이제 Amazon Athena 사용자들은 AWS Lake Formation을 사용해 세분화된 액세스 권한을 구성하고 ACID 준수 테이블에서 읽어 올 수 있습니다. Amazon Athena를 사용하면 사용자들이 Amazon S3 기반 데이터 레이크의 데이터를 간단히 분석해 오직 권한이 있는 데이터에 대해서만 사용자가 액세스할 수 있도록 하고, 기본 데이터를 변경하는 복잡한 작업에서도 쿼리의 신뢰성을 보장합니다.

Athena의 SQL DML(Data Manipulation Language)에 쓰기, 삭제, 업데이트 및 시간 여행 작업을 추가하는 새로운 기능인 Amazon Athena ACID 트랜잭션의 공개 평가판이 발표되었습니다. Athena ACID 트랜잭션을 사용하면 여러 동시 사용자가 Athena의 콘솔, API 및 ODBC/JDBC 드라이버를 통해 Amazon S3에 신뢰할 수 있는 저수준 수정을 수행할 수 있습니다. Apache Iceberg 테이블 형식을 기반으로 구축된 Athena ACID 트랜잭션은 Amazon EMR, Apache Spark와 같이 Iceberg 테이블 형식을 지원하는 다른 서비스와 호환됩니다.

AWS Single Sign-On(AWS SSO)은 이제 AWS SOC 1 , SOC 2 및 SOC 3 보고서의 범위에 포함됩니다. 이제 시스템 및 조직 제어(SOC) 보고에서 감사된 제어 증거가 필요한 애플리케이션에서 AWS SSO를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AWS를 사용하여 계정 및 애플리케이션에 대한 액세스를 관리하는 경우 SOC 보고서를 사용하여 해당 사용 사례에 대한 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.   AWS SOC 보고서는 주요 규정 준수 제어 및 목표를 달성하는 방법을 보여주는 독립적인 서드 파티 검사 보고서입니다.

AWS Lambda는 이제 SQS, DynamoDB 및 Kinesis에 대한 콘텐츠 필터링 옵션을 이벤트 소스로 제공합니다. 이벤트 패턴 콘텐츠 필터링을 통해 고객은 Lambda 함수가 지정한 필터링 기준에 따라 SQS, DynamoDB 또는 Kinesis에 의해서만 트리거되도록 복잡한 규칙을 작성할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 Lambda 함수에 대한 트래픽을 줄이고 코드를 단순화하며 전체 비용을 절감할 수 있습니다.

2021년 12월 1일부터 AWS는 인터넷으로 데이터를 전송하기 위해 두 가지 요금을 변경합니다. 매월 Amazon Cloudfront에서 전송되는 첫 테라바이트의 데이터, 처음 1천만 건의 HTTP/S 요청 및 처음 2백만 건의 CloudFront Functions 호출은 무료입니다. CloudFront에서의 무료 데이터 전송은 더 이상 처음 12개월로 제한되지 않습니다. 또한 모든 AWS 리전(중국 및 GovCoud 제외)에서 매월 처음 100GB의 데이터 전송은 무료입니다. AWS 리전에서의 무료 데이터 전송도 더 이상 처음 12개월로 제한되지 않습니다. 이러한 변경 사항은 기존 데이터 전송 및 CloudFront AWS 프리 티어 제품을 대체하며 AWS 고객은 이러한 변경 사항이 앞으

A2C(AWS App2Container)는 이제 CI/CD 파이프라인 설정을 위한 Jenkins를 지원하여 AWS에서 컨테이너 기반의 애플리케이션 구축 및 배포를 자동화합니다. 이 새로운 통합을 사용하면 고객이 현재 Jenkin 환경에 있는 기존 Jenkins 파이프라인을 구성하여 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화된 구축 및 배포를 관리할 수 있습니다. 

Amazon Chime SDK를 사용하면 개발자가 웹 또는 모바일 애플리케이션에 실시간 오디오, 비디오, 화면 공유 및 메시징 기능을 추가할 수 있습니다. Amazon Chime SDK는 이제 기계 학습(ML) 기반 에코 감소 기능을 제공하여 오디오 경험을 개선합니다. 음향 에코는 확성기에서 재생되는 소리가 마이크에 포착되어 통화로 다시 순환될 때 회의 또는 전화 회의를 방해합니다. 새로운 기계 학습 기반 에코 감소 기능은 두 명 이상의 사람이 동시에 말하는 이중 통화 조건에서 음향 에코를 줄이고 음성 품질을 유지하도록 설계되었습니다.

이제 EC2 Image Builder에서 고객은 빌드 프로세스의 이미지 배포 단계에서 AWS Organizations 및 조직 단위(OU)와 Amazon Machine Images(AMI)를 공유할 수 있습니다. 조직 구조가 변경됨에 따라, 고객은 더 이상 조직 내 개별 AWS 계정에 대한 AMI 권한을 수동으로 업데이트할 필요가 없습니다. 사용자는 AWS Organizations 내에서 OU를 생성하고, 해당 OU 내에서 AWS 계정에 대한 AMI 권한을 관리할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)의 IPv6 AWS 리소스는 NAT64(AWS NAT Gateway에서) 및 DNS64(Amazon Route 53 Resolver에서)를 사용하여 IPv4 서비스와 통신할 수 있습니다. 워크로드를 IPv6 네트워크로 전환하면 IPv4 네트워크 및 서비스에 계속 액세스해야 합니다. NAT64 및 DNS64를 사용하면 IPv6 리소스가 동일한 VPC 또는 연결된 VPC, 온프레미스 네트워크 또는 인터넷 내의 IPv4 서비스와 통신할 수 있습니다.

오늘 AWS IoT SiteWise의 세 가지 새로운 개선 사항을 발표하여 고객이 대규모 산업 장비에서 데이터를 더 쉽게 수집할 수 있게 되었습니다. 새로운 개선 사항은 장비 데이터를 클라우드로 수집하는 데 필요한 단계 수를 줄이고 AWS IoT SiteWise 자산 모델 및 자산을 사용하여 물리적 작업을 모델링하는 고객을 위한 유연성을 추가합니다.

AWS Managed Templates for IoT Jobs는 AWS IoT Device Management의 신규 기능으로, 이제 증분 코드 없이 표준화된 방식으로 AWS IoT 콘솔에서 직접 IoT 디바이스 플릿에 일반적인 원격 작업을 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. JSON 작업 문서에서 원격 운영을 수동으로 정의하는 대신, 다양한 사전 구축된 원격 작업 중에서 선택하고, 관련 입력을 제공하며, 이를 IoT 플릿에 신속하게 배포할 수 있습니다.

이제 공간 분석에 GEOGRAPHY 데이터 유형에 대한 Amazon Redshift 지원을 사용할 수 있습니다. GEOGRAPHY 데이터 유형은 지구의 회전 타원체 모델로 표현될 수 있고 공간 좌표계로 위도와 경도를 사용하여 참조될 수 있는 지리적 특징이 있는 공간 데이터에 대해 더 높은 정밀도 결과를 요구하는 쿼리에 사용됩니다.

Amazon Translate는 빠르고 고품질이며 저렴한 언어 번역을 제공하는 신경 기계 번역 서비스입니다. 이제 Amazon Translate에서 AWS PrivateLink를 통해 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트가 지원되므로 퍼블릭 IP를 사용하지 않고 VPC 안에서 Amazon Translate에 대한 API 호출을 안전하게 시작할 수 있습니다. AWS PrivateLink는 Amazon 네트워크를 벗어나지 않고 VPC와 AWS 서비스 간의 비공개 연결을 제공하여 내부 네트워크 아키텍처를 크게 단순화합니다. Amazon Translate에 연결하기 위해 더 이상 인터넷 게이트웨이, NAT(Network Address Translation) 디바이스 또는 방화벽 프록시를 사용할 필요가 없습니다.

Amazon EC2 Auto Scaling의 새로운 예측적 크기 조정 정책을 통해 이제 사용자 지정 지표를 사용하여 Auto Scaling 그룹에 필요한 EC2 인스턴스 용량을 예측할 수 있습니다. 예측적 크기 조정은 예측된 수요를 충족하기 위해 Auto Scaling 그룹의 용량을 사전에 증가시킵니다. 반복적이고 급격한 수요 변화를 경험하는 워크로드의 경우 예측 확장을 통해 용량을 과도하게 프로비저닝하지 않고도 애플리케이션의 응답성을 개선하여 EC2 비용을 낮출 수 있습니다. 사용자 지정 지표는 사전 정의된 지표(CPU 사용률, 네트워크 I/O 및 ALB 요청 수)가 애플리케이션의 로드를 캡처하기에 충분하지 않은 경우에 유용합니다. 이전에는 사용자 지정 지표를 단계 크기 조정 및 대상 추적에만 사용할 수 있었으나, 이제는 예측적 크기 조정에도 사용할 수 있습니다.

Amazon Managed Grafana는 Amazon Athena 및 Amazon Redshift에 대한 새로운 데이터 원본 플러그 인을 발표하여 고객이 Amazon Managed Grafana 작업 공간에서 Athena 및 Redshift 데이터를 쿼리, 시각화 및 알릴 수 있도록 합니다. Amazon Managed Grafana는 이제 CloudFlare, Zabbix, 및 Splunk 인프라 모니터링 데이터 원본은 물론 Geomap 패널 시각화 및 오픈 소스 Grafana 버전 8.2 또한 지원합니다.

Elastic Beanstalk는 이제 AWS Graviton 기반 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 유형을 지원합니다. AWS Graviton은 비슷한 x86 기반 프로세서보다 최대 40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공하는 Amazon에서 구축한 arm64 기반 프로세서입니다. Elastic Beanstalk의 AWS Graviton을 사용하면 고객이 Elastic Beanstalk의 사용 편의성과 함께 arm64 기반 프로세서의 탁월한 가격 대비 성능의 이점을 누릴 수 있습니다.

AWS App Runner는 이제 애플리케이션 구축 및 배포를 위한 GitHub 작업을 지원합니다. GitHub 작업은 GitHub 이벤트에서 워크플로를 시작하여 GitHub에서 직접 복잡한 오케스트레이션 및 CI/CD 기능을 구현하는 방법을 제공합니다. GitHub 리포지토리에 소스 코드가 있는 경우 GitHub 작업을 사용하여 App Runner가 언어 런타임을 기반으로 Docker 이미지를 빌드하고 생성된 이미지를 기반으로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. App Runner에서 지원되는 런타임은 설명서를 참조하십시오. GitHub 리포지토리에 애플리케이션의 컨테이너 이미지가 이미 있는 경우 GitHub Actions를 사용하여 이미지를 직접 사용하여 App Runner에 애플리

Amazon Redshift 데이터 공유를 사용하면 데이터 복사 및 데이터 이동과 관련된 복잡성과 지연 없이 여러 Redshift 클러스터에서 트랜잭션 일관성을 갖춘 라이브 데이터를 공유할 수 있습니다. 데이터 공유는 이제 결과 캐싱 및 동시성 확장을 포함한 여러 성능 향상을 추가하여 더 광범위한 분석 애플리케이션 세트를 지원하고 공유 데이터를 쿼리할 때 중요한 성능 SLA를 충족할 수 있습니다.

AWS는 오늘 웹 요청이 AWS WAF 보호 리소스에 도달하기 전에 사용자가 문제를 성공적으로 완료하도록 요구하여 원치 않는 봇 트래픽을 차단하도록 지원하는 AWS WAF Captcha를 발표했습니다. Captcha는 Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart의 약자로서 일반적으로 웹 스크래핑, 자격 증명 스터핑 및 스팸과 같은 활동을 방지하기 위해 로봇 방문자와 사람 방문자를 구별하는 데 사용됩니다. 로그인, 검색 및 양식 제출과 같이 봇이 자주 대상으로 하는 특정 리소스에 대해 WAF Captcha 문제를 해결하도록 AWS WAF 규칙을 구성할 수 있습니다. 또한 AWS WAF Bot Control 또는 Amazon IP 평판 목록과 같은 AWS 관리형 규칙에서 생성된 요율, 속성 또는 레이블을 기반으로 의심스러운 요청에 대해 WAF Captcha 챌린지를 요구할 수 있습니다. WAF Captcha 챌린지는 인간에게

이제 Amazon QuickSight는 분석용으로 설계된 고성능 인메모리 MPP 데이터베이스인 Exasol에 대한 연결을 지원합니다. QuickSight의 새로운 데이터 커넥터를 통해 비즈니스 사용자는 라이브 연결을 사용하여 Exasol의 데이터를 직접 연결, 분석 및 보고하거나 Exasol의 데이터를 QuickSight의 SPICE 인메모리 엔진으로 가져와서 1000명의 사용자에 대한 액세스를 확장할 수 있습니다.