Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)에서 최고의 워크로드 가성비를 보장하는 AWS 파트너를 공식적으로 인정하는 자격인 AWS Graviton Delivery Specialization이 새롭게 발표되었습니다. AWS Graviton Delivery Specialization에서는 고객이 AWS Graviton을 더욱 빠르고 광범위하게 도입하여 워크로드 성능은 개선하고 비용은 절약하도록 지원하는 AWS 파트너를 검증합니다.

이제 Amazon VPC Reachability Analyzer가 AWS 조직 내 여러 AWS 계정의 AWS 리소스 간 네트워크 연결성 분석을 지원합니다. 그러므로 AWS 조직 전반에서 네트워크 연결성을 추적하고 연결성 문제를 해결할 수 있습니다.

AWS에서 데이터 통합 워크로드를 더욱 빠르게 실행할 수 있는 새로운 AWS Glue 버전인 AWS Glue 버전 4.0이 발표되었습니다. AWS Glue 4.0에서는 Spark 엔진이 Apache Spark 3.3.0 및 Python 3.10으로 업그레이드되었습니다. 즉, Glue 4.0 사용 고객은 최신 Spark 및 Python 릴리스를 사용할 수 있으므로 더욱 빠르게 데이터 통합 워크로드를 개발/실행/조정하고 인사이트를 수집할 수 있습니다.

이제 Amazon Redshift에서 새로운 SQL 기능인 MERGE, ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS가 지원됩니다. 따라서 다차원 분석 애플리케이션을 구축하고 Redshift의 빠르게 변경되는 데이터를 통합하는 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 그리고 이제는 JSON 및 PARQUET 소스 파일에서 중첩된 데이터를 수집할 때 Amazon Redshift에서 더 큰 반구조화된 데이터 크기(최대 16MB)가 확대 지원됩니다. Amazon Redshift에서 다른 데이터 웨어하우스 시스템으로 마이그레이션할 때 이러한 향상 기능을 활용하면 코드 변환 작업을 줄이고 성능을 개선할 수 있습니다.

오늘 AWS Control Tower의 포괄적인 컨트롤 관리 기능 미리 보기가 발표되었습니다. 포괄적인 컨트롤 관리는 AWS Control Tower의 거버넌스 기능을 개선하는 새로운 기능 세트입니다. 이제는 다중 계정 AWS 환경 전반에서 프로그래밍 방식을 통해 몇 분 내에 컨트롤을 대규모로 구현할 수 있습니다. 따라서 AWS 서비스를 더욱 빠르게 심사하고 허용 목록에 추가한 후 사용을 시작할 수 있습니다. AWS Control Tower의 포괄적인 컨트롤 관리 기능을 활용하면 가장 일반적인 제어 목표(예: 최소 권한과 데이터 암호화 적용, 네트워크 액세스 제한)를 충족하는 데 필요한 컨트롤 정의/매핑/관리에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

Amazon S3 다중 리전 액세스 포인트 장애 조치 컨트롤을 사용하면 Amazon S3 다중 리전 액세스 포인트를 통해 라우팅되는 S3 데이터 액세스 요청 트래픽을 몇 분 내에 대체 AWS 리전으로 전환하여 고가용성 애플리케이션을 테스트 및 구축할 수 있습니다. S3 다중 리전 액세스 포인트는 다른 AWS 리전의 여러 S3 버킷에 걸쳐 있는 데이터 집합에 액세스할 수 있는 단일 글로벌 엔드포인트를 제공합니다. S3 다중 리전 액세스 포인트 장애 조치 컨트롤 사용 시에는 액티브-패시브 구성으로 S3 다중 리전 액세스 포인트를 운영할 수 있습니다. 이 구성에서는 모든 S3 요청을 처리할 액티브 AWS 리전, 그리고 계획된/계획되지 않은 장애 조치 중에 액티브 상태로 설정될 때만 요청을 라우팅할 패시브 AWS 리전을 지정할 수 있습니다. 이 구성을 적용하면 S3 데이터 액세스 요

Amazon Omics는 의료 및 생명 과학 조직이 게놈, 전사체 및 기타 오믹스 데이터를 저장, 쿼리 및 분석하고, 해당 데이터에서 인사이트를 창출하여 의료를 개선하고 과학적 발견을 앞당길 수 있도록 지원하는 특별히 구축된 새로운 서비스입니다. Omics는 대규모 분석 및 협업 연구를 지원하여 다른 AWS 서비스와 함께 전체 인구의 게놈 데이터를 저장하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. Amazon Omics는 또한 프로비저닝 및 생물 정보학 워크플로 확장을 자동화하기 때문에 프로덕션 규모의 분석 파이프라인을 실행하고 연구 및 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

이제는 AWS Network Manager를 사용하여 운영 및 계획용으로 AWS 글로벌 네트워크의 실시간 성능과 기록 성능을 모니터링할 수 있습니다. AWS Network Manager는 AWS 리전과 가용 영역 간/각 가용 영역 내에서 집계된 네트워크 지연 시간 정보를 제공합니다. 그러므로 기본 AWS 네트워크의 성능을 기준으로 한 애플리케이션의 성능 수준을 더욱 자세히 파악할 수 있습니다. AWS Network Manager에서는 최대 5분 간격으로 AWS 글로벌 네트워크의 네트워크 지연 시간을 모니터링할 수 있으며 지난 45일 동안의 기록 추세도 확인할 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch에 이러한 지연 시간 지표를 게시하여 추가로 모니터링/분석하고 알림을 전송할 수도 있습니다.

리소스 프로비저닝 전에 AWS Config 규칙을 사용하여 규정 준수 여부를 검사하는 AWS Config의 기능이 발표되었습니다. 고객은 AWS Config의 AWS Config 규칙 기능을 사용하여 클라우드 리소스의 구성 변경 사항을 추적할 수 있으며 리소스가 적절한 구성과 일치하는지를 검사할 수 있습니다. 사전 예방 규정 준수 기능을 활용하는 고객은 클라우드 리소스를 생성하거나 업데이트하기 전에 리소스의 구성을 평가할 수 있습니다.

고급 보안 기능을 제공하는 암호화된 엔드 투 엔드 기업용 통신 서비스인 AWS Wickr를 활용하면 일대일 채팅, 그룹 메시징, 통화, 파일 공유, 화면 공유 등을 원활하게 진행할 수 있습니다. 이 서비스를 이제 상용 버전으로 사용할 수 있습니다. AWS Wickr를 사용하는 조직은 소비자급 메시징 애플리케이션을 사용할 때보다 더욱 안전하게 공동 작업을 할 수 있습니다. 또한 고급 보안 및 관리 컨트롤을 활용하여 데이터 보존 요구 사항을 충족하고 데이터 보안 관련 문제 해결을 위한 사용자 지정 솔루션을 구축할 수 있습니다.

이제 AWS Glue for Apache Spark에서 오픈 소스 데이터 레이크 스토리지 프레임워크 3개(Apache Hudi, Apache Iceberg, Linux Foundation Delta Lake)를 지원합니다. 이러한 프레임워크를 활용하면 트랜잭션 일관성을 유지하면서 Amazon Simple Storage Service(S3)에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. AWS Glue는 여러 소스에서 데이터를 쉽게 탐색, 준비, 이동 및 통합할 수 있도록 하는 확장 가능한 서버리스 데이터 통합 서비스입니다. 이 기능을 사용하는 경우 별도의 커넥터를 설치할 필요가 없으며, AWS Glue for Apache Spark 작업에서 이러한 프레임워크를 사용하려면 수행해야 하는 구성 단계가 감소합니다.

이제 AWS에서 Amazon EC2의 Microsoft Office LTSC Professional Plus 2021 Amazon Machine Image(AMI)용으로 모든 규칙을 준수하는 Amazon 제공 라이선스를 사용할 수 있습니다. 이제 Amazon EC2 콘솔과 AWS Marketplace에서 이러한 AMI를 사용하여 장기 라이선스 약정 없이 온디맨드로 인스턴스를 시작할 수 있습니다. 이 라이선스가 제공됨에 따라 고객은 EC2에서 Microsoft Office를 사용하는 애플리케이션을 유동적으로 실행할 수 있게 되었습니다. Amazon EC2에서는 다양한 인스턴스를 선택할 수 있으며, Microsoft Office 사용자에게 필요한 최적 용량 및 하드웨어 구성 사용 요금만 지불하면 됩니다.

Amazon Redshift는 이미 역할 기반 액세스 제어, 행 수준 보안 및 열 수준 보안을 지원하므로 조직은 Redshift 데이터에 세분화된 보안을 적용할 수 있습니다. Amazon Redshift는 이제 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스의 민감한 데이터를 보호하는 프로세스를 간소화할 수 있는 동적 데이터 마스킹(DDM)을 지원하여 이러한 보안 기능을 확장합니다. 동적 데이터 마스킹을 사용하면 Redshift가 쿼리 시 민감한 데이터를 어떻게 사용자에게 반환하는지 결정하는 단순 SQL 기반 마스킹 정책을 통해 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 동적 데이터 마스킹을 사용하면 기반 데이터를 수정하거나 SQL 쿼리를 업데이트하지 않고 변화하는 개인 정보 보호 요구 사항에 맞춰 손쉽게 조정할 수 있습니다.

AWS Supply Chain은 공급망 리더가 공급망 탄력성을 높이기 위해 위험을 완화하고 비용을 절감하도록 지원하는 클라우드 기반 애플리케이션입니다. AWS Supply Chain은 공급망 데이터를 통합하고, 기계 학습(ML) 기반의 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 내장된 컨텍스트별 협업을 제공합니다. 이 모든 기능은 품절 현상을 줄이고 과잉 재고로 인한 비용을 절감하는 데 도움을 주어 고객 서비스 수준을 높일 수 있습니다.

이제 Amazon Connect 예측, 용량 계획 및 일정을 정식 버전으로 사용할 수 있으며 고객 센터를 위한 새로운 기계 학습(ML) 기반 기능을 제공합니다. 예측, 용량 계획 및 일정 기능은 고객 센터 관리자가 문의 수요를 예측하고, 최적의 직원 채용 수준을 결정하고 적절한 에이전트를 적절한 시간에 이용할 수 있도록 하여 운영 및 사업 목표를 달성할 수 있도록 합니다.

이제 Amazon Connect를 위한 Contact Lens에 Amazon Connect Chat용 대화 분석 기능이 탑재되어 채팅 연락처를 보다 효과적으로 평가하기 위해 기계 학습 기반 분석을 확장합니다. 이러한 기능을 통해, 기업은 에이전트 및 챗봇 대화 모두에서 고객 감정을 이해할 수 있고, 민감한 고객 정보를 수정할 수 있으며 에이전트 성과 및 고객 경험을 개선하기 위한 회사 지침에 따른 에이전트의 규정 준수를 모니터링할 수 있습니다. 

손상된 쓰기 방지(TWP)는 쓰기 트랜잭션 도중 운영 체제 고장 또는 정전 발생 시 16KiB 쓰기 작업이 손상되지 않도록 방지하는 기능입니다. 이 기능은 AWS Nitro SSD 기반 EC2 I4i 스토리지 최적화 인스턴스, Amazon Elastic Block Store(EBS), 전체 EC2 Nitro 기반 인스턴스에 연결된 블록 스토리지 디바이스 및 완전 관리형 오픈 소스 클라우드 데이터베이스인 Amazon Relational Database Services(RDS)에서 인스턴스 스토어를 사용하는 AWS 고객이 사용할 수 있습니다.

오늘, Amazon QuickSight는 자연어를 사용하여 복잡한 분석 작업을 간소화하고 확장하는 새로운 두 가지 질문 유형의 지원을 발표합니다. 비즈니스 사용자는 “forecast”를 입력하여 동시에 최대 3개 측정에 대한 향후 궤도를 볼 수 있습니다. “Why”는 자동으로 주요 동인을 식별하여 기여도 분석을 수행합니다.

Amazon Connect를 위한 Contact Lens에서 이제 에이전트 성능 평가 기능(평가판) 세트를 이용할 수 있습니다. 문의 센터 관리자는 Contact Lens의 기계 학습 기반 대화 분석을 사용해 채점 가능한 기준으로 평가 양식을 생성할 수 있습니다. 관리자는 애플리케이션을 전환할 필요 없이 세부 정보, 녹음 기록 및 트랜스크립트 및 요약과 함께 에이전트 성능을 평가할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 관리자는 성능 문제를 식별하고 에이전트가 가장 효율적으로 작업하도록 코칭하는 데 쓰는 시간을 줄이면서 더 많은 에이전트/고객 상호 작용을 평가할 수 있습니다. 

Amazon Aurora는 이제 Amazon Redshift와의 제로 ETL 통합의 지원을 통해 Aurora의 페타바이트 규모 트랜잭션 데이터에 대한 Amazon Redshift를 사용하여 실시간에 가까운 분석 및 기계 학습(ML)을 활성화합니다. 트랜잭션 데이터가 Aurora에 기록된 후 몇 초 이내에 Amazon Redshift에서 데이터를 사용할 수 있고, 따라서 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하기 위해 복잡한 데이터 파이프라인을 구축 및 유지할 필요가 없습니다.