Amazon Detective는 Amazon Simple Storage Service(S3) 및 Amazon GuardDuty의 DNS 관련 결과에 대한 보안 조사 지원을 확장하여 GuardDuty의 모든 탐지에 대한 전체 커버리지를 제공합니다. 이와 함께 Detective를 사용하면 이제 보안 분석가가 개선된 사용자 경험을 사용하여 엔터티와 동작을 훨씬 쉽게 조사할 수 있습니다. 

AWS Elastic Beanstalk는 이제 Elastic Beanstalk 환경에 대한 동적 인스턴스 유형 선택을 지원합니다. 즉, Elastic Beanstalk는 다양한 애플리케이션을 실행할 수 있도록 리전 및 가용 영역에 기반한 모든 EC2 인스턴스 유형을 자동으로 가져옵니다. 동적 인스턴스 유형을 사용하면 가장 적합한 인스턴스 유형을 선택하여 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 기계 학습 애플리케이션이 있는 경우 p3 또는 p4d와 같은 가속 컴퓨팅 인스턴스 유형을 선택하여 성능을 최적화할 수 있습니다. Elastic Beanstalk 콘솔에서 ‘추가 옵션 구성(Configure more options)’ 아래의 ‘용량(Capacity)’ 탭으로 이동해 인스턴스 유형을 선택할 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 클러스터에서 데이터를 공유할 수 있는 기능은 AWS GovCloud(미국) 리전에서 이미 사용할 수 있습니다. 이제 다른 AWS 계정의 Redshift 클러스터 간에 데이터를 공유하는 기능도 일반적으로 AWS GovCloud(미국) 리전에서 사용할 수 있습니다. 계정 간 데이터 공유는 모든 Amazon Redshift RA3 노드 유형에서 지원됩니다. Amazon Redshift 클러스터에서 계정 간 공유를 사용할 때 추가 요금은 발생하지 않습니다.&nbs

오늘 Unity용 Amazon GameLift 플러그인의 일반 공급(GA)을 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 GameLift 리소스에 더 쉽게 액세스하고 GameLift를 Unity 게임에 통합할 수 있습니다. Ubisoft 및 Gungho와 같은 세계에서 가장 성공적인 게임 회사의 신뢰를 받는 GameLift는 멀티플레이어 게임을 위한 전용 서버를 배포, 운영 및 확장합니다. 이 업데이트를 통해 게임 개발자는 Unity용 GameLift 플러그인을 사용하여 GameLift API에 액세스하고 일반적인 게임 시나리오를 위한 AWS CloudFormation 템플릿을 배포할 수 있습니다.

AWS Amplify는 전체 스택 정적 웹 애플리케이션을 개발 및 배포하기 위한 단순한 CI/CD 워크플로를 제공하여 애플리케이션 릴리스 주기를 가속화하는 완전관리형 정적 웹 호스팅 서비스입니다. 단순히 콘솔에서 애플리케이션의 코드 리포지토리를 연결하기만 하면 코드를 커밋할 때마다 프런트엔드와 백엔드의 변경 사항이 단일 워크플로로 배포됩니다.

Amazon SageMaker는 SageMaker Studio 노트북에서 대화형 Spark 기반 데이터 처리를 가능하게 하는 새로운 기능 세트를 발표합니다. 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 과학자와 개발자는 클릭 한 번으로 Studio 노트북을 빠르게 가동하여 데이터 세트를 대화식으로 탐색하고 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)에서 이제 MySQL 및 PostgreSQL 데이터베이스에 대한 R5b 데이터베이스(DB) 인스턴스를 지원합니다. R5b DB 인스턴스는 MySQL 및 PostgreSQL 데이터베이스용 Amazon RDS에서 사용할 수 있는 최신 x86 기반 메모리 최적화 DB 인스턴스(R5)와 비교하여 초당 I/O 작업(IOPS) 최대 3배, Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 대역폭 최대 3배를 지원합니다. R5b DB 인스턴스는 IO 집약적 DB 워크로드를 위한 탁월한 선택입니다.

오늘, Route 53 Resolver DNS Firewall을 아시아 태평양(오사카)리전에서 정식 출시하게 됨을 발표하게 되어 기쁩니다. Route 53 Resolver DNS Firewall은 고객이 알려진 악성 도메인에 대한 DNS 쿼리를 차단하고 신뢰할 수 있는 도메인에 대한 쿼리를 허용할 수 있게 하는 관리형 방화벽입니다.

AWS IQ에서 이제 영국 및 프랑스 소재 AWS 공인 전문가 및 컨설팅 사무소를 지원합니다. 온디맨드 작업에 대해 영국과 프랑스의 전문가 및 컨설팅 사무소를 빠르게 검색하고 연락하여 도움을 받아보세요.

이제 Amazon SageMaker Studio에서 직접 Amazon SageMaker가 호스팅하는 모델로부터 추론 결과를 실시간으로 받을 수 있습니다.

Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)에서 이제 MySQL, MariaDB, PostgreSQL 데이터베이스에 대한 AWS Graviton2 기반 T4g 데이터베이스(DB) 인스턴스를 지원합니다. T4g DB 인스턴스는 현재 세대인 x86 기반 T3 DB 인스턴스와 비교해 최대 36% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다(워크로드 특성에 따름).

오늘부터 AWS Service Management Connector for ServiceNow를 활용하여 ServiceNow CMDB에서 AWS Service Catalog AppRegistry에 등록된 애플리케이션을 확인할 수 있습니다. 조직은 AWS에서 애플리케이션을 생성, 마이그레이션, 관리할 수 있으며 이는 여러 AWS 리소스와 연결됩니다. 고객은 이름, 설명, AWS CloudFormation 스택과의 연관성 및 애플리케이션을 구성하는 애플리케이션 메타데이터를 제공함으로써 AppRegistry 내에서 애플리케이션을 정의합니다. 이번 통합으로 고객은 자신의 ServiceNow 기록 시스템 및 운영 도구에서 AWS 애플리케이션을 볼 수 있게 되었습니다. 그런 다음 고객은 ServiceNow 내 애플리케이션 수준에서 변경 요청, 인시던트/문제와 같은 ITSM 프로세스를 연관시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 AWS 애플리케이션에 대한 영향 분석과 운영 조사를 간소화할 수 있습니다.

Amazon QuickSight가 고객의 시간을 절약하고 데이터 거버넌스를 개선하는 새로운 기능인 Dataset-as-a-Source를 발표했습니다. Dataset-as-a-Source를 사용하면 사용자는 하나 이상의 기존 데이터 집합을 입력으로 사용하여 새로운 데이터 집합을 생성하고, 이를 다른 데이터베이스, CSV 파일 및 Twitter 같은 앱 등, 새로운 데이터 소스와 결합할 수 있습니다. 큐레이터는 작성자가 자체 데이터 집합을 생성하기 위해 재사용할 수 있는 중앙 데이터 집합을 생성할 수 있습니다. 큐레이터는 중앙 데이터 집합에서 비즈니스 지표의 정의를 제어할 수 있고 작성자는 새로운 데이터 집합을 생성하기 위한 시작점을 확보하여 시간을 절약할 수 있습니다. 데이터 집합의 정의를 업데이트해야 하는 경우 큐레이터는 중

고객이 클라우드 규모로 로봇 애플리케이션을 시뮬레이션할 수 있는 서비스인 AWS RoboMaker가 이제 컨테이너 이미지를 지원합니다. 이 기능을 통해 고객은 이미 익숙한 컨테이너 도구를 사용하여 RoboMaker에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 코드를 빌드하고 패키징할 수 있습니다.  

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)는 이제 여러 인증 모드의 동시 사용과 Amazon MSK 클러스터의 전송 중 암호화 설정 업데이트를 지원합니다. 이러한 기능을 사용하면 클라이언트를 한 인증 모드에서 다른 인증 모드로 원활하게 마이그레이션하고 이러한 변경 사항에 맞게 암호화 설정을 업데이트할 수 있습니다. 

Amazon EMR Studio는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 R, Python, Scala 및 PySpark로 작성된 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 애플리케이션을 쉽게 개발, 시각화 및 디버그할 수 있는 통합 개발 환경(IDE)입니다. 오늘 우리는 EMR Studio를 통한 추가 인증 옵션을 소개합니다. 이 릴리스 이전에는 EMR Studio에 로그인하려면 자격 증명 공급자(IdP)를 AWS Single Sign-on(AWS SSO)과 통합해야 했습니다. 이번 릴리스에서는 이제 AWS SSO를 사용하는 것 외에 AWS Identity and Access Management(IAM) 인증을 사용하거나 기업 자격 증명과 함께 IAM 연동을 사용하여 EMR Studio에 로그인하도록 선택할 수 있습니다.

이제 Amazon S3 액세스 포인트 고객은 Amazon CloudWatch 요청 지표를 구성할 수 있습니다. 이번 출시를 통해 버킷의 모든 객체에 대해 S3 요청 지표를 생성하거나 접두사, 객체 태그 또는 액세스 포인트의 특정 조합에 대한 지표를 생성할 수 있습니다. S3 액세스 포인트에서는 공유하는 데이터 집합에 대한 올바른 액세스 제어를 쉽게 구축할 수 있으며, 액세스 포인트의 필터링 지원을 통해 액세스 제어로 요청 패턴을 모니터링할 수 있습니다. S3 관리 콘솔, SDK, API 또는 AWS CloudFormation을 사용하여 S3 요청 지표를 사용할 수 있습니다. 이 지표는 1분 간격으로 사용할 수 있으며 Amazon S3 콘솔 또는 Amazon CloudWatch 콘솔 모두에서 모니터링할 수 있습니다.

AWS RoboMaker는 고객이 클라우드 규모로 로봇 애플리케이션을 시뮬레이션할 수 있는 서비스로, 이제 컨테이너 이미지를 지원합니다. 이 기능을 통해 고객은 이미 익숙한 컨테이너 도구를 사용하여 RoboMaker에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 코드를 구축하고 패키징할 수 있습니다.  

Amazon MSK Connect가 정식 출시되었습니다. 이제 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 통해 완전관리형 Kafka Connect 클러스터를 실행할 수 있습니다. MSK Connect를 사용하면 클릭 몇 번만으로 데이터베이스, 파일 시스템 및 검색 인덱스와 같은 외부 시스템과 Apache Kafka 및 Amazon MSK 클러스터 사이에 데이터를 이동하는 커넥터를 쉽게 배포, 모니터링 및 크기 조정할 수 있습니다. MSK Connect는 클러스터 인프라를 프로비저닝하고 유지 관리할 필요성을 제거합니다. 커넥터는 사용량 증가에 따라 자동으로 확장되며, 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. Kafka Connect와 완전히 호환되므로 코드 변경 없이 워크로드를 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. MSK Connect는 Amazon MSK 관리형 및 자체 관리형 Apache Kafka 클러스터를 모두 지원합니다.

Amazon Corretto 17이 정식 출시되었습니다. 이 버전은 최신 Java 기능 릴리스 JDK 17을 지원하며 Linux, Windows, 및 macOS에서 사용할 수 있습니다. Corretto 17은 다운로드 페이지에서 다운로드할 수 있습니다.