기계 학습(ML)용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서는 데이터 과학자와 ML 실무자가 데이터 준비에서 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포에 이르는 엔드 투 엔드 기계 학습 워크플로를 수행할 수 있습니다. 2023년 5월, AWS는 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리를 포함하는 사전 빌드된 도커 이미지인 SageMaker Distribution을 JupyterCon에서 오픈 소스 프로젝트로 출시했습니다. 오늘, AWS는 Amazon SageMaker Studio에서 SageMaker Distribution을 지원한다고 발표했습니다.

이제 Amazon EventBridge 스케줄러는 마지막 간접 호출 완료 시 일정이 자동으로 삭제되도록 설정하는 기능을 지원합니다. 종료 날짜가 있는 일회성, cron 및 rate 일정에 사용할 수 있습니다.  

이제 Amazon VPC IP 주소 관리자(IPAM)는 VpcIPUsage, SubnetIPUsage, PublicIPv4PoolIPUsage라는 세 가지 새로운 CloudWatch 지표를 지원합니다. 이 지표를 사용하면 활용도가 낮거나 거의 최대 용량에 가까운 IP 주소 범위를 식별하여 AWS에서의 IP 주소 사용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 지표는 Amazon Virtual Private Cloud(VPC), 서브넷 및 퍼블릭 IPv4 풀과 같은 리소스 전반에서 IP 주소 사용을 선제적으로 추적합니다. 또한 Amazon CloudWatch에서 이러한 지표에 대한 경보를 설정하여 IP 주소 사용 임계값이 초과될 때 알림을 받을 수 있습니다. 또한 IPAM 대시보드에서 이러한 지표를 제공하므로 모든 IP 주소 관련 인사이트를 통합하여 볼 수 있습니다.

Amazon Athena는 오픈소스 프레임워크에 구축된 서버리스 대화형 분석 서비스로, 개방형 테이블과 파일 형식을 지원합니다. Athena는 페타바이트 규모의 데이터를 분석하는 간소화되고 유연한 방식을 제공합니다. Athena는 오픈 소스 Trino 및 Presto 엔진으로 구축되었으며 프로비저닝이나 구성 작업이 필요 없습니다.

오늘부터 고객은 AWS Batch에서 가격 용량 최적화 할당 전략을 지정할 수 있습니다. 지금까지는 AWS Batch가 용량 가용성을 기반으로 스팟 인스턴스 배치를 최적화하여 워크로드가 중단될 가능성을 줄이는 데 도움이 되도록 설계된 용량 최적화 스팟 할당 전략을 지원했습니다. 새로운 요금 및 용량 최적화 할당 전략은 요금과 용량 간의 균형을 제공하도록 설계되었습니다.

이제 AWS Batch에서 AWS Batch 콘솔을 통해 AWS Fargate의 Linux ARM64 컨테이너 및 Windows x86 컨테이너를 지원합니다. 이 기능은 Fargate 컴퓨팅 환경에서 Linux ARM64 및 Windows x86 컨테이너를 예약하는 아키텍처 옵션을 확장함으로써 AWS Batch 고객이 현대적 컨테이너 기술 도입을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 ARM64 아키텍처에 대한 지원은 Fargate에서 Graviton 인스턴스의 이점을 제공하므로 고성능 컴퓨팅을 비롯한 다양한 워크로드에 대해 유사한 x86 기반 인스턴스보다 더 나은 가격 대비 성능을 확보할 수 있습니다.

이제 Amazon CloudWatch Internet Monitor를 통해 최종 사용자와 AWS에 호스팅된 애플리케이션 간 인터넷 연결 트래픽에 대해 상태 이벤트를 트리거할 시기에 대한 임계값을 사용자 지정할 수 있습니다. 상태 이벤트를 트리거하기 위한 전체 가용성 및 성능 점수의 기본 임계값은 95% 입니다. 이제 가용성 점수, 성능 점수 또는 둘 다에 대해 사용자 지정 임계값을 설정할 수 있습니다. 애플리케이션이 성능 또는 가용성 임계값 이하인 경우 영향을 받는 위치 및 네트워크 공급자(ASN)가 포함된 상태 이벤트에 대한 알림을 받게 됩니다. 

이제 Amazon Bedrock에서 Anthropic 대규모 언어 모델(LLM)의 최신 버전인 Claude 2에 액세스할 수 있습니다. Claude 2는 각 프롬프트에서 최대 100,000개의 토큰을 사용할 수 있습니다. 즉, 수백 페이지의 텍스트나 심지어 책 전체에도 사용할 수 있습니다. 또한 Claude 2는 이전 버전과 비교하여 수천 개의 토큰에 달하는 긴 문서를 작성할 수 있어 Amazon Bedrock을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 훨씬 더 다양한 방법을 제공합니다.

AWS는 Apache Spark용 Amazon Redshift 통합 기능을 오픈 소스로 제공하여 Apache Spark 개발자가 Amazon Redshift 데이터에서 Apache Spark 애플리케이션을 원활하게 구축하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 이번 릴리스를 통해 Amazon Redshift는 Apache Spark용 Amazon Redshift 기여 및 통합을 오픈 소스로 제공하여 Spark 개발자가 소스 코드를 검토하고, 확장하고, 기능 기여 및/또는 Spark 애플리케이션 요구에 맞게 수정할 수 있도록 지원합니다.

AWS는 맞춤형 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(코드명 Sapphire Rapids)로 구동되는 Amazon EC2 M7i-flex 및 EC2 M7i 인스턴스의 정식 버전을 발표했습니다. AWS에서만 사용할 수 있는 이러한 맞춤형 프로세서는 다른 클라우드 공급자가 사용하는 동급의 x86 기반 인텔 프로세서보다 최대 15% 향상된 성능을 제공합니다.

이제 AWS Config는 AWS Amplify, Amazon AppIntegrations, AWS App Mesh, Amazon Athena, Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2), Amazon CloudWatch Evidently, Amazon Forecast, AWS IoT Greengrass 버전 2, AWS Ground Station, AWS Elemental MediaConnect, AWS Elemental MediaTailor, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK), Amazon Personalize, Amazon Pinpoint, AWS Resilience Hub 등의 서비스를 위해 19가지 리소스 유형을 지원합니다.

오늘부터 Amazon Relational Database Service(RDS) for Oracle은 단일 테넌트 구성에서 실행되는 멀티테넌트 컨테이너 데이터베이스(CDB) 아키텍처의 인스턴스에 대한 읽기 전용 및 탑재된 복제본을 지원합니다. Amazon RDS for Oracle 복제본은 Oracle Data Guard의 구성을 완벽하게 관리하여 기본 DB 인스턴스와 동일하거나 다른 AWS 리전에서 복제본을 생성하고 유지 관리합니다.

오늘 AWS는 이스라엘 헤르츨리야에 있는 EdgeConnex Herzliya 데이터 센터 내에 새로운 AWS Direct Connect 로케이션을 개설한다고 발표했습니다. 이 로케이션에서 네트워크를 AWS에 연결하면 모든 퍼블릭 AWS 리전(중국 리전 제외), AWS GovCloud 리전 및 AWS 로컬 영역에 직접 프라이빗 액세스를 확보할 수 있습니다.

이제 고객은 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)용 AWS Fargate를 사용하여 워크로드를 위한 임시 스토리지 크기를 최대 175GiB까지 구성할 수 있습니다. 따라서 데이터 집약적인 워크로드를 보유한 고객은 AWS Fargate for Amazon EKS를 활용할 수 있습니다. AWS Fargate for Amazon EKS에서는 서버를 프로비저닝하고 관리할 필요가 없으므로, 애플리케이션별로 리소스를 지정하고 관련 비용을 지불할 수 있으며, 애플리케이션 격리를 고려한 설계로 보안을 강화할 수 있습니다.

AWS Lake Formation은 며칠 만에 안전한 데이터 레이크를 설정할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 데이터 레이크는 데이터를 원래 형식과 분석을 위해 준비된 상태로 저장하는 큐레이팅된 중앙 집중식 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. AWS Lake Formation은 이제 다음 두 개의 추가 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 아시아 태평양(멜버른) 아시아 태평양(하이데라바드)

AWS Backup for Amazon S3는 이제 3억 개 이상의 객체가 포함된 버킷의 백업 속도를 최대 10배까지 개선합니다. 이 같은 성능 향상을 통해 초기 S3 백업 워크플로우의 속도를 높이고 30억 개 이상의 객체가 포함된 버킷을 백업할 수 있습니다. AWS Backup은 비용 효율적인 정책 기반 완전관리형 솔루션으로, 다른 AWS 서비스(컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 포함)와 서드 파티 애플리케이션과 함께 Amazon S3의 데이터 보호를 중앙 집중화하고 자동화할 수 있습니다. 이번 성능 개선은 Amazon S3에 대한 AWS Backup 지원이 제공되는 모든 리전에서 추가 비용 없이 자동으로 적용됩니다.

이제 Microsoft Active Directory용 AWS Directory Service(다른 이름: AWS Managed Microsoft AD) 및 AD Connector를 AWS 이스라엘(텔아비브) 리전에서 사용할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon Relational Database Service(RDS) for SQL Server는 향상된 모니터링에서 보조 호스트 지표를 지원합니다. 이제 고객은 다중 AZ DB 인스턴스의 보조 호스트와 관련된 필수 지표(예: 여유 스토리지, 여유 메모리, 읽기/쓰기 IOPS, 읽기/쓰기 처리량, CPU 사용률)를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 향상된 모니터링의 OS 지표를 참조하세요.

이제 Amazon ElastiCache는 Graviton3 기반 M7g 및 R7g 노드 패밀리를 지원합니다. ElastiCache Graviton3 노드는 Graviton2에 비해 뛰어난 가격 대비 성능을 제공합니다. 그 예로 R7g.4xlarge 노드에서 Redis용 ElastiCache를 실행하는 경우 R6g.4xlarge에서 실행하는 것과 비교하여 처리량(초당 읽기 및 쓰기 작업)을 최대 28% 늘리고 P99 지연 시간을 최대 21% 단축할 수 있습니다. 또한 이러한 노드는 네트워킹 대역폭을 최대 25% 더 높게 제공합니다. 

이제 Amazon Elastic File System(EFS)은 최대 55,000 읽기 IOPS와 25,000 쓰기 IOPS를 지원하므로 AWS에서 기계 학습(ML) 연구, 금융 시뮬레이션, 빅 데이터 분석 및 기타 데이터 집약적 워크로드를 손쉽게 지원할 수 있습니다.