이제 AWS Lambda는 SQS에 대한 부분적 배치 응답을 이벤트 소스로 지원합니다. 이 기능을 사용하면, SQS 대기열의 메시지 처리가 실패할 때 Lambda는 메시지 대기열의 레코드 배치를 일부 성공으로 표시하고 실패한 레코드만 재처리하도록 합니다. 배치 수준이 아니라 레코드 수준에서 정보를 처리하여 AWS Lambda가 데이터를 반복적으로 전송할 필요가 없으므로 처리량이 증가하고 Amazon SQS 메시지 대기열 처리 효율성이 향상됩니다. 

이제 AWS Single Sign-On(AWS SSO)을 사용해 Microsoft Windows를 실행하는 Amazon Elastic Compute Cloud 인스턴스(Amazon EC2 Windows 인스턴스)에 대한 원클릭 Single Sign-On을 활성화할 수 있습니다. 인스턴스를 AWS SSO의 사용자 또는 Okta, Ping, OneLogin과 같은 AWS SSO 자격 증명 제공자와 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 자격 증명을 여러 번 입력하거나 원격 액세스 클라이언트 소프트웨어를 구성하지 않고도 어디에서나 인스턴스 데스크톱에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이제 기존 회사 사용자 이름, 암호, 멀티 팩터 인증 디바이스를 사용해 Amazon EC2 Windows 인스턴스에 안전하게 액세스할 수 있어 공유된 관리자 자격 증명을 사용할 필요가 없

Amazon Lex에서 이제 사용자의 봇에 대해 Amazon Polly 신경망 텍스트 음성 변환(NTTS) 음성을 지원하여 사용자의 봇이 표준 Polly 텍스트 음성 변환(TTS) 음성보다 더욱 풍부하고 표현력이 있으며 자연스러운 음성으로 응답할 수 있게 됩니다. Polly NTTS 음성은 새로운 기계 학습 접근법을 통해 음성 품질에서 큰 개선을 제공합니다. Amazon Lex는 음성 상호 작용을 위해 Amazon Polly에 기본적으로 통합됩니다. 지금까지 Lex 개발자는 Polly의 표준 텍스트 음성 변환(TTS) 음성만을 사용해 봇을 구성할 수 있었습니다. 오늘부터는 Lex V2 API와 콘솔을 통해 구축된 봇에서 NTTS 옵션이 지원되는 모든 언어에 대해 Polly NTTS 음성을 사용하도록 구성하여 사용자 경험을 개선하고 고객 참여를 끌어올릴 수

AQUA(Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift는 이제 아시아 태평양(뭄바이) 및 유럽(런던) 등 두 곳의 추가 AWS 리전에서 정식 출시되었습니다.

이제 구성 변경 시 Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service 후속) 콘솔 또는 Amazon OpenSearch Service API를 사용하여 블루/그린 배포의 필요 여부를 확인할 수 있습니다. 이 새로운 옵션을 사용하면 클러스터의 트래픽이 피크 상태가 아닐 때 블루/그린 배포를 필요로 하는 구성 변경을 계획하고 실행할 수 있습니다.

MySQL용 및 PostgreSQL용 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)가 이제 기본 데이터베이스 인스턴스 하나, 예비 데이터베이스 인스턴스 두 개로 새로운 다중 AZ 배포 옵션을 지원합니다. 이 배포 옵션은 쓰기 트랜잭션을 최적화하며, 사용자의 워크로드가 추가 읽기 용량, 낮은 쓰기 트랜잭션 대기 시간, 더 높은 네트워크 지터(쓰기 트랜잭션 대기 시간의 일관성에 영향을 줌) 복원력, 고가용성 및 내구성 등을 필요로 할 때 이상적입니다.

Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합형 개발 환경(IDE)입니다. 데이터 사이언티스트와 개발자는 클릭 한 번으로 SageMaker Studio 노트북을 빠르게 가동하여 데이터 세트를 대화식으로 탐색하고 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다. 이 노트북에는 AWS에 최적화된 TensorFlow 및 PyTorch용 딥 러닝 환경이 사전 구성되어 있어 모델 구축을 빠르게 시작할 수 있습니다. 오늘부터 TensorFlow 2.6 및 PyTorch 1.8의 두 가지 새로운 환경에 액세스할 수 있습니다.

AWS Amplify가 JavaScript에 대한 알림 카테고리를 확장한 개발자 평가판을 시작합니다. Amazon Pinpoint에 의해 작동되는 이번 확장을 통해 개발자는 인앱 메시징 기능을 구현해 참여와 수익 창출을 이끌 수 있습니다.

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. 동일한 AWS 계정에 있는 클러스터 및 교차 계정 간에 데이터를 공유할 수 있는 기능은 이미 출시되었습니다. 이제 다른 AWS 리전의 Redshift 클러스터 간에 데이터를 공유하는 기능을 평가판으로 사용할 수 있습니다. 교차 리전 데이터 공유 평가판은 모든 Redshift RA3 노드 유형에서 지원됩니다.

Application Load Balancer 및 네트워크 로드 밸런서는 Internet Protocol version 6(IPv6)를 갖춘 이제 엔드 투 엔드 연결성을 지원합니다. 사용자는 이제 애플리케이션과 네트워크 로드 밸런서, 그리고 액세스 백엔드 애플리케이션을 IPv6에 연결할 수 있습니다.

Amazon ElastiCache는 Redis 6.2를 지원합니다. ElastiCache for Redis 6.2에서는 vCPU가 8개 이상인 x86 노드 유형, 또는 vCPU가 4개 이상인 Graviton2 노드 유형을 사용하는 TLS 지원 클러스터의 성능이 향상되었습니다. 이러한 향상된 기능은 암호화를 다른 CPU로 오프로드하여, 처리량을 개선하고 클라이언트 연결 설정 시간을 단축하도록 설계되었습니다. Amazon ElastiCache for Redis 6.2를 사용하면 액세스 제어 목록(ACL) 규칙으로 Pub/Sub 채널에 대한 액세스도 관리할 수 있습니다. Amazon ElastiCache for Redis 6.2(개선됨)에 적용된 개선 사항의 전체 목록을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Amazon Transcribe는 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 오늘 스트리밍 트랜스크립션을 위한 자동 언어 식별 기능을 발표하게 되어 정말 기쁩니다. 지금까지는 Transcribe 스트리밍 API를 사용하려면 주요 언어를 수동으로 식별해야 했습니다 이제는 스트리밍만 시작하면 됩니다. 그러면 Transcribe에서 음성 신호로부터 주요 언어를 탐지하고 식별된 언어로 트랜스크립션을 생성합니다. 

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 Studio의 2가지 새로운 기능이 발표된다는 기쁜 소식을 전해드립니다. 첫째, 이제 EMR Studio 노트북에서 보다 쉽게 Python 스크립트를 직접 실행할 수 있습니다. 둘째, EMR Studio의 노트북에서 다른 종속 Jupyter 노트북을 직접 실행할 수 있습니다. 이전에는 이 2가지 기능과 같은 작업을 하려면 파일을 EMR Studio에서 EMR 클러스터로 수동 복사해야 했습니다. 

Amazon ElastiCache for Redis는 클러스터를 최대 수백 테라바이트 용량으로 확장할 수 있는 경제적인 방법입니다. 데이터 단계화는 Redis 워크로드에 대한 새로운 가격 대비 성능 옵션으로, 각 클러스터 노드에서 저비용 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)를 활용하고 메모리에 데이터를 저장합니다. 전체 데이터 집합의 최대 20%에 정기적으로 액세스하는 워크로드, 그리고 SSD의 데이터에 액세스 시 추가 대기 시간을 허용할 수 있는 애플리케이션에 적합합니다.

Amazon FinSpace는 이제 고객이 AWS SDK와 CLI를 사용하는 Amazon FinSpace 환경에서 데이터를 가지고 작업할 수 있도록 데이터 관리 API를 제공합니다. 이 신규 API로 고객은 자동화된 워크플로에 단계를 추가해 Amazon FinSpace 내 데이터 리소스를 관리할 수 있습니다. 신규 API를 사용하여 고객은 Amazon FinSpace 데이터 집합을 생성하고, 변경 집합을 사용하여 데이터를 로드하며, 분석을 위해 특정 시점 뷰를 생성합니다. 

Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)로 이제 고객은 AWS Distro for OpenTelemetry(ADOT)을 사용하여 추적 및 맞춤형 지표를 이용해 애플리케이션을 신속하게 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 이 기능은 Amazon ECS 고객이 콘솔을 사용하여 지표 및 추적 수집을 사용해서, 이를 클릭 몇 번만으로 Amazon CloudWatch, Amazon Managed Service for Prometheus 및 AWS X-Ray로 내보내게 합니다. 이 경험은 ADOT을 작업 정의에서 구성하는 다중 단계 수동 절차를 간소화하고, 고객이 애플리케이션 가용성 및 성능 문제를 해결하게 합니다.

AWS Fargate for Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) (AWS Graviton2 프로세서 제공)은 이제 일반적으로 이용할 수 있습니다. AWS Graviton2 프로세서는 64비트 Arm Neoverse 코어 및 Graviton2 제공 Fargate를 사용하는 Amazon Web Services로 사용자 지정 구축하였으며, 비교 가능한 인텔 x86기반 Fargate 대비 최대 40% 개선된 가격 대비 성능과, 20% 낮은 비용을 애플리케이션 서버, 웹 서비스, 고성능 컴퓨팅 및 미디어 처리 등의 다양한 워크로드에 제공합니다. 따라서 고객이 Fargate의 서버리스 컴퓨팅에서 컨테이너형 워크로드를 실행하기 위한 성능과 비용을 최적화할 수 있게 더욱 다양한 선택권이 제공됩니다.

이제 Amazon CloudWatch Lambda Insights를 사용하여 AWS Graviton2 프로세서 기반 AWS Lambda 함수의 성능을 모니터링하고 문제를 해결하며 최적화할 수 있습니다. CloudWatch Lambda Insights를 사용하면 Lambda 함수의 성능 및 상태를 요약해주는 자동화된 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

오늘부터 고객은 Amazon EC2 Mac 인스턴스에서 macOS Monterey(12.0.1)를 Amazon Machine Image(AMI)로 실행할 수 있습니다. Apple macOS Monterey는 Apple macOS의 최신 주요 릴리스이고, 이전 macOS에 비해 여러 신규 기능과 성능 향상을 도입했습니다. macOS Monterey는 iOS, iPadOS, macOS, tvOS, watchOS용 최신 SDK를 포함하는 Xcode 13.0 이상 버전 실행을 지원합니다.

Amazon ElastiCache는 이제 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), 미국 서부(캘리포니아 북부), EU(아일랜드), EU(런던), EU(스톡홀름), EU(프랑크푸르트), 남아메리카(상파울루), 아시아 태평양(홍콩), 아시아 태평양(서울), 아시아 태평양(뭄바이), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(시드니), 아시아 태평양(싱가포르), 캐나다(중부), 중국 본토(닝샤, 베이징) 리전에서 AWS Graviton2 기반 T4g 인스턴스 패밀리를 지원합니다. 고객은 마이크로초의 대기 시간과 많은 처리량으로 가속화된 성능이 필요한 워크로드를 위해 ElastiCache를 선택합니다. T4g 인스턴스는 사용 중에 일시적인 스파이크를 경험하는 중간 정도의 CPU 사용량을 가진 애플리케이션을 실행하는 데 적합합니다.