이제 EC2 Image Builder와 함께 고객은 사용하는 이벤트 주도 아키텍처에서 이미지 구축 일정 예약을 트리거하는 이벤트를 사용할 수 있습니다. Amazon EventBridge를 통해 AWS 서비스, SaaS 파트너, 사용자 지정 이벤트에서 이미지 구축 일정 예약을 이벤트와 통합합니다. 또한 EC2 Image Builder를 사용해 특정 변수를 수신 대기하는 등의 이벤트 패턴에 대한 규칙을 생성하고 해당 규칙이 이미지 구축을 시작하도록 구성할 수도 있습니다.

AWS Glue DataBrew는 시각적인 데이터 준비 도구의 일종으로, 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 데이터를 손쉽게 정리하고 정규화하여 분석과 기계 학습에 이용할 수 있으며, 이제 AWS GovCloud(미국 서부) 리전에서도 이용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS GovCloud 설명서를 참조하고 AWS 리전 표에서 AWS Glue DataBrew 가용 지역을 확인하세요.

오늘부터 Amazon Transcribe는 아프가니스탄어, 덴마크어, 중국어 번체(대만), 태국어, 뉴질랜드 영어, 남아프리카 공화국 영어의 신규 6개 언어로 배치 트랜스크립션을 지원합니다. Amazon Transcribe는 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있게 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다.

Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션은 이제 PostgreSQL 주요 버전 13을 지원합니다. PostgreSQL 13은 B 트리 인덱스 항목의 중복 제거, 파티셔닝된 테이블을 사용하는 쿼리의 향상된 성능, 데이터 정렬을 가속화하는 증분 정렬, VACUUM 명령을 사용한 인덱스 병렬 처리, PostgreSQL 데이터베이스의 활동을 모니터링하는 다양한 방법, 새로운 보안 기능과 같은 개선 사항의 향상된 기능과 성능을 포함합니다. 이 릴리스에서는 Perl 프로시저 작성을 단순화하는 bool_plperl에 대한 지원도 추가합니다.

AWS Compute Optimizer는 이제 x86 기반 Linux 인스턴스에 대해 최대 3개의 Graviton2 기반 인스턴스 유형 옵션을 권장하여 고객이 Graviton2 기반 인스턴스로의 마이그레이션이 미치는 영향에 대해 이해할 수 있도록 지원합니다.

AWS CloudFormation 사용자는 이제 CloudFormation 스택 작업 오류 이벤트의 경우 배포 완료된 리소스의 상태를 보존하도록 선택할 수 있습니다. 이 기능으로 사용자는 업데이트된 CloudFormation 템플릿을 사용해 작업을 재시도하고 피드백 루프를 통해 빠르게 반복할 수 있어 개발 주기가 단축됩니다.

Amazon Rekognition은 이미지 및 동영상을 분석하여 사물, 사람, 얼굴, 텍스트, 장면, 활동 및 부적절한 콘텐츠를 감지할 수 있는 ML(기계 학습) 기반 서비스입니다. 유명 인사 인식 기능은 고객이 ML을 사용하여 이미지와 동영상에서 잘 알려진 수천 명의 유명 인사를 쉽게 인식할 수 있게 해 줍니다. 유명 인사 인식 기능은 제작된 미디어 콘텐츠에 쉽게 검색할 수 있도록 태그를 지정할 때 수반되는 반복적인 수작업을 대폭 감소해 줍니다. 오늘부터 고객은 더 높은 정확도(오탐 및 거부 감소)를 얻고 전 세계 유명 인사를 더 많이 인식할 수 있게 되었습니다. 그뿐 아니라 고객은 인식한 각 유명 인사에 대해 성별, 표정 및 미소의 세 가지 새 속성을 얻을 수 있습니다. 이 메타데이터는 콘텐츠 검색 및 필터링 워크플로를 더 세밀하게 만드는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객은 쉽게 특정 인물이 미소를 짓는 이미지를 검색하거나 이벤트 사진에서 여성과 남성 유명 인사의 비율을 측정하여 공정한 구성비를 보장할 수 있습니다.

기계 학습(ML)용으로 특별히 구축된 최초의 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 전달) 서비스인 Amazon SageMaker Pipelines는 이제 모델 레지스트리를 사용한 SageMaker 추론 파이프라인 등록 및 배포를 지원합니다. SageMaker Pipelines에는 프로덕션용 모델 카탈로그화, 모델 버전 관리, 모델과 메타데이터 연결, 모델 승인 상태 관리, CI/CD를 사용한 배포 자동화를 위한 중앙 리포지토리인 모델 레지스트리가 포함되어 있습니다. 추론 파이프라인은 데이터에 대한 추론 요청을 처리하는 2~15개 컨테이너의 선형 시퀀스로 구성된 SageMaker 모델입니다. 과거에 모델 레지스트리는 추론 요청을 처리하기 위해 단일 컨테이너로 구성된 모델만 지원했습니다. 이제 고객은 모델 레지스트리에도 추론 파이프라인을 등록할 수 있습니다. 추론 파이프라인의 각 모델 패키지 버전은 이제 파이프라인의 모든 컨테이너를 공동으로 추적합니다. 그런 다음 CI/CD를 사용하여 승인된 모델 패키지 버전을 SageMaker 추론 엔드포인트에서 호스팅되는 추론 파이프라인으로 배포할 수 있습니다.