Amazon EC2는 SQL Server 2022를 통해 관리형 Amazon Machine Images(AMI)를 추가 지원합니다. 이러한 AMI를 사용하여 보다 쉽게 EC2에서 SQL Server 2022를 실행하고 초당 결제 모델을 통해 완벽하게 호환되는 SQL Server 라이센스를 활용할 수 있습니다. 새 AMI는 Windows Server 및 Linux 운영 체제 모두에서 사용할 수 있습니다. 또한 AWS Launch Wizard 및 CloudWatch Application Insights 같은 관련 AWS 서비스를 사용하여 EC2에서 SQL Server 배포 및 관리 환경을 추가적으로 간소화할 수 있습니다.

Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 서버리스 옵션으로, 클러스터를 구성, 관리 또는 조정하지 않고도 Apache Spark 및 Hive 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 애플리케이션을 간단하게 실행할 수 있습니다. 

이제 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)가 페이로드 기반 메시지 필터링을 지원함에 따라 속성 기반 메시지 필터링을 이미 지원하던 기능 세트가 확장되었습니다. 고객은 이번 기능 출시를 통해 구독 필터 정책을 적용하여 콘텐츠를 기반으로 메시지를 필터링할 수 있어 다양한 워크로드를 확보할 수 있게 되었습니다. 이 새로운 기능을 사용하여 Amazon S3, Amazon EC2, Amazon CloudFront 및 Amazon CloudWatch를 포함한 Amazon SNS에 이벤트를 게시하는 60개 이상의 AWS 서비스에서 이벤트를 필터링할 수도 있습니다. 또한 교차 계정 워크로드에 페이로드 기반 메시지 필터링을 사용할 수도 있으며, 이를 통해 구독자는 지정된 게시자가 메시지를 Amazon SNS에 게시할 때 속성을 함께 사용하도록 제어하지 못할 수도 있습니다.

대화형 Spark 워크로드에 대해 EMR Studio Jupyter Notebook 세션 내 Spark 속성 구성을 지원하게 되었다는 기쁜 소식을 알려드립니다. EKS 기반 Amazon EMR은 고객이 Amazon EKS에서 Apache Spark와 같은 오픈 소스 빅 데이터 프레임워크를 효율적으로 실행할 수 있도록 합니다. EKS 기반 Amazon EMR 고객은 관리형 엔드포인트(평가판 사용 가능)를 설정하고 사용하여 EMR Studio와 같은 통합 개발 환경(IDE)을 사용하는 대화형 워크로드를 실행할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Autopilot은 이제 앙상블 훈련 모드를 사용하여 시작된 SageMaker Autopilot 실험 내에서 각 시험의 기본 워크플로에 대한 인사이트를 제공합니다. SageMaker Autopilot은 추론 지연 시간(모델이 배포된 실시간 엔드포인트에서 예측 결과를 얻기 위해 기다려야 하는 시간)과 모델 순위표 상의 정확도, 정밀도, 리콜, 곡선 영역(AUC)과 같은 객관적 지표를 기준으로 기계 학습(ML) 모델 목록의 순위를 매깁니다. SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다. 

Amazon EMR 고객은 이제 Flink의 스트리밍 및 배치 SQL 워크플로에서 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용할 수 있습니다. AWS Glue 데이터 카탈로그는 Apache Hive Metastore와 호환되는 카탈로그입니다. 데이터 카탈로그를 외부 Apache Hive Metastore로 사용하도록 Amazon EMR에서 Flink 작업을 구성할 수 있습니다. 이 릴리스에서는 이제 데이터 카탈로그에 저장된 테이블에 대해 Flink SQL 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다.

Amazon EMR Serverless는 Spark 및 Hive 워크플로를 통해 Amazon DynamoDB에서 데이터 읽기 및 쓰기를 지원한다는 소식을 발표합니다. 이제 EMR Serverless Spark 및/또는 Hive 애플리케이션에서 직접 Amazon DynamoDB의 테이블을 내보내고, 가져오고, 쿼리하고, 조인할 수 있습니다. Amazon DynamoDB는 완전관리형 NoSQL 데이터베이스로, 원활한 처리량 및 스토리지 확장성과 함께 한 자리 수 밀리초의 지연 시간과 예측 가능한 성능을 제공하여 매우 까다로운 애플리케이션의 지연 시간 및 처리량 요구 사항을 충족합니다. 

AWS Control Tower는 이제 AWS Control Tower 외부에 배포된 AWS Config 규칙의 규정 준수 상태를 표시합니다. 이 보기는 AWS Control Tower에서 설정한 AWS Config 규칙 외에도 외부에서 적용되는 AWS Config 규칙의 규정 준수 상태에 대한 가시성을 제공합니다.

이제 AWS Service Catalog 고객은 GitHub, GitHub Enterprise 또는 Bitbucket 같은 외부 리포지토리에서 관리되는 코드형 인프라(IaC) 템플릿과 동기화된 AWS Service Catalog 제품을 만들 수 있습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) Custom for Oracle에서 Oracle Database 설치의 사용자 지정 기능을 지원합니다. 여기에는 Oracle Base 및 Oracle Home에 대한 파일 시스템 경로 및 데이터베이스와 연관된 운영 체제 사용자 및 그룹의 자격 증명이 포함되어 있습니다. 오늘 릴리스를 통해 더 나아가 애플리케이션의 요구 사항에 부합하고 조직의 표준화된 배포 사례를 준수하도록 RDS Custom for Oracle에서 Oracle Database 설치를 사용자 지정할 수 있습니다. 

오늘 AWS Marketplace는 AWS Marketplace 판매자용 두 가지의 Amazon QuickSight 대시보드 미리 보기를 발표했습니다. 이제 판매자는 AWS Marketplace Management Portal(AMMP)의 인사이트 탭을 통해 청구된 매출 대시보드와 수집 및 지불 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 이전에는 판매자의 경우 AMMP에서 다운로드 가능한 CSV 보고서를 통해 비즈니스 데이터에 액세스할 수 있었습니다. 이제 판매자는 AMMP의 QuickSight 대시보드를 통해 시각화된 방식으로 주요 추세 및 지표를 확인, 분석 및 추적할 수 있습니다.

이제 Amazon CloudFront는 지속적 배포를 지원합니다. 이 새로운 기능은 모든 시청자에게 변경 사항을 배포하기 전에 라이브 트래픽의 일부를 통해 구성 변경 사항을 테스트하고 검증합니다.

이제 AWS Secrets Manager는 동일한 관리형 교체 환경을 제공하면서 보안 암호를 4시간마다 교체하는 기능을 지원합니다. 이번 출시를 통해 이제 Secrets Manager를 사용하여 하루에 한 번 이상 새로 고칠 필요가 있는 보안 인증 및 액세스 토큰의 교체를 자동화할 수 있습니다. 이는 단일 관리형 서비스를 통해 일반적인 개발자 워크플로에 보다 큰 유연함을 제공합니다. 또한 계속해서 AWS Config 및 AWS CloudTrail 통합을 활용하여 조직의 보안 암호 및 규정 준수 요청 사항에 따라 보안 암호 교체 구성을 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 4시간마다 보안 암호를 교체하는 기능 지원은 추가 비용 없이 제공됩니다.

이제 AWS Backup은 단순하고 비용 효율적이며 SAP 인증된 애플리케이션에 일관되게 적용되는 백업 및 Amazon EC2에서 실행 중인 SAP HANA 데이터베이스에 대한 복원 솔루션을 제공합니다. 이번 출시를 통해 현재 지원되는 AWS 서비스 외에도 SAP HANA 애플리케이션 데이터의 백업 및 복원을 중앙에서 자동화할 수 있습니다. AWS Backup과 AWS Organizations의 원활한 통합을 사용하여 모든 계정에서 변경 불가능한 SAP HANA 데이터베이스의 백업을 중앙에서 생성 및 관리하고, 우발적이거나 악의적인 작업으로부터 데이터를 보호하고, 데이터를 복원할 수 있습니다.

이제 AWS Glue 크롤러에서 Snowflake가 지원되어 Snowflake 스키마에 대한 업데이트를 이해하고 의미 있는 인사이트 추출이 쉬워졌습니다.

오늘부터 AWS IAM Identity Center(AWS Single Sign-On의 후속 서비스)의 고객은 AWS Command Line Interface(AWS CLI) 및 SDK 세션에서 세션 시간(15분에서 7일 사이)을 관리할 수 있습니다. 이번 릴리스를 통해 IAM Identity Center에서 조직을 위해 액세스 포털 세션 기간을 설정하면 AWS CLI 및 SDK 세션 외에도 애플리케이션 및 콘솔 세션에도 적용됩니다.

Amazon S3 Select는 Amazon S3 Select를 사용할 때 Trino에서 실행되는 쿼리 성능을 최대 9배까지 개선합니다. Trino는 Amazon S3에 저장된 데이터에 대한 대화형 분석 오픈소스 SQL 쿼리 엔진입니다. S3 Select를 통해, 전체 객체를 반환하는 대신 S3 데이터를 필터링하는 계산 작업을 '푸시다운'할 수 있습니다. Trino에서 S3 Select를 사용하면 객체의 데이터 하위 세트만 검색하여 반환되는 데이터의 양을 줄이고 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다.

오늘, Amazon QuickSight는 고객이 Databricks에 기본적으로 연결할 수 있는 QuickSight용 신규 커넥터 정식 출시를 발표합니다. 이번 출시를 통해 플랫폼의 Databricks E2 버전에서 데이터 연결 및 시각화를 수행할 수 있습니다.

이제 Amazon QuickSight에서 파라미터 NULL 사용을 완전히 지원합니다. 단일 값 또는 다중 값 변수의 자리 표시자로 기능하는 파라미터는 QuickSight에서 널리 사용되는 엔터티입니다. 이전에는 파라미터에서 NULL이 유효한 값으로 지원되지 않아 사용자 데이터 안에 NULL 값이 있을 때 불일치가 발생하기도 했습니다. 이제 NULL이 완전히 활성화되었기 때문에 파라미터를 사용하는 모든 기능에서 NULL 값이 지원됩니다. 파라미터 내 NULL이 활성화됨에 따라 파라미터가 사용되는 다양한 경우에서 포괄적인 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 자세한 내용을 확인하려면 여기를 참조하세요.

오늘, Amazon EMR은 내결함성을 위해 Amazon S3 또는 HDFS에서 체크포인트를 지정하여 Trino 엔진(Project Tardigrade)에서 장기 실행 내결함성 SQL 쿼리의 지원을 발표했습니다. Project Tardigrade는 ETL 스타일 워크로드에 사용되었을 때 Trino에서 장기 실행되는 리소스 집약적 쿼리에 대한 사용자 경험의 개선을 목표로 합니다. Project Tardigrade는 버퍼링된 중간 데이터의 체크포인트를 지정하는 데 Amazon S3를 사용합니다. Amazon EMR 6.9 버전 릴리스를 통해 성능에 민감하고 장기 실행되는 SQL 워크로드를 위해 HDFS에서 체크포인트를 추가하고 있습니다.