이제 CloudWatch에서 자동으로 많은 리소스와 워크로드에 대한 모니터링, 경보 및 대시보드를 쉽게 설정할 수 있습니다. CloudWatch 시작하기 페이지의 새로운 원클릭 옵션은 고객에게 CloudWatch Application Insights를 시작할 수 있는 편리한 수단을 제공합니다. 시작하면 Application Insights는 계정 또는 리소스 그룹의 기본 리소스를 검색하고 상태를 모니터링하기 위해 권장되는 지표, 로그 및 경보를 설정합니다.

오픈 소스 커뮤니티에서 PostgreSQL 데이터베이스 업데이트 소식을 발표한 데 이어, Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전에서 PostgreSQL 13.6, 12.10, 11.15 및 10.20을 지원하도록 업데이트했습니다. 이번 릴리스에는 PostgreSQL 커뮤니티의 버그 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다. 업그레이드 빈도와 업그레이드 프로세스를 계획하는 방법을 결정하는 데 도움이 되도록 Aurora 버전 정책을 참조하세요.

Amazon EMR 관리형 스케일링은 최대 성능과 리소스 활용을 위해 EMR 클러스터의 사이즈를 자동으로 조절합니다. 오늘 Apache Spark용 중간 셔플 데이터를 저장하는 인스턴스를 축소하지 못하도록 하는 관리형 스케일링의 새로운 기능이 발표된다는 기쁜 소식을 전해드립니다. 중간 셔플 데이터를 저장하는 인스턴스를 제거하지 않고 클러스터를 지능적으로 축소하면 작업 재시도 및 재계산이 방지되어 성능이 향상되고 비용이 절감됩니다.

오늘부터 Server Timing 헤더를 포함하도록 CloudFront 배포를 구성하여 CloudFront 동작 및 성능을 모니터링할 수 있습니다. Server Timing 헤더는 요청 수신 시 콘텐츠가 캐시에서 제공되었는지 여부, 요청이 CloudFront 엣지 로케이션으로 라우팅된 방식, 연결 및 응답 프로세스의 각 단계의 경과 시간 등의 세부 성능 정보를 제공합니다.

Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 이제 Amazon EKS 콘솔, AWS Command Line Interface(CLI) 및 EKS API를 사용한 Amazon Elastic Block Store(EBS) Container Storage Interface(CSI) 드라이버 설치 및 관리를 지원합니다. 이번 출시로 영구 스토리지를 EKS 클러스터에 연결하는 과정이 간편해집니다.

Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition이 이제부터 외부 데이터 래퍼를 지원합니다. 이 래퍼는 Sybase 데이터베이스와 Microsoft SQL 서버 등 Tabular Data Stream(TDS) 프로토콜을 사용하는 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 이 외부 데이터 래퍼를 사용하면 다른 데이터베이스 내의 데이터 원본에 연결할 수 있으므로 데이터를 복제나 복사할 필요가 없습니다.

AWS License Manager에서는 AWS Marketplace에서 권한을 부여하는 고객을 대상으로 라이선스 사용 추적을 지원하기로 했습니다. 이 기능을 사용하면 AWS Marketplace가 AMI 및 측정된 SaaS 제품 전체에 걸쳐 라이선스 사용을 추적하고 측정할 수 있습니다.

Contact Lens for Amazon Connect가 이제 실시간 스트리밍을 지원하여 기업이 Contact Lens 분석에 실시간으로 액세스하도록 도움을 제공합니다. 이를 통해, 속도 제한이 있는 기존 Contact Lens API에서 지속적으로 요청해야 할 필요가 없어집니다. 실시간 스트리밍은 또한 문장별 트랜스크립트로 구성된 추가 데이터 세그먼트를 제공하여 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족합니다.

Amazon EventBridge 스키마 레지스트리는 이제 이벤트 스키마에 대한 코드 바인딩을 생성하기 위해 Go 언어를 지원하므로 스키마를 코드의 객체로 더 쉽게 사용할 수 있습니다. EventBridge 콘솔, API 또는 Jetbrains(Intellij, PyCharm, Webstorm, Rider) 및 VS Code용 AWS SDK 도구 키트를 사용하여 스키마에 대한 이러한 코드 바인딩을 생성할 수 있습니다. 이전에는 코드 바인딩 생성을 위해 Java, Python 및 Typescript를 지원했습니다. Go 지원을 통해 원하는 IDE에서 코드 바인딩을 다운로드하여 코드 유효성 검사 및 자동 완성과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 프리 티어에는 모든 상용 리전에서 db.t3.micro, AWS Graviton2 기반 db.t4g.micro 인스턴스가 포함됩니다. 이를 통해 현재 AWS 프리 티어에서 신규 AWS 고객을 위해 db.t2.micro 인스턴스 외에도 더 많은 옵션을 제공합니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 이제 고객에게 RDS 서비스 API 액세스 시 인터넷 프로토콜 버전 6(IPv6)을 사용할 수 있는 옵션을 제공합니다. 

오늘 AWS Service Catalog는 프로비저닝된 제품과 관련된 리소스에 빌더가 간편하게 액세스하는 데 도움이 되는 기능을 출시했습니다. 지금까지 고객은 특정 리소스를 찾으려면 AWS 콘솔을 통해 수동으로 탐색해야 했습니다. 이 기능을 사용하여 고객은 프로비저닝된 제품 세부 정보 페이지에서 바로 프로비저닝된 제품의 리소스를 쉽게 찾아서 액세스할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Service Management Connector for JSM을 통해 AWS Support에서 사례(인시던트)를 추적 및 관리하는 단일 장소로 데이터 센터 버전인 Atlassian Jira Service Management(JSM)를 사용할 수 있습니다. AWS Support를 사용하면 중앙에서 AWS 리소스와 관련된 사례를 생성하고 추적하고 해결할 수 있어 고객이 문제 해결 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. AWS Support 사례와 Jira Service Management 인시던트 간 듀얼 싱크 통합을 하면 JSM 사용자 및 개발자가 Jira Service Management(인시던트)의 기존 워크플로를 활용하면서 AWS Support 사례를 관리할 수 있습니다.

Amazon Polly는 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서비스입니다. 오늘 다음 두 가지 음성의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. Mia의 신경망 버전인 Polly의 멕시코 스페인어 여성 텍스트 음성 변환(TTS) 음성과 신규 카탈로니아어 신경망 음성인 Arlet입니다.

이제 AWS Panorama 애플리케이션에서 오류 발생 시 감지하도록 Amazon CloudWatch 경보를 구성할 수 있습니다. 이 CloudWatch 경보는 갑자기 발생하는 성능 및 운영 문제를 식별하여 빠르게 문제를 해결하고 평균 해결 시간(MTTR)을 단축할 수 있습니다.

이제 객체 추적, 트래픽 분석 및 작업자 안전과 같이 대기 시간이 짧은 사용 사례를 위해 AWS Panorama Appliance GPU에서 직접 TensorFlow, PyTorch 및 OpenCV의 모델과 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 또한 AWS Panorama는 Nvidia TensorRT로 최적화된 모델 또는 Nvidia CUDA를 지원하는 모든 기계 학습 라이브러리를 지원합니다. Nvidia TensorRT는 주어진 사용 사례를 위해 AWS Panorama Appliance에서 동시에 처리할 수 있는 카메라 스트리밍 수를 두 배로 늘릴 수 있습니다.

이제 AWS Panorama 애플리케이션을 구성하여 근거리 통신망(LAN)을 통한 인바운드 메시지를 수신할 수 있으며, 이를 통해 AWS Panorama 애플리케이션을 시작, 중지 또는 조정할 수 있습니다. 예를 들어 기계 학습 모델을 실행하여 차량이 생산 라인에서 게이트를 지날 때 도장 결함을 시각적으로 감지할 수 있습니다. 또한 인바운드 메시지를 사용하여 휴먼 인 더 루프 검토를 수행할 수 있도록 동일한 네트워크상의 다른 컴퓨터에서 액세스할 수 있는 웹 애플리케이션을 제공할 수 있습니다. 휴먼 인 더 루프 검토를 사용하면 라인 운영자는 기계 학습 모델의 이상 감지를 검토하여 정확성을 보장하고 모델 재훈련을 위해 정확도가 낮은 결과에 플래그 표시를 할 수 있습니다.

AWS Lambda 고객은 이제 Lambda 함수의 임시 스토리지를 최대 10,240MB 구성할 수 있으며, 이는 이전의 512MB 제한에 비해 20배 늘어난 것입니다. 이는 재무 분석, 기계 학습 추론 및 미디어 처리 애플리케이션과 같은 워크로드에서 데이터 집약적인 작업을 대규모로 수행하는 데 도움이 됩니다.

Amazon Comprehend는 이제 텍스트, PDF, Word 외에도 이미지 형식의 문서를 지원합니다. 고객은 이제 Comprehend 사용자 정의 엔터티 인식을 사용하여 이미지 파일(JPG, PNG, TIFF)에서 엔터티를 추출할 수 있으며, Amazon Textract JSON 출력에서 바로 Comprehend를 사용하여 사용자 정의 엔터티를 문서에서 추출할 수 있습니다. 이번 출시로 고객은 지능형 문서 처리(IDP) 워크플로를 단순화하고, 문서에서 엔터티를 추출하기 위한 Comprehend와 Textract 간 즉시 통합을 활용할 수 있게 되었습니다. 다음은 이러한 기능에 대한 자세한 설명입니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 이제 Amazon EC2 인스턴스 메타데이터 서비스(IMDS)에서 Amazon EC2 Auto Scaling 인스턴스 수명 주기 상태를 게시하며, 이를 통해 인스턴스가 한 수명 주기 상태에서 다른 상태로 전환될 때 온인스턴스 작업을 쉽게 시작할 수 있습니다. Auto Scaling 그룹의 인스턴스는 시작될 때와 서비스가 시작될 때부터 서비스에서 제거되고 종료될 때까지 여러 수명 주기 상태를 거쳐 전환됩니다. IMDS를 폴링하면 Amazon CloudWatch Events 또는 다른 서비스를 설정하지 않고도 온인스턴스 애플리케이션을 설정하여 수명 주기 상태를 쉽게 확인할 수 있습니다.