이제 Amazon MQ에서 RabbitMQ 3.8.23 브로커를 시작할 수 있습니다. 이 RabbitMQ 패치 업데이트에는 이전에 지원되던 버전인 RabbitMQ 3.8.22와 비교되는 몇 가지 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

Amazon AppStream 2.0에 Amazon Linux 2 지원이 추가됩니다. 이번 출시를 통해 이제 Linux 애플리케이션과 데스크톱을 사용자에게 스트리밍할 수 있으며 Matlab, Eclipse, Firefox, PuTTY 및 기타 유사한 애플리케이션을 Amazon AppStream 2.0의 Windows에서 Linux로 마이그레이션하여 총 스트리밍 비용을 크게 낮출 수 있습니다.

AWS Network Firewall이 이제 SOC 1, SOC 2, SOC 3을 준수합니다. 이제 System and Organization Controls(SOC) 보고가 적용되는 사용 사례에 AWS Network Firewall을 사용할 수 있습니다. AWS SOC 보고서는 AWS가 주요 규정 준수 제어 및 목표를 달성하는 방법을 보여주는 독립적인 서드 파티 시험 보고서입니다.

오늘, Amazon Location Service는 개발자가 관심 지점, 주소(지오코딩이라고 함) 및 지리적 위치(리버스 지오코딩이라고 함)에 대한 검색 결과를 필터링하고 처리할 수 있도록 다섯 개의 새로운 파라미터를 추가했습니다. 이러한 새로운 파라미터를 사용하여 특정 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 위치 결과를 조정하고 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 가장 가까운 검색 결과만 선택하거나, 최종 사용자가 선호하는 언어로 결과를 개인화하거나, 가정용 자동화 애플리케이션의 조명을 켜고 끄기 등의 시간 관련 기능을 활성화하도록 선택할 수 있습니다.

오늘 AWS Amplify는 AWS Cloud Development Kit(CDK) 또는 AWS CloudFormation을 사용하여 Amplify가 생성한 백엔드에 175개 이상의 AWS 서비스를 추가하는 새로운 "amplify add custom" 명령을 발표합니다. AWS Amplify CLI는 프런트엔드 개발자가 클라우드에서 앱 백엔드를 생성하는 데 도움이 되는 명령줄 도구 체인입니다. 사용자 지정 리소스를 추가하는 새로운 기능을 통해 개발자는 단일 명령으로 Amplify의 기본 제공 사용 사례 외에 추가 리소스를 추가할 수 있습니다.

AWS Snow Family에서 이제 Snowball Edge 및 Snowcone 디바이스에 대해 외부 Network Time Protocol(NTP) 서버 구성을 지원합니다. 외부 NTP 지원을 제공함에 따라 고객은 디바이스 시간을 그들이 제공하는 NTP 서버와 동기화할 수 있습니다.

Amazon Athena의 새롭게 설계된 콘솔은 Athena를 사용할 수 있는 모든 AWS 상용 및 GovCloud 리전에서 정식으로 출시되었습니다. 새롭게 개선된 콘솔은 현재 콘솔에서 사용하고 계시는 모든 기능에 대해 현대적이고 보다 개인화된 경험을 제공하는 것은 물론 Athena를 사용한 데이터 분석을 더욱 강력하고 생산적으로 만들어 줄 새로운 기능을 포함합니다.

AWS Glue의 FindMatches 기계 학습 변환을 통해, 새롭게 도착한 데이터와 기존의 일치된 데이터 집합 간의 일치 여부를 확인할 수 있게 되었습니다. FindMatches 변환을 사용하면 레코드에 공통 고유 식별자가 없고 정확히 일치하는 필드가 없는 경우에도 데이터 집합에서 중복되거나 일치하는 레코드를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 집합 정리 및 중복 제거가 빠르고 쉬워집니다.

Amazon Rekognition 콘텐츠 조정은 부적절하거나 원치 않거나 불쾌감을 주는 이미지와 비디오를 탐지할 수 있는 딥 러닝 기반 기능으로서 이러한 콘텐츠를 대규모로 쉽게 찾아 제거할 수 있도록 해줍니다. Amazon Rekognition은 35개의 하위 카테고리와 10개의 뚜렷한 최상위 조정 카테고리에 걸쳐 세부적인 분류 체계를 제공합니다. 오늘부터 Amazon Rekognition 콘텐츠 조정은 이미지 조정 개선 모델로 적용되어, 모든 조정 카테고리(특히 ‘노골적인 나체’)에 걸쳐 정말로 안전하지 않은 콘텐츠의 탐지율은 그대로 유지하면서 오탐률이 대폭 감소됩니다. 오탐율이 낮아지면 플래그가 지정되어 추가로 검토해야 하는 이미지

AWS Launch Wizard는 Microsoft SQL Server 배포를 위한 Amazon Elastic Block Store(EBS) gp3, io2 및 io2 Block Express 볼륨을 지원합니다. 이제 Amazon EC2에서 SQL Server의 고가용성 또는 단일 노드 배포를 위해 Launch Wizard를 사용할 때 새로운 세대의 EBS 볼륨을 최대한 활용할 수 있습니다.

이제 보안 프로필을 프로그래밍 방식으로 생성하고 관리할 수 있도록 Amazon Connect에서 API를 제공합니다. 보안 프로필은 Contact Control Panel(CCP) 사용, 새 에이전트 추가 및 기본 제공 리포트 보기와 같이 Amazon Connect에 액세스하고 작업을 수행할 수 있는 사용자를 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 API를 사용하여 Amazon Connect 액세스 제어에 변경이 필요할 때 보안 프로필을 프로그래밍 방식으로 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 API 설명서를 참조하세요.

이제 AWS CloudFormation에서 AWS IoT Device Management 리소스를 지원한다는 것을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이제 클릭 몇 번으로 여러 리전 및 계정에서 표준화되고 반복 가능한 방법으로 CloudFormation 템플릿을 사용하여 작업 템플릿, 플릿 지표 및 IoT 로깅 설정과 같은 IoT 플릿 관리 인프라를 사전 구성하고 배포할 수 있습니다.

AWS Amplify는 앱 요구 사항을 최상으로 충족하기 위해 개발자가 Amplify 생성 IAM, Cognito 및 S3 구성을 재정의할 수 있는 기능을 발표했습니다. AWS Amplify CLI는 프런트 엔드 개발자가 클라우드에서 앱 백엔드를 생성하는 데 도움이 되는 명령줄 도구 체인입니다. 개발자는 새로운 재정의 기능을 사용하여 Amplify가 제공하는 기본값으로 백엔드를 쉽게 구성할 수 있으면서도 세분화된 리소스 설정을 사용자 지정할 수 있습니다.

AWS는 Amazon Neptune에 연결할 수 있는 오픈 소스 Java(JDBC) 드라이버를 릴리스했습니다. 이로 인해 고객은 인기 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 같이 JDBC를 지원하는 도구와 라이브러리를 사용하여 Neptune에 쉽게 연결할 수 있습니다.

AWS Step Functions의 Synchronous Express Workflows는 이제 AWS PrivateLink를 지원하여 공공 인터넷을 통과하지 않고도 Virtual Private Cloud(VPC)에서 Synchronous Express Workflow를 시작할 수 있습니다.

Amazon Connect Customer Profiles에서는 이제 고객 응대 블록을 제공하여 코드 작성 없이도 고객 센터 관리자가 고객 센터 업무를 고객별로 처리할 수 있습니다. Amazon Connect의 고객 응대 흐름 빌더의 그래픽 사용자 인터페이스와 새로운 Customer Profiles 고객 응대 블록을 사용해 고객 센터 관리자는 이름 및 주소와 같은 고객 정보를 활용하여 고객별로 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들면 Customer Profiles 블록의 고객 이름을 사용해 고객별 인사를 재생하거나 고객의 주소에 따라 서로 다른 대기열로 고객을 라우팅할 수 있습니다. 또한 새로운 흐름 블록은 고객이 제공한 입력을 사용해 고객 정보를 업데이트할 수 있어 최신 고객 정보로 프로필을 유지할 수 있습니다.

AWS IoT Greengrass는 고객이 디바이스 소프트웨어를 구축하고 배포하며 관리할 수 있도록 지원하는 사물 인터넷(IoT) 엣지 런타임 및 클라우드 서비스입니다. 이번 출시를 통해 AWS IoT Greengrass 버전 2.5에 Microsoft Windows 디바이스에 대한 지원이 추가되었습니다. 일반적으로 Windows 게이트웨이 디바이스는 산업 IoT 시나리오에서 로컬 센서 및 장비 데이터를 수집해서 애플리케이션 비즈니스 로직을 사용해 로컬 작업을 트리거하는 방식으로 제조 과정을 자동화할 때 사용됩니다. 예를 들어, 강철 프레스기로 복잡한 부품을 생성하며 결함이 생기기 쉬운 자동 조립 라인이 있다고 생각해 봅시다. 게이트웨이 디바이스에 비디오 카메라 스트림을 전송하여 로컬 기계 학습 추론을 통해 부품 치수를 검사해서 표면적 결함을 찾는 품질 관리(QC) 자동화를 구축할 수 있습

Amazon Connect는 이제 고객 세부 정보(예: 대기열 정보, 채팅 첨부 파일, 태스크 참조)를 설명하고 고객 정보(예: 태스크 이름)를 업데이트할 수 있는 Contact API를 제공합니다. 새로운 API는 고객과 상호 작용하고 관리하는 보다 유연한 방법을 제공하고 고객을 위한 맞춤형 경험을 생성할 수 있도록 합니다. 예를 들어 이러한 API를 사용하면 CRM(고객 관계 관리)과 같은 비즈니스 애플리케이션에서 프로그래밍 방식으로 고객 세부 정보를 추가하거나 업데이트할 수 있습니다. 또한 맞춤형 보고 솔루션 또는 인력 관리 솔루션에서 사용하기 위해 고객 진행 과정 타임스탬프(예: 대기열에 있음, 에이전트와 연결됨, 연결 해제됨)를 검색할 수 있습니다. 자세한 내용은 API 설명서

오늘 Amazon SageMaker에서 NVIDIA Triton™ Inference Server를 발표함으로써, NVIDIA Triton을 모델 서버로 선택한 고객이 컨테이너를 가져와 SageMaker에서 대규모로 배포할 수 있게 되었습니다. 

사용자가 AWS 관리 콘솔에서 쉽게 정보를 검색하고 발견할 수 있도록 블로그, 지식 문서, 이벤트 및 자습서를 Unified Search에서 사용할 수 있음을 발표하게 되어 기쁩니다. AWS 사용자는 이제 AWS 관리 콘솔에서 나가지 않고도 블로그(예: EC2 Mac 인스턴스용 Auto Scaling 구현), 기술 문서(예: AWS 이메일에 대한 기본 설정 지정), 자습서(예: EC2 인스턴스에서 원격으로 명령 실행) 및 이벤트(예: AWS Container Day)를 검색할 수 있습니다.