨팅, 메모리 할당 및 함수 기간이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 이해하여 Lambda 함수 사용률을 최적화 할 수 있습니다.
  • AWS Security Hub, 보안 표준을 위한 새로운 사용자 인터페이스 출시 (2020-10-07)
    AWS Security Hub에서 활성화한 보안 검사와 관련된 보안 상태를 더 쉽게 이해할 수 있도록 새로운 테이블 보기를 구현했습니다. 표준에 대한 기존의 카드 보기를 제거했으므로 이제 모든 보안 검사를 시각적으로 요약한 내용과 통과 또는 실패한 검사 수를 확인할 수 있습니다. 컨트롤 테이블은 표준에 있는 컨트롤의 실패, 알 수 없음, 통과, 비활성화 개수를 한 눈에 보여줍니다. 컨트롤은 상태별로 그룹화되어 있기 때문에 실패한 컨트롤에 보다 쉽게 집중할 수 있습니다. 컨트롤을 필터링하고 검색하여 특정 리소스 유형을 정확히 찾아 낼 수 있으며 테이블 열을 사용하여 정렬할 수도 있습니다. 이제 표준 페이지에서 해당 컨트롤과 더불어 표준에 대한 보안 점수를 확인할 수 있습니다.
  • Amazon EC2 G4dn 베어 메탈 인스턴스, 서울 리전 출시 (2020-10-07)
    Amazon G4dn 인스턴스는 CUDA, CuDNN, NVENC 등의 NVIDIA 라이브러리에 액세스해야 할 필요가 있는 사용자에게 GPU 기반 ML 추론, 훈련이 필요 없는 복잡한 ML 모델, 그래픽 애플리케이션에 대한 최상의 가성비를 제공합니다.  G4dn 베어 메탈 인스턴스는 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 8개, AWS 맞춤형 2세대 인텔® 제온® 스케일러블(Cascade Lake) 프로세서, 100Gbps의 네트워킹 처리량 및 1.8TB의 로컬 NVMe 스토리지를 제공합니다. G4dn 베어 메탈 인스턴스는 기존 TCP 채널보다 더욱 낮고 일관적인 지연과 높은 처리량으로 높은 수준의 노드 간 통신이 대량으로 필요한 애플리케이션을 실행하는 데 사용하는 Elastic Fabric Adapter도 지원합니다. Elastic Container Service(ECS), Elastic Kubernetes Service(EKS)와 같이 G4dn 인스턴스를 지원하는 관리형 AWS 서비스에서도 새로운 G4dn 베어 메탈 인스턴스를 지원합니다.
  • Amazon SageMaker Studio, Virtual Private Cloud (VPC) 지원 가능 (2020-10-05)
    Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)입니다. 데이터 사이언티스트와 개발자는 한 번의 클릭으로 SageMaker Studio 노트북을 신속하게 가동하여 데이터 세트를 탐색하고 모델을 빌드할 수 있습니다. 오늘부터 SageMaker Studio 노트북의 네트워크 액세스 및 인터넷 연결을 세부적으로 제어하기 위해 SageMaker Studio를 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)에서 시작하도록 선택할 수 있습니다. 노트북에서 공용 인터넷 액세스를 완전히 비활성화하여 보안 계층을 추가할 수 있습니다.  
  • Amazon Honeycode에서 직원 온 보딩 앱 템플릿 사용 가능 (2020-10-05)
    Amazon Honeycode는 팀 생산성 시나리오를 위한 강력한 모바일 및 웹 애플리케이션을 별도의 프로그래밍이 없이 신속하게 구축할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. Amazon Honeycode 에서 팀 또는 조직의 자동화된 직원 온보딩 프로세스를 구축하는 데 도움이 되는 앱 템플릿을 사용할 수 있습니다. 원격으로 근무하는 비즈니스의 경우 신규 직원의 성공적인 온보딩이 특히 중요합니다. 이 템플릿을 조직에 구현하면 직원 온보딩 프로세스를 개선하고, 각 직원의 온보딩 진행률을 모니터링하며, 온보딩 관리를 간소화할 수 있습니다. 조직의 요구 사항에 맞게 템플릿을 사용자 지정하면 팀에 사람들을 초대하고 앱 사용을 공유할 수 있습니다.
  • AWS 및 Grafana Labs, AWS X-Ray 데이터 소스 플러그인 출시 (2020-10-05)
    Grafana의 최신 릴리스 (버전 7.2.0 이상)를 사용하여 성능 문제를 분류하기 위해 Grafana 대시 보드에서 직접 AWS X-Ray 추적을 시각화 할 수 있습니다. 이번 출시와 함께 차트, 그래프 및 경고를 통해 Grafana에서 제공하는 분석 및 고급 시각화를 사용하여 AWS X-Ray를 사용하여 계측 된 애플리케이션을 모니터링 할 수 있습니다. Grafana Explore보기를 사용하여 X-Ray 추적을 분석하여 오류 및 결함 비율 증가와 같은 성능 문제를 분류하고 문제의 근본 원인을 확인하며 영향을받는 최종 사용자를 식별 할 수 있습니다. 이번 출시로 Grafana의 기존 경고 및 알림 기능과 함께 Grafana 대시 보드에서 X-Ray 추적 데이터를 사용할 수 있습니다. 추적 타임 라인을보고 각 서비스에 소요 된 시간을 확인하고 업스트림 및 다운 스트림 서비스에서 오류의 영향을 볼 수 있습니다. 
  • Amazon Keyspaces, NoSQL Workbench 지원 (2020-10-05)
    NoSQL Workbench를 사용하여 Amazon Keyspaces 또는 Apache Cassandra 데이터 모델을 커밋하고 자동으로 키 스페이스와 테이블을 생성하거나, 데이터 모델을 시각화 할 수도 있습니다. 데이터 모델을 시각화하면 데이터 모델이 애플리케이션의 쿼리 및 액세스 패턴을 지원할 수 있습니다. 또한, 협업, 문서화 및 프리젠 테이션을 위해 다양한 형식으로 데이터 모델을 저장하고 내보낼 수 있습니다.

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– Channy(윤석찬);