오늘 AWS는 Amazon SageMaker 모델 카드와 Amazon SageMaker 모델 레지스트리의 통합을 발표했습니다. 이 기능을 통해 SageMaker 모델 카드를 SageMaker 모델 레지스트리의 특정 모델 버전과 연결할 수 있게 됩니다. 이를 통해 SageMaker에서의 모델 여정의 모든 단계에서 포괄적이고 중앙 집중식으로 표준화된 설명서를 사용해 등록된 모델 버전에 대한 단일 소스를 구축하여 모델 수명 주기 전반에 걸쳐 검색을 용이하게 하고 거버넌스, 규정 준수 및 책임을 촉진할 수 있습니다.

이제 Amazon CloudWatch는 교차 계정 관측성의 Service Quotas를 지원하게 됨에 따라 고객은 중앙 모니터링 계정을 사용하여 리전 내 여러 AWS 계정에서 다양한 AWS 서비스의 리소스 사용률 및 한도를 추적하고 시각화할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect를 통해 에이전트 활동으로 기반으로 적합한 단계별 안내서를 자동으로 제시할 수 있습니다. 이제 Amazon Connect 흐름 내에서 새로운 “이벤트 흐름 설정” 블록을 사용하여 고객이 에이전트와 연결하거나 에이전트가 통화를 끝낼 때 특정 가이드를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 분실 수하물 문제로 에이전트와 연결하면 에이전트에게는 고객 센터 관리자가 에이전트 워크스페이스 내에 기본 보기로 미리 구성한 '분실 수하물' 단계별 안내서가 제공됩니다. 이렇게 하면 에이전트가 고객이 연락하려는 문제의 정확한 단계를 쉽

이제 Amazon OpenSearch Service를 사용하면 데이터 노드당 프로비저닝된 3TiB gp3 볼륨 크기마다 최대 16,000IOPS 및 1,000MiB/s의 처리량을 프로비저닝할 수 있으므로 더 나은 검색 성능 및 인덱싱 성능을 실현할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Application Migration Service(AWS MGN)를 사용하여 단일 지정 계정을 통해 여러 계정에 대한 마이그레이션을 중앙에서 확인하고 관리할 수 있습니다. 대규모 조직을 위해 설계된 이 새로운 기능은 AWS Organizations를 사용하여 AWS Application Migration Service 콘솔에서 직접 마이그레이션을 파악하고 인벤토리를 관리할 수 있도록 합니다.

이제 Amazon Personalize에서는 배치 추천에 최신 스트리밍 데이터를 사용하여 최근 사용자 상호 작용을 캡처함으로써 추천 품질을 개선합니다. 배치 추천은 Personalize의 이벤트 트래커를 통해 스트리밍된 최근 기록의 이벤트를 사용하므로 모델을 다시 훈련할 필요 없이 추천을 생성할 수 있습니다. 지금까지는 배치 추천이 마지막 모델 재훈련 시점까지의 상호 작용만 고려했습니다. Personalize의 추천 기능은 더 최근의 상호 작용을 고려함으로써 이제 사용자 행동의 변화에 더 잘 대응할 수 있게 되었습니다.

AWS Systems Manager의 기능인 Parameter Store에서 이제 GetParameter 및 GetParameters API에 대해 최대 1만TPS(초당 트랜잭션)를 지원합니다. 이는 이전 한도인 3,000TPS에서 증가한 수치입니다. Parameter Store를 사용하면 구성 데이터와 암호를 계층적 키 값 쌍으로 안전하게 저장할 수 있습니다. API 키, 서브넷 ID 및 암호와 같은 파라미터를 유연하게 저장할 수 있으며, 코드에서 그리고 AWS Lambda, Amazon EC2 및 AWS CloudFormation과 같은 AWS 서비스 전반에서 이러한 파라미터를 참조할 수 있습니다. 이렇게 API 한도가 늘어남에 따라 API 제한으로 인한 성능 저하 없이 Parameter Store를 사용하

이제 AWS Wickr를 캐나다(중부) 리전에서 사용할 수 있습니다. 이번 확장으로 캐나다에 기반을 둔 조직은 해당 지역에 AWS Wickr 네트워크를 구축하여 간편하게 현지 데이터 레지던시 요구 사항 및 기타 규정을 준수할 수 있게 되었습니다. 그뿐만 아니라 여러 상용 리전에 걸쳐 네트워크를 관리할 수 있게 되면서, 미국 이외의 지역으로 AWS Wickr 리전 확장의 시작을 알리게 되었습니다.

오늘부터 AWS Elemental MediaConnect는 이제 이전의 1분 간격 속도 대신 1초 간격으로 흐름 지표를 Amazon CloudWatch에 게시합니다. 이러한 지표는 데이터 포인트를 생성한 후 최대 3시간 동안 콘솔이나 CloudWatch API를 사용하여 1초 간격으로 검색할 수 있습니다.

AWS CloudFormation에서 AWS CloudFormation Guard 3.0(cfn-guard)의 정식 버전(GA)을 발표했습니다. cfn-guard는 오픈 소스 도메인별 언어(DSL) 및 명령줄 인터페이스(CLI)로, 기업이 클라우드 인프라가 회사 정책 지침을 준수하는지 검증할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 cfn-guard를 사용하여 규칙을 작성하고 해당 규칙에 따라 CloudFormation 템플릿, K8s 구성 및 Terraform JSON 계획/구성과 같은 JSON 형식과 YAML 형식 데이터를 검증합니다. Guard 3.0에서는 고객이 cfn-guard-lambda의 새로운 배포 방법을 사용하여 복잡한 규칙을 정의하고 개발 속도를 가속화할 수 있습니다.

AWS Database Migration Service(AWS DMS)가 마이그레이션 전 평가의 기능을 확장했습니다. 마이그레이션 전 평가는 데이터베이스 마이그레이션 작업의 소스 데이터베이스와 대상 데이터베이스를 평가하여 마이그레이션이 예상대로 실행되지 못하게 할 수 있는 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다. 마이그레이션을 시작하기 전에 문제를 파악하고 수정하면 데이터베이스 마이그레이션이 지연 없이 완료되도록 할 수 있습니다.

Amazon Translate는 합리적인 가격으로 고품질의 사용자 지정 가능한 언어 번역을 빠르게 제공하는 신경망 기계 번역 서비스입니다. 오늘 AWS에서는 번역의 유창성과 정확성을 높여줄 향상된 사용자 지정 용어집 기능을 발표했습니다. 향상된 기능은 고품질의 번역을 생성하기 위해 상황에 맞는 적절한 용어 버전을 만듭니다. 예를 들어 일치하는 용어가 단수형이지만 문장에 복수형이 필요한 경우 새 버전에서는 이 변환을 자동으로 수행합니다. 또한 고객은 이 향상된 기능을 통해 아래 예와 같이 용어 기반의 적용 범위를 더 광범위한 번역으로 확장할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect 챗은 빠른 응답 및 캐러셀을 비롯한 새로운 대화형 메시지 유형을 지원하므로 더 풍부한 고객 경험을 구축하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 빠른 응답을 사용하면 고객이 클릭하여 응답할 수 있는 옵션 목록(예: ‘예’, ‘아니요’)을 제시할 수 있으며, 캐러셀을 사용하면 고객이 옵션(예: 제품 목록)을 살펴보고 선택할 수 있습니다. 이러한 대화형 메시지 유형을 사용하면 고객에게 미리 구성된 응답 옵션을 보낼 수 있으므로 고객이 응답을 입력할 필요가 없습니다.

오늘 AWS는 AWS SDK for SAP ABAP를 정식 출시한다고 발표했습니다.

AWS App Runner에서 실패한 서비스의 업데이트 및 다시 빌드를 위한 지원을 추가합니다. 개발자는 App Runner에서 더욱 쉽게 컨테이너식 웹 애플리케이션 및 API를 클라우드에 대규모로 빠르게 배포하고 인프라 관리의 필요성을 최소화할 수 있습니다.

이제 RStudio on Amazon SageMaker에서 신규 RStudio Workbench 버전 2023.03이 제공됩니다. 이 버전에는 향상된 개발자 생산성 기능이 포함되어 있습니다. 이번 새로운 기능에는 자동 완성 및 접근성에 대한 개선 사항과 R-4.3.0에 대한 지원이 포함됩니다.

이제 Mountpoint for Amazon S3를 사용하여 Amazon S3에서 새 파일을 생성할 수 있습니다. Mountpoint for Amazon S3는 로컬 파일 시스템 API 호출을 GET, PUT 등의 S3 객체 API 호출로 변환하는 파일 클라이언트입니다. 대규모 데이터 세트(테라바이트에서 페타바이트 규모)를 읽고 단일 프로세스 또는 스레드에서 파일에 순차적으로 쓰는 워크로드에 적합합니다. 일반적인 사용 사례로는 기계 학습 훈련과 미디어 애플리케이션의 렌더링 및 트랜스코딩을 들 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker 특성 저장소는 온라인 저장소에서 레코드에 Time to Live(TTL)를 설정하는 기능을 지원합니다. 이 온라인 저장소에는 최신 특성이 포함되어 있으며 지연 시간이 짧은 모델을 지원하는 데 사용됩니다. 이번 출시 덕분에 이제 레코드가 영구 삭제되는 TTL 기간을 설정할 수 있으므로 온라인 저장소 데이터를 좀 더 유연하게 관리할 수 있게 되었습니다.

오늘 Amazon Omics는 Common Workflow Language(CWL) 버전 1.0~1.2에 대한 지원을 발표했습니다. 이 새로운 기능은 Amazon Omics의 여러 워크플로 언어(WDL, Nextflow 및 CWL)에 대한 지원을 확장하여 고객이 원하는 워크플로 언어를 사용할 수 있도록 합니다. 이제 고객은 CWL 워크플로를 소프트웨어 도구와 함께 손쉽게 가져올 수 있으며, Amazon Omics가 워크플로 실행에 필요한 모든 기본 인프라를 프로비저닝하고 관리합니다.

이제 Amazon SageMaker Canvas가 Apache Parquet 파일 형식을 지원함에 따라 테이블 형식, 시계열 예측 및 NLP 데이터 세트를 위한 추가 파일 형식을 사용할 수 있게 되었습니다. SageMaker Canvas는 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 직접 생성할 수 있도록 도와주는 시각적 인터페이스입니다.