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AWS(Amazon Web Services)는 컴퓨트, 스토리지, 보안 및 애플리케이션 서비스를 포함하여 다양한 서비스를 제공합니다. 최근의 발표 및 업데이트는 다음과 같습니다. 1. AWS Outposts: AWS Outposts는 컴퓨트, 스토리지 및 데이터베이스 기능을 포함하는 완전히 관리되는 서비스입니다. 최근 업데이트에는 다양한 국가에서 Outposts를 출시하는 것이 포함됩니다. 2. AWS Lambda: 온디맨드 리소스를 제공하는 컴퓨트 서비스입니다. 최근 업데이트에는 동시 제어 향상 및 Amazon API Gateway와의 통합이 포함됩니다. 3. Amazon S3: 지구력 있는 스토리지를 제공합니다. 최근 업데이트에는 애플리케이션 마이그레이션 API의 출시 및 스냅샷 암호화가 포함됩니다. 4. AWS Billing: AWS 리소스에 대한 자세한 청구 정보를 볼 수 있습니다. 최근 업데이트에는 청구 세부 정보 개선이 포함됩니다. 5. AWS Config: AWS 리소스에 대한 모니터링, 보고 및 자동 수정을 제공합니다. 최근 업데이트에는 알림 액션 및 AWS Step Functions이 포함됩니다. 6. AWS Multi-Region Access Point for Amazon S3: S3의 Multi-Region Access Points는 S3에 대한 글로벌 네임스페이스를 제공하여 빠른, 안전한, 복원력이 있는 스토리지 서비스를 제공합니다. 7. Amazon Route 53: 도메인 등록 및 DNS 서비스를 제공합니다. 최근 업데이트에는 S3의 Multi-Region Access Points 지원이 포함됩니다. 8. AWS Lake Formation: 데이터 엔지니어링, 데이터 변환 및 데이터 거버넌스 서비스입니다. 최근 업데이트에는 워크플로우 생성 및 JDBC 드라이버를 사용한 데이터베이스 자격 증명 연결이 포함됩니다. 9. Amazon EMR: 빅데이터 처리, 분석, 머신 러닝(ML) 등을 위한 빅데이터 처리 서비스입니다. 최근 업데이트에는 클러스터 버전 관리 및 버그 수정이 포함됩니다. 10. AWS Step Functions: 분산 애플리케이션 및 마이크로 서비스 지향 아키텍처의 구성 요소를 조정하는 서비스입니다. 최근 업데이트에는 향상된 태스크 토큰 입력 처리 및 자동 대체가 포함됩니다.
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 23일

노트 스레드

Amazon Connect Customer는 이제 상담원 워크스페이스에서 Customer Profiles 앱을 사용자 정의하는 것을 지원합니다.

Amazon Connect Customer Profiles는 이제 관리자가 Profile Explorer에서 구축한 레이아웃을 사용하여 상담원이 상담원 워크스페이스에서 볼 수 있는 고객 데이터와 표시 방식을 맞춤 설정할 수 있도록 지원합니다. Customer Profiles는 여러 소스의 고객 데이터와 연락 기록을 결합하여 상호 작용 중에 각 고객에 대한 실시간 통합 보기를 상담원에게 제공합니다. 다양한 종류의 요청을 처리하는 상담원은 앞에 다른 고객 데이터가 필요합니다. Profile Explorer 내에서 관리자는 연락 기록, 연락처 정보, 평생 가치 계산 속성 등 Customer Profiles 위젯의 각 레이아웃을 생성하고 저장하여 레거시 Customer Profiles 보기를 대신하여 상담원에게 할당할 수 있습니다. 예를 들어, 항공사 수하물 클레임 상담원은 연락 기록, 활성 항공편, 수하물 티켓 정보를 보고, 로열티 상담원은 로열티 상태, 선호도, 예정된 항공편을 봅니다. 레이아웃에는 상담원의 주의를 고객 프로필을 요약하여 주요 고객 인사이트에 집중시키는 AI 프로필 요약도 포함될 수 있습니다. Profile Explorer는 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다: 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아프리카(케이프타운), 아시아 태평양(서울), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니), 캐나다(중부), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(런던). Profile Explorer에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Connect Customer 관리자 안내서의 Profile Explorer를 참조하십시오.
Amazon Connect Customer now supports customizing the Customer Profiles app on the agent workspace aws.amazon.com
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AWS Continuum for code vulnerabilities가 이제 일반에 공개되었습니다.

오늘 AWS는 AWS Continuum for code vulnerabilities의 일반 공급을 발표합니다. Continuum for code vulnerabilities는 코드 취약점을 기계 속도로 검색, 검증, 우선순위 지정 및 수정합니다.Continuum for code vulnerabilities는 리소스 토폴로지, ID 관계 및 네트워크 도달 가능성을 포함하여 AWS 환경에서 컨텍스트 그래프를 구축합니다. 애플리케이션의 일부인 리소스와 실제 비즈니스 위험을 초래하는 취약점을 파악합니다. 기존 취약점 검색 결과를 수집하고 코드를 스캔한 다음, 격리된 샌드박스에서 테스트하여 악용 가능한 취약점을 확인합니다. 취약점은 비즈니스 영향에 따라 우선순위가 지정됩니다. 마지막으로, 악용 가능성 증명 및 영향 범위 평가가 첨부된 상태로 개발자 워크플로우에 직접 풀 요청으로 수정 패치를 제공합니다.Continuum for code vulnerabilities는 각 작업에 적합한 AI 모델을 선택합니다. Continuum은 학습 모드에서 시작하여 사용자가 승인하는 수정 수정을 제안합니다. 정밀도에 대한 충분한 신뢰를 구축하면 시행 모드로 전환하여 설정한 가드레일 내에서 자율적으로 작동하도록 할 수 있습니다.AWS Continuum은 Amazon GuardDuty 및 AWS Security Hub를 포함한 기존 AWS 보안 서비스와 함께 작동합니다. AWS Continuum을 사용할 수 있는 AWS 리전에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하십시오. 자세한 내용은 AWS Continuum 제품 페이지를 참조하십시오.
AWS Continuum for code vulnerabilities is now generally available aws.amazon.com
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Amazon OpenSearch Serverless가 이제 5초의 기본 새로고침 간격을 지원합니다.

오늘부터 Amazon OpenSearch Serverless는 검색 및 벡터 컬렉션 모두에 대해 기본 새로고침 간격을 5초로 줄입니다. 새로고침 간격은 새로 수집된 문서가 검색 가능해지는 속도를 제어합니다. 기본값을 10초에서 5초로 낮춤으로써, 새로 작성된 데이터가 더 빠르게 검색 가능해져, 구성 변경이나 사용자의 별도 조치 없이도 애플리케이션이 쓰기 후 읽기 가시성을 더 빠르게 자동으로 확보할 수 있습니다.이 개선 사항은 차세대 Amazon OpenSearch Serverless에 적용되며, 검색 및 벡터 컬렉션 모두에 기본적으로 적용됩니다. 더 빠른 새로고침은 지속적으로 데이터를 수집하고 거의 실시간 검색이 필요한 워크로드에 유용하며, 자주 업데이트되는 콘텐츠에 대한 전체 텍스트 검색뿐만 아니라 검색 증강 생성(RAG), 의미론적 검색, 추천 및 개인화 시스템과 같은 벡터 사용 사례에도 해당됩니다. 이는 애플리케이션과 AI 에이전트가 가장 최근에 수집된 데이터에 더 빨리 액세스하고 이를 기반으로 작동할 수 있음을 의미하며, 자주 변경되는 데이터셋에 대한 검색 결과 및 RAG 응답의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.5초 기본 새로고침 간격은 현재 Amazon OpenSearch Serverless를 사용할 수 있는 24개 리전 모두에서 제공됩니다. 자세한 내용은 Amazon OpenSearch Serverless 설명서를 참조하십시오.
Amazon OpenSearch Serverless now supports a 5-second default refresh interval aws.amazon.com
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AWS CloudFormation이 스택 업데이트 롤백 작업을 간소화합니다.

AWS CloudFormation이 이제 업데이트 롤백을 완료하고 배포를 재개하는 것을 더 간단하게 만듭니다. 업데이트 롤백은 스택을 알려진 양호한 상태로 되돌립니다. 오늘부터 일부 리소스를 자동으로 롤백할 수 없는 경우, 강제 롤백을 통해 단일 작업으로 롤백을 완료할 수 있습니다. 이는 AWS CLI, SDK부터 AWS CDK 및 AI 에이전트에 이르기까지 모든 CloudFormation 워크플로우에서 작동합니다.강제 롤백을 사용하면 CloudFormation은 업데이트 롤백을 완료하고 스택을 배포 가능한 상태로 되돌리는 작업을 단일 작업으로 수행합니다. 각 영향을 받는 리소스에 대해 식별, 목록화 및 작업을 다시 시도할 필요가 없습니다. 여전히 주의가 필요한 리소스(예: CloudFormation 외부의 변경으로 영향을 받은 리소스)는 다음 배포 전에 검토하고 해결할 수 있도록 기록됩니다.시작하려면 강제 롤백 옵션으로 계속 업데이트 롤백을 실행한 다음, 드리프트 인식 변경 세트를 생성하여 다음 배포 전에 구성 차이를 검토하십시오. 자세한 내용은 AWS CloudFormation 사용 설명서의 "업데이트 롤백 계속"을 참조하십시오.강제 롤백은 모든 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 서비스 가용성 세부 정보는 AWS 리전 표를 참조하십시오.
AWS CloudFormation now simplifies stack update rollback operations aws.amazon.com
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Amazon SageMaker AI, 서버리스 모델 맞춤 설정을 위한 훈련 세션 API 발표

Amazon SageMaker AI 서버리스 모델 사용자 정의가 이제 학습 세션 API를 지원하여, 고객이 GPU 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 학습 후 알고리즘을 완전히 제어할 수 있게 되었습니다. SFT, DPO 및 기타 강화 학습 방법을 포함한 관리형 기술을 통해 고객은 기술과 모델을 선택하고 SageMaker AI가 학습을 실행하도록 할 수 있습니다. 학습 세션 API를 사용하면 팀은 SFT 또는 DPO를 자체 조건으로 재현하거나 사용자 정의 손실, 새로운 RL 보상 신호, 데이터 커리큘럼 또는 최신 연구의 알고리즘을 구현하는 등 학습 루프를 작성할 수 있습니다. forward_backward(), optim_step(), sample()과 같은 작업은 라이브 상태 저장 세션에 대한 API 호출이 되므로, 고객은 SageMaker AI가 GPU 할당, 모델 및 LoRA 로딩, 분산 실행, 장애 복구, 체크포인트 저장 및 보안을 처리하는 동안 기술에 필요한 모든 학습 절차를 구성할 수 있습니다. 고객은 이러한 작업을 자체 Python 코드에서 직접 호출하여 라이브 세션에 대해 강화 학습, 지도 미세 조정 또는 사용자 정의 학습 목표를 구동할 수 있으며, 체크포인팅 및 재개가 내장되어 있습니다. 요금은 처리된 토큰당 부과되므로, 보상 점수와 같은 로컬 계산은 GPU 시간으로 청구되지 않습니다. SageMaker AI는 또한 고객이 자체 학습 루프의 청사진으로 사용할 수 있는 즉시 실행 가능한 SFT 및 RL 레시피 세트인 SageMaker 학습 세션 레시피를 출시합니다.학습 세션 API는 현재 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai)에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 시작하려면 SageMaker Python SDK를 설치하고 레시피를 복제하거나, SageMaker Studio에서 노트북을 실행하고 코딩 에이전트를 연결하십시오. 자세한 내용은 설명서 및 Amazon SageMaker AI 웹페이지를 방문하십시오.
Amazon SageMaker AI announces training session APIs for serverless model customization aws.amazon.com
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AWS Direct Connect, 인도 방갈로르에 100G 확장 발표

오늘 AWS는 인도 방갈로르 인근 Netmagic DC2 데이터 센터에 위치한 기존 AWS Direct Connect 장소에서 100Gbps 전용 연결 확장을 발표했습니다. 이제 이 장소에서 중국을 제외한 모든 공개 AWS 리전, AWS GovCloud 리전 및 AWS Local Zones에 대한 비공개, 직접 네트워크 액세스를 설정할 수 있습니다.Direct Connect 서비스는 AWS와 고객의 데이터 센터, 사무실 또는 코로케이션 환경 간에 비공개 물리적 네트워크 연결을 설정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 비공개 연결은 공개 인터넷을 통해 이루어지는 연결보다 더 일관된 네트워크 경험을 제공할 수 있습니다.전 세계 150개 이상의 Direct Connect 장소에 대한 자세한 내용은 Direct Connect 제품 상세 페이지의 장소 섹션을 방문하십시오. 또는 시작하기 페이지를 방문하여 Direct Connect 구매 및 배포 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
AWS Direct Connect announces 100G expansion in Bangalore, India aws.amazon.com
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AWS, Megaport와 함께 AWS Interconnect - 라스트 마일 프리뷰 발표

AWS, Megaport와 함께 AWS Interconnect - last mile 프리뷰 출시AWS는 Megaport와 함께 AWS Interconnect - last mile 프리뷰를 출시했습니다. 이는 고객이 몇 번의 클릭만으로 지점 사무실, 데이터 센터 및 원격지를 AWS에 연결할 수 있도록 하는 완전 관리형 연결 서비스로, 네트워크 설정의 번거로움과 복잡성을 제거합니다. AWS와 Megaport의 획기적인 협력인 AWS Interconnect - last mile은 AWS 클라우드 혁신과 Megaport의 세계 최대 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 중 하나 운영을 결합하며, 31개국 1,200개 이상의 데이터 센터를 지원합니다.AWS Management Console을 통해 고객은 선호하는 AWS 리전, 대역폭 속도, Direct Connect Gateway ID 및 파트너 가입자 ID를 선택하기만 하면 즉시 AWS에 대한 개인 고속 연결을 설정할 수 있습니다. 시작되면 AWS는 활성화 키를 생성하여 Megaport와의 연결 프로비저닝을 완료합니다. 이 출시는 용량을 사전 프로비저닝하고 BGP 피어링, VLAN 구성 및 ASN 할당을 포함한 복잡한 네트워크 구성을 자동화하여 연결 경험을 단순화합니다. GA 시 고객은 AWS 콘솔을 통해 1Gbps에서 100Gbps까지 대역폭을 동적으로 확장할 수도 있습니다. 이 서비스는 99.99% SLA를 지원하는 제로 다운타임 유지보수를 통해 고가용성을 위해 설계되었습니다.AWS Interconnect - last mile은 Megaport를 통해 산호세(us-west-1) 및 N. 버지니아(us-east-1) 지역에서 사용할 수 있습니다. AWS Management Console, 명령줄 인터페이스(CLI) 또는 API를 사용하여 프리뷰 Interconnect를 생성할 수 있습니다. 파트너는 GitHub에 게시된 공개 API 패키지를 통해 쉽게 채택할 수도 있습니다. 자세한 내용은 AWS Interconnect - last mile 설명서 및 가격 페이지를 참조하십시오.
AWS announces AWS Interconnect - last mile preview with Megaport aws.amazon.com
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AgentCore Gateway가 이제 Bedrock InvokeModel API와 모델 폴백을 지원합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Gateway가 이제 추론 엔드포인트에서 Amazon Bedrock InvokeModel 및 InvokeModelWithResponseStream API를 지원하며, 추론 트래픽에 대한 모델 대체 라우팅도 지원합니다. InvokeModel 지원을 통해 기존 Amazon Bedrock SDK 통합을 게이트웨이에 연결하고, 각 제공업체에 대한 클라이언트 코드를 다시 작성하지 않고도 하나의 관리되는 엔드포인트를 통해 모든 모델 제공업체에 액세스할 수 있습니다. 모델 대체 기능을 사용하면 기본 대상이 스로틀링되거나 용량이 부족하거나 연결할 수 없을 때 게이트웨이가 자동으로 요청을 대체 모델 또는 제공업체로 라우팅하므로, 각 클라이언트가 자체 재시도 로직을 구현하지 않아도 에이전트가 계속 사용 가능합니다.대체 라우팅을 위해 게이트웨이 규칙에서 대체 대상의 순서가 지정된 체인과 스로틀링, 서버 오류 또는 응답 시간 초과와 같은 전환을 트리거하는 조건을 정의합니다. 내장된 서킷 브레이커는 현재 실패 중인 대상을 건너뛰므로 요청이 더 빠르게 정상 대상에 도달하고 실패한 시도에 대한 추가 지연 시간을 피할 수 있습니다. 대체 라우팅은 백그라운드에서 발생하므로, 주어진 요청에 대한 내부 시도 및 오류와 관계없이 하나의 요청을 보내고 하나의 응답을 받습니다.이러한 기능은 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전(중국 제외)에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 사용자 가이드를 참조하십시오.
AgentCore Gateway now supports Bedrock InvokeModel APIs and model fallback aws.amazon.com
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Amazon SageMaker AI가 이제 Muse Glimmer, Qwen 3.8 및 Ministral 3 모델에 대한 서버리스 모델 사용자 지정을 지원합니다.

Amazon SageMaker AI가 이제 Muse Glimmer, Qwen3.8 27B, Ministral 3 3B, 8B, 14B 모델에 대한 서버리스 모델 맞춤 설정을 지원합니다. 이러한 모델을 SageMaker AI에 배포하는 것 외에도, 지도 미세 조정(SFT), 직접 선호도 최적화(DPO), 강화 미세 조정(RFT) 기법을 사용하여 특정 도메인 및 워크플로우에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한 저랭크 적응(LoRA) 또는 전체 미세 조정 기법을 사용하여 이러한 모델을 조정할 수도 있습니다. 이번 출시로 Nova, Gemma 4, Nemotron 3.5, Qwen, Llama, gpt-oss, DeepSeek 계열 모델을 포함하여 SageMaker AI에서 서버리스 맞춤 설정으로 사용할 수 있는 다양한 모델에 이러한 모델이 추가되었습니다.모델 맞춤 설정을 통해 독점 데이터를 사용하여 기반 모델을 맞춤 설정할 수 있으므로, 더 작고 적절한 크기의 모델이 작업에서 최첨단 모델 품질을 달성하는 동시에 비용과 지연 시간을 줄일 수 있습니다. SFT에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 도메인별 작업의 정확도를 개선하거나, DPO에 선호도 데이터를 사용하여 조직의 톤에 맞게 출력을 조정하거나, RFT에 보상 신호를 사용하여 새 작업의 성능을 개선할 수 있습니다. 서버리스 맞춤 설정을 통해 SageMaker AI는 모든 인프라 프로비저닝 및 학습 오케스트레이션을 처리하므로, 클러스터 관리 대신 데이터 및 평가에 집중할 수 있으며 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.SageMaker AI의 서버리스 모델 맞춤 설정은 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(도쿄), 유럽(아일랜드)에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Studio의 모델 페이지로 이동하여 맞춤 설정 작업을 시작하거나, SageMaker Python SDK를 사용하거나, 코딩 도우미와 함께 에이전트 스킬을 사용하십시오. 자세한 내용과 지원되는 전체 모델 목록을 보려면 Amazon SageMaker AI 모델 맞춤 설정 설명서를 참조하십시오.
Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Muse Glimmer, Qwen 3.8 and Ministral 3 models aws.amazon.com
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AWS Lambda MicroVMs가 4개의 추가 AWS 리전에 출시되었습니다.

AWS Lambda MicroVMs가 아시아 태평양 (홍콩), 아시아 태평양 (말레이시아), 아시아 태평양 (태국), 유럽 (스페인)의 4개 추가 AWS 리전에서 사용할 수 있게 되었습니다. 이번 출시로 총 14개의 AWS 리전에서 Lambda MicroVMs를 사용할 수 있습니다.Lambda MicroVMs는 VM 수준의 격리, 거의 즉각적인 시작 및 재개 속도, 사용자 또는 AI 생성 코드를 실행하기 위한 상태 보존 기능을 제공하는 서버리스 컴퓨팅 기본 요소입니다. 개발자는 Lambda MicroVMs를 사용하여 가상화 인프라를 관리하거나 격리, 속도, 상태 유지 중에서 선택할 필요 없이 각 사용자 또는 작업에 자체 격리된 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있습니다. MicroVM은 AI 코딩 도우미, 대화형 개발 환경, 취약점 스캐너를 포함한 애플리케이션에 대해 안전하고 상태 저장되며 반응성이 뛰어난 코드 실행을 가능하게 합니다.오늘 출시를 통해 개발자는 4개의 추가 리전에서 최종 사용자에게 더 가까운 곳에서 Lambda MicroVMs를 실행하여 지연 시간 및 데이터 상주 요구 사항을 충족하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 시작하려면 Dockerfile에서 MicroVM 이미지를 생성한 다음 해당 이미지에서 MicroVM을 시작하십시오. HTTP/2, gRPC, WebSockets와 같은 인기 있는 연결 프로토콜을 지원하는 전용 HTTPS URL을 통해 각 사용자 또는 작업에 자체 MicroVM을 제공하십시오. AWS Lambda 콘솔, AWS CloudFormation, AWS Cloud Development Kit 또는 Agent Toolkit for AWS를 사용하는 선호하는 Agentic 개발 도구를 통해 MicroVM을 사용할 수 있습니다.자세히 알아보려면 AWS Lambda MicroVMs 개발자 가이드를 방문하십시오. 가격 정보는 Lambda MicroVMs 가격을 참조하십시오. 최신 리전 가용성은 AWS 리전별 기능 페이지를 방문하십시오.
AWS Lambda MicroVMs is now available in 4 additional AWS regions aws.amazon.com
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Amazon QuickSight, AWS 싱가포르 리전에서 이용 가능

Amazon Quick가 이제 AWS Asia Pacific (Singapore) 리전(ap-southeast-1)에서 사용할 수 있습니다. 이번 출시를 통해 싱가포르 고객은 데이터 주권에 대한 현지 요구 사항을 충족하면서 Amazon Quick의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.Amazon Quick은 비즈니스 사용자에게 업무 관련 질문에 신속하게 답변하고 해당 답변을 실행으로 전환하는 에이전트형 팀원을 제공합니다. Amazon Quick을 사용하면 모든 사용자가 신뢰할 수 있는 AI를 통해 애플리케이션을 전환하지 않고도 더 나은 결정을 더 빠르게 내리고 조치를 취할 수 있습니다. 오늘 출시를 통해 고객은 AWS 싱가포르 리전 내에서 데이터가 로컬로 저장 및 처리되는 상태로 AI 기반 채팅, Research, Spaces 및 QuickSight 대시보드를 포함한 Amazon Quick의 기능을 활용할 수 있습니다.Amazon Quick을 사용할 수 있는 AWS 리전의 전체 목록은 Quick 리전별 가용성 페이지를 방문하십시오. 자세한 내용은 Amazon Quick 설명서 또는 제품 세부 정보 페이지를 방문하십시오.
Amazon Quick Now Available in the AWS Singapore Region aws.amazon.com
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AWS Transform, Amazon S3, EBS, EFS 및 FSx에 대한 스토리지 마이그레이션 평가 추가

AWS Transform의 마이그레이션 평가가 이제 온프레미스 스토리지를 AWS로 마이그레이션하기 위해 평가합니다. 프로토콜, 용량 및 성능 전반에 걸쳐 수천 개의 볼륨을 수동으로 분석하는 대신 스토리지 인벤토리를 업로드하면 AWS Transform이 매핑을 수행합니다. 각 워크로드를 최적의 서비스에 일치시키고, 권장 사항의 크기를 조정하며, 비용을 예측하여 총 소유 비용 비즈니스 사례를 생성합니다. NetApp Digital Advisor 내보내기, RVTools 파일 또는 기타 인벤토리를 통해 NAS 공유, SAN LUN, 직접 연결 디스크 또는 백업 리포지토리를 가져옵니다. AWS Transform은 Amazon S3, Amazon EBS, Amazon EFS 및 Amazon FSx(NetApp ONTAP, Windows File Server, OpenZFS, Lustre) 전반에 걸쳐 워크로드를 라우팅합니다. 단일 AZ 대 다중 AZ 또는 비용 최적화 대 성능 최적화와 같은 배포 옵션을 비교하기 위해 what-if 시나리오를 실행한 다음 채팅에서 결과에 대한 후속 질문을 할 수 있습니다.스토리지 마이그레이션 평가는 AWS Transform을 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Transform 사용자 가이드를 참조하십시오.
AWS Transform adds storage migration assessments for Amazon S3, EBS, EFS, and FSx aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

AWS 서비스 참조 정보가 이제 글로벌 조건 키, 서비스 이름 및 데이터 플레인 분류를 지원합니다.

AWS는 IAM 정책 관리를 자동화하고 최신 서비스 업데이트에 맞춰 정책을 유지하도록 돕기 위해 프로그래밍 가능한 서비스 참조 정보를 확장하고 있습니다. 서비스 참조에는 이제 모든 aws:-접두사가 붙은 전역 조건 키가 단일 기계 판독 가능 파일에 포함되며, 서비스 식별자를 사람이 읽을 수 있는 이름에 매핑하는 ServiceName 필드, 그리고 어떤 작업이 데이터 플레인 작업인지 식별하는 IsDataPlane 속성이 포함됩니다.이 정보를 프로그래밍 방식으로 검색하여 수동 작업을 제거하고 기존 정책 관리 도구 및 프로세스에 직접 통합할 수 있습니다. 이 기능은 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 시작하려면 프로그래밍 가능한 서비스 참조 정보에 대한 설명서를 참조하십시오.
AWS Service Reference Information now supports global condition keys, service names, and data plane classification aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

AWS Direct Connect, 영국 맨체스터에 100G 확장 발표

오늘 AWS는 영국 맨체스터 인근 Equinix MA3 데이터 센터에 위치한 기존 AWS Direct Connect 위치에서 MACsec 암호화 기능을 갖춘 10Gbps 및 100Gbps 전용 연결 확장을 발표했습니다. 이제 이 위치에서 모든 퍼블릭 AWS 리전(중국 리전 제외), AWS GovCloud 리전 및 AWS Local Zones로 개인적이고 직접적인 네트워크 액세스를 설정할 수 있습니다. 이는 MACsec 암호화 기능을 갖춘 100Gbps 연결을 제공하는 영국 내 세 번째 AWS Direct Connect 위치입니다.Direct Connect 서비스는 AWS와 고객의 데이터 센터, 사무실 또는 코로케이션 환경 간에 개인적이고 물리적인 네트워크 연결을 설정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 개인 연결은 퍼블릭 인터넷을 통해 이루어지는 연결보다 일관된 네트워크 경험을 제공할 수 있습니다.전 세계 150개 이상의 Direct Connect 위치에 대한 자세한 내용은 Direct Connect 제품 상세 페이지의 위치 섹션을 참조하십시오. 또는 시작하기 페이지를 방문하여 Direct Connect 구매 및 배포 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
AWS Direct Connect announces 100G expansion in Manchester, England aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon Cognito, AWS GovCloud (US) 리전에 멀티 리전 복제를 확장

Amazon Cognito multi-Region replication (MRR)이 이제 AWS GovCloud (US) 리전을 지원하여 MRR의 복원력 이점을 더 많은 워크로드로 확장합니다. MRR을 사용하면 자격 증명, 사용자 풀 구성 및 연동 설정을 포함한 사용자 및 머신 ID 데이터를 지정한 대기 리전의 보조 사용자 풀로 거의 실시간으로 동기화할 수 있습니다. 대기 리전에 사용자 데이터가 있으면 기본 리전에 중단이 발생할 경우 트래픽을 리디렉션하고 인증을 계속 사용할 수 있습니다. 이전에는 MRR이 16개의 상용 리전에서 사용할 수 있었습니다. 이제 MRR을 사용하여 추가 AWS 리전 간에 복제할 수 있으므로 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 리전에서 복원력, 데이터 상주 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. MRR은 Essentials 또는 Plus 기능 계층의 사용자 풀에 대한 애드온으로 사용할 수 있으며, multi-Region AWS KMS customer managed key (CMK)가 필요합니다. Amazon Cognito를 사용할 수 있는 AWS 리전의 전체 목록은 AWS Capabilities by Region을 참조하십시오. 시작하려면 개발자 가이드에서 지침을 확인하고 가격 페이지에서 가격 정보를 확인하십시오.
Amazon Cognito extends multi-Region replication to AWS GovCloud (US) Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon Aurora 및 Amazon RDS가 이제 온디맨드 용량 예약을 지원합니다.

오늘부터 Amazon Aurora 및 Amazon RDS DB 인스턴스의 하나 이상의 가용 영역에서 필요한 만큼 컴퓨팅 용량을 예약할 수 있습니다. 용량을 예약하면 DB 인스턴스 생성, 복원, 스케일-컴퓨트 및 시작 작업이 용량 부족으로 실패하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.온디맨드 용량 예약은 마이그레이션, 제품 출시, 계절별 피크, 고가용성 배포 또는 재해 복구와 같은 비즈니스 중요 이벤트에 필요한 특정 DB 인스턴스 용량을 확보해야 하는 워크로드를 위해 설계되었습니다. DB 인스턴스 클래스, 엔진, 가용 영역 및 가용 영역당 예약된 용량을 선택하면 RDS가 해당 용량을 보관합니다. Multi-AZ 배포를 지원하기 위해 두 개 이상의 가용 영역에 용량을 예약할 수 있습니다. 예약된 용량을 사용하려면 DB 인스턴스를 생성, 복원, 수정 또는 시작할 때 예약을 참조하십시오.즉시 사용 가능한 용량을 약정 없이 예약하고 언제든지 취소하거나, 5일에서 120일 이내에 시작되도록 예약을 예약하고 최소 약정을 할 수 있습니다. 예약된 용량은 예약이 활성 상태인 동안 예약 내의 DB 인스턴스가 실행 중인지 여부에 관계없이 온디맨드 요금으로 청구됩니다. 기존 예약 DB 인스턴스 또는 데이터베이스 절감 플랜의 할인은 자동으로 적용됩니다.온디맨드 용량 예약은 모든 AWS 상용 리전의 Amazon Aurora 및 Amazon RDS에서 사용할 수 있습니다. 온디맨드 용량 예약에 대한 자세한 내용은 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 설명서를 참조하십시오.
Amazon Aurora and Amazon RDS now support On-Demand Capacity Reservations aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

AWS Neuron 2.33, 네이티브 PyTorch 지원, Neuron Observer 및 기타 새로운 기능 추가

AWS Neuron 2.33이 출시되었으며, AWS Trainium을 위한 네이티브 PyTorch 백엔드인 TorchNeuron이 공개 베타로 제공됩니다. 사용자는 이제 Amazon EC2 Trn2 및 Trn3 인스턴스에서 이른 모드(eager mode) 또는 torch.compile을 사용하여 표준 PyTorch 모델을 실행할 수 있습니다. 이번 업데이트에는 Trainium의 상태 문제를 신속하게 감지하고 진단하기 위한 Neuron Observer가 공개 베타로 도입되었습니다. vLLM Neuron 플러그인은 vLLM 0.29.0으로 업그레이드되었으며, 비디오 생성을 위한 vLLM Omni Neuron 플러그인이 통합되었습니다. 두 플러그인 모두 TorchNeuron을 활용하여 네이티브 PyTorch 컴파일을 수행합니다. 새로운 Neuron Deep Learning AMI 및 컨테이너에는 TorchNeuron, PyTorch 2.14 및 PyTorch 학습을 위한 TorchTitan이 포함됩니다. Neuron Explorer는 이제 메모리 부족 오류 디버깅을 위해 특정 Python 소스 라인에 메모리 할당을 귀속시킵니다. Neuron Kernel Interface(NKI)를 사용하여 작성된 커널은 이제 메타프로그래밍을 위해 전체 Python 언어를 활용할 수 있습니다. NKI 라이브러리는 최근 대규모 언어 모델 및 어텐션 메커니즘을 위한 커널을 포함하여 25개의 새로운 실험적 커널을 추가했습니다. 이러한 개선 사항은 AWS Trainium에서의 PyTorch 학습을 단순화하고 디버깅 기능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
AWS Neuron 2.33 adds native PyTorch support, Neuron Observer, and other new features aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon Connect Customer, 에이전트 워크스페이스를 위한 두 가지 새로운 레이아웃 출시

Amazon Connect Customer는 이제 에이전트 워크스페이스에서 화면 공간을 최적화하는 두 가지 다른 레이아웃을 제공합니다. 컨택 센터 에이전트는 고객 문제를 해결하는 데 필요한 모든 컨택 컨트롤 및 애플리케이션을 포함하는 에이전트 워크스페이스에서 매일 몇 시간씩 보냅니다. 다양한 채널과 워크플로우를 처리하는 에이전트는 빠르게 읽고, 응답하고, 도구에 액세스할 수 있도록 워크스페이스를 다르게 구성하기를 원합니다. 이제 관리자는 각 팀에 가장 적합한 레이아웃을 선택하여 에이전트 효율성과 만족도를 극대화할 수 있습니다.Modern 레이아웃에서는 컨택 컨트롤이 워크스페이스 상단에 있어 음성 통화 중에 아래 애플리케이션을 위한 화면 공간을 최대화합니다. 에이전트가 Modern 레이아웃에서 채팅, 이메일 및 태스크 컨택을 처리할 때, 이제 읽고 응답할 수 있는 더 길고 넓은 영역이 제공됩니다. Classic 레이아웃은 이미 에이전트 워크스페이스를 사용하고 있는 에이전트에게 익숙한 환경을 제공하며, 이제 채널별로 확장 및 축소되는 컨택 컨트롤과 크기 조절 가능한 에이전트 지원 애플리케이션을 제공합니다. 관리자는 상단에 컨트롤이 있는 다른 에이전트 데스크톱에서 마이그레이션하는 팀에 Modern 레이아웃을 할당할 수 있으며, 이미 에이전트 워크스페이스에 익숙한 팀은 Classic 레이아웃을 사용할 수 있습니다.다음 AWS 리전에서 Amazon Connect Customer 에이전트 워크스페이스에 대한 새로운 레이아웃을 사용할 수 있습니다. US East (N. Virginia), US West (Oregon), Africa (Cape Town), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Canada (Central), Europe (Frankfurt), Europe (London).자세히 알아보고 시작하려면 Amazon Connect Customer 관리자 가이드의 에이전트 워크스페이스를 참조하십시오.
Amazon Connect Customer launches two new layouts for agent workspace aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon S3 서버 액세스 로그 전송을 Amazon CloudWatch Logs로 이제 5개 추가 AWS 리전에서 이용 가능

Amazon S3 서버 액세스 로그 전달이 Amazon CloudWatch Logs로 AWS GovCloud (US) 리전, AWS European Sovereign Cloud 및 AWS China 리전에서 이제 가능합니다. CloudWatch Logs에 액세스 로그가 있으면 도착하는 대로 쿼리하고, 알람을 설정하고, AWS Key Management Service (AWS KMS) 키로 암호화할 수 있습니다. 이 새로운 전달 경로는 S3 범용 버킷으로의 기존 서버 액세스 로그 전달을 보완하여 데이터 액세스를 모니터링하고 분석하는 방식에 더 많은 유연성을 제공합니다.CloudWatch Logs로 전달하면 오류율에 대한 알람을 설정하고, 트래픽 패턴을 모니터링하고, 액세스 사고를 조사하고, S3 액세스 활동을 나머지 운영 데이터와 상관시킬 수 있습니다.Amazon S3 서버 액세스 로그 전달이 CloudWatch Logs로 이제 모든 AWS 리전에서 가능합니다. 제공된 로그에 대해 Amazon CloudWatch Logs 요금이 적용됩니다. 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon CloudWatch 요금을 참조하십시오. 자세한 내용은 Amazon S3 사용 설명서를 참조하십시오.
Amazon S3 server access log delivery to Amazon CloudWatch Logs now available in five additional AWS Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

AWS Network Firewall이 Route 53 Resolved IP Validation을 지원합니다.

AWS Network Firewall이 IP 검증을 지원하여 HTTP/HTTPS를 넘어 SFTP 및 SSH와 같은 프로토콜에 대한 도메인 기반 필터링을 확장합니다. 이 새로운 기능은 연결의 대상 IP 주소가 VPC의 Amazon Route 53 VPC Resolver를 통해 확인되었는지 검증하여, 클라이언트가 도메인 규칙을 우회할 수 있었던 보안 격차를 해소합니다.이 기능은 Network Firewall 고객이 HTTP/HTTPS뿐만 아니라 모든 프로토콜에 대해 도메인 필터링 규칙을 구현할 수 있도록 하여, IP 기반 규칙만으로는 제공할 수 없는 보다 유연한 보안 정책을 제공합니다. 이는 Route 53 VPC Resolver가 확인한 IP를 SNI와 대조하여 검증함으로써 Server Name Identifier (SNI) 스푸핑에 대한 보호를 단순화하고, 트래픽이 합법적으로 확인된 대상에만 도달하도록 보장합니다. 조직은 이제 복잡한 우회 작업 없이 웹 애플리케이션부터 파일 전송 프로토콜까지 모든 아웃바운드 트래픽 유형에 걸쳐 일관된 도메인 기반 보안 정책을 시행할 수 있습니다. 또한, Route 53 Resolver DNS Firewall을 VPC Resolver와 함께 사용하여 DNS 보안을 확장할 수 있습니다.확인된 IP 검증은 AWS Network Firewall 및 Route 53 Resolver DNS Firewall을 사용할 수 있는 모든 AWS 상용 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 AWS 리전별 기능 페이지를 참조하십시오.자세한 내용은 AWS Network Firewall 제품 페이지 및 서비스 설명서를 참조하십시오.
AWS Network Firewall now supports Route 53 Resolved IP Validation aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon SageMaker AI가 이제 서버리스 모델 사용자 정의 작업에 대한 사용자 지정 시퀀스 길이를 지원합니다.

오늘, Amazon SageMaker AI는 서버리스 모델 사용자 정의 작업 중에 사용되는 시퀀스 길이를 구성하는 기능을 발표합니다. Amazon SageMaker AI 서버리스 모델 사용자 정의는 gpt-oss, Gemma, Llama, Nemotron, Qwen을 포함한 인기 있는 제품군의 모델을 포함하여 많은 오픈 웨이트 모델에 대한 미세 조정을 지원합니다. 이전에는 각 미세 조정 레시피가 고객이 수정할 수 없는 고정 시퀀스 길이로 실행되었습니다. 고객은 때때로 사용 사례에 대한 더 나은 결과를 얻기 위해 이러한 매개변수를 수정해야 했습니다. 또한 고객은 일부 모델에서 지원하는 정적 기본값보다 긴 시퀀스 길이를 요청했습니다.이제 사용자 정의 작업의 하이퍼파라미터의 일부로 시퀀스 길이 매개변수를 설정할 수 있으며, 선택한 모델 및 기술에 대해 게시된 최대값까지 설정할 수 있습니다. SFT 및 DPO 작업의 경우 dataset_max_len 하이퍼파라미터를 설정하거나 RFT 작업의 경우 max_prompt_length 및 max_response_length 하이퍼파라미터를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 짧은 질문-답변 쌍이든 여러 페이지 문서이든 관계없이 학습 데이터 특성에 맞게 더 많은 제어를 할 수 있습니다. 게시된 최대값은 모델 및 기술에 따라 많은 모델에 대해 최대 16K 토큰입니다.SageMaker AI의 서버리스 모델 사용자 정의는 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Ireland)에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Studio의 모델 페이지로 이동하여 사용자 정의 작업을 시작하거나 SageMaker Python SDK를 사용하거나 코딩 도우미와 함께 Agent 기술을 사용하십시오. 자세한 내용을 알아보고 모델 목록과 기술별 지원 시퀀스 길이를 보려면 SageMaker AI 설명서를 참조하십시오.
Amazon SageMaker AI now supports custom sequence lengths for serverless model customization jobs aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

AWS Transform은 이제 새로운 네트워크를 구축하고 보안 그룹을 현대화합니다.

AWS Transform for migrations은 이제 AWS로 네트워크를 이전하는 세 가지 방법을 제공합니다. 기존 네트워크를 이전하고 현대화하는 것 외에도, 처음부터 새로운 네트워크를 구축하거나 온프레미스 액세스 규칙을 최적화된 보안 그룹으로 변환하여 기존 VPC에 배포할 수 있습니다. 어떤 경로를 선택하든 안전하고 확장 가능한 네트워크 기반을 갖추고 AWS에 도달하게 됩니다.온프레미스 네트워크는 수년간의 정의와 액세스 규칙이 축적되어 AWS로 그대로 가져오고 싶지 않을 수 있습니다. 깨끗한 시작을 위해 AWS Transform은 AWS 모범 사례에 맞춰 새로운 네트워크를 구축합니다. 액세스 규칙을 가져오려면 AWS Transform은 이를 보안 그룹으로 변환하고 진행하면서 현대화하며, 오래된 규칙을 감지하고 최적화를 권장한 다음 네트워크 스택을 다시 배포하지 않고 기존 VPC에 그룹을 배포합니다.이러한 기능을 통해 모든 AWS 상용 또는 GovCloud 리전으로 이전할 수 있습니다.시작하려면 네트워크 이전(Migrate networks)을 참조하십시오. 자세히 알아보려면 AWS Transform for migrations를 방문하십시오.
AWS Transform now builds new networks and modernizes security groups aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 21일

Amazon ECS Gateway를 발표합니다. ECS 서비스용 관리형 인그레스 솔루션입니다.

AWS는 컨테이너화된 애플리케이션의 인바운드 네트워킹을 간소화하는 새로운 리소스인 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Gateway를 발표합니다. 이 리소스는 귀하의 계정에서 직접 Application Load Balancer (ALB)와 지원 리소스를 동적으로 프로비저닝하고 관리합니다.ECS Gateway를 사용하면 플랫폼 팀이 게이트웨이에서 조직의 네트워킹 표준을 한 번 정의하고 하나 이상의 클러스터와 연결하여 조직이 트래픽이 ECS 서비스에 도달하는 방식을 중앙 집중식으로 관리할 수 있습니다. 애플리케이션 팀은 네트워킹 전문 지식 없이도 해당 표준을 상속받도록 선택하기만 하면 됩니다. ECS Gateway는 호스트 기반 라우팅을 제공하며, 최대 25개의 서비스가 ALB를 공유하여 인프라 비용을 최적화할 수 있도록 하고, 각 서비스에 고유한 Domain Name System (DNS) 호스트 이름을 제공합니다. ECS는 기본 인프라의 전체 수명 주기를 관리하며, 첫 번째 서비스가 연결될 때 첫 번째 ALB를 프로비저닝하고, 용량에 도달하면 더 많은 ALB를 추가하고, 더 이상 필요하지 않으면 제거합니다. 이러한 리소스와 각 서비스로의 게이트웨이 경로를 검사하여 요청이 애플리케이션에 도달하는 방식을 정확하게 확인할 수 있습니다. 트래픽 및 상태 모니터링을 위해 Amazon CloudWatch의 표준 ALB 메트릭과 Elastic Load Balancing의 대상 상태 정보를 사용할 수 있습니다.시작하려면 ECS Gateway를 생성하고 클러스터를 연결한 다음, AWS Management Console, AWS CLI, API, AWS SDK 또는 AWS CloudFormation을 사용하여 게이트웨이 커넥터 매개변수를 추가하여 ECS 서비스를 선택하십시오. ECS Gateway는 모든 출시 유형에 걸쳐 awsvpc 네트워크 모드를 사용하는 ECS 서비스에 사용할 수 있습니다. 현재 모든 상용 AWS 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 서비스가 게이트웨이에 연결될 때 귀하의 계정에서 프로비저닝된 기본 인프라에 대해서만 비용을 지불합니다. 자세한 내용은 AWS News 블로그와 설명서 페이지를 참조하십시오.
Announcing Amazon ECS Gateway, a managed ingress solution for your ECS services aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Amazon DynamoDB 글로벌 테이블이 이제 복제본 연결 해제를 지원합니다.

Amazon DynamoDB 글로벌 테이블이 이제 테이블이나 데이터를 삭제하지 않고 복제본을 분리하는 기능을 지원합니다. 글로벌 테이블은 완전 관리형, 다중 리전, 다중 활성 복제를 제공합니다. 이제 복제본과의 복제를 중지하고 동일한 테이블을 단일 리전 테이블로 계속 사용할 수 있습니다.계정은 공유 다중 계정 글로벌 테이블을 떠나 독립적으로 테이블을 계속 사용할 수 있습니다. 또한 로컬 워크로드, 검증 또는 감사를 위해 해당 테이블을 유지하면서 리전으로의 복제를 중지할 수 있으며, 대체 테이블을 생성하거나 데이터를 복사할 필요가 없습니다.DynamoDB는 다중 리전 최종 일관성(MREC)을 사용하는 동일 계정 및 다중 계정 글로벌 테이블에 대해 모든 AWS 리전에서 복제본 분리를 지원합니다.시작하려면 AWS Management Console, AWS CLI, DynamoDB API 또는 AWS CloudFormation을 사용하십시오. 자세한 내용은 Amazon DynamoDB 개발자 가이드의 복제본 분리를 참조하십시오.
Amazon DynamoDB global tables now support disassociating replicas aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Amazon WorkSpaces는 운영 및 관리해야 할 인프라를 줄여 엔터프라이즈 클라우드 데스크톱에 대한 안전한 AI 에이전트 액세스를 간소화합니다.

AWS WorkSpaces는 이제 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 클라우드 데스크톱에 대한 AI 에이전트 연결을 간소화합니다. 이 관리형 서비스는 인증 및 데스크톱 연결을 처리하여 사용자 지정 코드의 필요성을 없앱니다. 에이전트는 이제 서비스가 전체 세션 수명 주기를 관리하므로 기존 AWS 자격 증명을 사용하여 OAuth 2.0으로 연결할 수 있습니다. 이전에는 에이전트가 스트리밍 URL 및 사전 세션 요구 사항을 수동으로 관리해야 했지만 이제는 자동화되었습니다. 데스크톱 스택을 한 번 구성하면 에이전트가 스트리밍 세부 정보를 처리하지 않고 자동으로 연결됩니다. 이 서비스를 통해 세션 상태를 쿼리하여 에이전트 연결 및 활동에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 에이전트는 이제 MCP 도구 카탈로그를 통해 프로그래밍 방식으로 애플리케이션을 검색하고 실행할 수 있습니다. 이는 수동 탐색을 대체하여 정확도를 높이고 여러 애플리케이션과 함께 작동하는 에이전트의 토큰 비용을 절감합니다. AI 에이전트용 WorkSpaces는 기존 엔터프라이즈 네트워크 격리 및 규정 준수 경계 내에서 작동합니다. 이 서비스는 또한 네 개의 새로운 AWS 리전으로 가용성을 확장했습니다.
Amazon WorkSpaces simplifies secure AI agent access to enterprise cloud desktops with less infrastructure to operate and manage aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Polly 생성 엔진, 더욱 자연스러운 음성, 14가지 새로운 음성, 2가지 새로운 언어로 업그레이드

Amazon Polly가 생성 엔진에 대한 중요한 업그레이드를 출시하여 지연 시간을 줄이면서 음성 자연스러움과 정확성을 향상시켰습니다. 이번 업데이트는 전반적인 품질이 향상된 확장된 음성 포트폴리오를 도입합니다. 9개 지역에 걸쳐 14개의 새로운 음성이 추가되었으며, 생성 엔진에서 힌디어와 핀란드어 음성을 처음으로 사용할 수 있게 되었습니다. 새로운 음성은 미국 영어, 호주 영어, 힌디어, 독일어, 스페인어, 브라질 포르투갈어, 한국어, 핀란드어 등 다양한 언어와 지역을 지원합니다. 이 모델 업그레이드는 숫자 및 주소와 같은 복잡한 콘텐츠의 발음을 더욱 안정적으로 보장하여 수동 조정의 필요성을 최소화합니다. 사용자는 맞춤형 음성 출력을 위해 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 태그를 계속 사용할 수 있습니다. 저지연 스트리밍 API는 컨택 센터 경험 및 챗봇과 같은 실시간 애플리케이션에 유용합니다. 다양한 음성 옵션은 미디어, 이러닝 및 접근성 요구 사항에도 이상적입니다. 또한, 생성 오퍼링이 이제 AWS GovCloud로 확장되어 공공 부문 및 규제 산업에 서비스를 제공합니다. 이러한 새로운 음성은 전 세계 여러 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
Polly Generative engine upgraded with more natural speech, 14 new voices, and 2 new languages aws.amazon.com
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AWS, AWS Trainium용 네이티브 PyTorch 지원 TorchNeuron 발표 (공개 베타)

오늘 AWS는 AWS Trainium을 위한 오픈 소스 네이티브 PyTorch 백엔드인 TorchNeuron의 공개 베타를 출시했습니다. Trainium은 딥러닝 AI 학습 및 추론 워크로드에 대해 고성능 및 비용 효율성을 제공하도록 설계된 AI 칩 포트폴리오입니다. TorchNeuron은 AI 과학자와 연구자가 Trainium에서 PyTorch를 사용하여 네이티브로 모델을 실험하고 구축할 수 있도록 합니다.TorchNeuron을 사용하면 개발자는 .to('neuron')으로 전환하는 것만으로 PyTorch 코드를 Trainium에서 사용할 수 있으며, 즉시 실행, torch.compile 및 표준 PyTorch API와의 완전한 PyTorch 호환성을 유지할 수 있습니다. 또한 TorchNeuron은 Neuron Kernel Interface(NKI)와 통합되어 Trainium 하드웨어에 대한 사용자 지정 연산자 및 성능 최적화를 지원합니다.TorchNeuron은 Amazon EC2 Trainium2 인스턴스 및 Amazon EC2 Trainium3 인스턴스에 대해 TorchNeuron github 리포지토리를 통해 오픈 소스로 제공됩니다.TorchNeuron 및 AWS Trainium 가속기에 대해 자세히 알아보려면 AWS Neuron 페이지를 방문하십시오.
AWS announces TorchNeuron: Native PyTorch Support for AWS Trainium (Public Beta) aws.amazon.com
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Amazon Bedrock에서 Claude 모델에 대한 구조화된 출력

Amazon Bedrock이 이제 bedrock-runtime 및 bedrock-mantle 엔드포인트 모두에서 모든 Anthropic Claude 모델에 대한 구조화된 출력을 지원합니다. boto3 및 bedrock-runtime API를 통해 Claude를 호출하든, Messages API 및 bedrock-mantle 엔드포인트를 통해 호출하든, 이제 사용자 지정 파싱, 재시도 로직 또는 후처리 없이 정의된 구조를 준수하는 스키마 호환 JSON 응답을 받을 수 있습니다.Amazon Bedrock의 Claude에 대한 구조화된 출력을 사용하면 산업 전반에 걸쳐 안정적이고 스키마 호환적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 재무 실적 보고서 및 규정 준수 문서에서 모든 필수 필드를 추출하고, 임상 노트를 전자 건강 기록(EHR)으로 파싱하며, 일관되고 검증된 결과로 제품 카탈로그를 풍부하게 만들 수 있습니다. 또한 계약에서 주요 용어, 당사자 및 의무를 분석하거나, 의도, 감정 및 엔티티가 항상 애플리케이션의 데이터 모델과 일치하는 지능형 지원 티켓 라우팅을 지원할 수도 있습니다.자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서를 참조하십시오. 구조화된 출력은 claude 모델을 사용할 수 있는 곳에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 지역별 가용성 상세 정보 페이지를 확인하십시오.
Structured outputs for Claude models available on Amazon Bedrock aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

AWS Clean Rooms가 이제 Databricks를 데이터 소스로 지원합니다.

AWS Clean Rooms가 이제 Databricks를 데이터 소스로 지원하므로, 협업 멤버와 파트너는 원본 데이터를 이동하거나 노출하지 않고 Databricks에서 관리되는 데이터를 안전하게 분석할 수 있습니다. 멤버는 Delta Sharing을 통해 공유된 Databricks 테이블을 협업 내에서 직접 쿼리합니다. Databricks는 AWS Glue, Snowflake, Amazon Athena와 함께 AWS Clean Rooms에서 지원되는 데이터 소스로 합류합니다.이전에는 Databricks에 데이터를 보유한 멤버가 협업에서 테이블로 사용하기 위해 Amazon S3로 내보내거나 복제해야 했으며, 이는 파이프라인 작업과 관리해야 할 추가 데이터 복사본을 발생시켰습니다. 이제 멤버는 워크스페이스 URL, 스키마, 테이블과 함께 Delta Sharing 공유를 제공하여 Databricks 테이블을 직접 등록하고 협업에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, Databricks에서 고객 데이터를 관리하는 소매업체는 캠페인 측정에 대해 AWS Clean Rooms에서 미디어 파트너와 협업할 수 있으며, S3로의 내보내기를 먼저 구축하고 유지 관리할 필요 없이 Databricks 데이터에 대해 승인된 분석을 실행할 수 있습니다.AWS Clean Rooms는 기업과 파트너가 서로의 기본 데이터를 노출하거나 복사하지 않고도 집계된 데이터 세트를 쉽게 분석하고 협업할 수 있도록 지원합니다. AWS Clean Rooms를 사용할 수 있는 AWS 리전에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하십시오. AWS Clean Rooms와의 협업에 대해 자세히 알아보려면 AWS Clean Rooms를 방문하십시오.
AWS Clean Rooms now supports Databricks as a data source aws.amazon.com
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AWS Transform for migrations, 기존 랜딩 존에 대한 지원을 확장합니다.

AWS Transform은 이제 마이그레이션을 위한 랜딩 존 구축 시 AWS Control Tower 랜딩 존 및 AWS Organizations로 구축된 랜딩 존을 포함하여 더 많은 유형의 기존 AWS 환경을 지원합니다. AWS Transform은 현재 환경에 대한 기반 격차 분석을 AWS 모범 사례와 비교하여 수행하고 대상 계정에 이미 있는 것을 기반으로 랜딩 존을 확장하므로 팀은 더 빨리 마이그레이션을 시작할 수 있습니다.AWS Transform은 이제 마이그레이션을 위한 랜딩 존 구축을 위해 인프라스트럭처를 코드로(IaC)만 사용하는 모드도 지원합니다. 이 모드에서 AWS Transform은 조직을 분석하고, 권장 사항을 생성하며, AWS CDK, Terraform 또는 Landing Zone Accelerator(LZA) 형식으로 마이그레이션 계획에 맞는 IaC를 생성합니다. IaC 전용 모드는 AWS Transform에 관리 계정에 직접 액세스 권한을 부여하지 않으려는 조직을 위해 설계되었습니다. AWS Transform은 이제 위임된 관리자(DA) 계정을 통해 연결할 수 있습니다. 또한 자체 배포 파이프라인을 관리하고 에이전트가 자동으로 배포할 필요가 없는 고객에게도 유용합니다.AWS Transform for migrations 랜딩 존 에이전트는 마이그레이션 계획 및 웨이브에 맞춰 기반 설정, 조직 단위(OU) 및 계정 구조, 서비스 제어 정책(SCP), 워크로드 계정을 포함한 랜딩 존 설계를 처음부터 끝까지 자동화합니다. 직접 배포하거나 자체 파이프라인을 위한 IaC를 생성할 수 있습니다.이러한 새로운 기능은 AWS Transform for migrations에서 지원하는 모든 대상 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.자세한 내용은 AWS Transform 사용자 가이드를 참조하십시오.
AWS Transform for migrations expands support for existing landing zones aws.amazon.com
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Amazon CloudWatch Alarms가 이제 알람 작업 페이로드에서 태그를 지원합니다.

오늘 Amazon CloudWatch는 알람 태그를 액션 페이로드 및 Amazon EventBridge 이벤트에 포함하는 기능을 발표하여, 고객이 추가 조회 없이 태그별로 알람 알림을 라우팅하고 필터링할 수 있도록 지원합니다. 알람에서 활성화되면, CloudWatch는 알람 상태가 변경될 때마다 Amazon SNS, AWS Lambda 및 Amazon EventBridge로 전송하는 메시지에 알람 태그를 추가합니다. 이 옵션은 공유 알림 파이프라인을 통해 많은 알람을 라우팅하며 메시지에서 직접 소유 팀, 환경 또는 서비스를 식별해야 하는 고객을 위해 설계되었습니다.액션 페이로드에 태그를 포함함으로써 고객은 사후에 태그 메타데이터와 알람 이벤트를 상관시키는 추가 작업을 피할 수 있습니다. 예를 들어, 수백 개의 알람을 단일 SNS 주제를 통해 Lambda 함수로 라우팅하는 팀은 이전에 페이징하기 전에 소유 팀을 찾기 위해 각 이벤트에 대해 ListTagsForResource를 호출해야 했습니다. 이 기능을 사용하면 태그가 알림에 포함되므로 함수는 메시지에서 직접 라우팅할 수 있습니다. 이 설정은 기본적으로 비활성화되어 있으며 알람별로 구성 가능하며, 고객은 모든 태그, 선택한 태그 키만 또는 선택한 키를 제외한 모든 태그를 포함할 수 있습니다. 이는 메트릭, 복합 및 로그 알람에 대해 지원됩니다.CloudWatch 알람에 대한 액션 및 이벤트의 태그는 Middle East (UAE) 및 Middle East (Bahrain)를 제외한 Amazon CloudWatch를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.시작하려면 Amazon CloudWatch 사용 설명서의 "Alarm tags in action payloads"를 참조하십시오. Amazon CloudWatch 알람에 대해 자세히 알아보려면 Amazon CloudWatch 제품 페이지를 방문하십시오.
Amazon CloudWatch Alarms now supports tags in alarm actions payload aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Amazon Bedrock Guardrails가 이제 컨텍스트 기반 접지 확인을 위한 Standard 티어를 지원합니다.

Amazon Bedrock Guardrails가 이제 컨텍스트 기반 검증을 위한 Standard 티어를 제공합니다. 이 티어는 모델 응답이 참조 소스에 기반하고 사용자의 쿼리와 관련이 있는지 확인하여 환각을 탐지하고 필터링합니다. Standard 티어는 Classic 티어보다 더 강력합니다. 추론 또는 대화형 콘텐츠를 포함하는 응답을 지원하며, 동일한 의미를 가진 다르게 표현된 응답을 더 일관되게 점수화하고, 콘텐츠 필터 및 거부된 주제에 대한 Standard 티어와 일치하는 더 포괄적인 언어 지원을 제공합니다. Amazon Bedrock Guardrails는 ApplyGuardrail API를 통해 모든 기반 모델에 대한 생성형 AI 애플리케이션을 위한 구성 가능한 안전 장치를 제공합니다.지금까지 컨텍스트 기반 검증은 요약, 의역 및 질문 답변에 적합한 엄격한 기반을 적용했습니다. Standard 티어를 사용하면 대화형 애플리케이션 및 소스에 대해 추론하는 응답에도 컨텍스트 기반 검증을 적용할 수 있습니다. Amazon Bedrock 콘솔 또는 API에서 각 가드레일에 대한 티어를 선택합니다. 기존 가드레일은 변경할 때까지 Classic 티어를 유지합니다. 두 티어 모두 가격은 동일합니다. Standard 티어를 사용하려면 가드레일 프로필과 함께 교차 리전 추론을 사용해야 합니다.컨텍스트 기반 검증을 위한 Standard 티어는 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다: 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(캘리포니아 북부), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(아일랜드), 유럽(밀라노), 유럽(파리), 유럽(스페인), 유럽(스톡홀름) 및 아시아 태평양(도쿄). 자세한 내용은 컨텍스트 기반 검증 및 안전 장치 티어에 대한 Amazon Bedrock Guardrails 설명서를 참조하거나 Amazon Bedrock Guardrails 제품 페이지를 방문하십시오.
Amazon Bedrock Guardrails now supports Standard tier for contextual grounding checks aws.amazon.com
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Amazon Bedrock 고급 프롬프트 최적화가 이제 프롬프트 단축을 지원합니다.

Amazon Bedrock 고급 프롬프트 최적화가 이제 프롬프트 단축 기능을 지원합니다. 이 기능은 선택 사항으로, 평가 점수를 유지하거나 개선하면서 프롬프트 길이를 줄여줍니다. 고급 프롬프트 최적화는 Amazon Bedrock의 모든 모델에 대해 자체 평가 기준에 맞춰 프롬프트를 최적화합니다. 지금까지는 품질에만 초점을 맞춰 최적화했으며, 최적화된 프롬프트는 종종 원본보다 길었습니다. 긴 프롬프트는 입력 토큰 비용을 증가시키고 첫 토큰까지의 시간을 늘릴 수 있으며, 이는 대규모 및 지연 시간에 민감한 애플리케이션에서 중요합니다.입력 데이터 세트의 프롬프트 템플릿에 대해 프롬프트 단축을 활성화하면 최적화 프로그램이 프롬프트 길이를 줄입니다. 최적화된 프롬프트는 원본 프롬프트보다 짧고 평가에서 최소한 동일한 점수를 얻는 경우에만 반환됩니다. 그렇지 않으면 원본 프롬프트가 반환되므로 이 설정은 더 길거나 점수가 낮은 프롬프트를 남기지 않습니다. 결과에는 압축률과 원본 및 최적화된 토큰 수가 출력 파일과 콘솔 결과 페이지에 포함됩니다. 예를 들어, 압축률이 0.7이면 최적화된 프롬프트가 토큰을 30% 적게 사용한다는 의미입니다. 프롬프트 단축은 스티어링 기준, LLM-as-a-judge 루브릭, 사용자 지정 Lambda 평가자를 포함한 모든 평가 방법과 함께 작동합니다.프롬프트 단축은 고급 프롬프트 최적화를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 입력 데이터 세트의 프롬프트 템플릿에 대해 프롬프트 단축을 활성화하고 평소와 같이 최적화 작업을 생성하십시오. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 사용 설명서의 "프롬프트 단축" 섹션, Amazon Bedrock 가격 페이지 및 Amazon Bedrock 제품 페이지를 참조하십시오.
Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization now supports prompt shortening aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

AWS Partner Central, 프로그램 네비게이터, 사례 연구 생성기, 간소화된 전문화 검토 출시

AWS Partner Central에 Program Navigator가 새롭게 도입되었습니다. 이는 파트너가 AWS Specialization 프로그램 지원을 한 곳에서 검색, 신청 및 추적할 수 있는 통합 환경입니다. 파트너는 전문화 지정 사항을 탐색하고, 요구 사항 및 혜택을 확인하며, 안내식 단계별 워크플로우를 통해 지원서를 제출할 수 있습니다.AWS Partner Central의 새로운 Case Study Generator는 AI 지원을 통해 직접 사례 연구를 작성하거나, 기존 고객 성공 사례 URL에서 가져오거나, 기회에서 자동 채우는 세 가지 시작 경로를 제공하는 재설계된 생성 경험을 파트너에게 제공합니다. 시장 출시(go-to-market) 목적으로 생성된 사례 연구는 이제 간소화된 검토 경로를 따릅니다. 이는 파트너가 전문화 검토 없이 AWS 도메인에 직접 게시할 수 있도록 하는 경량 정책 검증입니다. 더 심층적인 전문화 수준 검토는 Program Navigator 지원과 관련된 사례 연구에만 적용됩니다.또한 AWS는 Program Navigator를 통해 전문화 지원 검토 프로세스를 간소화했습니다. 지원서를 제출하는 파트너는 더 빠른 검토 시간과 프로세스 전반에 걸쳐 더 상세한 요구 사항 수준의 피드백을 기대할 수 있습니다. 전문화 프로그램이 아닌 프로그램에 지원하는 파트너는 기존 환경을 통해 해당 프로그램에 계속 액세스할 수 있습니다.Program Navigator와 Case Study Generator는 AWS Partner Central의 모든 AWS 파트너가 이용할 수 있습니다. 시작하려면 왼쪽 탐색 패널의 Go to Market 섹션 아래에 있는 Program Navigator 및 Case Studies로 이동하십시오.
AWS Partner Central launches Program Navigator, Case Study Generator, and streamlined specialization review aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

AWS IAM Identity Center는 Active Directory에서 ID 소스 변경을 간소화합니다.

AWS IAM Identity Center는 이제 Active Directory에서 Okta 또는 Microsoft Entra ID와 같은 외부 ID 공급자(IdP) 또는 Identity Center 디렉토리로 ID 소스를 변경할 때 워크로드 ID와 해당 할당을 유지합니다. 구체적으로 사용자, 그룹, 그룹 멤버십, 권한 집합 할당 및 애플리케이션 할당을 보존합니다. 이전에는 이 변경을 위해 IAM Identity Center에서 다시 생성해야 했습니다.IAM Identity Center는 워크로드 ID를 AWS에 한 번 연결하고 AWS 애플리케이션 및 계정 전반에 걸쳐 액세스를 중앙에서 관리하도록 도와줍니다. Active Directory에서 ID 소스를 변경할 때 기존 ID 저장소가 그대로 유지되므로 사용자 및 그룹은 동일한 ID를 유지합니다. 결과적으로 사용자는 AWS 계정 및 애플리케이션에 대한 액세스를 유지하고 사용자 ID, 그룹 ID 또는 ID 저장소 ID를 참조하는 정책은 계속 작동합니다.이 변경을 수행하려면 사용자가 로그인하는 데 필요한 표준 설정을 사용하여 새 ID 소스를 구성하십시오. 변경 후 워크로드는 이중 스택 AWS 액세스 포털 URL을 통해 로그인합니다. 반대 방향으로 ID 소스를 Active Directory로 변경하는 것은 이전과 동일하게 작동합니다. 이 기능은 IAM Identity Center를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 IAM Identity Center의 조직 인스턴스에 대해 사용할 수 있습니다. IAM Identity Center는 추가 비용 없이 제공됩니다.시작하려면 IAM Identity Center 콘솔로 이동하십시오. 자세한 내용은 IAM Identity Center 사용 설명서의 ID 소스 변경을 참조하십시오. IAM Identity Center에 대해 자세히 알아보려면 제품 세부 정보 페이지를 방문하십시오.
AWS IAM Identity Center simplifies identity source changes from Active Directory aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Amazon ElastiCache Serverless for Valkey가 이제 제로 다운타임 온라인 마이그레이션을 지원합니다.

Amazon ElastiCache Serverless for Valkey가 이제 EC2의 자체 관리형 Valkey 및 Redis OSS에서 제로 다운타임 온라인 마이그레이션을 제공합니다. 이 기능을 통해 애플리케이션은 마이그레이션 프로세스 전반에 걸쳐 오류 없이 데이터 읽기 및 쓰기를 계속할 수 있습니다. 마이그레이션은 준비, 데이터 동기화, 전환의 세 단계로 진행됩니다. 준비 단계에서 사용자는 애플리케이션을 위한 마이그레이션 엔드포인트를 받습니다. 데이터 동기화는 소스에서 서버리스 캐시로 지속적으로 복제됩니다. 데이터가 동기화되면 전환은 수동 또는 자동으로 수행될 수 있습니다. 마이그레이션 프로세스는 TLS 암호화 및 인증을 활용하며, 보안을 위해 AWS Secrets Manager에 자격 증명을 저장합니다. 자체 관리형 Redis OSS 버전 4.0부터 7.2까지, Valkey 버전 7.2부터 8.1까지를 지원하며 Valkey 9.0으로 마이그레이션합니다. 마이그레이션 사용은 AWS 계정당 처음 180일 동안 무료입니다. 무료 기간 이후에는 마이그레이션 노드에 대해 노드 시간당 요금이 부과됩니다. ElastiCache Serverless 캐시는 표준 요금으로 별도 청구됩니다. 이 온라인 마이그레이션 기능은 모든 상용, 중국 및 AWS GovCloud 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 비어 있는 ElastiCache Serverless 캐시를 생성하거나 선택하고 콘솔 또는 CLI를 통해 마이그레이션을 시작하십시오.
Amazon ElastiCache Serverless for Valkey now supports online migration with zero downtime aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 20일

Amazon Connect Customer Global Resiliency는 이제 비즈니스 사용자에게 연결된 리전 전반의 복원력 준비 상태에 대한 가시성을 제공합니다.

Amazon Connect Customer Global Resiliency는 이제 관리자 웹사이트에 Global Resiliency 페이지를 제공하여 관리자에게 Region 전환 준비 상태를 검토할 수 있는 단일 장소를 제공합니다. 이 페이지는 전반적인 준비 상태를 보여주고 Global Resiliency가 기본적으로 복제하는 리소스를 나열하며, 어떤 리소스 유형이 동기화되었는지, 어떤 리소스가 아직 동기화 대기 중인지, 어떤 리소스에 조치가 필요한지를 보여줍니다. 예를 들어, 전화번호 또는 사용자가 트래픽 분산 그룹과 연결되어 있지 않은 경우, 페이지에서 이를 표시하고 관리자가 해당 페이지에서 직접 영향을 받은 리소스를 연결할 수 있도록 합니다. 이 준비 상태 개요를 통해 관리자는 언제든지 자신의 복원력 상태를 검토하고 인스턴스가 Region 전환 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.이 기능은 Amazon Connect Customer Global Resiliency가 지원되는 모든 AWS Region에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Connect Customer 관리자 가이드를 참조하십시오.
Amazon Connect Customer Global Resiliency now provides business users visibility into resiliency readiness across linked Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

Amazon CloudWatch Omni가 추가 AWS 리전에 출시되었습니다.

AWS는 Amazon CloudWatch Omni가 8개의 추가 AWS 리전에서 사용 가능하게 되었음을 발표합니다. CloudWatch Omni는 팀과 해당 팀이 실행하는 애플리케이션을 중심으로 구성된 AI 기반 관찰 경험으로, 애플리케이션과 에이전트를 한 곳에서 관찰하고 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. OpenTelemetry의 상호 운용성과 CloudWatch의 확장성 및 안정성을 결합하며, 단일 사인온(SSO)을 통한 독립형 웹 경험 또는 로컬 IDE 확장 프로그램 등 사용자가 작업하는 환경에서 만날 수 있습니다.CloudWatch Omni를 사용하면 중앙 계정에 공간을 생성하여 AWS 계정, 리전 및 Azure 및 GCP를 포함한 기타 클라우드 전반의 원격 측정 데이터를 볼 수 있습니다. Omni는 서비스 검색, 종속성 매핑 및 골든 메트릭을 자동으로 표시하며, AWS DevOps Agent를 기반으로 하는 채팅, 포인트 앤 클릭 또는 자체 도구(Agent Toolkit for AWS 사용)를 통해 원격 측정과 상호 작용하여 신호를 찾고 동적 보기를 구축하며 근본 원인에 도달할 수 있습니다. 전용 에이전트 관찰 경험은 LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Vercel AI SDK 및 Strands를 포함한 프레임워크에 대한 평가 기반 워크플로우를 추가합니다.이번 확장으로 CloudWatch Omni는 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Europe (Ireland) 외에 Canada (Central), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Frankfurt), Europe (London), South America (São Paulo)에서 사용할 수 있습니다.시작하려면 CloudWatch 콘솔에서 Omni 공간을 생성하고 SSO를 구성한 후 로그인하십시오. 에이전트 개발자는 VS Code, Cursor 및 Kiro용 무료 CloudWatch Omni 확장을 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon CloudWatch Omni 제품 페이지 및 문서를 참조하십시오. 가격 정보는 CloudWatch Omni 가격 페이지를 참조하십시오.
Amazon CloudWatch Omni is now available in additional AWS Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

EC2 Image Builder가 ASG와 통합되어 이미지 빌드 속도가 향상되었습니다.

EC2 Image Builder가 이제 Auto Scaling Group(ASG)의 기존 인스턴스를 이미지 빌드에 사용하는 것을 지원하여, 새로운 인스턴스를 시작하고 부트스트랩하는 데 소요되는 시간을 제거하고 이미 실행 중인 EC2 인스턴스를 재사용함으로써 빌드 속도를 향상시킵니다.이 기능을 통해 Image Builder 인프라 구성에서 ASG를 제공할 수 있습니다. 빌드 시점에 새로운 인스턴스를 시작하는 대신, Image Builder는 이 ASG에서 이미 실행 중인 인스턴스를 선택하고 빌드 구성 요소를 적용하여 이미지를 생성합니다. ASG는 인스턴스가 빌드에 사용됨에 따라 지속적으로 풀을 보충하여, 후속 파이프라인 실행에 항상 인스턴스를 사용할 수 있도록 합니다.이 기능은 완전히 선택 사항이며 기존 파이프라인에 영향을 미치지 않습니다. ASG가 구성되지 않은 파이프라인은 동작 변경 없이 기본 시작 경로를 계속 사용합니다.이 기능은 모든 AWS 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. Image Builder 파이프라인에서 ASG 통합을 구성하려면 EC2 Image Builder 설명서를 참조하십시오.
EC2 Image Builder now integrates with ASG for faster image builds aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

Amazon GuardDuty, 런타임 모니터링을 위한 선택적 위협 탐지 규칙 추가

Amazon GuardDuty가 이제 런타임 모니터링을 위한 선택적 탐지 규칙을 지원합니다. 50개 이상의 런타임 모니터링 규칙을 활성화하여, sudoers 파일 수정 또는 감사 로깅 비활성화와 같이 한 환경에서는 일상적일 수 있지만 다른 환경에서는 침해의 징후일 수 있는 프로세스, 파일 및 네트워크 활동을 탐지하는 데 도움을 받을 수 있습니다.새로운 규칙은 Amazon EC2 인스턴스, Amazon EKS, 그리고 EC2 및 AWS Fargate의 Amazon ECS에 대한 탐지를 제공하며, 지속성, 권한 상승, 실행, 방어 회피, 탐색, 유출 및 명령 및 제어와 같은 MITRE ATT&CK® 전술에 매핑된 13가지 탐지 유형에 걸쳐 있습니다. 이번 릴리스에서는 CommandAndControl:Runtime/SuspiciousCommand, CredentialAccess:Runtime/SensitiveFileRead, Discovery:Runtime/SensitiveFileRead, Exfiltration:Runtime/SuspiciousCommand의 네 가지 새로운 탐지 유형이 도입되었습니다.시작하려면 GuardDuty 콘솔을 방문하십시오. 라이브 탐지를 활성화하기 전에 탐지 효과를 평가하기 위해 규칙을 드라이런 모드로 활성화할 수 있습니다.런타임 모니터링을 위한 사용자 지정 탐지 규칙은 모든 AWS 상용 리전 및 AWS GovCloud (US) 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 Amazon GuardDuty 사용자 지정 탐지 규칙을 참조하십시오. 새로운 Amazon GuardDuty 기능 및 위협 탐지에 대한 프로그래밍 방식 업데이트를 받으려면 Amazon GuardDuty SNS 주제를 구독하십시오.
Amazon GuardDuty adds optional threat detection rules for Runtime Monitoring aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

Grok 4.7이 AWS GovCloud (US)의 Amazon Bedrock에서 제공됩니다.

Amazon Bedrock에서 SpaceXAI Grok 4.7을 지원합니다. Grok 4.7은 AWS GovCloud(US)에서 코딩, 에이전트 작업 및 지식 업무를 위해 구축된 최첨단 모델입니다.Grok 4.7은 Grok 4.6을 기반으로 하며, 혼합 문서 처리 기능이 향상되었고, 계획 및 오류 복구를 통한 리포 규모 코딩의 안정성이 높아졌으며, 양식 작성 및 포털 탐색을 위한 브라우저 사용 에이전트 기능이 강화되었습니다.Amazon Bedrock 콘솔 또는 지원되는 Amazon Bedrock API를 통해 프로그래밍 방식으로 Grok 4.7을 시작할 수 있습니다. 지원되는 AWS 리전, 엔드포인트, API, 기능, 추론 프로필 및 가격에 대한 정보는 Amazon Bedrock 설명서를 참조하십시오. 자세한 내용은 출시 블로그 게시물을 읽어보십시오.
Grok 4.7 is now available on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US) aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

AWS Elemental MediaConnect Router가 이제 고비트 전송률 모드를 지원합니다.

AWS Elemental MediaConnect Router가 이제 250Mbps 및 500Mbps의 두 가지 새로운 티어로 고비트 전송률 모드를 지원합니다. 이를 통해 더 높은 비트 전송률이 필요한 전문 방송사는 품질이나 안정성을 저하시키지 않고 고부가가치 콘텐츠를 전송할 수 있습니다.이러한 향상은 방송 기여, 콘텐츠 배포 및 원격 제작을 위한 VSF TR-07 규격 전송 스트림 배포와 같은 업계 표준 워크플로우를 가능하게 합니다. 고비트 전송률 모드는 안정성을 위해 최대 두 개의 중복 소스를 지원하며, 성능 향상을 위해 지터를 줄이는 데이터 플레인 최적화를 포함합니다.더 자세한 내용은 AWS Elemental MediaConnect 제품 페이지 및 MediaConnect 가격 책정 페이지를 방문하십시오.
AWS Elemental MediaConnect Router now supports high bitrate mode aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

AWS IAM Identity Center가 이제 ID 저장소의 사용자 및 그룹에 대한 낙관적 잠금(optimistic locking)을 지원합니다.

IAM Identity Center는 AWS 계정 및 애플리케이션에 대한 워크포스의 싱글 사인온 환경을 구성하는 데 도움이 됩니다. 이제 ID 저장소의 사용자 및 그룹에 대해 낙관적 잠금을 사용할 수 있으므로, 마지막으로 읽은 이후 사용자 또는 그룹이 변경되지 않은 경우에만 업데이트 및 삭제 요청이 성공합니다. 이는 여러 관리자 또는 자동화된 워크플로우가 거의 동시에 동일한 사용자 또는 그룹을 수정할 때 도움이 되며, 이전에는 하나의 쓰기가 다른 쓰기를 조용히 덮어쓸 수 있었습니다.각 사용자 및 그룹에는 이제 사용자 또는 그룹의 속성이 수정될 때마다 변경되는 Revision 값이 있습니다. 여기에는 SCIM 프로비저닝, Active Directory 동기화 또는 IAM Identity Center 콘솔을 통한 수정이 포함됩니다. 생성, 설명, 업데이트 및 목록 작업은 현재 Revision을 반환하며, 나중에 UpdateUser, UpdateGroup, DeleteUser 또는 DeleteGroup 요청에 전달할 수 있습니다. 제공된 Revision이 현재 Revision과 일치하는 경우에만 요청이 성공합니다. 그렇지 않으면 ConflictException을 반환하므로 워크플로우는 사용자 또는 그룹을 다시 읽고 최신 값으로 다시 시도할 수 있습니다.Revision을 제공하는 것은 선택 사항입니다. 이를 생략한 요청은 이전과 동일하게 작동하므로 기존 통합은 변경 없이 계속 작동합니다. 조건부 요청은 SCIM 엔드포인트가 아닌 Identity Store API를 통해 지원됩니다. 그룹 멤버십 작업은 Revision을 허용하지 않으며, 멤버를 추가하거나 제거해도 사용자 또는 그룹의 Revision은 변경되지 않습니다. 이 기능은 IAM Identity Center를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. IAM Identity Center는 추가 비용 없이 제공됩니다.IAM Identity Center에 대해 자세히 알아보려면 제품 상세 페이지를 방문하십시오. 시작하려면 Identity Store API 참조의 UpdateUser를 참조하십시오.
AWS IAM Identity Center now supports optimistic locking for users and groups in its identity store aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

Amazon RDS Custom이 Microsoft SQL Server의 최신 누적 업데이트 및 GDR 업데이트를 지원합니다.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Custom for SQL Server가 Microsoft SQL Server의 최신 누적 업데이트(CU) 및 일반 배포 릴리스(GDR) 업데이트를 지원합니다. 이번 릴리스에는 SQL Server 2019 CU32+GDR KB5122772(RDS 버전 15.00.4490.9.v1) 및 SQL Server 2022 CU26 + GDR KB5122768(RDS 버전 16.00.4275.2.v1)에 대한 지원이 포함됩니다.이러한 업데이트에 포함된 개선 사항 및 수정 사항에 대한 자세한 내용은 Microsoft 문서 KB5122772 및 KB5122768을 참조하십시오. Amazon RDS Management Console을 사용하거나 AWS SDK 또는 CLI를 사용하여 Amazon RDS Custom for SQL Server 인스턴스를 업그레이드하여 이러한 권장 업데이트를 적용할 수 있습니다. 데이터베이스 인스턴스 업그레이드에 대한 자세한 내용은 Amazon RDS Custom User Guide를 참조하십시오.
Amazon RDS Custom now supports the latest Cumulative Update and GDR updates for Microsoft SQL Server aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

Amazon RDS for SQL Server가 이제 읽기 전용 복제본에 대한 스냅샷을 지원합니다.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server가 이제 읽기 전용 복제본 인스턴스에서 직접 DB 스냅샷을 생성하는 기능을 지원합니다. 이전에는 독립 실행형 및 기본 DB 인스턴스에서만 스냅샷을 생성할 수 있었습니다. 이제 읽기 전용 복제본을 먼저 승격하지 않고도 스냅샷을 생성할 수 있어 백업 및 재해 복구(DR) 워크플로우에서 더 많은 유연성을 제공합니다.이전에는 승격된 읽기 전용 복제본에서 Multi-AZ를 활성화하려면 변환이 시작되기 전에 초기 전체 스냅샷이 완료될 때까지 기다려야 했습니다. 64TiB까지의 io2 볼륨과 같은 대규모 스토리지 구성의 경우, 첫 번째 스냅샷에 시간이 오래 걸릴 수 있어 DR 타임라인을 예측하기 어려웠습니다. 이제 Amazon RDS for SQL Server는 읽기 전용 복제본의 전체 수명 주기 동안 스냅샷 데이터를 유지하므로 승격 후 첫 번째 스냅샷이 더 빠르게 완료됩니다. 이를 통해 Multi-AZ 활성화 시간을 단축하고 더 예측 가능한 복구 타임라인으로 DR 연습을 계획하는 데 도움이 됩니다. 읽기 전용 복제본의 수동 스냅샷을 생성하고, 백업 보존 기간을 0보다 크게 설정하여 자동 백업을 활성화하고, 복제본을 삭제할 때 자동 백업을 유지할 수 있습니다. 그러나 읽기 전용 복제본에서 시점 복구(PITR)는 지원되지 않습니다.이 기능은 동일 리전 및 교차 리전 읽기 전용 복제본 모두에서 작동합니다. 읽기 전용 복제본을 지원하는 모든 SQL Server 버전의 SQL Server Enterprise Edition에서 사용할 수 있으며, Amazon RDS for SQL Server 읽기 전용 복제본을 사용할 수 있는 모든 AWS 리전(AWS GovCloud (US) 리전 포함)에서 지원됩니다.자세한 내용은 Microsoft SQL Server용 읽기 전용 복제본 작업하기를 참조하십시오. 가격 정보는 Amazon RDS for SQL Server 가격을 참조하십시오.
Amazon RDS for SQL Server now supports snapshots on read replicas aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 19일

AWS Partner Central, 솔루션 매칭 엔진 성능 인사이트 추가

AWS Partner Central은 이제 AWS 파트너에게 Solution Matching Engine(SME)이 공동 판매 파이프라인에 어떻게 기여하는지에 대한 더 많은 가시성을 제공합니다. Partner Analytics의 Solution Matching Engine 성능 섹션은 파트너가 SME가 회사 및 AWS Marketplace 목록에 대해 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.파트너는 추천, SME에 의한 기회, AWS에서 발생한 기회 점유율, 지연율, SME에 의한 파이프라인을 볼 수 있습니다. 추천 유형 또는 AWS Marketplace 목록별로 필터링하고 지역, 산업 및 세그먼트별 상위 고객 프로필을 탐색할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 파트너가 가시성을 평가하고 목록 및 기회 정보를 개선할 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다.APN Customer Engagements(ACE) 자격이 있는 모든 파트너는 AWS Partner Central의 Partner Analytics 아래 Opportunity pipeline analysis 페이지에서 해당 섹션을 찾을 수 있습니다. SME와 AWS 판매자와의 가시성을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Solution Matching Engine: Your Gateway to AWS Sellers를 읽어보십시오.
AWS Partner Central adds Solution Matching Engine performance insights aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 17일

Amazon CloudWatch 로그 중앙 집중화, AWS GovCloud 및 추가 상용 리전에서 사용 가능

Amazon CloudWatch 로그 중앙 집중화가 AWS GovCloud (US) 및 13개 추가 상용 리전에서 이제 사용 가능합니다. CloudWatch 로그 중앙 집중화는 여러 AWS 계정 및 리전의 로그 데이터를 단일 대상 계정으로 복사하며, AWS Organizations와 통합되어 사용자 지정 솔루션 없이 효율적인 집계를 지원합니다.이번 출시를 통해 AWS GovCloud (US) 파티션 및 상용 파티션의 조직은 각 계정 및 리전 전반의 로그를 중앙 집중화하여 통합 모니터링할 수 있습니다. 중앙 집중화 규칙은 전체 조직, 특정 조직 단위 또는 선택된 계정으로 범위를 지정할 수 있으며, 풍부한 시스템 필드를 통해 원본 컨텍스트를 유지하면서 로그를 단일 계정으로 복사할 수 있습니다.CloudWatch 로그 중앙 집중화는 이제 아프리카 (케이프타운), 아시아 태평양 (홍콩), 아시아 태평양 (하이데라바드), 아시아 태평양 (자카르타), 아시아 태평양 (말레이시아), 아시아 태평양 (멜버른), 캐나다 서부 (캘거리), 유럽 (밀라노), 유럽 (스페인), 유럽 (취리히), 이스라엘 (텔아비브), 중동 (바레인), 중동 (UAE), AWS GovCloud (US-East), AWS GovCloud (US-West)에서도 추가로 사용할 수 있습니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 AWS 리전 표를 참조하십시오.시작하려면 Amazon CloudWatch 콘솔에서 중앙 집중화 규칙을 생성하거나 AWS CLI 또는 AWS SDK를 사용하십시오. 자세한 내용은 Amazon CloudWatch Logs 사용 설명서의 로그 중앙 집중화를 참조하십시오. 고객은 로그 사본 하나를 무료로 중앙 집중화할 수 있으며, 추가 사본은 GB당 $0.05가 부과됩니다. 자세한 내용은 Amazon CloudWatch 요금을 참조하십시오.
Amazon CloudWatch log centralization now available in AWS GovCloud and additional commercial Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

AWS Lambda durable functions가 이제 AWS GovCloud (US) 리전에서 사용 가능합니다.

AWS Lambda durable functions가 AWS GovCloud (US-West) 및 AWS GovCloud (US-East) 리전에 출시되었습니다. Lambda durable functions를 통해 개발자는 Lambda 개발 환경 내에서 안정적인 다단계 애플리케이션 및 AI 워크플로를 구축할 수 있습니다.Lambda durable functions는 이벤트 핸들러에 "step" 및 "wait"와 같은 새로운 기본 요소를 추가하여 Lambda 프로그래밍 모델을 확장합니다. 이를 통해 진행 상황을 체크포인트하고, 실패로부터 자동으로 복구하며, 온디맨드 함수의 컴퓨팅 요금을 발생시키지 않고 실행을 일시 중지할 수 있습니다. AWS GovCloud (US) 리전에서 사용 가능하게 됨에 따라 정부 고객 및 규제 산업은 엄격한 규정 준수 및 보안 요구 사항을 충족하면서 주문 워크플로, 사용자 온보딩, AI 지원 작업과 같은 복잡한 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다.AWS Lambda API, AWS Management Console 또는 AWS SDK를 사용하여 Python (버전 3.13 및 3.14), Node.js (버전 22 및 24), Go (버전 1.24 이상), .Net (버전 2.2) 또는 Java (17 이상) 기반의 새로운 Lambda 함수에 durable functions를 활성화할 수 있습니다. AWS CloudFormation, AWS Serverless Application Model (AWS SAM), AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)와 같은 인프라스트럭처 코드 도구를 사용할 수도 있습니다.durable functions에 대한 자세한 내용은 AWS Lambda durable functions 제품 페이지 또는 AWS Lambda 개발자 가이드를 참조하십시오. 가격 정보는 AWS Lambda 가격을 참조하십시오. 리전별 가용성은 AWS Capabilities by Region 페이지를 참조하십시오.
AWS Lambda durable functions are now available in AWS GovCloud (US) Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

Nemotron 3.5 Super VL 모델이 Amazon SageMaker JumpStart에서 출시되었습니다.

NVIDIA의 Nemotron 3.5 Super VL이 Amazon SageMaker JumpStart에서 제공되어 AWS 고객이 사용할 수 있는 파운데이션 모델 포트폴리오가 확장되었습니다. Nemotron 3.5 제품군의 이 비전-언어 모델은 이미지, 비디오, 텍스트를 입력으로 받아 텍스트를 생성하며, 고객은 이를 통해 AWS 인프라에서 멀티모달 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다.Nemotron 3.5 Super VL은 문서 인텔리전스, GUI 이해, 비디오 질의응답 및 멀티모달 에이전트 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 120B 매개변수의 하이브리드 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 백본과 12B 활성 매개변수 및 비전 인코더를 결합하여 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 이 모델은 텍스트 생성을 가속화하기 위한 추측 디코딩을 위한 내장 Multi-Token Prediction(MTP) 헤드를 포함하며, 요청별로 추론을 구성할 수 있습니다. 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 일본어, 힌디어, 한국어, 중국어를 포함한 10개 언어를 지원합니다. 이미지, 비디오, 문서, 차트 및 GUI 데이터에 대한 멀티모달 지도 학습 미세 조정 후 GRPO 강화 학습으로 후처리되어, 엔터프라이즈 에이전트 워크플로우를 위한 구조화된 JSON 출력, 도구 호출 및 구성 가능한 추론을 제공합니다. SageMaker JumpStart는 두 가지 변형을 제공합니다: NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU가 탑재된 G7 인스턴스에서 최적화된 추론을 위한 NVFP4, 그리고 SFT, RL, 증류 및 도메인 적응을 포함한 사용자 지정을 위한 ml.p5en.48xlarge의 BF16 참조 가중치입니다.SageMaker JumpStart를 통해 고객은 몇 번의 클릭만으로 Nemotron 3.5 Super VL을 배포하여 특정 AI 사용 사례를 해결할 수 있습니다.이 모델들을 시작하려면 SageMaker 콘솔에서 SageMaker JumpStart 모델 카탈로그로 이동하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 모델을 AWS 계정에 배포하십시오. SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker JumpStart 설명서를 참조하십시오.
Nemotron 3.5 Super VL model now available on Amazon SageMaker JumpStart aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

Reflection을 이용한 Beam 모델이 Amazon SageMaker JumpStart 및 AWS Trainium에서 사용 가능합니다.

Reflection의 오픈 가중치 모델인 Beam이 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 액세스 가능해졌습니다. Beam은 추론, 코딩 및 에이전트 작업에서 강력한 성능을 제공하며 동급 최고 수준을 자랑합니다. 이번 통합을 통해 고객은 데이터와 인프라에 대한 더 나은 제어를 바탕으로 고급 코딩 에이전트 및 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다. Beam은 기존 SageMaker AI 환경 내에서 작동하며 확장성, 감사 추적 및 모니터링 기능을 제공합니다. 이 모델은 AWS Trainium3에 최적화되어 비용 효율적이고 고성능의 배포 옵션을 제공합니다. Reflection은 Beam이 개발자에게 신뢰할 수 있는 AWS 인프라를 통해 액세스 가능한 제어 가능한 최첨단 AI를 제공한다고 강조합니다. 엔지니어링 팀은 Beam을 활용하여 소프트웨어 문제 해결, 코드 생성 및 운영 자동화와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 기업은 Beam을 복잡한 다단계 워크플로우 및 고급 과학적 추론에 활용할 수 있습니다. Apache 2.0 라이선스 모델인 Beam은 검사 및 사용자 정의가 가능하며, 데이터는 고객의 AWS 계정 내에서 비공개로 유지됩니다. Accenture Federal Services는 완전한 가시성을 확보한 상태에서 자체 환경 내에서 최첨단 AI를 안전하게 실행하는 이점을 강조합니다. Beam은 현재 US East (N. Virginia) 및 US East (Ohio)의 SageMaker JumpStart에서 사용할 수 있습니다.
Beam model by Reflection is now available on Amazon SageMaker JumpStart and AWS Trainium aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일