AWS Lambda는 이제 Amazon SQS 이벤트 소스에 대한 최대 동시성 설정을 지원합니다. SQS의 최대 동시성을 이벤트 소스로 사용하면 고객이 Amazon SQS 이벤트 소스의 최대 동시 호출을 제어할 수 있습니다. 함수에 여러 Amazon SQS 이벤트 소스가 구성된 경우 고객은 개별 SQS 이벤트 소스의 최대 동시 호출을 제어할 수 있습니다. 

AWS Config는 이제 Amazon MQ, AWS AppConfig, AWS Cloud9, Amazon EventBridge, Amazon Fraud Detector, AWS IoT, AWS IoT Analytics, Amazon Lightsail(가상 서버), AWS Elemental MediaPackage, Amazon Route 53 복구 준비, AWS Resilience Hub 및 AWS Transfer를 비롯한 22가지 추가 서비스 리소스 유형을 지원합니다.

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 Microsoft (MS) Exchange 커넥터를 사용하여 MS Exchange의 이메일을 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

유럽(스톡홀름) 리전에서 Amazon ElastiCache for Redis의 데이터 계층화를 사용하여 저렴한 비용으로 최대 수백 테라바이트 용량까지 클러스터를 확장할 수 있습니다. 데이터 계층화는 Redis 워크로드에 대한 새로운 가격 대비 성능 옵션으로, 저렴한 Solid State Drive(SSD)를 각 클러스터 노드에서 활용하고 데이터를 메모리에 저장합니다. 전체 데이터 집합의 최대 20%에 정기적으로 액세스하는 워크로드와 SSD의 데이터에 액세스 시 추가 대기 시간을 허용할 수 있는 애플리케이션에 적합합니다.

오늘 AWS Resource Groups에서는 리소스가 그룹에 추가 또는 제거될 때와 리소스 그룹이 생성, 업데이트 또는 삭제될 때 수명 주기 이벤트를 실시하는 새로운 기능을 출시합니다. 이러한 이벤트를 통해 애플리케이션에 대한 자동화된 이벤트 기반 워크플로를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 이벤트를 통해 소프트웨어 패키지 설치, 백업 생성 또는 Amazon Elastic Block Store 스냅샷 생성과 같은 일반적인 운영 작업을 자동화할 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 Microsoft Teams Connector를 사용하여 Microsoft Teams의 메시지 및 기타 항목을 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

오늘 AWS는 고객이 기본 원시 데이터를 공유하거나 공개하지 않고도 파트너와 협업하여 집단 데이터 세트를 보다 쉽고 안전하게 분석할 수 있도록 지원하는 새로운 분석 서비스인 AWS Clean Rooms의 평가판 릴리스를 발표합니다. 클린 룸 솔루션을 개발하는 데 몇 주 또는 몇 달을 소비하는 대신 고객은 AWS Clean Rooms를 사용하여 몇 분 만에 자체 클린 룸을 만들고 AWS 클라우드에서 다른 회사와 협업하여 광고 캠페인, 투자 결정, 연구 개발에 대한 고유한 통찰력을 도출할 수 있습니다.

오늘 AWS AppConfig에서 고객이 오래된 기능 플래그를 추적하고 정리할 수 있는 새로운 옵션을 발표했습니다. 이전에는 고객이 오래된 기능 플래그를 관리하려면 자체적으로 일정을 수립해야 했습니다. 이제 AWS AppConfig를 통해 이 작업을 수행할 수 있습니다. 기능 플래그 지정은 엔지니어링 팀이 새 코드를 추가하지 않고도 프로덕션 환경에서 애플리케이션 동작을 변경할 수 있는 강력한 기술입니다. 엔지니어는 기능 플래그를 사용하여 새로운 기능을 개발하면서도 기능 플래그 구성 뒤에 숨길 수 있습니다. 시작할 준비를 마치면 AWS AppConfig를 통해 플래그를 천천히 롤아웃할 수 있습니다. 그러나 기능 플

AWS 로컬 영역은 이제 두 개의 새로운 대도시 지역인 퍼스와 산티아고에서 제공됩니다. 이제 이러한 로컬 영역을 사용하여 10밀리초 미만의 지연 시간 또는 로컬 데이터 처리가 필요한 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

오늘부터 AWS 중동(아랍에미리트) 리전에서 AWS WAF를 사용할 수 있습니다. 이 지역은 AWS 중동(바레인) 리전에 이어 AWS WAF를 사용할 수 있는 두 번째 중동 지역으로, 고객에게 더 많은 선택권과 유연성을 선사합니다.

오늘부터 AWS Graviton2 프로세서로 구동되고 NVIDIA T4G Tensor Core GPU를 탑재한 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) G5g 인스턴스를 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 사용할 수 있습니다. G5g 인스턴스는 광범위한 그래픽 집약적인 사용 사례 및 기계 학습 사용 사례에 사용할 수 있습니다. Amazon EC2 for Android 게임 스트리밍 사용 사례에서 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다. 개발자는 G5g 인스턴스를 사용하여 Android 게임을 기본적으로 실행하고 렌더링된 그래픽을 인코딩하며 네트워크를 통해 최종 사용자 디바이스로 게임을 스트리밍할 수 있습니다. 그리고 개발 작업을 간소화하고 G4dn 인스턴스보다 스트림당 시간당 비용을 최대 30% 낮출 수 있습니다. G5g 인스턴스는 또한 비용 효율적인 추론을 찾고 CPU 성능에 민감한 기계 학습 모델을 보유하고 있으며 NVIDIA의 AI 라이

이제 AWS CloudFormation의 언어 확장 변환이 Fn::FindInMap의 기본값과 추가 내장 함수를 지원하도록 업데이트되었습니다. 고객은 이러한 기능을 사용하여 CloudFormation 템플릿의 크기를 최소화하고 가독성을 높일 수 있습니다. 이번 언어 변환으로 CloudFormation 템플릿 언어가 Fn::Length, Fn::JsonToString 등의 함수를 포함하도록 확장되었습니다. 고객은 파라미터 및 매핑에서 서로 다른 속성을 가진 그룹으로 템플릿을 모듈화하고 Fn::FindInMap을 사용하여 이러한 그룹의 속성을 참조할 수 있습니다. 예를 들어, AWS 리전의 AMI를 EC2 인스턴스에 연결해 주는 단일 맵인 RegionMap이 포함된 매핑 섹션에서 EC2 리소스 유형으로 Fn::FindInMap을 사용할 수 있습니다. 이렇게 향상된 언어 기능을

AWS는 aws-portal 서비스 접두사, purchase-orders:ViewPurchaseOrders 및 purchase-orders:ModifyPurchaseOrders 아래의 AWS 결제, 비용 관리 및 계정 콘솔에 대한 IAM 작업을 사용 중지하고 이를 세분화된 서비스별 작업으로 대체한다고 발표했습니다. 이번 출시를 통해 AWS 고객은 결제, 비용 관리 및 계정 서비스에 대한 액세스를 더 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 새 권한은 이러한 서비스에 대한 콘솔 및 프로그래밍 방식 액세스를 제어하는 단일 IAM 작업 집합도 제공합니다.

오늘 Amazon Personalize는 고객이 사용자 사이에서 가장 빠른 속도로 인기를 얻고 있는 항목을 추천하는 데 도움이 되는 새로운 Trending-Now 레시피를 발표하게 되어 정말 기쁩니다. 개발자들은 Amazon Personalize를 활용하여 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 사용자 관심사는 외부 이벤트나 다른 사용자의 관심사 같은 다양한 요인에 따라 바뀔 수 있습니다. 사용자 참여를 개선하려면 변화하는 고객의 관심사에 맞게 추천을 조정하는 것이 중요합니다. Trending-Now를 사용하면 속보 기사, 인기 있는 소셜 콘텐츠 또는 새로 개봉한 영화와 같이 다른 항목보다 빠르게 인기가 상승하고 있는 항목을 카탈로그에서 노출할 수 있습니다. Amazon Personalize는

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MariaDB는 Amazon RDS Optimized Reads를 지원하므로, 이전 세대 인스턴스보다 최대 2배 빠르게 쿼리를 처리할 수 있습니다. Optimized Reads를 지원하는 인스턴스는 MariaDB 서버에서 생성된 임시 테이블을 호스트 서버에 물리적으로 연결되어 있는 NVMe SSD 기반 블록 수준 인스턴스 스토리지에 배치하여 쿼리를 더욱 빠르게 처리할 수 있습니다. 이제 RDS for MariaDB의 Optimized Reads를 사용하면 임시 테이블을 활용하는 복잡한 쿼리(예: 정렬, 해시 집계, 높은 로드 조인, 공통 테이블 표현식(CTE) 등을 사용하는 쿼리)를 최대 2배 빠르게 실행할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Canvas의 기계 학습(ML) 모델 학습 시간이 이제 최대 3배 더 빨라졌습니다. 따라서 프로토타입 제작 속도가 빨라지고 비즈니스 성과를 위한 가치 창출 시간이 단축되었습니다. SageMaker Canvas는 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 직접 생성할 수 있도록 도와주는 시각적 인터페이스입니다. 

오늘 Amazon Personalize 리소스 및 작업에 대한 액세스를 세밀하게 제어할 수 있는 IAM 정책의 태그 지원을 발표합니다. 개발자들은 Amazon Personalize를 활용하여 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 태그는 개별 Amazon Personalize 리소스에 연결하여 리소스를 관리하거나 비용을 할당할 수 있는 키 값 쌍 형태의 레이블입니다. 이번 출시를 통해 고객은 Amazon Personalize 리소스 및 작업(예: 수정, 업데이트 또는 삭제)에 대한 태그 기반 액세스 제어를 수행할 수도 있습니다. 예를 들어 삭제 또는 업데이트 작업에 대한 액세스 권한을 특정 개인으로 제한하여 프로덕션 환경에 실수로 인한 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다. 또한 이 기능을 통해 멀티 테넌트 배포를 사용하는 고객은 최종 고객 전

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 S3 커넥터를 사용하여 VPC에서 호스팅되는 문서를 S3를 통해 인덱싱하고 검색할 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 Google Drive 커넥터를 사용하여 Google Drive에서 문서를 인덱싱하고 검색할 수 있습니다.

AWS CloudShell은 이제 미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법(HIPAA) 적격 서비스가 되었습니다. AWS와 Business Associate Addendum(BAA)을 체결한 경우 이제 HIPAA 규정 준수가 적용되는 워크로드에 AWS CloudShell을 사용할 수 있습니다.