이제 Amazon Comprehend는 고객이 Amazon Comprehend 엔드포인트의 비용과 보안을 최적화할 수 있도록 2개의 새로운 AWS Trusted Advisor 검사를 지원합니다.

이제 Amazon Macie에서 민감한 데이터 검색 작업을 생성할 때 사용할 관리형 데이터 식별자를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 민감하다고 생각하는 데이터 유형을 사용자 정의하고 Macie가 조직의 특정 데이터 거버넌스 및 개인 정보 보호 요구 사항에 따라 알리도록 할 수 있습니다. 작업을 생성할 때 Macie로 구성하고 실행하는 각 민감한 데이터 검색 작업에 대해 대상으로 지정하려는 PII(개인 식별 정보), 재무 정보 또는 자격 증명 자료와 같은 관리형 데이터 식별자의 증가하는 목록에서 선택합니다.

Amazon ElastiCache for Redis 및 Memcached는 이제 추가 리전인 남미(상파울로), 아시아 태평양(홍콩, 서울), 유럽(런던, 스톡홀름), 북미(몬트리올), 미국 동부( GovCloud US East), US West(GovCloud US 서부) 및 중국 본토(닝샤, 베이징)에서 Graviton2 M6g 및 R6g 인스턴스 패밀리를 지원합니다. 고객은 밀리초 미만의 지연 시간과 높은 처리량으로 초고속 성능이 필요한 워크로드에 Amazon EalstiCache를 선택합니다. 이제 Graviton2 M6g 및 R6g 인스턴스를 통해 고객은 이전 세대 인스턴스에 비해 최대 45% 향상된 가격 대비 성능을 누릴 수 있습니다. Graviton2 인스턴스는 이제 Amazon ElastiCache 고객을 위한 기본 선택 사항입니다.

Amazon Connect Customer Profiles는 이제 Salesforce의 제품 구매 내역과 즉시 통합을 지원합니다. 고객이 서비스를 위해 고객 센터에 전화하거나 메시지를 보낼 때 Amazon Connect Customer Profiles는 필요한 고객 정보가 있는 고객 센터 에이전트를 준비하여 개인화된 고객 서비스를 제공하고 문제를 신속하게 해결합니다. Customer Profiles를 사용하면 여러 애플리케이션의 고객 정보(예: 이름, 주소, 전화 번호, 연락처 기록, 구매 내역, 미해결 문제)를 통합된 고객 프로필로 간단하게 통합하여 고객과의 상호 작용을 시작하는 즉시 에이전트에게 바로 프로필을 전달합니다. 에이

Amazon EC2용 Microsoft SQL Server 포함 Red Hat Enterprise Linux 출시로, 이제 AWS Launch Wizard를 사용하여 RHEL SQL Server Always On 가용성 그룹을 쉽게 배포할 수 있습니다.

Elastic Load Balancing은 이제 Network Load Balancer(NLB)에서 Application Load Balancer(ALB)로의 직접 트래픽 전달을 지원합니다. 이 기능을 통해 이제 AWS PrivateLink를 사용하고 ALB 기반 애플리케이션에 대해 고정 IP 주소를 노출할 수 있습니다.

Amazon Connect Voice ID는 Amazon Connect를 위한 ML(기계 학습) 기반의 음성 인증 기능으로서, 고객 선테의 음성 상호 작용을 더 안전하고 효과적으로 만들어 줍니다. 지금까지 콜 센터에서는 발신자가 주민등록번호 또는 생년월일과 같은 개인 정보를 기반으로 여러 질문에 답해야 하는 시간 소모적인 지식 기반 인증 프로세스를 사용해 왔습니다. Amazon Connect Voice ID는 기계 학습을 사용하여 발신자 고유의 음성 특성을 분석함으로써 대화의 자연스러운 흐름을 변경하지 않고 실시간으로 신원을 확인합니다. 이 기능은 에이전트의 생산성을 높이고 고객 센터 운영 비용을 절감해 줍니다. 또한 Amazon Connect Voice ID는 고객 센터 인스턴스의 사용자 지정 감시 목록을 기반으로 사기꾼을 실시간으로 감지할 수 있으므로 고객 센터 운영 보안이 개선됩니다.

Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi 및 Presto와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 업계 최고의 클라우드 빅 데이터 플랫폼입니다. 오늘, AWS에서는 Amazon EMR에서 이제 유휴 EMR 클러스터의 자동 종료를 지원한다고 발표했습니다. 이 기능은 유휴 상태의 EMR 클러스터를 자동 종료하므로 클러스터 활동을 수동으로 모니터링할 필요 없이 비용을 절감해 줍니다. 기존 및 신규 클러스터 모두에 대한 자동 종료를 활성화할 때 유휴 시간 종료 값을 지정하면 EMR에서 지정된 시간 동안 유휴 상태인 클러스터를 자동으로 종료합니다.

오늘 AWS에서는 유전체학 및 생명과학 고객이 AWS에서 페타바이트급의 유전체학 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 Amazon Genomics CLI를 정식 출시했습니다.

AWS 솔루션 팀은 일반적인 웹 기반 공격을 필터링하는 AWS WAF(웹 애플리케이션 방화벽) 규칙 세트를 자동 배포하는 솔루션인 AWS WAF Security Automations를 최근에 업데이트했습니다. 사용자는 AWS WAF 웹 ACL(웹 액세스 제어 목록)에 포함된 규칙을 정의하는 사전 구성된 보호 기능 중에서 선택할 수 있습니다. 배포가 완료되면 AWS WAF는 웹 요청을 검사하여 Amazon CloudFront 배포 또는 Application Load Balancer를 보호합니다.

Amazon Relational Database Service(RDS) for Oracle은 이제 12.1, 12.2 및 19c 버전의 Oracle 데이터베이스에 대해 Oracle Application Express(APEX)의 버전 21.1을 지원합니다. 개발자는 APEX를 사용하여 웹 브라우저 내에 애플리케이션 전체를 구축할 수 있습니다. APEX 21.1의 최신 기능에 대한 자세한 내용은 Oracle의 블로그 게시물을 참조하세요.

이제 AWS Backup에서는 고객이 더 이상 필요하지 않은 복구 지점을 더 쉽게 삭제할 수 있습니다. 고객은 콘솔, CLI 또는 API에서 새로운 비동기 삭제 작업을 사용하여 기존 복구 지점을 대량으로 정리하고 백업을 보다 비용 효율적으로 관리할 수 있습니다.

이제 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Oracle은 Oracle Native Network Encryption(NNE) 옵션에 대한 고객이 수정 가능한 새로운 sqlnet.ora 클라이언트 파라미터 4개를 지원합니다. Amazon RDS for Oracle은 이미 수신 세션에 대한 암호화 속성을 정의하는 서버 파라미터를 지원하고 있습니다. 이번의 클라이언트 파라미터는 데이터베이스 링크에서 사용하는 것과 같이 발신 연결에 사용됩니다.

이제 AWS Storage Gateway에서 Tape Gateway를 사용하여 AWS에 저장된 가상 테이프를 더 쉽고 빠르게 검색, 확인 및 관리할 수 있습니다. Storage Gateway 관리 콘솔의 테이프 페이지에서 이제 테이프 바코드 및 상태와 같은 일반적인 필터를 사용하여 테이프를 빠르게 검색할 수 있습니다. 드롭다운 메뉴에서 원하는 필터를 선택하고 관련 테이프 세트로 검색 범위를 빠르게 좁히면 시간과 관리 오버헤드가 절약됩니다. 예를 들어 정의된 보존 기간을 초과하는 보관된 테이프를 삭제하려면 보관된 필터를 사용하고 원하는 날짜 범위를 선택한 다음 몇 번의 클릭만으로 지정된 필터와 일치하는 모든 테이프를 삭제할 수 있습니다.

이제 고객은 AWS IoT Device Defender를 사용하여 탐지된 이상 동작에 대한 조사를 기반으로 경보를 확인할 수 있습니다. 그들은 경보를 정탐, 양탐, 오탐 또는 알 수 없음으로 확인하고 확인에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 보안 또는 운영 팀과 같은 사용자는 이를 사용하여 경보를 관리하고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.

AWS 고객은 이제 관리형 Amazon Machine Image(AMI)를 Microsoft Windows Server 2022와 함께 사용할 수 있게 되었습니다. 해당 AMI를 통해 고객은 Windows Server 2022를 실행하고 최신 Windows 기능을 AWS에서 완전히 활용할 수 있습니다. 새로운 기능을 테스트하고 활성화하려는 목적이거나 최신 기능을 글로벌로 컴퓨팅 인스턴스에 확장성있게 도입하려 할 때 Amazon EC2는 Windows Server 2022 시작과 실행을 쉽게 만들어 줍니다.

Amazon ElastiCache for Redis 자동 크기 조정이 이제 AWS GovCloud(미국), AWS 중국(베이징 및 닝샤) 리전을 제외한 모든 퍼블릭 AWS 리전에서 정식 출시되었습니다.

Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합형 개발 환경(IDE)입니다. SageMaker Studio는 데이터 준비와 모델 구축, 훈련 및 배포를 위해 필요한 모든 기계 학습 개발 단계를 수행할 수 있는 웹 기반의 단일 시각적 인터페이스를 제공합니다. 데이터 사이언티스트와 기계 학습 개발자는 한 번의 클릭으로 SageMaker Studio 노트북을 신속하게 가동하여 데이터 집합을 탐색하고 모델을 구축할 수 있습니다. 이제 수명 주기 구성을 사용해 Studio 개발 환경 사용자 지정을 자동화할 수 있습니다.