오늘 Amazon Personalize는 User-Personalization-v2 및 Personalized-Ranking-v2(v2 레시피)라는 두 가지 새로운 레시피의 정식 출시를 발표했습니다. 변환기 아키텍처를 기반으로 구축된 이번 신규 레시피는 추론 지연 시간이 짧은 최대 5백만 개의 항목이 포함된 카탈로그를 지원합니다. Amazon Personalize 테스트에 따르면 v2 레시피는 이전 버전과 비교하여 추천 정확도가 최대 9%, 추천 적용 범위가 최대 1.8배 향상되었습니다. 적용 범위가 더 향상되었다 것은 Amazon Personalize이 카탈로그를 더 많이 추천한다는 것을 의미합니다. 또한 이러한 신규 레시피가 추론 응답의 장르 및 설명과 같은 항목 메타데이터를 지원함에 따라 고객은 사용자 인터페이스에서 추천을 쉽게 보강할 수 있습니다.

Amazon Chime SDK Voice Connector 오디오 스트리밍은 이제 G.711 A-law로 인코딩된 오디오를 지원합니다. 이번 업데이트를 통해 기업은 G.711 A-law로 인코딩된 오디오를 통해 세션 시작 프로토콜 녹음(SIPREC)을 사용하여 전화 시스템에서 AWS로 오디오를 스트리밍할 수 있습니다.

이제 Amazon Connect Contact Lens는 관리자가 에이전트 평가 양식의 질문에 대해 답변 시 생성형 AI 기반 권장 사항을 사용하여 관리자가 평가를 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 합니다. 이제 관리자는 에이전트 행동 인사이트를 추가로 받고(예: 에이전트가 나쁜 소식을 전달하면서 공감하는 모습을 보였습니까?), 권장된 답변에 대한 컨텍스트와 해당하는 근거를 받게 됩니다(답변을 제공하는 데 사용된 트랜스크립트의 참고 사항).

Amazon Bedrock용 지식 기반 시스템은 파운데이션 모델(FM)을 내부 회사 데이터 소스에 안전하게 연결하여 검색 증강 생성(RAG)을 통해 더 정확하고 관련성 높은 응답을 제공합니다. 오늘 AWS는 Amazon Bedrock용 지식 기반(KB)에서 MongoDB Atlas에 대한 벡터 스토리지 지원을 발표했습니다. 

이제 Amazon Personalize를 사용하면 새로운 삭제 API를 사용하여 데이터세트에서 그 어느 때보다 쉽게 사용자를 제거할 수 있습니다. Amazon Personalize는 고객이 제공한 데이터세트를 사용해 고객을 대신하여 맞춤형 개인화 모델을 훈련합니다. 이 새로운 기능을 사용하면 사용자 메타데이터 및 사용자 상호 작용을 비롯하여 데이터세트에서 사용자에 대한 기록을 삭제할 수 있습니다. 이를 통해 규정 준수 프로그램을 위한 데이터를 유지하고 사용자 기반이 변화함에 따라 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 삭제가 완료되면 Personalize는 삭제된 사용자에 대한 정보를 더 이상 저장하지 않으므로 해당 사용자를 모델 훈련에 고려하지 않습니다. 

오늘 AWS는 Amazon CodeCatalyst에서 파일 커밋 기록을 정식 출시한다고 발표했습니다. 이제 고객은 CodeCatalyst의 콘솔에서 파일 git 커밋 기록을 볼 수 있게 되었습니다. Amazon CodeCatalyst는 개발 팀이 AWS에서 애플리케이션을 계획, 코딩, 빌드, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 파일과 관련된 커밋 기록을 확인하면 개발자가 코드베이스의 변경 기록을 파악하기 위한 노력을 절감할 수 있습니다.

트래픽 패턴 및 상태 이벤트에 대한 글로벌 보기를 제공하는 AWS 애플리케이션용 인터넷 트래픽 모니터링 서비스인 Amazon CloudWatch Internet Monitor가 이제 콘솔 대시보드에 IPv4 접두사를 표시합니다. Internet Monitor에서 이 데이터를 사용하여 애플리케이션 트래픽 및 상태 이벤트에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 다음을 수행할 수 있습니다. 상태 이벤트의 영향을 받는 클라이언트 위치와 관련된 IPv4 접두사 보기 클라이언트 위치와 관련된 IPv4 접두사 보기 IPv4 접두사 또는 IPv4 주소와 관련된 네트워크별로 트래픽 데이터 필터링 및 검색

이제 Amazon Pinpoint는 개발자가 SMS 및 음성 메시지를 보내는 특정 국가를 제어할 수 있는 새로운 기능인 국가 규칙을 제공합니다. 이러한 개선 사항을 통해 조직은 메시지 전송 활동을 사업을 운영하는 국가의 정확한 목록에 맞게 조정할 수 있습니다.

Amazon DynamoDB 온디맨드는 요청당 지불하는 서버리스 결제 옵션으로, 용량 계획 없이 초당 수천 개의 요청을 처리할 수 있습니다. 이전에는 온디맨드 요청 속도가 계정 내 모든 테이블에 동일하게 적용되는 기본 처리량 할당량(40K 읽기 요청 단위 및 40K 쓰기 요청 단위)으로만 제한되어, 다양한 워크로드와 각기 다른 요구 사항에 맞게 사용자 지정하거나 조정할 수 없었습니다. 온디맨드 모드는 다양한 트래픽 패턴에 맞춰 즉시 확장되기 때문에 급하게 작성되거나 최적화되지 않은 코드가 빠르게 확장되고 리소스를 소모하여 비용과 사용량을 제한하기 어렵게 만들 수 있습니다.

이제 Amazon RDS for SQL Server는 SQL Server 2019의 다차원 모드에서 SQL Server Analysis Services(SSAS)를 지원합니다. SSAS는 추가 요금 없이 Amazon RDS for SQL Server DB 인스턴스에 바로 설치할 수 있습니다.

이제 AWS 캐나다 서부(캘거리)리전의 고객이 AWS Transfer Family를 사용할 수 있게 되었습니다.

오늘부터 고객은 AWS 캐나다 서부(캘거리) 리전에서 AWS Control Tower를 사용할 수 있게 되었습니다. 이번 출시로 AWS Control Tower는 29개의 AWS 리전과 AWS GovCloud(미국) 리전에서 제공됩니다. AWS Control Tower는 안전한 다중 계정 AWS 환경을 설정 및 관리할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다. 사용자를 대신하여 다수의 AWS 서비스를 오케스트레이션하는 동시에 조직의 보안 및 규정 준수 요구 사항을 유지 관리하여 AWS 경험을 간소화합니다. 30분 이내에 다중 계정 AWS 환경을 설정하고, 신규 또는 기존 계정 구성을 관리하고, 규정 준수 상태를 파악하고, 대규모로 제어를 적용할 수 있습니다.

AWS는 오늘 Amazon EC2 인스턴스의 Nitro 신뢰할 수 있는 플랫폼 모듈(NitroTPM)에 대한 공개 보증 키(EKPub)를 검색할 수 있는 새로운 EC2 API를 선보였습니다.

AWS IoT TwinMaker를 통해 건물, 공장, 산업용 장비 및 프로덕션 라인 같은 실제 시스템의 디지털 트윈을 더 쉽게 생성할 수 있습니다. 오늘 AWS는 산업 고객을 위해 더 빠르고 유연한 개체 메타데이터 쿼리 기능을 지원하는 AWS IoT TwinMaker 지식 그래프의 개선 사항을 발표했습니다. 이러한 최적화는 전체 텍스트 검색 및 와일드카드 검색을 사용하는 더 빠른 엔터티-메타데이터 쿼리를 제공하여 효율적인 엔터티-메타데이터 액세스를 필요로 하는 고객의 데이터 엔지니어링 요구 사항을 해결합니다.

이제 고객은 AWS 캐나다 서부(캘거리) 리전에서 Amazon FSx for Lustre 파일 시스템을 생성할 수 있습니다.

오늘부터 아시아 태평양(멜버른) 및 이스라엘(텔아비브) 리전의 Amazon EMR Studio를 사용하여 EMR에서 대화형 워크로드를 실행할 수 있습니다.

Amazon Connect Contact Lens가 이제 스페인어(미국)로 개인 식별 정보(PII) 편집 기능을 지원함에 따라 고객 센터에서 주민등록번호, 신용 카드 세부 정보, 은행 계좌 정보, 개인 연락처 정보(예: 이름, 이메일 주소, 전화번호, 우편 주소)와 같은 연락처 기록에 있는 민감한 정보를 식별하고 수정할 수 있습니다. 

고객은 이제 AWS 캐나다 서부(캘거리) 리전에서 Amazon FSx for OpenZFS 파일 시스템을 만들 수 있습니다.

이제 Amazon Connect Cases는 파일을 쉽게 업로드하고, 파일 세부 정보를 확인하고, 사례에서 파일을 삭제할 수 있는 API를 제공합니다. 고객 센터 관리자는 이러한 API를 사용하여 사례에 파일을 자동으로 첨부할 수 있습니다. 또한 이러한 API를 통해 사용자 지정 에이전트 데스크톱에서 사례 첨부 파일을 사용할 수도 있습니다.

Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 Serverless 옵션으로 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자가 클러스터나 서버를 구성, 관리 및 확장할 필요 없이 오픈 소스 빅 데이터 분석 프레임워크를 실행할 수 있도록 합니다. 오늘 AWS가 Amazon Managed Service for Prometheus를 통해 Apache Spark 작업에 대한 세부 성능 모니터링 기능을 발표함에 따라 사용자는 작업별 엔진 지표와 Spark 이벤트 타임라인, 단계, 작업 및 실행기에 대한 정보를 사용하여 작업을 분석, 모니터링 및 최적화할 수 있게 되었습니다.