CDK For Kubernetes(CDK8s)는 높은 수준의 의도 기반 구성을 사용하여 Kubernetes 애플리케이션을 정의할 수 있는 다국어 클래스 라이브러리입니다. Kubernetes 애플리케이션을 정의할 때 Kubernetes 매니페스트를 유지 관리하기가 어렵다는 고객의 피드백이 많았습니다. CDK8s+를 사용하면 Kubernetes 관련 전문 지식이 없는 고객도 Kubernetes 매니페스트를 더욱 쉽게 유지 관리할 수 있습니다. 각 코어 Kubernetes 객체용으로 개발자들이 직접 작성한 구성이 제공되기 때문입니다. 이번에 출시된 CDK8s+는 일반 공급되는 안정적인 버전입니다. 즉, 최소한 다음 메이저 버전이 출시될 때까지는 API가 변경되지 않으며 완벽하게 지원됩니다(현재 버전의 변경 계획 없음). 각 Kubernetes 사양 버전용 별도의 라이브러리로 판매되었던 CDK8s+가 이제 안정적인 상태로 일반 공급됩니다.

이제 Amazon SageMaker에서 Graviton2 및 Graviton3 기반 신규 기계 학습(ML) 인스턴스 패밀리 8개를 사용할 수 있게 되었습니다. 따라서 고객은 SageMaker에서 ML 모델을 배포할 때 더욱 다양한 옵션을 활용하여 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다. 이제 고객은 실시간 및 비동기식 추론 모델 배포 옵션으로 ml.c7g, ml.m6g, ml.m6gd, ml.c6g, ml.c6gd, ml.c6gn, ml.r6g, ml.r6gd를 사용할 수 있습니다.

오늘부터 24TiB(u-24tb1.112xlarge)의 메모리를 갖춘Amazon EC2 대용량 메모리 인스턴스를 이제 아시아 태평양(서울) 리전에서 사용할 수 있으며 18TiB(u-18tb1.112xlarge)의 메모리를 갖춘 대용량 메모리 인스턴스는 이제 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) 리전에서 사용할 수 있습니다. 이러한 인스턴스를 통해 고객은 인스턴스 사용량 및 조달에 대해 더 유연하게 대처할 수 있게 되었으며 이제 온디맨드, 예약 인스턴스 및 Savings Plan 구매 옵션으로 인스턴스 사용을 시작할 수 있습니다. u-24tb1 및 u-18tb1을 통해 고객은 각각 24TiB 및 18TiB의 메모리 중 선택할 수 있으며 두 메모리 모두 448 vCPUs, 100Gbps 네트워크 및 38Gbps EBS 대역폭을 제공합니다. 

MySQL 5.7과 호환되는 Aurora MySQL 2.11이 이제 정식 출시되었습니다. Aurora MySQL 2.11에는 보안 업데이트가 포함되어 있으며 3세대 제온 스케일러블 프로세스 제공 R6i 인스턴스도 지원됩니다.

AWS Resource Access Manager(AWS RAM)를 이제 AWS 중동(UAE) 리전에서 사용할 수 있습니다.

Amazon Location Service는 데이터 제공업체인 HERE Technologies의 기본 맵 서비스에 대해 두 가지 새로운 맵 스타일을 추가합니다. HERE Imagery는 전 세계에 대한 고품질 위성 이미지를 제공하고 HERE Hybrid는 위성 이미지 위에 도로망, 거리명 및 도시 레이블을 표시합니다. 이제 Amazon Location Service는 총 11개의 맵 스타일로 애플리케이션에서 대화형 맵에 대한 광범위한 사용 사례를 지원합니다.

AWS DataSync는 이제 HTTPS를 통해 객체 스토리지 위치에 연결하는 경우 자체 서명 인증서 사용을 지원합니다. 객체 스토리지 위치를 구성할 때 DataSync 에이전트가 자체 관리 객체 스토리지 서버에 대한 TLS 연결을 보호하는 데 사용할 자체 서명 X.509(.pem) 인증서를 지정할 수 있습니다. 이 출시를 통해 이제 신뢰할 수 있는 인증 기관(CA)의 인증서를 제공하지 않는 자체 관리 객체 스토리지 시스템에서 보안 HTTPS 연결을 사용하도록 DataSync를 구성할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Batch에서 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)가 새롭게 지원됩니다. 따라서 고객은 Amazon EKS 클러스터에서 작업을 Kubernetes 포드로 실행할 수 있습니다. AWS Batch는 Kubernetes 노드 크기 조정과 포드 배치를 관리하며 Amazon Compute Cloud(Amazon EC2) 또는 Amazon EC2 Spot을 사용한 작업 실행을 지원합니다. 그리고 Batch는 이러한 EKS 클러스터의 다른 워크로드를 고려하여 Batch 이외의 노드에는 작업을 배치하지 않습니다.

AWS 계정의 기본 연락처 정보를 중앙에서 확인 및 업데이트할 수 있는 AWS Organizations 콘솔의 개선된 기능을 오늘부터 사용할 수 있습니다. 조직 내 계정의 기본 연락처 정보를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있는 기본 연락처 정보 API가 릴리스됨에 따라 이 기능도 제공됩니다. 이번 출시로 이제 각 계정에 개별적으로 로그인하지 않고도 콘솔을 사용하여 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 대체 연락처는 API 및 Organizations 콘솔에서 이미 지원되고 있으며 추가 계정 설정에 대한 지원은 향후 릴리스에서 제공될 예정입니다.

이제 Amazon Cognito 사용자 풀에 대한 삭제 보호를 활성화할 수 있습니다. 삭제 보호와 함께 사용자 풀을 구성하면 어떤 사용자도 풀을 삭제할 수 없습니다. 삭제 보호는 이제 AWS Console을 통해 생성되는 새 사용자 풀에 대해 기본적으로 활성화됩니다. AWS Console, AWS Command Line Interface 및 API에서 기존 사용자 풀에 대한 삭제 보호 기능을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 삭제 방지를 사용하면 먼저 풀을 수정하고 삭제 방지를 비활성화하지 않는 한 사용자 풀 삭제를 요청할 수 없습니다.

Amazon Elastic Block Store(EBS) 스냅샷 아카이브를 사용하면 고객이 거의 액세스하지 않고 90일 이상 보관할 계획인 Amazon EBS 스냅샷의 스토리지 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있습니다. Amazon EBS 스냅샷은 기본적으로 증분식이며, 지난 스냅샷 이후의 변경 사항만 저장합니다. 이로 인해 자주 액세스해야 하는 일간 및 주간 백업을 비용 효율적으로 수행할 수 있습니다. 몇 달 또는 몇 년에 한 번 액세스하는 스냅샷을 가지고 있고 법적인 이유나 규정 준수를 위해 장기간 보존하려는 경우, Amazon EBS 스냅샷 아카이브를 사용하여 스탠더드 티어에 저장할 경우 발생하는 비용보다 더 적은 비용으로 특정 시점의 전체 스냅샷을 저장할 수 있습니다. 또한 Amazon Data Lifecycle Manager

AWS Batch 고객은 이제 Fargate 유형 작업을 제출하여 이전보다 약 4배 증가한 최대 16개의 vCPU를 사용할 수 있습니다. vCPU는 Fargate 유형 배치 작업의 기본 컴퓨팅 리소스입니다. 이처럼 더 많은 수의 vCPU를 사용할 수 있게 됨에 따라 기계 학습 추론, 과학 모델링, 분산 분석 등의 컴퓨팅을 많이 수행하는 애플리케이션을 Fargate에서 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한 고객은 이제 Fargate 유형 작업에 메모리를 최대 120GiB까지 프로비저닝할 수 있습니다(vCPU와 마찬가지로 이전의 약 4배). 이렇게 하면 배치 작업이 Fargate에서 메모리 집약적인 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다. 그리고 vCPU 및 메모리 옵션이 늘어남에 따라, 추가 컴퓨팅 리소스가 필요하고 더 작은 규모의 컨테이너로 쉽게 리아키텍팅할 수 없는 작업을 서버리스 컨테이너 컴퓨팅으로 더 쉽게 마이그

Amazon Aurora는 이제 AWS GovCloud(미국) 리전에서 AWS Graviton2 기반 T4g 데이터베이스 인스턴스를 지원합니다. T4g 데이터베이스 인스턴스는 동급 최신 세대 x86 기반 인스턴스보다 최대 49% 향상된 성능을 제공합니다. Amazon Aurora MySQL 호환 버전 및 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전을 사용하면 이러한 데이터베이스 인스턴스를 시작할 수 있습니다.

AWS Global Accelerator에서는 이제 두 개의 새로운 API인 AddEndpoints 및 RemoveEndpoints를 제공하여 고객이 액셀러레이터 뒤에 엔드포인트를 추가 및 제거할 수 있게 되었습니다. 이러한 새로운 API를 통해 엔드포인트를 추가 또는 제거하기 위해 엔드포인트의 전체 목록을 제공할 필요 없이 이제 엔드포인트를 액셀러레이터 뒤에 구성할 수 있습니다. AddEndpoints 및 RemoveEndpoints API 모두 단일 API 호출에서 최대 10개의 엔드포인트를 수용할 수 있습니다. Global Accelerator로 엔드포인트 워크플로를 관리할 경우 새로운 API를 통해 확장성 향상 및 오류를 줄일 수 있습니다. AddEndpointGroup 및 RemoveEndpointGroup API를 계속해서 사용하여 엔드포인트 그룹을 추가 및 제거하고 DescribeEndpointGroup API를 계속해서 사용하여 액셀러레이터 뒤에 모든 엔드포인트를 설명할 수 있습니다.

Amazon S3 Replication은 이제 고객 제공 키를 사용한 서버 측 암호화(SSE-C)로 암호화된 객체를 지원합니다. SSE-C는 AWS가 사용자를 대신하여 SSE-S3 또는 SSE-KMS를 사용해 키를 저장하도록 하는 대신 규정 준수 또는 보안 요구 사항을 충족하기 위해 자체 암호화 키를 저장할 수 있는 암호화 옵션입니다. 이제 데이터 보호 또는 다중 리전 복원력 요구 사항을 위해 SSE-C 암호화 객체를 보조 버킷에 자동으로 복제할 수 있습니다. S3 Replication은 적격한 경우 새로 업로드된 SSE-C 암호화 객체를 S3 Replication 구성에 따라 자동으로 복제합니다. 기존 SSE-C 객체를 복제하려면 S3 배치 복

Amazon CloudWatch RUM(실제 사용자 모니터링)에는 고객이 웹 애플리케이션 계측 시 추가로 고객이 정의한 메타데이터 속성을 키-값 페어로 RUM 이벤트에 포함할 수 있는 기능이 추가됩니다. 또한 고객은 이제 AWS 관리 콘솔에서 데이터를 분할 후 분석 시 이러한 자체 정의된 속성을 추가 필터로 사용할 수 있습니다. 오늘부터 RUM에서 지원되는 사전 정의된 메타데이터 속성(예: 브라우저, 디바이스, 국가)과 결합 시 고객은 보다 개선된 여러 최종 사용자 활동의 분류를 확인할 수 있습니다.

AWS Global Accelerator에서는 이제 두 개의 새로운 API인 AddEndpoint 및 RemoveEndpoint를 제공하여 고객이 액셀러레이터 뒤에 엔드포인트를 추가 및 제거할 수 있게 되었습니다. 이러한 새로운 API를 통해 이제 엔드포인트를 추가 또는 제거하기 위해 엔드포인트의 전체 목록을 제공할 필요 없이 엔드포인트를 액셀러레이터 뒤에 구성할 수 있습니다. AddEndpoint 및 RemoveEndpoint API 모두 단일 API 호출에서 최대 10개의 엔드포인트를 수용할 수 있습니다. Global Accelerator로 엔드포인트 워크플로를 관리할 경우 새로운 API를 통해 확장성을 향상하고 오류를 줄일 수 있습니다. AddEndpointGroup 및 RemoveEndpointGroup API를 계속해서 사용하여 엔드포인트 그룹을 추가 및 제거하고 DescribeEndpointGroup API를 계속해서 사용하여 액셀러레이터 뒤에 모든 엔드포인트를 설명할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon SageMaker Data Wrangler에서 주 성분 분석(PCA)을 사용한 차원 축소가 지원됩니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. PCA는 관찰별 차원 수가 많은 대규모 데이터 세트를 분석하는 인기 있는 기술로 XgBoost 및 random forest 같은 인기 있는 ML 알고리즘 사용 시 데이터 세트의 차원을 축소하는 데 도움이 되는 통계적 기술입니다. 이전에는 데이터 세트에서 PCA를 실행하려면 데이터 과학자가 적절한 라이브러리

이제 AWS CloudTrail Lake를 사용하여 서명된 쿼리 결과를 Lake에서 사용자가 선택한 Amazon S3 버킷으로 내보낼 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 Amazon Athena의 데이터 세트를 사용한 쿼리 조인 작업, Amazon QuickSight를 사용한 대시보드와 같은 추가 분석 및 시각화 목적으로 CloudTrail Lake를 다운스트림 워크플로와 통합할 수 있습니다. CloudTrail Lake에서 내보낸 모든 쿼리 결과 파일에는 CloudTrail 서명이 포함됩니다. 보안 보증을 제공하도록 설계된 이 서명 파일은 CloudTrail Lake에서 내보낸 데이터에 대한 무단 수정을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘부터 AWS Nitro Enclaves는 AWS Graviton2 및 AWS Graviton3 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스에서 사용 가능합니다. 이번 출시를 통해 AWS Nitro System에 구축된 대부분의 Graviton, 인텔 및 AMD 기반 Amazon EC2 인스턴스 유형에서 사용할 수 있게 되었습니다.