이제 Amazon MQ에서 Apache ActiveMQ 5.16.3 브로커를 시작할 수 있습니다. 이 ActiveMQ 패치 업데이트에는 이전에 지원되던 버전인 ActiveMQ 5.16.12와 비교하여 몇 가지 수정 및 개선 사항이 포함되어 있습니다.

DynamoDB용 NoSQL Workbench는 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용하여 비관계형 데이터 모형을 설계, 시각화 및 쿼리하는 데 도움이 되는 클라이언트 측 도구로서, 이제 샘플 데이터를 불러오고 자동으로 이동하여 데이터 모델을 구축하고 시각화할 수 있도록 도움을 줍니다. 이제 .csv 파일의 샘플 데이터를 새로운 데이터 모델 및 기존 데이터 모델로 불러올 수 있습니다. 또한 NoSQL Workbench 운영 빌더에서 .csv 형식으로 쿼리 결과를 내보낼 수 있습니다.

Amazon Fraud Detector에 대한 이벤트 데이터 스토리지를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 새로운 기능으로 사용자가 직접 Amazon Fraud Detector 내에 생성 부정 행위 데이터를 쉽게 전송하고 저장할 수 있습니다. 사용자는 자체 이벤트 데이터 집합을 사용하여 예측 성능이 더 뛰어난 기계 학습(ML) 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 모델은 계정 기간과 구매 빈도와 같은 값을 자동으로 계산하여 과거 이력 정황을 새로운 이벤트에 적용할 수 있기 때문입니다. 또한 사용자는 S3에 새로운 훈련 데이터 집합을 업로드할 필요 없이 모델을 재훈련하여 더 빨리 옮길 수 있고, 저장된 이벤트에 대한 부정 행위 레이블을 업데이트하여 오프라인 부정 행위 조사의 피드백 루프를 닫을 수 있습니다.

Amazon Fraud Detector는 온라인 무카드 거래 사기를 탐지하기 위해 특별히 설계된 짧은 대기 시간의 사기 탐지 기계 학습(ML) 모델인 Transaction Fraud Insights 모델을 발표하게 되어 기쁩니다. 다른 Amazon Fraud Detector 모델과 마찬가지로 Transaction Fraud Insights는 Amazon 및 AWS의 20년 넘는 경력의 사기 탐지 전문가를 활용합니다. 새로운 Transaction Fraud Insights 모델 유형은 Amazon Fraud Detector 이전 모델 유형인 Online Fraud Insights보다 최대 30% 더 많은 사기 거래를 탐지하고 그 성능을 최대 6배 더 오래 유지합니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL 및 Amazon RDS for MariaDB를 AWS GovCloud(미국) 리전에서 사용할 때 T3 데이터베이스 인스턴스 유형을 실행할 수 있습니다.

부정행위 예측 기반 Amazon Fraud Detector 기계 학습(ML)의 가격 인하를 발표하게 되어 기쁩니다. Amazon Fraud Detector는 가짜 계정 개설 또는 온라인 결제 사기와 같은 부정행위 가능성이 있는 온라인 활동을 손쉽게 파악할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 내부적으로 기계 학습을 사용하고 Amazon의 20년 넘는 사기 탐지 전문 지식을 기반으로 하여 Fraud Detector는 기계 학습 전문 지식 없이도 잠재적인 사기 활동을 밀리초 만에 자동으로 식별합니다.

오늘 AWS FPGA Developer 키트의 가상 이더넷 프레임워크를 통한 점보 프레임 지원을 발표합니다. 이 지원을 통해 Amazon EC2 F1 인스턴스를 사용하는 개발자는 점보 프레임을 사용하여 인스턴스에 허용되는 최대 네트워킹 대역폭을 확보하여 네트워킹 성능을 최대 두 배까지 높일 수 있습니다. 

Independent Software Vendor(ISV)와 컨설팅 파트너를 포함한 AWS Marketplace 판매자는 이제 AWS Marketplace Management Portal(AMMP)에서 Professional Services에 대한 계약을 보고, 제품 및 서비스를 취소하고, 제품 및 서비스 만료 날짜를 연장할 수 있습니다. AWS Marketplace의 Professional Services로 ISV와 컨설팅 파트너가 AWS Marketplace에 새로운 Professional Services 리스트를 생성할 수 있으며, 프라이빗 제품 및 서비스를 AWS 고객에게 확장할 수 있습니다. 

Amazon WorkMail는 이제 모바일 디바이스 액세스 규칙(MDARs)에 맞춰 확장 기능을 제공합니다. 새로운 모바일 디바이스 액세스 재정의 API(MDOA)로는 사용자가 기존 MDAR을 조정할 수 있습니다. CLI를 통해 수동 조정하거나 서드 파티 모바일 디바이스 관리(MDM) 도구를 사용할 때 자동화된 방식으로 조정할 수 있습니다. 사용자는 공동 리소스에 디바이스 액세스를 허용하기 전, 보안 태세 평가를 하기 위해 신뢰할 수 있는 서드 파티 MDM 도구를 사용합니다. 새로운 API는 기본 MDARs의 예외 생성 및 관리를 간소화 합니다. 이는 WorkMail에 연결하기 위해 보안 태세를 갖추지 않은 디바이스를 승인할 필요가 있거나 사용자가 특정 디바이스를 도난당하거나 분실했다고 보고했기 때문입니다. 그런 경우 개별 디바이스는 데이터 누수 위험을 줄이기 위해 차단될 수 있습니다.

이제 Amazon Connect Tasks가 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 적격 서비스가 되었습니다. Connect Tasks로 고객 센터 관리자가 상담원이 사용하는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 고객 서비스 작업의 우선 순위를 지정하고, 작업을 할당하고, 추적하고, 자동화할 수 있습니다. HIPAA 적격 서비스란 Protected Health Information (PHI)으로 작업의 우선 순위를 지정하고 자동화할 수 있으며, 고객의 문의나 서비스 요청을 해결하는 데 필요한 정보를 상담원에게 제공할 수도 있는 서비스입니다. Salesforce나 Zendesk와 같은 고객 관계 관리(CRM) 애플리케이션, Epic이나 Cerner와 같은 전자의무기록(EHR) 시스템 또는 자체 개발 애플

AWS Instance Scheduler는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2 온디맨드 인스턴스) 및 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 인스턴스의 시작 및 중지 일정을 구성하여 AWS 리소스 비용을 제어하는 데 도움이 되는 솔루션입니다.

이제 Amazon Neptune 자동 크기 조정을 사용하여 사용자가 지정한 성능 지표의 변화에 대응하여 읽기 전용 복제본을 자동으로 추가 또는 제거할 수 있습니다. Neptune 읽기 전용 복제본은 동일한 기본 볼륨을 기본 인스턴스로 공유하고, 읽기 크기 조정에 특히 적합합니다. Neptune 자동 크기 조정을 사용하면 평균 CPU 사용률과 같은 복제본의 CloudWatch(CW) 지표에 대해 원하는 값을 지정할 수 있습니다. Neptune 자동 크기 조정은 여러 읽기 전용 복제본 수를 조정하여 사용자가 지정한 값과 최대한 가깝도록 유지합니다.

Amazon Elastic Container Services(ECS)를 통해 이제 고객은 Amazon ECS Anywhere를 사용하여 온프레미스 인프라에서 실행되는 컨테이너식 GPU 기반 워크로드를 관리할 수 있습니다. Amazon ECS Anywhere GPU 지원을 통해 고객은 규제, 네트워크 대기 시간, 데이터 레지던시 또는 기타 요구 사항으로 인해 온프레미스에 남아 있어야 하는 GPU 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 또한, 기업은 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 GPU 컴퓨팅 용량에 대한 기존 투자를 활용하여 기계 학습, 3D 시각화, 이미지 처리 및 빅 데이터 워크로드를 실행할 수 있습니다.

이제 공식 AWS 솔루션 구현에서 AWS QnABot의 출시 소식을 전하게 되어 정말 기쁩니다. AWS QnABot은 Amazon Lex에 구축된, 고객의 질문, 답변 및 피드백에 응답하는 오픈 소스, 다중 채널의 다중 언어 대화형 챗봇입니다. AWS QnABot 솔루션을 사용하면 프로그래밍 없이, 고객이 고객 센터, 웹 사이트, 소셜 미디어 채널, SMS 문자 메시징 또는 Amazon Alexa를 포함한 다중 채널에서 셀프 서비스 대화형 AI를 쉽게 배포할 수 있습니다.

Amazon Personalize 리소스에 대한 포괄적인 자동화 및 예약 기능을 제공하는 AWS 솔루션 구현인, Maintaining Personalized Experiences with Machine Learning 출시를 발표하게 되어 정말 기쁩니다. 이 솔루션을 통해 최근 사용자 활동에 대한 권장 사항을 계속 최신 정보로 업데이트하고 사용자와의 연관성을 유지하도록 항목과 사용자 데이터를 최신 상태로 유지하고 모델에 대한 재훈련을 관리합니다. 이 솔루션은 Amazon Personalize 모델 오프라인 지표를 Amazon CloudWatch에 게시하여 시간 경과에 따른 모델 품질에 대한 방향성을 제시합니다..

오늘, AWS Backup은 AWS Backup 저장소 잠금의 가용성을 발표했습니다. 이 새 기능은 우발적인 작업이나 악의적인 작업으로부터 백업을 보호하는 고객의 역량을 개선합니다. 또한, 고객이 Write-Once-Read-Many(WORM) 모델*을 사용하여 백업을 저장하도록 보장하는 보호 조치를 구현하는 데 도움을 줍니다.

AWS Transfer Family는 공유 데이터 세트에 대한 세분화된 액세스를 쉽게 관리할 수 있는 Amazon S3의 기능인 Amazon S3 액세스 포인트를 정식으로 지원합니다. 이제 수백 명의 SFTP, FTP 및 FTPS 사용자 및 그룹이 사용하는 공유 데이터 집합에 오늘날 S3 버킷 이름을 사용하는 모든 지점에서 S3 액세스 포인트 별칭을 사용할 수 있습니다.

이제 D-Wave의 Advantage 4.1 양자 어닐링 시스템을 AWS 양자 컴퓨팅 서비스인 Amazon Braket에서 액세스할 수 있습니다. D-Wave에 따르면, 새로운 Advantage QPU(양자 처리 장치)는 15-웨이 연결을 통해 5,000 활성 큐비트 이상을 제공하므로 연구원과 개발자가 더 크고 더 복잡한 최적화 문제를 탐구할 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 성능 개선 도우미를 이제 중동(바레인), 아프리카(케이프타운), EU(밀라노) 및 아시아 태평양(오사카) 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon RDS 성능 개선 도우미는 데이터베이스의 로드를 빠르게 평가하고 언제 어디에서 조치해야 하는지 파악하는 데 도움이 되는 RDS 및 Aurora의 데이터베이스 성능 조정 및 모니터링 기능입니다.

AWS Backup Audit Manager는 이제 AWS CloudFormation를 지원합니다. 따라서 사용자는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 데이터 보호 정책의 규정 준수에 대한 감사 및 보고를 수행할 수 있습니다. 이제 AWS Backup Audit Manager의 사전 구축과 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하는 사용자 지정 제어를 배포할 수 있으며, 모든 백업이 정책에 따라 규정을 준수하는지 평가할 수 있습니다. 또한 운영 상태를 모니터링하고, 백업의 규정 준수 여부를 입증하기에 유용한 감사 보고서를 생성할 수 있습니다.