AWS IoT SiteWise Edge는 엣지 데이터 스토리지 전략을 정의하여 연결이 끊겼을 때 운영 데이터 손실을 방지하고(최대 30일), 재연결 시 데이터 업로드 전략을 선택할 수 있도록 합니다. 클라우드에 업로드된 애플리케이션 데이터는 종종 시간에 민감하여, 일정 시간이 지난 값은 단기 작업과 관련이 없을 수 있습니다. 반대로 말하면, 오래된 과거 데이터는 장기 동향을 진단할 때와 시간에 민감하지 않은 애플리케이션의 장비 운영 성능에 대해 깊이 알아볼 때에 중요할 수 있습니다.

이제 성능을 향상시켜야 하는 경우 Launch Wizard 콘솔 배포 이후에서 AWS Launch Wizard와 함께 배포된 SAP 시스템에 노드를 추가할 수 있습니다. 이로 인해 모범 사례에 맞게 안내된 동일한 배포 프로세스를 사용하여 Launch Wizard와 함께 배포된 SAP 애플리케이션(S/4HANA, BW/4HANA, NetWeaver)을 지원하는 인프라의 크기를 조정할 수 있습니다.

이제 AWS 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 AWS Storage Gateway를 사용할 수 있습니다.

Amazon Forecast는 이제 AWS CloudFormation을 지원하므로 CloudFormation 템플릿을 활용하여 데이터 집합 및 데이터 집합 그룹 리소스를 프로비저닝하고 관리할 수 있습니다. 또한 데이터 집합 및 데이터 집합 그룹 리소스를 함께 스택으로서 쉽게 시작 및 구성할 수 있고, 리소스를 개별적으로 관리하는 대신 템플릿을 통해 전체 스택을 단일 단위로 처리하여 필요한 만큼 자주 생성 및 업데이트하고 삭제할 수 있습니다. 이를 통해 Forecast 콘솔 및 AWS CLI/SDK 외에 Forecast 데이터 집합 및 데이터 집합 그룹 리소스를 관리할 수 있는 새롭고 편리한 방법이 추가되었습니다.

Amazon Nimble Studio는 현재 관리자가 콘솔에서 직접 시작 프로필 구성을 검증할 수 있는 기능을 지원하므로 워크스테이션을 프로비저닝할 때 아티스트의 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

2021년 6월, Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Oracle은 다양한 리전에서 R5 인스턴스의 추가 구성을 출시했습니다.

이제 Amazon ElastiCache for Redis 클러스터에서 Amazon CloudWatch Logs 및 Amazon Kinesis Data Firehose로 Redis 엔진 로그를 게시할 수 있습니다. Redis 엔진 로그는 Redis 엔진의 내부 운영에 대한 가시성을 제공하여, Redis 운영에 대한 추가적인 인사이트를 제공하고 Redis 문제를 해결하는데 도움을 줍니다. 이러한 로그를 JSON 또는 텍스트 형식으로 Amazon CloudWatch Logs 및 Amazon Kinesis Data Firehose에 전송하도록 선택할 수 있습니다.

오늘 AWS는 오스트레일리아 시드니에 새로운 Direct Connect 위치가 개설되었음을 발표했습니다. 오스트레일리아의 AWS 고객은 이제 NextDC S2 데이터 센터의 자신의 프레미스에서 AWS로 연결되는 네트워크 연결을 구축하여 모든 퍼블릭 AWS 리전(중국 리전 제외)에 대한 고성능 보안 액세스를 확보할 수 있습니다. 이는 시드니 대도시권의 세 번째 Direct Connect 위치입니다. 오스트레일리아에서 Direct Connect는 캔버라, 시드니, 멜버른, 퍼스에 있습니다. 신규 위치에서는 전용 1Gbps, 10Gbps, 100Gbps 연결을 제공합니다.

오늘, 고객이 필요한 정보에 한 곳에서 액세스할 수 있는 사용자 지정 AWS 관리 콘솔 홈페이지인 콘솔 홈이 새로 출시됐습니다. 새로운 콘솔 홈은 위젯을 추가, 제거, 재정렬하여 콘솔 홈 경험을 사용자 지정할 수 있는 기능을 고객에게 제공합니다. 일부 위젯에서 고객은 요약 내용을 빠르게 확인할 수 있는 일반 보기나 보다 포괄적인 내용을 확인할 수 있는 확장 보기 중에서 선택할 수도 있습니다.

이제 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3 데이터 레이크를 쿼리할 때 외부 테이블에 대한 사용자 지정 데이터 검증 규칙을 지정할 수 있습니다. 이 향상된 기능을 사용하면, 지원되지 않는 UTF-8 문자, 외부 테이블의 숫자 오버플로 등의 예기치 않은 값이 포함된 데이터를 Redshift Spectrum이 어떻게 처리하도록 할지를 제어할 수 있습니다.

오늘 애틀랜타, 피닉스, 시애틀의 AWS Local Zones 정식 출시를 발표합니다. 이제 고객은 이러한 새로운 Local Zones를 사용하여 이 세 곳의 대도시 지역에서 최종 사용자 또는 온프레미스 설치에 10밀리초 미만의 지연 시간이 필요한 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

AWS Launch Wizard가 이제 SQL Server 배포가 완료되면 AWS Service Catalog 제품을 생성합니다. 그러면 AWS Service Catalog 제품을 사용하여 EC2에 SQL Server를 반복적으로 배포할 수 있습니다. 이 기능은 후속 SQL Server 배포를 간소화하고, 관련 구성 스크립트를 재사용하여 시간을 절약하며, 기존 DevOps 도구와의 통합을 보다 쉽게 만듭니다.

Amazon EMR Studio는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어가 R, Python, Scala 및 PySpark에서 작성한 빅 데이터 및 분석 애플리케이션을 쉽게 개발, 시각화 및 디버깅할 수 있도록 지원하는 통합 개발 환경(IDE)입니다. 오늘 EMR Studio에서 데이터 카탈로그를 검색하고 EMR 클러스터에 대한 SQL 쿼리를 실행할 수 있는 EMR Studio Workspace의 기능인 SQL Explorer를 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다. EMR Studio의 이번 SQL Explorer 릴리스는 Amazon EMR에서 Presto 버전 0.254.1 이상을 실행하는 EC2 클러스터에 대한 SQL 쿼리 실행을 지원합니다. 

Amazon EMR Studio는 데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어가 R, Python, Scala 및 PySpark에서 작성한 빅 데이터 및 분석 애플리케이션을 쉽게 개발, 시각화 및 디버깅할 수 있도록 지원하는 통합 개발 환경(IDE)입니다. 오늘은 데이터 사이언티스트, 엔지니어와 애널리스트가 EMR Studio를 사용해 팀 경계를 넘어 실시간으로 협업할 수 있게 되었다는 반가운 소식을 전합니다.

이제 AWS Fargate를 아시아 태평양(자카르타) 리전에서 사용할 수 있습니다.

Amazon Kendra는 기계 학습을 통해 제공되는 지능형 검색 서비스입니다. 오늘, 고객이 필요 시 고급 검색 용어와 기술을 사용하여 더 정확한 결과를 검색할 수 있는 Kendra 쿼리 언어에 대한 지원을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

AWS AppSync는 하나 이상의 데이터 원본에 있는 데이터에 안전하게 액세스하고 이러한 데이터를 조작 및 결합할 수 있는 유연한 API를 생성하여 애플리케이션 개발을 간소화하는 관리형 GraphQL 서비스입니다. 오늘 AppSync에서 이제 AppSync의 기본 제공 서버측 캐시에서 특정 항목 제거를 지원한다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다.

오늘 AWS는 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)에서 Microsoft Windows Server 인스턴스를 최대 65% 더 빠르게 시작하는 기능을 발표했습니다. 고객은 Microsoft Windows Server를 실행하는 모든 Amazon Machine Image(AMI)에 플래그를 지정하여 더 빨리 시작할 수 있습니다. 플래그를 지정하면 AMI에서 시작한 모든 인스턴스는 자동적으로 더 빨리 시작합니다.

Amazon SageMaker 교육 작업에서 이제 NVIDIA A10G Tensor Core GPU 기반의 ml.g5 인스턴스를 지원합니다. 

Amazon SageMaker Feature Store에서 새로운 강화 요소를 발표합니다. 고객이 지금보다도 더 손쉽게 배치 데이터를 수집할 수 있게 해주는 Apache Spark용 커넥터입니다. Amazon SageMaker Feature Store는 기계 학습(ML) 모델 특성을 저장, 업데이트, 검색 및 공유하는 데 쓰이는 완전관리형, 특수 설계한 리포지토리입니다. SageMaker Feature Store에 데이터를 수집하는 데는 PutRecord API, SageMaker Python SDK의 FeatureGroup.ingest 기능과 Sage