AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전의 고객은 이제 Amazon FSx for Lustre를 사용할 수 있습니다.

AWS는 규모에 따라 Personalize를 더 쉽게 배포할 수 있도록 Amazon Personalize에서 기존 및 신규 고객을 위해 서비스 한도 및 할당량을 증가시켰다고 발표했습니다. 개발자들은 Amazon Personalize를 활용하여 기계 학습 전문 지식 없이도 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 이번 출시 이전에는 특정 Personalize 리소스 사용 및 데이터 가져오기 API 호출의 비율 제한은 AWS 계정 수준에서 설정할 수 있었습니다. 그 예로 고객은 AWS 계정 내 지정된 시간에 최대 10개의 필터를 사용할 수 있었습니다. 마찬가지로 고객은 AWS 계정에 대해 초당 1,000개의 PutEvent 요청으로 제한되어 있었습니다. 이번 출시를 통해 Personalize는 이러한 한도 및 기타를 계정 수준에서 데이터 세트 그룹(DSG) 수준으로 전환

오늘부터 메모리 최적화 Amazon EC2 X2idn 및 X2iedn 인스턴스를 유럽(파리) 리전에서 사용할 수 있습니다. 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(코드명 Ice Lake) 기반 X2idn 및 X2iedn 인스턴스는 메모리 집약적인 워크로드를 위해 설계되었으며 이전 세대 X1 인스턴스와 비교할 때 성능, 가격 대비 성능, 메모리 GiB당 비용이 개선되었습니다. 16:1의 메모리 대 vCPU 비율을 가진 X2idn 및 32:1 비율을 가진 X2iedn은 인 메모리 데이터베이스 및 분석, 빅 데이터 처리 엔진, 전자 설계 자동화(EDA) 워크로드와 같은 워크로드에 적합한 인스턴스를 제공합니다. X2idn 및 X2iedn은 비교 가능한 X1 인스턴스에 비해 최대 45%의 더 많은 SAPS를 제공하며 Business Suite를 실행하는 모든 데이터 베이스의 HANA, SAP S/4HANA, HANA 데이터 마트 솔루션, HANA 비즈니스 웨어하우스, SAP BW/4HANA 및 SAP NetWeaver

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 성능 개선 도우미의 상위 SQL 탭은 데이터베이스 로드를 가장 많이 사용하는 SQL 쿼리를 표시합니다. 오늘부터 Amazon RDS 성능 개선 도우미에서 SQL 쿼리를 상위 10개에서 25개까지 표시합니다. Amazon RDS 성능 개선 도우미는 데이터베이스의 로드를 빠르게 평가하고 언제 어디에서 조치해야 하는지 파악하는 데 도움이 되는 RDS 및 Amazon Aurora의 데이터베이스 성능 조정 및 모니터링 기능입니다.

이제는 Amazon AppFlow 콘솔에서 Amazon Connect Customer Profiles를 대상으로 사용할 수 있습니다. 고객은 이제 클릭 몇 번 만으로 20개가 넘는 애플리케이션 커넥터에서 Customer Profiles로 데이터를 가져온 후 개인화된 고객 서비스를 제공하는 데 필요한 정보를 콜 센터 에이전트에게 제공할 수 있습니다. Amazon AppFlow 커넥터를 사용하면 거래(예: SAP OData의 구매 주문), 프로필 정보(예: Zendesk Sell의 리드), 고객 상호 작용(예: Slack 대화) 등의 데이터를 수집하여 각 고객용으로 단일 통합 프로필을 생성할 수 있습니다.

CDK를 사용하는 고객은 CloudFormation 템플릿에서 합성된 리소스를 소스 CDK 구문에 간편하게 다시 매핑하고자 합니다. 그런데 지금까지는 CloudFormation 템플릿의 모든 리소스를 표시하기 위해 관리 콘솔에서 CDK 구문의 계층 구조가 적용되지 않았습니다. 더욱 효율적인 리소스 중심 환경을 제공하기 위해 리소스가 CloudFormation 콘솔에 생성된 컨텍스트를 관찰하려는 고객은 이제 CloudFormation 콘솔의 CDK 구문 트리 보기를 사용할 수 있습니다.

Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink에서는 이제 3개의 새로운 컨테이너 수준 지표(CPU 사용률, 메모리 사용률 및 Flink 태스크 관리자의 디스크 사용률)를 Amazon CloudWatch에 게시합니다. 태스크 관리자는 데이터 처리를 수행하는 Flink 애플리케이션의 작업자 노드입니다. 이러한 3개의 지표를 통해 태스크 관리자 리소스 사용에 향상된 가시성을 제공받을 수 있고 Kinesis Data Analytics를 실행하는 애플리케이션을 간편하게 확장하는 데 사용할 수 있습니다.

Amazon Cognito 호스팅 UI를 통해 이제 최종 사용자가 자체적으로 authenticator 앱을 등록할 수 있습니다. 고객은 이제 사용자가 SMS 기반 일회용 암호(OTP) 또는 시간 기반 일회용 암호(TOTP) authenticator 앱 두 개에서 모두 자체 등록하도록 할 수 있습니다. 관리자는 호스팅 UI를 통해 TOTP 사용 시 더 이상 최종 사용자 등록을 시작할 필요가 없게 되었습니다. 이 새로운 기능 추가를 통해 호스팅 UI를 사용하는 개발자는 이제 사용자 지정 코드를 개발하지 않고도 이전과 동일한 수준의 보안으로 애플리케이션 개선에 더 집중할 수 있습니다. 관리자는 이제 최종 사용자를 더 높은 수준의 인증 보장에 온보딩하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 애플리케이션의 최종 사용자는 Cognito 호스팅 UI를 사용한 애플리케이션 액세스 시 이제 authenticator 앱 추가의 편

Amazon SageMaker에서는 고객이 모든 사용 사례에 맞게 예측(추론이라고도 함)을 생성하여 ML 모델을 배포할 수 있습니다. 이제 최대 EBS 볼륨 크기 및 제한 시간 할당량으로 구성된 Amazon SageMaker의 실시간 및 비동기식 추론 옵션으로 추론을 위해 대규모 모델(최대 500GB)을 배포할 수 있습니다. 이번 출시를 통해 고객은 GPT 및 OPT 변형 같은 대규모 ML 모델을 배포 및 관리하는 SageMaker의 완전관리형 실시간 및 비동기식 추론 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

Amazon Quicksight가 이제 선형 및 영역형 차트에 대해 ‘누락된 데이터’ 제어 기능을 지원합니다. 이전에는 선형 차트에서만 날짜 시간 필드에 대한 ‘누락된 데이터’ 처리를 지원했습니다. 이제 선형 및 영역형 차트 모두에서 범주별 데이터를 추가로 지원합니다. 또한 작성자는 끊어진 라인을 표시(기본 동작)하는 대신 그 다음 사용 가능한 데이터 포인트로 직접 연결한 연속 라인이나 이러한 누락된 값을 0으로 보간하고 연속 라인으로 표시하도록 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

Amazon Elastic Container Service(ECS) 및 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)용 서버리스 컴퓨팅 엔진인 AWS Fargate(Fargate)는 현재 사용되고 있는 Amazon ECS 작업과 Amazon EKS 포드 수 기반 할당량을 vCPU 기반 할당량으로 마이그레이션할 예정임을 최근 발표했습니다. vCPU 할당량으로의 마이그레이션이 진행되더라도 실행 중인 작업과 포드에는 아무런 영향이 없습니다.

Amazon SageMaker Canvas에서 고급 시각화를 사용하는 EDA(탐색적 데이터 분석)용 추가 기능이 발표되었습니다. 이러한 기능을 사용하면 ML(기계 학습) 모델을 구축하기 전에 데이터를 더 자세히 탐색 및 분석할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스로, 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 합니다. 

오늘부터 AWS Transit Gateway는 아시아 태평양(오사카) 및 아시아 태평양(자카르타) AWS 리전에서 Internet Group Management Protocol(IGMP) 멀티캐스트를 지원합니다.

이제 기존의 6개 리전과 더불어 4개 신규 리전에서 QuickSight Q를 사용할 수 있습니다. 신규 리전은 아시아 태평양(뭄바이, 싱가포르, 시드니) 및 캐나다(중부)입니다. AWS 고객은 기존 리전에 추가로 이 4개 신규 리전에서 QuickSight에 가입할 수 있습니다. AWS QuickSight Q 리전에서도 세부 정보를 확인할 수 있습니다. Amazon QuickSight Q의 무료 평가판을 시작하세요.

이제 AWS Backup에서는 데이터 보호 작업 관련 Amazon CloudWatch 지표를 중앙의 AWS Backup 콘솔에서 직접 확인할 수 있습니다. 이 기능이 출시됨에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 타사 애플리케이션 등의 모든 AWS Backup 지원 서비스에서 수행하는 백업, 복사, 복원 작업의 데이터 보호 지표를 모니터링할 수 있습니다. 사용자 지정 보기를 드릴다운하려는 경우 “대시보드에 추가” 기능을 사용하여 사용자 지정 CloudWatch 대시보드에 추적한 지표를 추가할 수 있습니다.

AWS CloudFormation에서 CloudFormation 템플릿 언어의 확장을 지원하는 신규 변형의 상용 버전 공급이 발표되었습니다. 코드형 인프라(IaC) 서비스인 AWS CloudFormation에서는 JSON 또는 YAML 서식 텍스트 파일인 템플릿을 작성하여 AWS 및 타사 리소스를 모델링, 프로비저닝 및 관리할 수 있습니다. 이번 릴리스에는 'AWS::LanguageExtensions' 언어 변형이 추가되었습니다. 템플릿에서 이 변형을 선언하면 템플릿 언어를 확장할 수 있습니다. 출시되는 릴리스에는 길이용 신규 내장 함수(Fn::Length)와 JSON 문자

오늘부터 아시아 태평양(도쿄) AWS 리전에서 Amazon EC2 C6id, M6id 및 R6id 인스턴스를 사용할 수 있습니다. C6id, M6id 및 R6id 인스턴스는 3.5GHz의 올코어 터보 주파수를 가진 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서로 구동되며, 최대 7.6TB의 로컬 NVMe 기반 SSD 블록 레벨 스토리지를 탑재하고, 5세대 인스턴스에 비해 최대 15% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다.

AWS 및 VMware는 이제 AWS의 VMware Cloud에 대해 보충, 합작으로 설계된 네트워크 파일 시스템(NFS) 데이터 스토어 옵션을 제공하여 비용 절감 및 클라우드로의 마이그레이션을 가속화할 수 있습니다. Amazon FSx for NetApp ONTAP은 AWS에서 NetApp ONTAP 파일 시스템을 실행할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 이 통합을 통해 확장 가능한 고성능 스토리지를 컴퓨팅 리소스와 독립적으로 AWS의 VMware Cloud 소프트웨어 정의 데이터 센터(SDDC)에 연결할 수 있습니다.

기계 학습용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 데이터 과학자와 개발자는 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포 등 기계 학습 워크플로의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. AWS CloudTrail에 통합되어 있는 SageMaker Studio를 통해 관리자는 Studio 노트북, SageMaker Data Wrangler 및 SageMaker Canvas에서 사용자 활동과 API 호출을 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 오늘부터는 CloudTraail 이벤트에 사용자 ID(구체적으로는 사용자 프로필 이름)도 기록되도록 SageMaker Studio를 구성할 수 있습니다. 따라서 관리자는 이벤트와 관련된 특정 사용자를 확인함으로써 조직의 보

Amazon SageMaker에서 제공하는 기본 제공 알고리즘, 사전 교육된 모델 및 사전 구축된 솔루션 템플릿은 데이터 과학자 및 기계 학습 실무자가 기계 학습 모델의 교육 및 배포를 신속하게 시작하는 데 도움이 됩니다. 이러한 알고리즘과 모델은 지도 학습과 비지도 학습에 모두 사용할 수 있습니다. 또한 테이블 형식, 이미지, 텍스트 같은 다양한 형식의 입력 데이터를 처리할 수 있습니다.