오늘 Amazon EC2 Auto Scaling은 태그를 사용하여 Auto Scaling 그룹을 설명하는 기능을 발표합니다. 태그 기반 필터링을 사용하면 사용자가 관심을 가진 태그에 기반하여 Auto Scaling 그룹을 확인 및 관리하기가 쉬워집니다. 각 태그는 고객이 정의한 키와 선택적인 값으로 구성되는 단순한 레이블입니다.

Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon MemoryDB for Redis가 미국 동부(오하이오), 미국 서부(캘리포니아 북부, 오레곤), 캐나다(중부), 유럽(런던, 스톡홀름), 아시아 태평양(홍콩, 서울, 싱가포르, 시드니, 도쿄)의 11개 추가 AWS 리전에서 정식 출시되었습니다.

클라우드 차원에서 고객이 로봇 공학 애플리케이션을 시뮬레이션할 수 있는 서비스인 AWS RoboMaker가 이제 높은 충실도의 시뮬레이션, 비전 프로세싱, 기계 학습(ML)과 같은 컴퓨팅 집약적 시뮬레이션 워크로드를 위한 GPU 기반 시뮬레이션 작업을 지원합니다. 이전에는 AWS RoboMaker 시뮬레이션 작업은 중앙 처리 장치(CPU) 인스턴스에서만 실행되었는데, 이제 사용자는 CPU 기반 또는 GPU 기반 시뮬레이션 작업 중에서 선택할 수 있습니다.

Network Load Balancer(NLB)가 이제 전송 계층 보안(TLS) 프로토콜 버전 1.3을 지원하여, 백엔드 애플리케이션 서버의 성능을 최적화하면서 워크로드 보안을 유지할 수 있습니다. NLB 상의 TLS 1.3은 사용자의 애플리케이션 서버에서 로드 밸런서로 향하는 TLS 트래픽의 암호화와 복호화를 오프로드하고 대상에 이르기까지의 암호화를 제공합니다. TLS 1.3은 1회 왕복(1-RTT) TLS 핸드셰이크를 사용하고 완전 순방향 비밀성(Perfect Forward Secrecy)을 제공하는 암호만을 지원하여 성능과 보안에 최적화되어 있습니다. 다른 버전의 TLS처럼, NLB는 로드 밸런서에서 TLS를 종료할 때 백엔드 애플리케이션에 클라이언트의 소스 IP를 유지합니다.

Amazon CodeGuru Reviewer는 자동화된 추론 및 기계 학습을 활용하여 찾기 힘든 잠재적 코드 결함을 탐지하고 개선 사항을 제안하는 개발자 도구입니다. 현재 AWS Java SDK v2용 탐지기를 추가한 AWS SDK용 탐지기 세트를 구축 중입니다. 이러한 새로운 탐지기는 사용자가 클라이언트 생성기와 동시에 클라이언트 빌더 사용, 사용자 지정 폴링과 동시에 대기자 사용이나 수동 페이지 매김과 동시에 자동 페이지 매김 사용과 같은 Java SDK v2의 모범 사례를 따를 수 있도록 도움을 줍니다. 또한 탐지기는 Amazon Kinesis v2 클라이언트에서의 데이터 손실을 식별하는 것과 같이 새로운 SDK의 AWS 서비스 클라이언트를 사용하는 동안 고객이 생성하는 버그를 찾을 수 있습니다. CodeGuru Reviewer는 문제 또는 버그를 탐지한 후 이를 해결할

이제 AWS Elemental MediaTailor는 개인 맞춤형 광고 삽입을 위한 프리패치 광고 요청을 지원합니다. 프리패치는 동영상 중간 광고 전에 광고 요청을 관리하여 광고 의사결정 서버(ADS)가 응답해야 하는 시간을 증가시킵니다.

오늘 AWS Outposts 네임스페이스의 지표에 대한 새로운 Amazon CloudWatch 차원의 출시를 발표했습니다. CloudWatch 차원은 고객이 결과를 검색하고 필터링할 수 있는 지표에 대한 고유 식별자입니다.

Amazon Virtual Public Cloud(VPC)는 더 빠르고, 더 쉽고, 더 비용 효율적으로 Amazon VPC Flow Logs에서 분석을 저장하고 실행할 수 있도록 3가지 새로운 기능을 도입했습니다. 첫 번째로 VPC Flow Logs는 이제 Apache Parquet 파일 형식으로 Amazon S3에 전달될 수 있습니다. 두 번째로 VPC Flow Logs는 S3에 Hive 호환되는 접두사로 저장될 수 있습니다. 그리고 세 번째로 VPC Flow Logs는 시간별 파티션된 파일로 전달될 수 있습니다. VPC Flow Logs의 대상으로 S3를 선택하면 이러한 모든 기능을 사용할 수 있습니다.

이제 Amazon Kinesis Data Analytics에서 Apache Flink 1.13 버전을 사용하여 스트리밍 처리 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있습니다. Apache Flink v1.13는 개선된 Table/SQL API, Table 및 DataStream API 간의 향상된 상호 운용성, Python Datastream API를 사용하는 상태 유지 운영, 애플리케이션 성능을 분석하는 기능, 정확히 한 번의 JDBC 싱크 등을 제공합니다. 또한 이번 런칭을 통해 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 애플리케이션 데이터 원본으로 사용할 때 AWS IAM 인증을 이용하여 작동하는 Apache Kafka 커넥터를 얻을 수 있습니다.

기계 학습(ML) 프로젝트를 위한 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD) 리소스를 관리하는 최초의 특수 목적용 서비스인 Amazon SageMaker Projects는 이제 훈련, 처리, 추론에 사용되는 Docker 이미지 구축을 위한 CI/CD 템플릿을 지원합니다.

이제 Amazon QuickSight는 Enterprise Edition에서 더욱 큰 규모의 SPICE 데이터 집합을 지원합니다. 이전에 각 SPICE 데이터 집합은 최대 2억 5천만 개 행과 500GB의 데이터를 보유할 수 있었습니다. 새로워진 SPICE 데이터 집합에서는 이제 Enterprise Edition의 경우 최대 5억 개 행(또는 500GB)의 데이터를, Standard Edition의 경우 2,500만 개 행(또는 25GB)의 데이터를 보관할 수 있습니다. 이와 같이 데이터 집합 한도가 증가하면서 더 많은 데이터를 처리하는 대시보드를 가속화할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

이제 AWS Batch 콘솔에서 AWS Step Functions 워크플로를 관리할 수 있으며, Batch 작업을 자동화하여 기계 학습, 데이터 분석, 야간 배치 프로세스가 필요한, 장기 비즈니스에 중요한 워크플로를 구축할 수 있습니다.

이제 AWS 고객이 AWS GovCloud(미국 서부) 리전에서 Amazon Kendra를 사용하여 지능형 검색 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Amazon EMR 6.4 릴리스 버전은 이제 Apache Spark 3.1.2를 지원하고 Apache Spark를 위한 Amazon EMR 런타임을 통해 런타임 성능을 개선합니다. Amazon EMR 6.4는 PrestoDB 0.254를 위한 Presto 런타임 성능을 개선하고 메타스토어에 대해 AWS Glue Data Catalog를 사용할 때 Apache Hive 3.1.2를 위한 런타임 성능을 개선합니다.

AWS CloudFormation 고객은 이제 운영 데이터를 보고 CloudFormation 스택 리소스 관련 문제를 AWS Systems Manager 기능인 Application Manager를 통해 빠르게 해결하도록 작업할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 고객은 CloudFormation 스택을 통해 프로비저닝된 리소스의 애플리케이션 보기를 얻을 수 있습니다. Application Manager 대시보드에서 얻은 운영 지표, 로그, 알림, 비용 정보를 이용하여 개발자는 수명 주기 동안 효율적으로 스택 리소스를 관리할 수 있습니다.

2021년 9월, 5가지 신규 버전의 AWS Cloud Development Kit(CDK) for JavaScript, TypeScript, Java, Python, .NET 및 Go가 릴리스되었습니다(v1.121.0~v1.125.0). 이번 릴리스로 CDK CLI는 이제 CDK 프로젝트의 애플리케이션 코드에서 더욱 빠른 내부 루프 개발 반복을 위한 핫 스왑 배포를 지원합니다. 핫 스왑은 원래 AWS Lambda 핸들러 코드를 지원하지만, 추가 리소스 유형과 지속적으로 변경사항을 지켜보고 모든 업데이트를 배포하는 ‘주시’ 모드에 대한 지원을 계획했습니다. 그리고 사용자는

AWS Console Mobile Application 사용자는 이제 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)를 iOS와 안드로이드 애플리케이션에서 모두 사용할 수 있습니다. Console Mobile Application은 ECS 클러스터와 서비스, 구성, 태스크, 컨테이너 워크로드를 모니터링 하기 위한 안전하며 손쉽고 지속적인 솔루션을 제공합니다. 또한 사용자는 하나의 ECS 서비스에 대해 ECS 태스크를 중지하고, 원하는 수 만큼의 태스크를 시작할 수 있습니다.

Kubernetes용 Cloud Development Kit(CDK8s)는 이제 누구나 사용 가능하며 모든 인증 Kubernetes 클러스터로 프로덕션에 사용할 준비가 되었습니다. 또한 커뮤니티의 지속적인 지원을 보장하기 위해, CDK8s는 이제 공식 CNCF 샌드박스 프로젝트이며 AWS 랩 GitHub 조직에서 GitHub 내 전용 홈인 cdk8s-team으로 이동되었습니다.

Automated Account Configuration은 비즈니스 및 프로덕션 요구 사항을 충족하는데 필요한 리소스와 함께 AWS 계정을 올바르게 설정하도록 보장하기 위해 효율적으로 오류가 발생하지 않으며 표준화 및 일관된 방식으로 운영 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줍니다. 다음과 같은 비즈니스상 중요한 서비스를 구성하고 배포하는 데 이 솔루션 구현을 사용할 수 있습니다. Amazon EC2 인스턴스, Amazon RDS, Amazon EFS를 포함한 AWS 서비스의 백업을 중심적으로 관리하는 AWS Backup EC2 인스턴스와 같은 관리형 인스턴스의 패치를 자동화하는