오늘부터 Amazon EC2 C7a, C7i, R7a, R7i, R7iz 인스턴스를 하이버네이트할 수 있게 되었습니다. 하이버네이션은 고객이 실행 중인 인스턴스를 대규모로 일시 중지했다가 재개할 수 있도록 함으로써 비용을 절약하고 시작 시간을 단축하는 데 도움이 되는 Amazon EC2 기능입니다. 인스턴스가 일시 중지된 동안에는 컴퓨팅 시간에 대한 요금이 청구되지 않으며, 애플리케이션은 중단된 지점부터 다시 시작됩니다.

AWS Systems Manager의 기능인 AWS AppConfig는 AWS AppConfig Agent의 최신 릴리스에서 사용할 수 있는 네 가지의 새로운 기능을 발표했습니다. 이제 에이전트는 고객이 지정한 위치의 로컬 디스크에 있는 파일에 기능 플래그와 구성 데이터를 쓸 수 있도록 지원합니다. 두 번째, 복원력을 개선하기 위해 에이전트는 최신 버전의 구성 데이터에 대해 자체 로컬 백업을 작성하고, 에이전트가 AWS AppConfig 서비스에 접속하지 못하게 하는 네트워크 문제나 정전 발생 시 해당 백업을 사용하도록 구성할 수 있습니다. 이제 에이전트를 통해 엔지니어는

오늘 Amazon Web Services, Inc.는 AWS Toolkit의 일부로 제공되는 VS Code의 Application Composer 정식 버전을 출시했습니다. AWS Application Composer의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하면 애플리케이션 설계를 처음부터 생성하거나 기존 애플리케이션 정의를 가져와서 편집할 수 있습니다. 

오늘 AWS Fault Injection Service(FIS)는 AZ 가용성: 전력 중단과 교차 리전: 연결이라는 두 가지 새로운 시나리오의 가용성을 발표했습니다. AZ 가용성: 전력 중단 시나리오를 사용하면 단일 AZ에서 전력이 완전히 중단될 때 발생할 것으로 예상되는 증상을 겪으면서 다중 AZ 애플리케이션이 어떻게 작동할지 결정할 수 있습니다. 교차 리전: 연결 시나리오는 애플리케이션이 다른 리전의 리소스에 액세스할 수 없을 때 다중 리전 애플리케이션이 예상대로 작동할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 

오늘 AWS는 Amazon SageMaker Studio의 새로운 통합 개발 환경(IDE) 옵션인 Code-OSS(Visual Studio Code - 오픈 소스) 기반의 Code Editor 정식 버전을 발표했습니다. 이제 친숙한 바로 가기와 터미널은 물론 고급 디버깅 기능 및 리팩터링 도구를 갖춘 가볍고 강력한 IDE를 사용하여 분석 및 기계 학습(ML) 팀의 생산성을 높일 수 있습니다.

Amazon SageMaker Studio는 포괄적인 기계 학습(ML) 도구와 다양한 완전관리형 통합 개발 환경(IDE)을 갖춘 단일 웹 기반 인터페이스로, 데이터 준비부터 ML 모델 구축, 훈련, 배포 및 관리에 이르기까지 ML 개발의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. 오늘 AWS는 노트북, 코드 및 데이터를 위한 최신 웹 기반 IDE인 새롭고 더 빠른 완전관리형 JupyterLab 제품을 발표했습니다.

오늘 AWS는 애플리케이션의 비용, 상태, 보안 태세, 성능을 좀 더 쉽게 관리하고 모니터링할 수 있게 해주는 AWS Management Console의 새로운 경험인 MyApplications의 정식 버전을 발표했습니다. 이제 더 쉽게 애플리케이션을 생성하고 AWS Management Console의 단일 뷰에서 AWS 계정의 여러 애플리케이션을 볼 수 있습니다. 비용, 성능, 보안 조사 결과와 같은 주요 애플리케이션 지표를 한 눈에 볼 수 있으므로 운영 문제를 디버그하고 애플리케이션을 최적화할 수 있습니다. 아울러 비용은 AWS Cost Explorer, 보안 조사 결과는 AWS Security Hub, 애플리케이션 성능은 Amazon CloudWatch Application Signals 등과 같이 해당 AWS 서비스를 사용하여 애플리케이션 대시보드에서 클릭 한 번으로 특정 애플리케이션 리소스에 대한 조치를 취할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Studio는 포괄적인 기계 학습(ML) 도구와 다양한 완전관리형 통합 개발 환경(IDE)이 포함된 단일 웹 기반 인터페이스로, 데이터 준비부터 ML 모델 구축, 훈련, 배포 및 관리에 이르기까지 ML 개발의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. Amazon EFS는 AWS 클라우드에서 파일 스토리지를 쉽게 설정하고 크기를 조정하고 비용을 최적화할 수 있게 해주는 간단한 방식의 탄력적인 서버리스 파일 시스템으로, 한 번만 설정하면 됩니다. 오늘 AWS는 자체 EFS 볼륨을 가져와 대규모 ML 데이터 세트에 액세스하거나 SageMaker Studio의 JupyterLab 및 코드 편집기와 같은 IDE에서 공유 코드에 액세스할 수 있는 새로운 기능을 발표했습니다.

오늘 AWS는 Amazon SageMaker 도메인을 보다 쉽게 설정하고 관리할 수 있는 새로운 온보딩 및 관리 환경을 발표했습니다. 콘솔에서의 설정 및 온보딩 흐름은 개별 사용자에게 보다 친화적인 원 클릭 환경을 제공하고 Enterprise ML 관리자(관리자)를 위한 단계별 안내서를 제공하도록 완전히 새롭게 다시 설계되었습니다. 

이제 Amazon Inspector는 컨테이너 이미지 평가를 위해 Jenkins, TeamCity 등의 주요 개발자 도구와 통합됩니다. 개발자는 이러한 통합을 통해 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD) 도구 내에서 컨테이너 이미지의 소프트웨어 취약성을 평가하여 소프트웨어 개발 수명 주기 초기에 보안을 강화할 수 있습니다. 평가 결과는 CI/CD 도구의 대시보드에서 편리하게 이용할 수 있으므로 개발자는 빌드 차단이나 컨테이너 레지스트리로의 이미지 푸시와 같은 중요한 보안 문제에 대응하여 자동화된 조치를 취할 수 있습니다. 활성 AWS 계정이 있는 경우, CI/CD 도구 마켓플레이스에서 Amazon Inspector 플러그인을 설치하고 빌드 파이프라인에 Amazon Inspector 스캔 단계를 추가하기만 하면 이 기능을 사용할 수 있으며, Amazon Inspector 서비스를 활성화할 필요는 없습니다. 이 기능은 AWS나

Amazon Route 53 Application Recovery Controller는 이제 AWS가 AZ에 영향을 미치는 잠재적 장애를 식별할 때 애플리케이션의 트래픽을 AWS 가용 영역(AZ)으로부터 안전하게 다른 곳으로 전환하는 기능인 영역 자동 전환 기능을 제공합니다. 전원 및 네트워킹 중단과 같은 장애가 발생한 경우 영역 자동 전환 기능은 애플리케이션 트래픽을 영향을 받는 AZ에서 정상 AZ로 전환하여 애플리케이션의 가용성을 개선합니다.

오늘부터 SageMaker Studio는 Code-OSS Visual Studio Code Open Source를 기반으로 하는 코드 편집기, 개선되고 더 빨라진 JupyterLab 및 RStudio를 비롯한 IDE 제품군을 제공합니다. ML 전문가는 원하는 IDE를 선택하여 ML 개발을 가속화할 수 있습니다. 그 예로 데이터 사이언티스트는 Studio에서 JupyterLab과 훈련 작업을 사용하여 데이터를 탐색하고 모델을 조정할 수 있는 반면 MLOps 엔지니어는 Studio에서 코드 편집기와 파이프라인 도구를 선택하여 프로덕션에서 모델을 배포하고 모니터링할 수 있습니다. IDE가 별도의 탭에서 열리므로 사용자는 전체 화면 환경에서 작업할 수 있습니다. 또한 이제 사용자는 노트북에서 예약했을 수 있는 작업과 JumpStart에서 시작했을 수 있는 훈련 작업을 비롯한 훈련 작업을 볼 수 있습니다. 클릭 세 번만으로 최적의 구성으로 모델을 배포할 수

Amazon에서 수천 개의 애플리케이션을 운영하면서 얻은 모범 사례를 기반으로 구축된 Amazon CloudWatch Application Signals(평가판)는 AWS에서 애플리케이션을 자동으로 계측하고 운영할 수 있는 새로운 기능입니다. 수동 계측, 지표 계산, 관찰된 문제를 근본 원인과 연관시키는 번거로운 작업 없이 가장 중요한 비즈니스 목표를 맞게 애플리케이션 성능을 추적할 수 있습니다. CloudWatch Application Signals는 사전 구축된 대시보드를 통해 각 애플리케이션에 대한 볼륨, 지연 시간, 오류와 같은 표준화된 지표를 제공합니다. 단 3번의 클릭으로 이상 징후를 발견하고, 가장 중요한 지표를 자세히 분석하고, 상관 지표 로그와 추적을 통해 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 

Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 완전 통합형 개발 환경(IDE)을 제공합니다. 2023년 7월, AWS는 도커 이미지 모음인 Amazon SageMaker Distribution을 출시했으며, 여기에는 Amazon SageMaker Studio와 Amazon Studio Lab에서 가장 유명한 ML용 라이브러리가 포함되어 있습니다. 오늘 AWS는 데이터 사이언티스트와 ML 개발자가 가장 많이 사용하는 두 가지 IDE인 Visual Studio Code Open Source(Code-OSS) 기반의 코드 편집기와 Amazon SageMaker Studio에서 사용할 수 있는 JupyterLab에 대한 Amazon SageMaker Distribution의 지원을 확장했습니다.

이제 Amazon Bedrock을 사용하여 프롬프트를 배치로 처리하여 모델 평가, 실험 및 오프라인 처리에 대한 응답을 받을 수 있습니다. 

Amazon SageMaker에서 고객이 모델 배포 비용을 평균 50% 절감하고 추론 지연 시간을 평균 20% 단출할 수 있는 새로운 기능을 발표했습니다. 고객은 여러 모델을 동일한 인스턴스에 배포하여 기본 액셀러레이터를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다. SageMaker는 추론 요청을 처리하는 인스턴스를 능동적으로 모니터링하고 사용 가능한 인스턴스를 기반으로 요청을 지능적으로 라우팅합니다.

Amazon Elastic Kubernetes(EKS) Ready 특화 기술 프로그램이 발표되었습니다. EKS Ready는 Amazon EKS 및 Amazon EKS-Anywhere(EKS-A)를 통해 Amazon Web Services(AWS), 온프레미스, 에지에서 Kubernetes 실행을 지원하는 솔루션 제공 관련 기술 능력이 검증된 APN 파트너를 집중 소개하는 프로그램입니다. 

클릭 몇 번으로 직관적인 수학 기반 제어 기능을 통해 사용자의 개인정보를 보호할 수 있는 새로운 기능인 AWS Clean Rooms Differential Privacy의 평가판 릴리스가 오늘 발표되었습니다. 이 기능은 완전관리형이므로 이전에 차등 프라이버시를 적용해 본 적이 없더라도 사용자 재식별을 방지할 수 있습니다. 

이제 Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude 2.1 파운데이션 모델을 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. Claude 2.1은 기업에 꼭 필요한 주요 기능을 제공합니다. 구체적으로는 업계 최대 수준의 토큰 컨텍스트 창(토큰 20만 개 지원, Claude 2.0 대비 컨텍스트 수 2배 증가), 시스템 프롬프트, 함수 호출 및 워크플로 오케스트레이션용 베타 도구 사용 기능이 제공되며, 이전 버전에 비해 할루시네이션 비율은 낮아지고 긴 문서 해석 정확도는 높아졌습니다. Amazon Bedrock은 Anthropic과 같은 선도적인 AI 회사의 고성능 파운데이션 모델을 선택할 수 있는 것은 물론, 파운데이션 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 확장할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공하는 광범위한 기능 세트를 지원하는 완전관리형 서비스입니다.

AWS AI 서비스를 더욱 명확하게 설명하는 동시에, 고객이 AWS AI 서비스와 이러한 서비스를 책임감 있는 방식으로 사용하는 방법을 더 자세히 파악할 수 있도록 제공되는 리소스인 새로운 AWS AI 서비스 카드가 발표되었습니다. 서비스 카드는 책임감 있는 AI 사용 방식을 제시하는 일종의 설명서라 할 수 있습니다. 고객은 서비스 카드를 통해 적절한 AI 사용 사례 및 제한 사항, 책임감 있는 AI 솔루션 설계를 위한 선택 항목, 그리고 AWS AI 서비스의 최적 배포 및 운영 모범 사례 관련 정보를 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 이러한 서비스 카드는 AWS가 공정성, 설명 가능성, 진실성, 견고성, 거버넌스, 투명성, 개인 정보 보호 및 보안, 안정성, 제어 가능성을 고려하여 책임감 있는 방식으로 서비스를 구축하기 위해 진행하는 포괄적인 개발 프로세스의 일환으로