Amazon Aurora는 이제 3세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서로 구동되는 R6i 인스턴스를 지원합니다. R6i 인스턴스는 메모리 집약적 워크로드를 위해 설계된 6세대 Amazon EC2 메모리 최적화 인스턴스입니다. 이러한 인스턴스는 전용 하드웨어와 경량 하이퍼바이저가 결합된 AWS Nitro System을 기반으로 구축되었기 때문에 호스트 하드웨어의 거의 모든 컴퓨팅 및 메모리 리소스가 인스턴스에 제공됩니다. R6i 인스턴스는 현재 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션을 사용할 때 사용 가능합니다.

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하면 데이터 세트에 대한 최적의 하이퍼파라미터 구성 세트를 찾아 가장 정확한 기계 학습(ML) 모델 버전을 찾을 수 있습니다. SageMaker 자동 모델 튜닝은 이제 튜닝 작업당 실행할 수 있는 총 교육 작업 수와 튜닝 작업당 검색할 수 있는 최대 하이퍼파라미터 수를 최대 50% 증가시켜 두 가지 Service Quotas에 대한 한도 증가를 지원합니다.

이제 Amazon Connect Customer Profiles에서 Customer Profiles를 자체 개발 또는 서드 파티 에이전트 애플리케이션에 통합할 수 있게 해 주는 JavaScript 라이브러리(CustomerProfilesJS)를 제공합니다. 그에 따라 콜 센터 에이전트는 좀 더 개인화된 고객 서비스를 제공하는 데 필요한 고객 정보를 확인할 수 있게 되었습니다. Amazon Connect Customer Profiles는 Amazon Connect의 통화 기록과 서로 다른 서드 파티 애플리케이션(예: CRM) 및 자체 개발 시스템의 데이터를 결합하여 에이전트가 좀 더 쉽고 빠르게 통합 고객 데이터에 액세스할 수 있게 해 줍니다. 그리고 이를 통해 기계 학습을 기반으로 하는 자격 증명 확인을 활용하여

Amazon Redshift는 Redshift의 클래식 크기 조정 기능의 성능을 개선하고 클러스터 스냅샷 복원 작업의 유연성을 증가시켰습니다. Redshift의 클래식 크기 조정은 인스턴스 유형을 변경해야 하거나 탄력적 크기 조정에서 지원할 수 없는 구성으로 전환해야 하는 시나리오에서 클러스터 크기를 조정하는 데 사용됩니다. 이전에는 크기를 조정하는 동안 클러스터를 몇 시간 동안이나 오프라인 상태로 두어야 했지만 이제는 보통 몇 분 내로 쿼리를 처리하여 클러스터를 금방 사용할 수 있습니다. 스냅샷에서 복원할 때 클러스터 크기를 조정할 수도 있으며 이러한 경우 제한이 있을 수 있습니다.

오늘부터 Amazon VPC Flow Logs에 Transit Gateway에 대한 지원이 추가됩니다. 이 기능을 통해 Transit Gateway는 모든 네트워크 흐름에 대해 소스/대상 IP 주소, 포트, 프로토콜, 트래픽 카운터, 타임스탬프 및 다양한 메타데이터와 같은 자세한 텔레메트리 정보를 내보낼 수 있습니다. 이 기능은 Transit Gateway를 통해 Amazon VPC와 온프레미스 네트워크 사이를 이동하는 모든 네트워크 트래픽에 대한 흐름 수준의 텔레메트리를 중앙에서 내보내고 검사하는 AWS 네이티브 도구를 제공합니다.

AWS Fault Injection Simulator(FIS)는 이제 AWS GovCloud(미국 동부 및 미국 서부) 리전에서 사용 가능합니다. AWS FIS를 AWS GovCloud(미국) 리전으로 확장하면 미국 정부 기관과 계약자는 실제 상황에서 애플리케이션이 스트레스에 어떻게 반응하는지 보여주는 결함 주입 실험을 생성하고 실행할 수 있습니다.

2022년 7월 31일부터 IE11에 대한 Amazon QuickSight 지원을 종료합니다. 그 날짜 이후에는 Amazon QuickSight의 기능과 웹 페이지가 IE 11에서 제대로 작동할 것임을 더 이상 보장할 수 없습니다. 고객은 Microsoft Edge(Chromium), Google Chrome 또는 Mozilla Firefox와 같이 지원되는 브라우저 중 하나를 사용할 것을 권장합니다.

이제 AWS Firewall Manager를 통해 추가적 엄격한 규칙 순서, 기본 거부 및 기본 삭제 구성을 사용하여 AWS Network Firewall을 중앙에서 배포할 수 있습니다.

AWS는 고객이 특성 플래그 및 동적 런타임 구성 데이터의 역량을 향상하고 확장할 수 있도록 해 주는 새로운 기능인 AWS AppConfig Extensions를 발표했습니다. AWS Systems Manager의 기능인 AWS AppConfig를 통해 고객은 구성 데이터를 구성, 검증 및 배포하여 애플리케이션 동작을 보다 안전하고 빠르게 업데이트할 수 있습니다. AppConfig Extensions 프레임워크는 특성 플래그 및 구성 데이터의 수명 주기에 따라 작업 지점을 노출하므로 고객은 각 작업 지점에 새로운 기능을 후크할 수 있습니다. 작업 지점은 특성 플래그 및 구성 데이터의 생성, 검증, 배포 및 롤백 동안에 노출됩니다.

Amazon Redshift는 이제 테이블의 행에 대한 세분화된 액세스의 설계 및 구현을 단순화하는 새로운 개선 사항인 행 수준 보안(RLS)을 지원합니다. RLS를 사용하면 SQL 명령을 사용하여 사용자의 직무나 권한 및 데이터 민감도 수준에 따라 테이블 내의 행 하위 집합에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 열 수준 액세스 제어와 RLS를 결합하여 Amazon Redshift 고객은 데이터에 대한 세분화된 액세스를 적용하여 포괄적인 보호를 제공할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 클러스터를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 분석을 실행할 수 있는 Amazon Redshift Serverless는 이제 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless가 있으면 데이터 분석가, 개발자 및 데이터 과학자를 포함하는 모든 사용자가 이제 Amazon Redshift를 사용해 데이터의 인사이트를 몇 초 만에 얻을 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless는 자동으로 데이터 웨어하우스 용량을 프로비저닝하고 지능적으로 크기를 조정하여 어떤 사용자의 분석에도 탁월한 성능을 제공합니다. 워크로드 기간에 사용된 컴퓨팅에 대해서만 초당 요금을 지불하면 됩니다. 기존 분석 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에서 아무 것도 변경할 필요 없이 간단하게 이 혜택을 얻을 수 있습니다.

오늘 AWS는 통합 글로벌 네트워크를 구축, 관리 및 모니터링하는 데 도움이 되는 광역 네트워크(WAN) 서비스인 AWS 클라우드 WAN의 정식 출시를 발표했습니다. 이 서비스는 AWS 리소스와 온프레미스 환경 간에 실행되는 트래픽을 관리합니다.

Amazon Redshift의 자동 구체화된 보기(AutoMV) 정식 버전이 출시되어 반복 가능한 워크로드에 대한 쿼리 지연 시간을 줄일 수 있게 되었습니다. AutoMV는 구체화된 보기를 수동으로 생성 및 관리하는 노력을 최소화하며 사용자 생성 구체화된 보기와 동일한 성능 이점을 제공합니다. 핵심 성과 지표(KPI), 이벤트, 추세 및 기타 지표의 빠른 보기를 제공하는 데 사용되는 대시보드 쿼리는 AutoMV의 이점을 얻을 수 있는 워크로드의 몇 가지 예입니다. 다양한 빈도로 예약되는 보고 쿼리도 AutoMV의 이점을 누릴 수 있습니다.

오늘 소개해 드릴 새로운 기능은 Amazon DevOps Guru용 로그 이상 탐지 및 권장 사항입니다. 이 기능의 일부인 DevOps Guru는 Lambda를 필두로 하여 애플리케이션을 구성하는 AWS 리소스에 대해 Amazon CloudWatch Logs를 수집합니다. 로그는 인사이트에 새로운 보강 데이터를 제공하여 애플리케이션 문제의 근본 원인을 보다 정확하게 이해할 수 있도록 하고 보다 정확한 수정 단계를 제공합니다.

AWS Firewall Manager는 이제 공통 보안 그룹 정책을 생성할 때 VPC 보안 그룹 태그를 중앙에서 배포하는 것을 지원합니다.

Amazon Nimble Studio는 이제 스튜디오 구성 요소 및 사용자 지정 스튜디오 구성 요소에 대한 원활한 AWS Identity Access Management(IAM) 프로필 액세스를 워크스테이션 세션에 직접 지원하며 이는 바로 사용할 수 있습니다. 이로써 Nimble Studio 관리자는 원활한 IAM 역할 권한을 통해 스트리밍 워크스테이션의 추가 속성을 설정 및 제어할 수 있어 아티스트가 프로필을 전환할 필요 없이 작업 중인 태스크에 대해 적절한 수준의 액세스 권한을 가질 수 있도록 보장합니다. 사용자 지정 구성 요소는 Windows용 PowerShell 스크립트와 Linux 인스턴스용 셸 스크립트를 사용합니다. 그 다음 쉽게 검색할 수 있도록 이러한 구성을 Nimble Studio 시작 프로필에 추가할 수 있습니다. 사용자 지정 구성을 사용하면 원활한 IAM 역할 권한으로 전보다 훨씬 유연하게 워크스테이션에 리소스를 추

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) M1 Mac 인스턴스를 이제 상용 버전(GA)으로 사용할 수 있습니다. Apple 실리콘 Mac 미니 컴퓨터에 구축되고, AWS Nitro System이 제공하는 Amazon EC2 M1 Mac 인스턴스는 iOS 및 macOS 애플리케이션의 구축 및 테스트 시 x86 기반 EC2 Mac 인스턴스 대비 최대 60% 나은 가성비를 제공합니다. 또한 안전한 온디맨드 AWS 인프라를 통해 수백만 고객이 10년 이상 누린 탄력성, 확장성, 신뢰성도 그대로 누릴 수 있습니다. EC2 M1 Mac 인스턴스는 또한 기본 Arm64 macOS 환경을 AWS에 처음으로 사용하여 Apple 디바이스용 애플리케이션을 개발, 구축, 테스트, 배포 및 실행합니다. macOS 애플리케이션을 리아키텍팅하여 Apple 실리콘 Mac을 기본적으로 지원하게 하는 개발자들은 이제 수분 내에 Arm64 macOS 환경을 프로비저닝하고, 필요에 따라 동적으로 용량의 크기를 조

이제 Amazon SageMaker 모델 훈련 시 이기종 클러스터를 지원함에 따라 단일 작업에서 여러 인스턴스 유형을 사용하는 훈련 작업을 시작할 수 있게 되었습니다. 이 새 기능을 활용하면 가장 적합한 인스턴스 유형에서 모델 훈련의 다양한 부분을 실행하여 훈련 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 AWS는 최근 ml.g5.xl 및 ml.c5n.2xl 인스턴스가 포함된 이기종 클러스터에서 ResNet-50 컴퓨터 비전 모델을 훈련했습니다. 이 훈련 작업에서는 ml.g5.xl 인스턴스만 포함된 클러스터에서 동일한 모델을 동일한 정확도로 훈련하는 것보다 비용이 13% 절감되었습니다.

이제 EC2 Auto Scaling에서 예측 스케일링 정책의 예측 내용을 CloudWatch 지표로 게시하여 예측 스케일링의 정확도를 분석 및 모니터링하고 이에 대한 경보를 설정할 수 있도록 지원합니다. Predictive Scaling은 예상 수요보다 앞서 오토 스케일링의 용량을 사전에 늘려 애플리케이션의 가용성을 개선하는 동시에 EC2 청구액을 늘리는 오버프로비저닝 상태를 줄이는 스케일링 정책입니다. 예측 스케일링은 오토 스케일링의 용량을 늘리기만 하기 때문에 이를 현재 스케일링 구성에 적용하면 애플리케이션의 가용성이 향상됩니다. 하지만 예측이 정확하지 않으면 비용이 증가할 수 있습니다. 이제는 광범위한 CloudWatch 기능 목록을 통해 예측 정확도를 평가하고, 익숙한 CloudWatch 그래프로 예측 내용을 확인하고, 예측이 원하는 수준을 초과할 경우 자동 경보 및 알림

AWS Security Hub에서는 고객의 클라우드 보안 태세 모니터링을 돕기 위해 4개의 새로운 통합 파트너를 추가했습니다. Lacework, Juniper Networks, SentinelOne 및 K9 Security와의 통합으로 Security Hub에 79개가 통합되었습니다. Lacework는 Polygraph Data Platform(PDP)의 결과를 Security Hub로 전송하여 AWS 상태 및 규정 준수 이벤트를 관리하는 데 도움을 줍니다. Juniper Networks의 vSRX 가상 차세대 방화벽은 방화벽에서