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RSS AWS 최근 발표

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

AWS Glue Interactive Sessions이 이제 대화형 워크로드를 위해 Spark Connect를 지원합니다.

AWS Glue Interactive Sessions이 이제 Apache Spark Connect를 지원합니다. 이를 통해 Amazon SageMaker Unified Studio의 관리형 노트북을 포함하여 선호하는 환경, 또는 Jupyter, Visual Studio Code와 같은 선호하는 노트북 환경 및 IDE에서 Apache Spark 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있습니다. 클러스터를 관리할 필요 없이 AWS Glue의 서버리스 인프라에서 실행됩니다. Spark Connect를 사용하면 클라이언트 애플리케이션과 Spark 실행 환경을 분리하는 씬 클라이언트 아키텍처를 사용하여 AWS Glue Interactive Sessions에 Spark 작업을 제출합니다. 이를 통해 이미 사용 중인 도구에서 프로덕션 배포 전의 임시 데이터 탐색, 반복적인 단계별 디버깅, 점진적인 PySpark 작업 개발과 같은 워크플로우를 활용할 수 있습니다. Spark Connect는 또한 클라이언트 종속성을 서버 측 Spark 런타임과 분리하여 업그레이드를 단순화하고 안정성을 향상시킵니다. 관찰 가능성을 위해 Spark UI를 통한 실시간 세션 모니터링, Spark History Server를 통한 기록 추적, AWS Glue API, CLI 또는 SDK를 사용한 세션 관리가 가능합니다. Spark Connect를 사용한 AWS Glue Interactive Sessions는 Asia Pacific (Mumbai, Seoul, Singapore, Sydney, Tokyo), Canada (Central), Europe (Frankfurt, Ireland, London, Paris, Stockholm), South America (São Paulo), US East (Ohio, N. Virginia), US West (Oregon)에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Unified Studio의 노트북, Python 인터프리터가 있는 선호하는 IDE, 또는 AWS API, SDK 및 CLI를 사용하여 Spark Connect를 통해 Glue Interactive Sessions에 연결하십시오. 자세한 내용은 AWS Glue Interactive Sessions 설명서를 참조하십시오.
AWS Glue Interactive Sessions now support Spark Connect for interactive workloads aws.amazon.com
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AWS HealthOmics가 워크플로우 엔진 로그를 Amazon CloudWatch로 실시간 스트리밍합니다.

AWS HealthOmics가 이제 워크플로우 엔진 로그를 Amazon CloudWatch로 실시간 스트리밍하여 고객이 워크플로우 실행 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 지원합니다. AWS HealthOmics는 의료 및 생명 과학 고객이 완전 관리형 바이오인포매틱스 워크플로우를 통해 대규모로 과학적 발전을 가속화할 수 있도록 지원하는 HIPAA 적격 서비스입니다. 실시간 엔진 로그 스트리밍은 연구원, 바이오인포매티션, 워크플로우 개발자에게 실행 중인 실행 세부 정보에 즉시 액세스할 수 있도록 하여 반복적인 워크플로우 개발 및 디버깅을 가속화합니다. 스트리밍되는 엔진 로그는 워크플로우 오케스트레이션 이벤트, 작업 스케줄링 세부 정보, 가져오기/내보내기 활동 및 오류에 대한 전체 스택 추적에 대한 가시성을 제공하며, 이 모든 것이 실시간으로 엔진 로그 스트림으로 라우팅됩니다. 고객은 로그 패턴에 CloudWatch 경보를 설정하여 이상 징후를 조기에 감지하고, 지속적인 모니터링을 위한 대시보드를 구축하고, 기존 관찰 도구와 통합할 수 있습니다. 실시간 엔진 로그 스트리밍은 이제 모든 AWS HealthOmics 리전(미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트, 아일랜드, 런던), 이스라엘(텔아비브), 아시아 태평양(싱가포르, 서울))에서 Nextflow, WDL 및 CWL 워크플로우 실행에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 CloudWatch Logs 문서를 사용하여 HealthOmics 모니터링을 참조하십시오.
AWS HealthOmics now streams workflow engine logs to Amazon CloudWatch in real time aws.amazon.com
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AWS DevOps Agent, 릴리스 관리 기능 추가 (미리 보기)

AWS DevOps Agent가 이제 미리 보기 기능으로 릴리스 관리 기능을 제공합니다. 이 기능은 릴리스 준비 상태를 검토하기 위한 코드 변경 사항을 검토하고 자율 릴리스 테스트를 실행하여 코드를 안전하고 자신 있게 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 지원합니다. 이 추가 기능으로 AWS DevOps Agent는 이제 딜리버리와 운영 전반에 걸쳐 작동합니다. 코드 변경 사항의 배포를 가속화하고 검증한 다음, AWS, 멀티 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에서 애플리케이션을 최적으로 실행하여 팀이 더 빠르게 코드를 배포하고 MTTR을 줄이며 운영 우수성을 달성하도록 합니다. 릴리스 준비 상태 검토를 통해 AWS DevOps Agent는 코드 생성 중에 내부 표준과의 편차, 종속성 영향 및 액세스 제어를 확인하여 프로덕션 안전성을 위해 코드 변경 사항을 평가합니다. 커밋 전에 변경 사항을 파악하기 위해 리포지토리 간 종속성을 매핑하고 결정론적 증명을 사용하여 인프라 변경 사항이 AWS Well-Architected 모범 사례에서 벗어나지 않는지 검토합니다. 릴리스 테스트를 통해 AWS DevOps Agent는 고객이 프로비저닝한 환경에서 웹 및 API 기반 애플리케이션에 대한 테스트 계획을 생성하고 실행하여 사람이 검토할 때 놓칠 수 있는 회귀, UX 문제 및 통합 실패를 감지합니다. 미리 보기 기능을 시작하려면 AWS DevOps Agent 공간에서 코드 리포지토리 및 파이프라인을 연결하십시오. AWS DevOps Agent 릴리스 관리는 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 사용할 수 있으며 미리 보기 기간 동안 추가 비용이 없습니다. AWS DevOps Agent 프로덕션 운영이 가능한 AWS 리전 목록은 지원되는 리전 표를 참조하십시오. 일반적으로 사용 가능한 프로덕션 운영 기능의 가격은 AWS DevOps Agent 가격을 참조하십시오.
AWS DevOps Agent adds release management capability (preview) aws.amazon.com
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Amazon Aurora 및 RDS for MySQL, MySQL 5.7에 대한 확장 지원을 2029년 6월까지 연장

Amazon Aurora MySQL 호환 에디션 및 Amazon Relational Database Service (RDS) for MySQL에서 이제 이전 종료일인 2027년 2월 28일에서 2029년 6월 30일까지 Amazon RDS Extended Support for MySQL 5.7을 제공합니다. 이는 Aurora MySQL 버전 2 (MySQL 5.7 호환) 및 RDS for MySQL 버전 5.7에 적용되며, 고객에게 지원되는 주요 버전으로 업그레이드를 계획하고 완료할 수 있는 추가 시간을 제공하는 동시에 중요한 보안 패치 및 버그 수정을 계속 받을 수 있도록 합니다. RDS Extended Support는 중요 및 고위험 CVE에 대한 보안 패치, 중요 운영 문제에 대한 버그 수정, 표준 Aurora 및 RDS SLA 내에서 AWS Support에 대한 액세스를 제공합니다. 이 연장에 따른 가격 인상은 없으며, MySQL 5.7에 대한 RDS Extended Support를 사용하는 고객은 2029년 6월 30일까지 Year 3 가격을 계속 지불합니다. 가격에 대한 자세한 내용은 Aurora 가격 및 RDS for MySQL 가격을 참조하십시오. 최신 데이터베이스 기능, 성능 개선 및 보안 강화를 활용하려면 MySQL 8.0 또는 MySQL 8.4 호환 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Amazon RDS Blue/Green Deployments, 제자리 업그레이드 또는 스냅샷 복원을 사용하여 업그레이드할 수 있습니다. 자세한 내용은 Aurora MySQL 및 RDS for MySQL 사용자 가이드를 참조하십시오. 이 연장은 Aurora MySQL 및 RDS for MySQL를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon Aurora는 MySQL 및 PostgreSQL 호환성을 완벽하게 갖추고 글로벌 규모에서 고성능 및 고가용성을 위해 설계되었습니다. Amazon RDS for MySQL, PostgreSQL 및 MariaDB는 클라우드에서 오픈 소스 배포를 쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있도록 합니다. 시작하려면 Aurora 및 RDS의 시작하기 페이지를 방문하십시오.
Amazon Aurora and RDS for MySQL expand Extended Support for MySQL 5.7 through June 2029 aws.amazon.com
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Amazon RDS for PostgreSQL, MySQL, 및 MariaDB가 이제 M9g 데이터베이스 인스턴스를 지원합니다.

AWS Graviton5 기반 M9g 데이터베이스(DB) 인스턴스가 Amazon Relational Database Service(RDS) for PostgreSQL, MySQL 및 MariaDB에 대해 일반에 공개되었습니다. Graviton5 기반 인스턴스는 Amazon RDS 오픈 소스 데이터베이스에서 동급 크기의 Graviton4 기반 인스턴스 대비 최대 30%의 성능 향상과 온디맨드 가격 기준으로 최대 23%의 가격/성능 향상을 제공하며, 이는 데이터베이스 엔진, 버전 및 워크로드에 따라 달라집니다. AWS Graviton5 프로세서는 AWS Nitro System을 기반으로 구축된 최신 세대의 맞춤 설계된 AWS Graviton 프로세서입니다. M9g DB 인스턴스는 새로운 24xlarge 및 48xlarge 크기로 제공됩니다. 이러한 새로운 크기를 통해 M9g DB 인스턴스는 최대 192개의 vCPU, 최대 100Gbps의 향상된 네트워킹 대역폭, 그리고 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)에 최대 72Gbps의 대역폭을 제공합니다. 이 인스턴스는 현재 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트) 리전에 제공됩니다. 가격 및 지역별 가용성에 대한 자세한 내용은 Amazon RDS 가격 페이지를 참조하십시오. 이러한 DB 인스턴스 유형을 지원하는 특정 엔진 버전에 대한 정보는 Amazon RDS 설명서를 참조하십시오.
Amazon RDS for PostgreSQL, MySQL, and MariaDB now supports M9g database instances aws.amazon.com
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AWS Outposts 랙이 이제 bmn-cx3a 인스턴스를 지원합니다. 이는 Outposts에서 가속 네트워킹을 지원하는 최초의 AMD 기반 인스턴스입니다.

AWS는 2세대 AWS Outposts 랙에서 bmn-cx3a 인스턴스의 사용 가능을 발표합니다. bmn-cx3a 인스턴스는 최대 4.1GHz의 주파수를 가진 5세대 AMD EPYC 프로세서와 NVIDIA ConnectX-7 (CX7) 네트워크 인터페이스 카드를 특징으로 하며, 거의 라인 속도로 작동하는 최대 800Gbps의 베어메탈 가속 네트워크 대역폭을 제공합니다. bmn-cx3a 인스턴스는 2가지 크기인 bmn-cx3a.metal-32xl 및 bmn-cx3a.metal-64xl에서 최대 256개의 코어와 1.5TB의 메모리를 제공하며, 2x 8TB NVMe SSD 스토리지를 갖추고 있습니다. 네이티브 레이어 2 (L2) 멀티캐스트 및 하드웨어 Precision Time Protocol (PTP) 지원을 통해 bmn-cx3a 인스턴스는 실시간 시장 데이터 수집 및 배포, 시장 및 위험 분석, 통신 5G 코어 네트워크 애플리케이션, 미디어 배포와 같은 고처리량 워크로드를 위해 설계되었습니다. AWS Outposts 랙의 bmn-cx3a 인스턴스는 2세대 Outposts 랙이 지원되는 모든 국가 및 지역에서 사용할 수 있습니다. Outposts 랙이 지원되는 AWS 리전 및 국가/지역의 최신 목록은 Outposts 랙 FAQ 페이지를 참조하십시오.
AWS Outposts racks now support bmn-cx3a instances, the first AMD-based instances with accelerated networking on Outposts aws.amazon.com
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Amazon Quick, 자율 에이전트, 다중 데이터셋 분석, 재설계된 활동 피드 발표

오늘 AWS는 Amazon Quick에 대한 여러 새로운 기능, 즉 자율 에이전트, 다중 데이터셋 분석 기능 및 재설계된 활동 피드를 발표합니다. Amazon Quick은 인기 있는 비즈니스 애플리케이션에 연결하고 사용자 워크플로를 학습하는 AI 어시스턴트입니다. 이러한 새로운 기능은 Quick이 반복적인 작업을 지속적으로 처리하는 동시에 여러 데이터 소스에 걸쳐 통합된 분석을 제공할 수 있도록 합니다. 자율 에이전트를 통해 사용자는 자연어로 작업을 설명하고 단계별 승인부터 광범위한 목표 기반 실행까지 세분화된 자율 수준을 설정할 수 있습니다. 에이전트는 중단된 거래 후속 조치, 규제 변경 사항 요약 및 구매 주문 처리와 같은 워크플로를 자동화하기 위해 지속적으로 작동하여 수동 반복 작업 및 알림 과부하를 제거합니다. 새로운 다중 데이터셋 분석 기능은 사용자가 기술적인 데이터 준비나 사전 데이터셋 조인이 필요 없이 자연어를 사용하여 Snowflake 및 관계형 데이터베이스를 포함한 데이터 소스 전반에 걸쳐 쿼리할 수 있도록 합니다. Quick은 AWS Glue, Databricks Unity Catalog 및 Collibra와 같은 기존 데이터 카탈로그에서 의미론적 지능을 상속하는 동시에 기존 권한을 존중하는 ID 전파를 통해 보안을 시행합니다. 재설계된 활동 피드는 사용자가 엄지 위/아래 피드백을 사용하여 업데이트의 우선 순위를 지정하고, 이메일 및 Slack 메시리에 회신하고, 애플리케이션 간에 전환하지 않고도 직접 요청을 승인할 수 있는 개인화된 대화형 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 Quick 애플리케이션을 공개 웹사이트로 공유하여 조직 외부로 협업 기능을 확장할 수도 있습니다. 자율 에이전트, 다중 데이터셋 분석 및 재설계된 활동 피드를 포함한 이러한 새로운 Amazon Quick 기능에 대해 자세히 알아보려면 출시 블로그를 읽어보세요. 무료로 계정을 만들고 몇 분 안에 시작할 수 있습니다. aws.com/quick에서.
Amazon Quick announces autonomous agents, multi-dataset analytics, and redesigned activity feed aws.amazon.com
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AgentCore harness가 이제 일반에 공개되었습니다.

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore에 관리형 에이전트 하네스를 출시하여 팀이 기능적인 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 하네스는 AI 모델의 운영 프레임워크 역할을 하며, 실행, 도구 사용 및 상태 지속성을 관리합니다. 이전에는 이러한 내구성 있는 하네스를 구축하는 데 상당한 팀 리소스가 소모되었습니다. AgentCore의 관리형 기능을 통해 사용자는 모델, 도구, 스킬 및 지침을 지정하여 구성을 통해 에이전트를 정의할 수 있습니다. 시스템은 이 구성을 조립하고 실행하여 파일 시스템, 쉘, 세션 메모리 및 웹 브라우징과 같은 기능을 갖춘 프로덕션 준비 에이전트를 생성합니다. 이 설정은 재구축 없이 초기 개발부터 프로덕션까지 확장됩니다. AgentCore는 하네스를 AI 모델 선택과 분리하여 사용자가 세션 중에도 에이전트 로직에 영향을 주지 않고 모델을 전환할 수 있도록 합니다. 하네스는 기존 보안 정책을 활용하고 통합된 ID, 메모리 및 관찰 가능성을 제공하여 더 넓은 AWS 플랫폼과 원활하게 통합됩니다. 고급 사용자 정의를 위해 하네스는 CLI 명령을 사용하여 코드로 내보낼 수 있으며, 더 많은 내보내기 옵션이 계획되어 있습니다. 이를 통해 초기에 구축된 에이전트가 동일한 기본 인프라에서 대규모로 성능을 발휘할 수 있습니다. AgentCore 하네스는 이제 AgentCore를 지원하는 모든 AWS 상용 리전에서 사용할 수 있습니다.
AgentCore harness in now generally available aws.amazon.com
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AWS Glue Data Catalog, 비즈니스 컨텍스트 및 시맨틱 검색 지원 (미리 보기)

오늘 AWS는 AWS Glue Data Catalog에 대한 비즈니스 컨텍스트 및 의미론적 검색 미리 보기를 발표하여 의미론적 의미를 통해 데이터를 검색하고 이해할 수 있도록 지원합니다. 이제 S3 테이블을 기반으로 하는 테이블을 포함하여 Glue Data Catalog 테이블을 용어집 용어 및 사용자 지정 메타데이터 필드로 풍부하게 만들 수 있습니다. 또한 에이전트에게 데이터에 대한 추가 컨텍스트를 안내하는 스킬을 카탈로그에 추가할 수 있습니다. 기술 메타데이터와 함께 인덱싱된 비즈니스 컨텍스트를 통해 새로운 Glue 검색 API를 사용하여 의미론적 의미로 데이터를 찾고, 추론된 컨텍스트가 아닌 신뢰할 수 있는 정의에 AI 에이전트를 기반으로 할 수 있습니다. 새로운 검색 기능을 사용하여 스키마 및 테이블 형식과 같은 구조뿐만 아니라 용어집 용어 및 설명 메타데이터 필드를 통해 연결한 비즈니스 의미로 카탈로그에서 테이블을 찾을 수 있습니다. 이는 데이터를 탐색하는 분석가 또는 데이터를 추론하는 에이전트가 단일 단계로 테이블의 정의, 데이터가 나타내는 것, 올바르게 사용하는 방법 등을 검색할 수 있음을 의미합니다. Claude Code, Kiro, Cursor 및 Codex를 포함한 모든 MCP 호환 에이전트는 Agent Toolkit for AWS의 aws-data-analytics 플러그인을 사용하여 거의 설정 없이 시작할 수 있습니다. AWS Glue Data Catalog에 대한 비즈니스 컨텍스트 및 의미론적 검색은 US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon) 및 Europe (Ireland) AWS 리전에서 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 AWS Glue 사용자 가이드를 참조하십시오. AI 에이전트를 Glue Data Catalog에 연결하려면 GitHub의 Agent Toolkit for AWS 리포지토리에서 aws-data-analytics 플러그인을 설치하십시오.
AWS Glue Data Catalog now supports business context and semantic search (Preview) aws.amazon.com
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Amazon Bedrock AgentCore가 이제 정책에서 Bedrock Guardrails를 지원합니다.

오늘 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore가 정책에서 Bedrock Guardrails를 지원하게 되었음을 발표합니다. 이를 통해 기업들은 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 확장함에 따라 더욱 강력한 안전 및 보안 제어를 확보할 수 있습니다. AgentCore 정책은 Amazon Bedrock AgentCore 내의 권한 부여 기능으로, AI 에이전트가 수행하도록 승인된 작업을 제어합니다. Guardrails는 프롬프트 주입 공격 및 민감한 데이터 노출을 포함하여 AI 에이전트 워크로드의 주요 보안 및 안전 위험에 대한 방어 기능을 기업에 제공합니다. Guardrails는 모든 승인된 에이전트 작업의 출력과 게이트웨이 대상(도구, 에이전트 및 모델)에 대한 모든 호출의 입력을 실시간으로 평가하여, 다운스트림 시스템에 도달하기 전에 프롬프트 주입 공격, 유해 콘텐츠 및 민감한 정보 노출을 탐지하고 차단하는 데 도움을 줍니다. Guardrail 결과는 AgentCore 게이트웨이 경계에서 정책으로 평가되며, 에이전트 코드 외부에서 일관된 적용을 보장하여 에이전트 자율성에 관계없이 동일하게 적용됩니다. 모든 정책 평가는 최적화 및 감사 목적으로 AgentCore 관찰 기능을 통해 기록됩니다. AgentCore 정책은 기존 AgentCore 게이트웨이 배포와 함께 작동하며 새로운 인프라가 필요하지 않습니다. 고객은 자연어 또는 정책 코드(policy-as-code)를 통해 정책을 작성할 수 있으며, 정책 평가에 대한 사용량 기반 가격이 적용됩니다. Bedrock Guardrails는 US East (N. Virginia), Europe (London), Europe (Stockholm), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo) 리전에서 정책으로 사용할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 Amazon Bedrock AgentCore를 방문하거나 문서를 참조하십시오.
Amazon Bedrock AgentCore now supports Bedrock Guardrails in policy aws.amazon.com
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Amazon Bedrock AgentCore는 프로덕션 환경에서 에이전트를 지속적으로 개선하기 위한 새로운 최적화 기능을 도입합니다.

AWS는 프로덕션 트레이스 데이터를 활용하여 에이전트 성능을 향상시키기 위해 AgentCore 내에 새로운 최적화 기능을 출시했습니다. 이러한 개선 사항은 오류 신호는 없지만 고객 불만을 야기하는 사일런트 에이전트 실패를 해결합니다. AgentCore는 에이전트 동작을 이해하고, 데이터 기반 수정 사항을 생성하며, 그 효과를 검증하기 위한 피드백 루프를 구축합니다. 이는 수많은 세션에서 발생하는 실패, 의도, 궤적에 대한 통찰력을 제공하여 기존 모니터링으로는 놓치기 쉬운 패턴을 발견합니다. 실패 통찰력은 반복되는 문제를 식별하고, 근본 원인을 설명하며, 사용자 영향에 따라 우선순위를 지정합니다. 의도 통찰력은 사용자 요청을 목표별로 그룹화하고, 궤적 통찰력은 에이전트 작업 흐름을 구성합니다. 개발자는 지속적인 모니터링을 활성화하거나 신속한 조사를 수행할 수 있습니다. 프롬프트 및 도구 설명 개선에 대한 권장 사항은 실제 에이전트 동작을 기반으로 생성됩니다. 배치 평가는 테스트 데이터셋에 대해 이러한 권장 사항을 검증하여 회귀를 방지합니다. A/B 테스트는 분할 트래픽을 사용하여 에이전트 버전을 비교함으로써 라이브 프로덕션 환경에서 개선 사항을 확인합니다. 이러한 기능은 다양한 에이전트 배포 환경과 호환됩니다. 실패, 의도, 궤적 통찰력은 현재 미리 보기 상태이며, 배치 평가, 권장 사항, A/B 테스트는 일반적으로 사용 가능합니다.
Amazon Bedrock AgentCore introduces new optimization capabilities to continuously improve agents in production aws.amazon.com
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기계 속도로 보안을 위한 AWS Continuum 소개

오늘 AWS는 여러분이 정의한 가드레일 내에서 머신 속도로 보안 위험을 탐지, 우선순위 지정, 검증 및 해결하는 AWS Continuum을 발표합니다. 프론티어 모델은 소프트웨어 취약점을 더 빠르고 저렴하게 찾는 것을 가능하게 했지만, 그 이후의 더 어려운 작업은 비즈니스에 중요한 취약점을 결정하고, 어떤 취약점이 악용 가능한지 증명하며, 팀 간의 수일간의 조율 없이 이를 수정하는 것입니다. AWS Continuum은 이러한 격차를 해소하여 보안 팀이 수동적인 분류에서 벗어나 방향 설정과 결과 승인에 집중할 수 있도록 합니다. 코드 취약점을 위한 AWS Continuum은 게이트드 프리뷰로 제공되며, 머신 속도로 취약점의 전체 수명 주기를 처리합니다. 기존 도구와 자체 스캔의 결과를 수집하고, 환경 및 비즈니스에 대한 컨텍스트 그래프를 사용하여 각 취약점의 우선순위를 지정하며, 격리된 샌드박스에서 재현 가능한 증거를 구축하여 악용 가능한 취약점을 검증합니다. 확인된 노출은 가드레일 내에서 신속하고 되돌릴 수 있는 완화 조치를 받은 후, 자체 검토 및 배포 프로세스를 거쳐 내구성 있는 수정 조치가 이루어지며, 블래스트 레이디우스 가시성과 롤백 기능이 제공됩니다. AWS Security Agent 침투 테스트 및 코드 스캔은 이제 Continuum 침투 테스트 및 Continuum 코드 스캔(프리뷰)으로 제공됩니다. 또한 프리뷰로 Continuum 위협 모델링을 출시하며, 설계 문서 또는 소스 코드에서 더 포괄적인 위협 모델을 자동으로 생성하고 STRIDE 형식으로 결과를 출력합니다. 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. 자세히 알아보고 액세스를 요청하려면 AWS Continuum 제품 페이지를 참조하십시오.
Introducing AWS Continuum for security at machine speed aws.amazon.com
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AWS Secrets Manager, Agent Toolkit for AWS에 안전한 비밀 처리 기능 도입

AWS Secrets Manager가 Agent Toolkit for AWS 내에 시크릿 안전 스킬을 도입했습니다. 이 새로운 기능은 개발자가 에이전트 워크플로우에서 시크릿을 AI 모델이나 로그에 노출하지 않고 사용할 수 있도록 합니다. 이전에는 시크릿이 일반 텍스트로 검색되어 보안 위험을 초래했습니다. 시크릿 안전 스킬은 민감한 값이 에이전트의 컨텍스트 창에 들어가는 것을 방지합니다. 이를 위해 두 가지 계층의 보호 메커니즘을 사용합니다. 첫째, 이 스킬은 AI 모델이 원시 시크릿 값을 요청하지 않도록 유도하고 대신 개발자에게 명확한 설명을 요청합니다. 모델은 시크릿의 내용을 직접 검색하는 대신 시크릿을 활용하는 명령을 구성하도록 유도됩니다. 둘째, 별도의 자식 프로세스가 실행 중에만 시크릿 참조를 실제 값으로 해석합니다. 이 프로세스는 메인 에이전트 프로세스 외부에서 완전히 작동합니다. 결과적으로 일반 텍스트 시크릿은 모델 컨텍스트, 세션 로그 또는 에이전트 메모리에 절대 노출되지 않습니다. 이 개선 사항은 개발자 워크플로우를 방해하지 않으면서 보안을 강화하는 것을 목표로 합니다. 시크릿 안전 스킬은 이제 Agent Toolkit for AWS에서 지원하는 모든 에이전트 하네스와 Secrets Manager가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 개발자는 GitHub에서 Agent Toolkit for AWS를 찾고 선택한 코딩 에이전트에 대한 aws-core 플러그인을 설치할 수 있습니다.
AWS Secrets Manager introduces safe secrets handling in the Agent Toolkit for AWS aws.amazon.com
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Oracle Database@AWS가 이제 Oracle Autonomous AI Database Serverless를 지원합니다.

Oracle Database@AWS가 이제 Oracle Autonomous AI Database Serverless(ADB-S)를 지원합니다. ADB-S는 패치, 튜닝 및 확장을 자동으로 처리하는 Exadata 인프라상의 완전 관리형 Oracle 데이터베이스 서비스입니다. ADB-S는 AWS Marketplace의 공개 및 비공개 오퍼를 통해 제공되며, Bring Your Own License 및 License Included 옵션을 지원합니다. ADB-S를 사용하면 전용 Exadata 인프라 또는 VM 클러스터를 프로비저닝하지 않고도 AWS Management Console, AWS CLI 또는 AWS API에서 직접 Oracle Autonomous AI Database를 프로비저닝할 수 있습니다. ADB-S는 AI Transaction Processing, AI Lakehouse, AI JSON Database 및 Oracle APEX의 네 가지 워크로드 유형을 지원하며, 컴퓨팅 및 스토리지는 워크로드 수요에 따라 독립적으로 확장됩니다. ADB-S는 고가용성 및 재해 복구를 위한 Autonomous Data Guard, Amazon S3로의 자동 백업, 그리고 리전 간 재해 복구를 포함합니다. ADB-S는 암호화를 위한 AWS Key Management Service(KMS), 모니터링을 위한 Amazon CloudWatch, 이벤트 관리를 위한 Amazon EventBridge와 통합됩니다. Oracle Database@AWS상의 Oracle Autonomous AI Database Serverless는 US East(N. Virginia) 및 US West(Oregon) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Oracle Database@AWS 및 Oracle Database@AWS 사용자 가이드를 참조하십시오. 시작하려면 AWS Marketplace를 통해 구독하십시오.
Oracle Database@AWS now supports Oracle Autonomous AI Database Serverless aws.amazon.com
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Amazon Bedrock Managed Knowledge Base가 이제 일반에 공개되었습니다.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base는 완전 관리형 검색 증강 생성(RAG) 서비스로, 이제 일반적으로 사용 가능합니다. Managed Knowledge Base를 통해 개발자는 벡터 데이터베이스, 데이터 파이프라인 또는 검색 인프라를 관리하지 않고도 엔터프라이즈 데이터에 기반한 프로덕션 준비 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 서비스는 데이터 수집, 스토리지 최적화 및 고급 검색을 처리하여 팀이 프로토타입에서 프로덕션까지 더 빠르게 전환할 수 있도록 합니다. Amazon Bedrock Managed Knowledge Base는 Amazon S3, SharePoint, Confluence, Google Drive, OneDrive 및 Web Crawler의 여섯 가지 네이티브 데이터 소스 커넥터를 포함하며, 가격 대비 성능에 최적화된 자동 데이터 동기화 및 관리형 벡터 스토리지를 제공합니다. 고급 검색 기능에는 하이브리드 검색, 문서 순위 지정 및 복잡한 다단계 쿼리에 대한 쿼리 계획, 중간 응답 평가 및 재순위 지정을 자동으로 조정하는 에이전트 검색이 포함됩니다. Managed Knowledge Base를 사용하여 직원 지원 도우미를 구동하거나, 고객 지원을 자동화하거나, 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지를 아우르는 멀티모달 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 이 서비스는 Amazon Bedrock AgentCore와 네이티브로 통합되어 자동 생성된 권한 및 내장된 관찰 가능성을 통해 지식 기반을 에이전트에 연결할 수 있습니다. Amazon Bedrock Managed Knowledge Base는 현재 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Sydney, Tokyo), Europe (Dublin, Frankfurt, London) 및 AWS GovCloud (US-West) 리전에서 사용할 수 있습니다. 더 자세히 알아보려면 Amazon Bedrock Knowledge Bases 제품 페이지를 방문하십시오. 시작하려면 Amazon Bedrock Knowledge Bases 문서를 참조하십시오.
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base is now generally available aws.amazon.com
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AWS Security Agent, Kiro Power, Claude Code, 시뮬레이션 검증 및 새로운 통합 지원 추가

AWS Security Agent(현재 AWS Continuum의 일부)는 Kiro 및 Claude Code에 대한 지원을 추가하여 개발자가 개발 환경에서 직접 보안 스캔을 트리거할 수 있도록 합니다. AWS Security Agent는 이제 샌드박스 환경에서 익스플로잇을 시뮬레이션하고 익스플로잇 증거를 제공하여 코드 스캐너 결과를 검증하므로 팀은 결과를 신뢰하고 오탐을 최소화하며 자신 있게 수정 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 이번 릴리스에서는 GitLab.com, GitLab Self Managed, GitHub Enterprise, Bitbucket 및 Confluence와의 통합이 추가되었습니다. 시뮬레이션된 검증을 통해 코드 스캐너는 격리된 환경에서 결과를 실행하고 취약점이 악용될 수 있는 방법을 보여주는 증거를 반환함으로써 탐지를 넘어섭니다. 보안 팀은 더 이상 검증되지 않은 경고를 분류하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 올바른 우선순위 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트와 함께 합법적이고 입증된 결과를 얻을 수 있습니다. AWS Security Agent용 Kiro 파워 및 Claude Code 플러그인을 사용하면 개발자가 기존 소스 제어 플랫폼을 연결하고 위협 모델을 구축하며 IDE를 벗어나지 않고도 코드 검토 및 침투 테스트에서 검증된 결과를 실행하고 수정할 수 있습니다. 이러한 기능은 AWS Security Agent가 지원되는 모든 지역에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 블로그 게시물 또는 문서 페이지를 방문하십시오.
AWS Security Agent adds Kiro Power, Claude Code, simulated validations and new integrations support aws.amazon.com
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AWS Security Agent, 위협 모델링 지원 발표

AWS Security Agent(현재 AWS Continuum의 일부)에 애플리케이션에 대한 위협 모델을 자동으로 생성하는 AI 기반 에이전트 기능인 위협 모델링이 포함되었습니다. 오늘부터 공개 미리 보기로 제공되는 AWS Security Agent는 설계 문서 또는 애플리케이션 소스 코드를 분석하고 애플리케이션 아키텍처의 전체 컨텍스트를 이해하며 STRIDE 프레임워크를 사용하여 권장 완화 조치와 함께 위협을 식별합니다. 위협 모델링은 중요하지만 종종 전문 지식과 상당한 수동 노력이 필요합니다. 위협 모델링 기능은 코드와 문서를 심층적으로 분석하여 아키텍처, 데이터 흐름 및 신뢰 경계를 이해한 다음 모든 6가지 STRIDE 범주에 걸쳐 실행 가능한 완화 조치가 포함된 컨텍스트적으로 관련성 있는 위협 모델을 생성함으로써 이 프로세스에 에이전트 AI 추론을 제공합니다. 개발자는 에이전트를 Kiro 및 Claude Code와 같은 IDE에 통합하여 사양에서 위협 모델을 생성하고 설계 단계 초기에 위협을 해결할 수 있습니다. 보안 팀은 설계 문서 및 소스 코드에 대한 배포 전 평가에 이를 사용할 수 있습니다. 위협 모델링 기능은 AWS Security Agent가 지원하는 모든 리전에서 공개 미리 보기 기간 동안 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 블로그 게시물 또는 문서 페이지를 방문하십시오.
AWS Security Agent announces support for Threat Modeling aws.amazon.com
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Amazon Bedrock Guardrails, 에이전트형 AI 워크플로우를 대상으로 하는 새로운 API를 발표합니다.

Amazon Bedrock Guardrails가 이제 InvokeGuardrailChecks API를 제공합니다. 이 새로운 리소스 없는 API를 통해 가드레일 리소스를 생성하지 않고도 에이전트형 AI 애플리케이션의 어느 지점에서든 개별 안전 장치를 적용할 수 있습니다. 이 API는 에이전트 루프의 각 단계에서 실행할 안전 장치를 세밀하게, 요청별로 제어할 수 있도록 하며, 숫자형 심각도 및 신뢰도 점수를 반환하여 특정 요구 사항에 따라 차단, 통과, 재시도 또는 로깅과 같은 사용자 지정 임계값 및 작업을 구현할 수 있습니다. 에이전트형 AI 애플리케이션은 반복적인 루프를 통해 작동합니다. 작업을 계획하고, 도구를 호출하고, 출력을 처리하고, 다시 반복하며, 종종 단일 요청에 대해 수십 단계를 실행합니다. 각 단계는 다른 위험 프로필을 가지므로 일률적인 가드레일은 확장하기 어렵습니다. InvokeGuardrailChecks API는 추적할 가드레일 ID 없이, 관리할 버전 없이 탐지 전용 모드로 작동하여 이를 해결합니다. 각 요청에서 직접 실행할 안전 장치를 지정하므로 워크플로가 발전함에 따라 검사를 추가, 제거 또는 조정하는 것이 간단합니다. 이 API는 콘텐츠 필터(증오, 폭력, 성적, 모욕, 비행 등 범주에 걸쳐 유해한 콘텐츠 탐지), 프롬프트 공격 탐지(탈옥, 프롬프트 주입, 프롬프트 누출을 독립적인 개별 검사로 식별), 민감한 정보 필터(지원되는 PII 엔터티 유형 탐지)를 지원합니다. 프롬프트 공격 탐지는 별도의 안전 장치로 노출되어 각 지원 공격 벡터를 독립적으로 호출할 수 있는 세밀한 제어를 제공합니다. InvokeGuardrailChecks API는 현재 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다: 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), 유럽(런던), 유럽(스톡홀름), 아시아 태평양(도쿄), 아시아 태평양(시드니). 자세한 내용은 Amazon Bedrock Guardrails 기술 설명서를 방문하십시오.
Amazon Bedrock Guardrails announces a new API targeting agentic AI workflows aws.amazon.com
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AWS Transform이 이제 생성형 AI 워크로드를 위한 모델 대 모델 마이그레이션 평가를 지원합니다.

AWS Transform이 이제 모델 간 마이그레이션 사용자 정의 변환을 제공하여 생성형 AI 워크로드를 평가하고 타사 공급자에서 Amazon Bedrock으로 이동하기 위한 포괄적인 마이그레이션 계획을 생성합니다. AI 기반 에이전트는 코드베이스를 스캔하고 사용 중인 모든 AI SDK 및 모델을 식별하며, 대화형 질문을 통해 마이그레이션 요구 사항을 수집하고, 투명한 비용 비교 및 프로덕션 준비 코드 변경과 함께 모델을 Bedrock 동등 항목에 매핑합니다. 이 관리형 사용자 정의 변환은 조직이 AWS에서 AI 워크로드를 통합하여 IAM 기반 보안, VPC 엔드포인트 격리, 프롬프트 캐싱, Amazon Bedrock Guardrails 및 Amazon CloudWatch를 통한 통합 운영 도구를 얻을 수 있도록 지원합니다. 이 변환은 OpenAI, Google Gemini, 직접 Anthropic SDK 사용 및 LiteLLM 또는 Ollama를 통한 오픈 소스 모델의 마이그레이션을 지원합니다. 직접 SDK 통합, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크 래핑 패턴, CrewAI 및 LangGraph를 포함한 에이전트 아키텍처, 다중 공급자 라우팅 계층을 처리하여 모델 계층만 전환하면서 애플리케이션 아키텍처를 보존합니다. 이 에이전트에는 계층별 모델 라우팅 권장 사항, 프롬프트 캐싱 분석 및 수명 종료 90일 이내 모델을 모든 권장 사항에서 제외하는 모델 수명 주기 인식이 포함된 지능형 비용 최적화 기능이 포함되어 있습니다. 일부 워크로드의 경우 코드 변경 없이 마이그레이션할 수 있는 경로로 Amazon Bedrock의 OpenAI 호환 엔드포인트를 권장합니다. AWS Transform 모델 간 마이그레이션은 AWS Transform이 제공되는 모든 AWS 리전에서 표준 AWS Transform 가격 외에 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 시작하려면 ATX CLI를 설치하고 코드베이스에 대해 mke-genai-model-migration 사용자 정의 변환을 실행하십시오. 자세한 내용은 AWS Transform 사용자 정의 변환 설명서 및 발표 블로그를 참조하십시오.
AWS Transform now supports model-to-model migration assessment for generative AI workloads aws.amazon.com
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Amazon S3 Vectors는 이제 쿼리당 최대 10,000개의 유사성 검색 결과를 지원합니다.

Amazon S3 Vectors가 이제 쿼리당 최대 10,000개의 유사성 검색 결과를 반환할 수 있게 되어 이전 제한보다 100배 증가했습니다. 더 높은 결과 제한은 유사성 쿼리 중에 더 크고 포괄적인 후보 세트를 검색하는 데 도움이 됩니다. 이는 재순위 지정, 집계 또는 중복 제거와 같은 추가 처리를 적용하여 더 관련성 높은 최종 결과 세트를 생성해야 하는 다단계 검색 파이프라인이 있는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 더 높은 제한을 시작하려면 최신 AWS SDK를 사용하고 애플리케이션 코드를 업데이트하여 QueryVectors API 요청을 할 때 최대 10,000개의 관련 결과(상위 K개의 가장 가까운 이웃)를 지정하십시오. 쿼리 결과는 이제 여러 페이지에 걸쳐 반환되며, 필요에 따라 추가 페이지를 검색하는 동안 첫 번째 페이지를 즉시 처리할 수 있습니다. 더 큰 결과 세트를 반환하는 쿼리의 경우 반환된 결과의 총 크기를 기준으로 소액의 데이터 반환 수수료가 부과됩니다. 쿼리당 반환되는 데이터의 첫 512KB는 무료입니다. 전체 가격 정보는 S3 가격 책정 페이지를 방문하십시오. S3 Vectors는 사용 가능한 모든 AWS 리전에서 쿼리당 최대 10,000개의 결과를 검색하는 것을 지원합니다. S3 Vectors에 대해 자세히 알아보려면 제품 페이지 및 S3 사용자 가이드를 방문하십시오.
Amazon S3 Vectors now supports up to 10,000 similarity search results per query aws.amazon.com
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Amazon Bedrock Guardrails, 시드니에 자동 추론 검사 기능 추가

Amazon Bedrock Guardrails의 자동 추론 검사는 형식 검증 기법을 사용하여 수학적 엄밀함으로 AI 모델의 출력을 검증하며, 이는 전통적인 샘플링 기반 테스트 방법과는 근본적으로 다른 접근 방식을 제공합니다. 이 기능은 AI 환각, 정책 준수 위반, AI 시스템에 대한 신뢰를 저해할 수 있는 모호한 응답을 포함하여 생성형 AI 애플리케이션 배포의 중요한 과제를 해결합니다. 금융, 의료, 법률 서비스와 같은 규제 산업의 조직뿐만 아니라 AI 출력의 명확한 검증이 필요한 모든 기업은 이제 이 고급 검증 기능을 활용할 수 있습니다. 이 기능은 대규모 언어 모델의 올바른 응답을 탐지하는 데 있어 최대 99%의 정확도를 제공하며, 확률적 테스트가 아닌 수학적 보장을 통해 입증 가능한 확신을 제공합니다. 자동 추론 검사는 기업이 AI 배포에 대한 규제 요구 사항을 충족하는 동시에 잘못되거나 조작된 모델 출력과 관련된 위험을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 특정 사용 사례에는 규제 환경에서 프로덕션 배포 전에 AI 응답을 검증하고, 엔터프라이즈 애플리케이션에서 비즈니스 규칙 준수를 보장하며, 모호성이 허용되지 않는 중요한 워크플로에서 생성형 AI 출력에 대한 품질 보증을 제공하는 것이 포함됩니다. Amazon Bedrock Guardrails의 자동 추론 검사는 이제 아시아 태평양(시드니) 리전에서 사용할 수 있으며, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(아일랜드), 유럽(파리) 리전에 대한 기존 가용성에 합류했습니다. 고객은 Amazon Bedrock 콘솔 또는 Amazon Bedrock SDK를 통해 이 기능에 액세스할 수 있습니다. 자동 추론 검사 및 Amazon Bedrock Guardrails에 대한 자세한 내용은 Amazon Bedrock Guardrails를 방문하십시오.
Amazon Bedrock Guardrails adds automated reasoning checks in Sydney aws.amazon.com
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AWS Transform for mainframe는 이제 추적 가능한 재구상 워크플로우를 제공합니다.

AWS Transform for mainframe가 이제 평가부터 코드 생성까지 연결되고 추적 가능한 재구상 경험을 제공합니다. 이전에는 메인프레임 애플리케이션을 현대화하려면 검색, 역공학 및 코드 생성을 위해 여러 도구에 걸쳐 수개월의 분석이 필요했으며 각 단계마다 수동적인 인계가 이루어졌습니다. 이번 출시를 통해 z/OS COBOL 및 PL/I 워크로드를 실행하는 기업은 포트폴리오를 평가하여 개별 비즈니스 기능을 식별하고, 비즈니스 규칙을 추출하고, 개발 준비가 된 요구사항을 생성하고, 단일 연결된 워크플로우에서 추적 가능한 클라우드 네이티브 코드를 생성할 수 있습니다. 이 경험은 AWS Transform이 개별 비즈니스 기능을 체계적으로 식별하고 분류하는 포트폴리오 평가로 시작됩니다. 선택된 비즈니스 기능은 재구상 워크플로우로 직접 흘러 들어가 포트폴리오 분석부터 코드 생성까지 연결된 경로를 만듭니다. 각 비즈니스 기능에 대해 AWS Transform은 완전한 추적성을 갖춘 개발 준비가 된 요구사항을 생성하며, 이는 MCP 기반 통합을 통해 Kiro 및 기타 IDE로 직접 전달됩니다. 팀은 IDE에서 직접 모든 요구사항 또는 코드에 대한 대화형 문서를 생성할 수 있습니다. 모든 요구사항은 소스 코드로 추적되므로 팀은 모든 변환 결정을 원래 출처까지 감사할 수 있습니다. 이 엔드투엔드 접근 방식은 이전에는 수년간의 수동 작업이 소요되었던 것을 수개월의 자동화되고 증거 기반 현대화로 압축합니다. 이러한 기능은 AWS Transform for mainframe를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하십시오. 더 자세히 알아보려면 AWS Transform for mainframe를 방문하거나 AWS Transform for mainframe 문서를 참조하십시오.
AWS Transform for mainframe now delivers a traceable reimagine workflow aws.amazon.com
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Amazon Bedrock AgentCore에서 Agentic Web Retrieval을 위한 웹 검색 발표

AI 에이전트의 기능이 향상됨에 따라 질문에 답하고 최신 사실을 검색하며 현재 개발 상황에 기반한 조치를 취하기 위해 모델의 훈련 데이터를 넘어서는 정보에 액세스해야 합니다. 오늘날 AgentCore에서 웹 검색의 일반적인 가용성을 통해 이를 쉽게 만들 수 있습니다. 웹 검색은 에이전트가 안전한 AWS 환경 내에서 데이터 상주를 유지하면서 최신 정확한 웹 지식에 응답을 기반으로 할 수 있도록 하는 완전 관리형 도구이며 데이터 유출은 없습니다. 이전에는 Amazon Bedrock AgentCore의 에이전트에 웹 검색을 추가하려면 외부 검색 공급자와 통합하고 사용자 지정 오케스트레이션을 구축하고 인증 및 결제를 관리하며 여러 서비스에 걸쳐 보안 및 규정 준수를 조정해야 했습니다. 웹 검색은 이러한 차별화되지 않은 무거운 작업을 제거하여 개발자가 에이전트 구축에 집중할 수 있도록 합니다. 웹 검색은 Alexa+, Amazon Q Business 및 Kiro 전반에 걸쳐 에이전트 검색 환경을 지원한 수년간의 경험을 바탕으로 Amazon의 입증된 검색 인프라를 기반으로 구축되었습니다. Amazon에서 운영하는 웹 인덱스와 구조화된 지식 그래프 데이터를 결합하여 다중 소스 기반 접근 방식을 사용합니다. 표준 웹 결과 외에도 이를 통해 에이전트는 엔티티 데이터 및 검증된 사실에 액세스할 수 있어 기존 웹 검색만으로는 더 관련성 있고 정확한 응답을 검색하는 데 도움이 됩니다. 웹 검색은 에이전트 검색에 최적화되어 토큰당 강력한 정보를 제공하는 고부가가치 발췌를 반환합니다. 이 도구는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하는 AgentCore 게이트웨이의 기본 커넥터 대상으로 노출됩니다. 에이전트는 자연어 쿼리를 보내고 웹 검색은 모델이 기반 응답을 생성하기 위해 추론할 수 있는 관련 스니펫, 소스 URL, 제목 및 게시 날짜가 포함된 순위가 매겨진 결과를 반환합니다. AgentCore의 웹 검색은 오늘부터 AWS 리전: US East(N. Virginia)에서 일반적인 가용성이 제공됩니다. 자세한 내용은 AgentCore 설명서를 참조하거나 AWS News Blog를 읽어보십시오.
Announcing Web Search on Amazon Bedrock AgentCore for Agentic Web Retrieval aws.amazon.com
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AWS Sign-in이 이제 리소스 기반 정책 및 리소스 제어 정책을 지원합니다.

AWS Sign-in이 이제 AWS Management Console에 대한 리소스 기반 정책 및 리소스 제어 정책(RCP)을 지원합니다. 이러한 정책을 사용하여 예상되는 네트워크로 콘솔 로그인을 제한할 수 있습니다. 정책은 로그인 시점과 콘솔 세션이 새 자격 증명을 요청할 때마다 평가됩니다. 리소스 기반 정책은 개별 AWS 계정에 적용됩니다. 리소스 제어 정책은 AWS Organizations를 통해 조직 전체에 적용됩니다. 이러한 정책을 AWS Management Console Private Access와 결합하여 사용자가 로그인할 수 있는 네트워크와 액세스할 수 있는 계정을 모두 제어할 수 있습니다. AWS Sign-in 리소스 기반 정책 및 RCP는 모든 AWS 상용 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Sign-in 사용 설명서를 참조하십시오. API 세부 정보는 AWS Sign-in API 참조를 참조하십시오.
AWS Sign-in now supports resource-based policies and resource control policies aws.amazon.com
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AWS Graviton 기반 Amazon Redshift RG 인스턴스가 추가 리전에 출시되었습니다.

Amazon Redshift는 AWS Graviton 프로세서 기반의 RG 인스턴스에 대한 일반 공급을 아프리카(케이프타운), 아시아 태평양(방콕), 멕시코(중앙)의 세 개 AWS 리전으로 확장합니다. Amazon Redshift의 새로운 Graviton 기반 RG 인스턴스는 데이터 웨어하우스 워크로드에 대해 다른 데이터 웨어하우스 대비 최대 4.2배 더 나은 가격 대비 성능을 제공하며, 이전 세대 RA3 인스턴스 대비 최대 2.4배 더 빠르게 워크로드를 실행하고, vCPU당 30% 더 저렴한 비용을 제공합니다. 케이프타운(af-south-1), 방콕(ap-southeast-7), 멕시코 중앙(mx-central-1)의 고객은 소규모 개발 환경부터 프로덕션 데이터 웨어하우스 배포에 이르기까지 광범위한 워크로드에 이상적인 rg.xlarge 및 rg.4xlarge 노드 유형을 프로비저닝할 수 있습니다. 고객은 기존 RA3 프로비저닝 인스턴스를 RG 인스턴스로 업그레이드하여 즉시 향상된 쿼리 성능과 감소된 컴퓨팅 비용의 이점을 누릴 수 있습니다. RG 인스턴스는 기본적으로 추가적인 비용 절감 효과를 제공합니다. Amazon Redshift 증분 수동 스냅샷을 통해 고객은 이제 스냅샷 비용이 전체 스냅샷 크기가 아닌 고유 데이터 블록을 기준으로 측정되므로 백업 스토리지 비용을 더 적게 지불합니다. 또한 RG 인스턴스는 Redshift Spectrum 스캔 요금을 제거하여 고객이 Spectrum을 통해 Amazon S3에서 스캔된 데이터에 대해 더 이상 비용을 지불하지 않으므로 데이터 레이크 쿼리 실행 총 비용이 더욱 절감됩니다. 시작하려면 Amazon Redshift 설명서 및 RG 인스턴스 가격 페이지를 방문하십시오.
Amazon Redshift RG instances powered by AWS Graviton now available in additional regions aws.amazon.com
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AWS, AWS Blocks 발표: AWS 상에서 애플리케이션 백엔드를 구성하기 위한 오픈 소스 프레임워크 (프리뷰)

AWS는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크인 AWS Blocks의 공개 미리 보기(public preview)를 발표했습니다. 이 프레임워크는 인프라 도구를 추상화하여 AWS 상의 애플리케이션 백엔드 개발을 간소화합니다. 개발자는 AWS 계정 없이도 Postgres, 인증, 실시간 메시징을 포함한 완전한 로컬 환경을 실행할 수 있습니다. 동일한 애플리케이션 코드는 수정 없이 프로덕션 AWS 서비스에 원활하게 배포됩니다. 필요한 경우 개발자는 세밀한 리소스 구성을 위해 AWS CDK와 통합할 수도 있습니다. 이 프레임워크는 데이터베이스, 인증, AI 에이전트, 파일 업로드, 백그라운드 작업과 같은 기능을 한 세션 내에서 쉽게 추가할 수 있도록 합니다. 올바른 아키텍처를 보장하기 위해 AI 코딩 도구에 대한 내장된 가이드를 제공하며 엔드투엔드 타입 안전성을 제공합니다. 지원되는 프론트엔드 프레임워크에는 Vite + React와 같은 SPA와 Next.js, Nuxt, Astro와 같은 SSR 프레임워크가 포함됩니다. AWS Blocks는 무료로 사용할 수 있으며, 사용자는 애플리케이션이 사용하는 AWS 서비스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 모든 상용 AWS 리전에 배포되며 간단한 명령으로 시작할 수 있습니다.
AWS announces AWS Blocks, an open-source framework for composing application backends on AWS (Preview) aws.amazon.com
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Amazon Quick, Adobe, Figma, WhatsApp 등을 위한 새로운 커넥터로 통합을 확장하다

Amazon Quick가 이제 16개의 추가 도구와 연결되어 팀이 컨텍스트 전환 없이 데이터, 분석, 디자인 및 커뮤니케이션 앱의 인사이트를 바탕으로 조치를 취할 수 있게 되었습니다. 새로운 커넥터에는 Adobe, Cisco Video Messaging, Cisco Webex Meetings, Dun & Bradstreet, Figma, Google Chat, HG Insights, Microsoft OneNote, Moody’s, Shopify, Smartsheet, Snowflake, Visier, WhatsApp, Zapier 및 ZoomInfo가 포함됩니다. 이번 확장을 통해 Quick은 이제 생산성, 디자인, 분석, 데이터 인프라, 금융 인텔리전스, 커머스 및 커뮤니케이션 전반에 걸쳐 통합되어 팀이 이미 사용하고 있는 도구를 지원하며 단일 대화에서 여러 도구를 결합하는 워크플로우를 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 영업팀은 Quick을 벗어나지 않고도 Dun & Bradstreet의 계정 데이터를 풍부하게 만들고, Snowflake 데이터 세트와 교차 참조하며, Smartsheet에서 아웃리치 작업을 추적할 수 있습니다. 팀은 몇 분 안에 작업 공간에 새 도구를 추가하고 기존 통합과 함께 Quick Flows, Chat 및 Spaces에 즉시 통합할 수 있습니다. 이러한 통합은 Amazon Quick를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon Quick 웹사이트를 방문하여 자세히 알아보고 Quick 무료 평가판을 시작하십시오. Quick 통합에 대한 자세한 내용은 통합 페이지를 방문하십시오.
Amazon Quick expands integrations with new connectors for Adobe, Figma, WhatsApp, and more aws.amazon.com
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AWS 파트너 센트럴 에이전트가 이제 모든 거래에서 공동 판매를 가속화합니다.

오늘부터 AWS Partner Central 에이전트는 모든 공동 판매 기회를 실시간으로 검증하고 AWS 참여를 유도하며 거래 진행을 가속화하는 권장 사항을 제공합니다. 2026년 3월 16일에 출시된 AWS Partner Central 에이전트를 기반으로, 이 에이전트는 대화를 통해 파트너를 대신하여 기회 세부 정보를 풍부하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 수동 검토를 기다릴 필요가 없어 파트너는 더 강력한 파이프라인을 구축하고 거래를 더 빠르게 진행할 수 있습니다. 이제 각 기회는 공동 판매 방식과 일치되어 AWS 참여를 결정합니다. AWS 필드 참여(AWS 영업 팀이 직접 협력), 에이전트 참여(에이전트가 제출 내용을 강화하여 AWS 참여를 늘림), 파트너 주도(에이전트 지원을 통해 파트너가 거래를 주도함)입니다. 모든 방식에서 에이전트는 고객 인사이트, 권장 사항 및 영업 플레이를 제공하며, 각 기회는 공동 판매 준비 상태를 측정하고 AWS 참여 방식에 직접적인 영향을 미치는 기회 품질 점수를 받습니다. 에이전트는 이 점수를 개선하는 방법을 권장하며, 기회가 개선됨에 따라 점수와 방식이 실시간으로 다시 계산되어 AWS 참여에 더 가까워집니다. 새로운 향상된 경험은 오늘부터 모든 상용 AWS 리전의 AWS 파트너에게 제공됩니다. 시작하려면 AWS Partner Central에 로그인하고 기회 관리에 액세스하십시오. 파트너는 Amazon Quick 및 Kiro와 같은 네이티브 AI 도구 또는 자체 CRM의 MCP를 통해 에이전트 경험을 사용할 수도 있습니다. 시작하려면 Partner Central 에이전트 MCP 서버 가이드를 참조하십시오.
AWS Partner Central agents now accelerate co-selling on every deal aws.amazon.com
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AWS 마켓플레이스, AI 지원 제품 목록 발표

오늘 AWS Marketplace는 파트너 어시스턴트 채팅에서 AI 기반 제품 등록 기능을 발표합니다. 이 기능은 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 및 컨설팅 파트너가 기존 디지털 자산을 사용하여 AWS Marketplace에 고품질 제품 등록을 생성하도록 지원합니다. 이 새로운 기능은 파트너가 구매자가 발견하기에 최적화된 등록을 생성하는 동시에 시간이 많이 소요되는 수동 데이터 입력 및 AWS Marketplace 요구 사항 충족에 대한 추측을 제거하도록 돕습니다. 파트너 어시스턴트는 웹사이트 URL, PDF, 사례 연구 및 제품 설명서를 포함한 기존 디지털 자산의 정보를 가져와 제품 등록 콘텐츠를 자동으로 생성하고 검증합니다. AI 기반 어시스턴트는 필요한 모든 제품 정보 필드에 대한 콘텐츠를 생성하고, AWS Marketplace의 크기 및 형식 요구 사항에 대해 이를 검증하며, 검색에 최적화합니다. 구매자 참여를 유도하는 표준에 비해 등록 상태를 나타내는 품질 점수와 함께 AWS Marketplace 모범 사례를 기반으로 필드 수준 권장 사항을 받게 됩니다. 첫 등록을 생성하든 여러 제품을 관리하든 파트너 어시스턴트는 AWS Marketplace에서 고객이 발견하고 고려할 수 있도록 등록이 최적의 위치에 있도록 지원하면서 프로세스를 간소화합니다. AI 기반 제품 등록 기능은 AWS 파트너 중앙 및 AWS Marketplace 관리 포털(AMMP)의 파트너 어시스턴트 채팅을 통해 사용할 수 있습니다. 프로그래밍 방식 액세스의 경우 파트너 에이전트 MCP 서버를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 AWS GovCloud(US) 리전 또는 중국 리전에서는 사용할 수 없습니다. AI 지원을 통한 제품 등록 생성에 대해 자세히 알아보려면 AI 기반 제품 등록을 방문하십시오.
AWS Marketplace announces AI-assisted product listing aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS Partner Central에서 Foundational Technical Review를 몇 분 안에 검증할 수 있습니다.

AWS Partner Central은 이제 Foundational Technical Review(FTR)를 몇 분 안에 완료하기 위해 SOC 2 Type II 감사 보고서 또는 AWS Well-Architected Framework Review(WAFR) 보고서를 수락합니다. AI 기반 검증을 통한 이 간소화된 프로세스는 AWS 파트너에게 AWS 파트너 네트워크(APN) 요구 사항에 대한 솔루션 검증에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 파트너는 이제 몇 분 안에 승인 또는 실행 가능한 피드백을 받아 솔루션 검증을 가속화하고 자격 있는 소프트웨어 배지, APN 프로그램 자격 및 공동 판매 및 자금 지원 혜택에 대한 액세스를 잠금 해제할 수 있습니다. 간소화된 FTR은 AWS 파트너 검증을 엔터프라이즈 고객이 이미 인식하고 종종 요구하는 업계 규정 준수 표준과 일치시킵니다. SOC 2 인증을 받은 파트너는 AWS Partner Central에 제3자 보고서를 제출하여 FTR 요구 사항을 충족할 수 있으며, SOC 2가 없는 파트너는 대체 검증 경로로 AWS Well-Architected Tool에서 생성된 WAFR 보고서를 제출할 수 있습니다. 문제가 식별되면 파트너는 각 실패한 제어에 대한 수정 단계와 함께 특정 AI 생성 피드백을 받아 즉각적인 반복 및 재제출을 가능하게 합니다. FTR은 모든 파트너에게 제공되며 AWS에 배포된 소프트웨어 솔루션 및 AWS 파트너 수익 측정 지원을 통해 달성할 수 있습니다. 간소화된 Foundational Technical Review 프로세스 및 제출 요구 사항에 대해 자세히 알아보려면 AWS Partner Central Builder Guide를 방문하십시오.
AWS Partner Central now validates Foundational Technical Review in minutes aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

Amazon RDS for SQL Server가 이제 X2m 인스턴스를 지원합니다.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server에서 메모리 최적화 X2m 데이터베이스 인스턴스를 출시합니다. Amazon EC2 X2iedn 인스턴스를 기반으로 하는 X2m 데이터베이스 인스턴스는 Amazon RDS Optimize CPU 기능을 제공하며, 이를 통해 고객은 메모리 집약적인 데이터베이스 워크로드의 경우 Amazon RDS x2iedn 데이터베이스 인스턴스와 비교하여 SQL Server 소프트웨어 라이선스 비용을 50% 이상 절감할 수 있습니다. X2m 인스턴스는 최대 64개의 vCPU, 최대 4TB 메모리, 최대 256K IOPS, 최대 32:1 메모리 대 vCPU 비율을 제공합니다. X2m 인스턴스를 사용하려면 RDS Management Console을 통해 기존 RDS 데이터베이스 인스턴스를 수정하거나 새 RDS 데이터베이스 인스턴스를 생성하거나 AWS SDK 또는 CLI를 사용할 수 있습니다. X2m 인스턴스는 온디맨드 가격으로 구매할 수 있으며 AWS Database Savings Plan 자격이 있습니다. 인스턴스, 스토리지, 데이터 전송 및 지역별 가용성에 대한 최신 가격 정보는 Amazon RDS for SQL Server Pricing을 참조하십시오.
Amazon RDS for SQL Server now supports X2m instances aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS Partner Central, 비즈니스 가치 실현을 위한 새로운 펀딩 혜택 출시

AWS Partner Central이 이제 Business Value Realization(BVR) 모션을 지원합니다. 이는 전략적 AWS 서비스를 배포한 후 고객 채택 및 비즈니스 성과를 주도하는 파트너를 위한 새로운 경험 및 펀딩 모션입니다. BVR은 정의된 단계를 거쳐 AWS 서비스 채택 여정을 구조화하고 입증된 가치 실현에 연계된 펀딩을 통해 파트너가 고객을 위한 비즈니스 성과를 주도하도록 지원합니다. 파트너는 이제 AWS Partner Central의 셀프 서비스 등록 흐름을 통해 BVR에 등록하고, 고객 기회를 추천하며, 가치 실현을 향한 고객 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 새로운 경험을 통해 파트너는 구조화된 채택 단계를 거쳐 고객 진행 상황을 추적하고, 고객이 원하는 성과를 달성하도록 돕는 가이드 활동을 제공받을 수 있습니다. 파트너가 고객 채택을 주도함에 따라 AWS Partner Central의 AI 에이전트는 주간 채택 보고서를 생성하여 주요 내용, 위험 및 권장 사항을 제시하며, 파트너가 고객 사용자가 어디에서 이탈하는지, 그리고 도구 채택이 어떻게 가속화되는지 파악하도록 돕습니다. 파트너가 단계를 완료하면 별도의 요청 없이 AWS Partner Funding Portal을 통해 자동으로 펀딩이 지급됩니다. BVR은 AWS Partner Central에서 컨설팅, 시스템 통합 및 관리 서비스 파트너 중 고급 또는 프리미어 티어 상태이며 적격 도메인 역량을 보유한 파트너에게 제공됩니다. APN 블로그에서 자세히 알아보거나 Business Value Realization을 위한 AWS Partner Central 가이드를 방문하십시오.
AWS Partner Central launches new funding benefits for Business Value Realization aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

Amazon S3 Vectors는 대규모 벡터 인덱스의 쿼리 요금을 최대 80%까지 절감합니다.

Amazon S3 Vectors는 1천만 개 이상의 벡터를 가진 벡터 인덱스에 대한 쿼리 시 처리 데이터 요금을 최대 80%까지 인하했습니다. 이 인하로 인해 대규모 AI, RAG 및 의미 검색 워크로드 전반에 걸쳐 유사성 검색을 실행하는 고객의 비용이 절감됩니다. 새로운 가격은 애플리케이션 변경 없이 자동으로 적용됩니다. 이 변경으로 대규모 인덱스의 비용이 절감되지만, 쿼리 성능 향상을 위해 벡터를 여러 인덱스로 분산하는 것을 계속 권장합니다. S3 Vectors 쿼리 가격 인하는 오늘부터 S3 Vectors를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 적용됩니다. 업데이트된 가격 정보는 S3 가격 페이지를 방문하십시오. S3 Vectors에 대해 자세히 알아보려면 제품 페이지 및 S3 사용자 가이드를 방문하십시오.
Amazon S3 Vectors reduces query charges by up to 80% for large vector indexes aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS Marketplace, 전문 서비스 리스팅 수수료를 0.5%로 인하

AWS Marketplace에서 이제 전문 서비스 프라이빗 오퍼에 대한 상장 수수료가 2.5%에서 0.5%로 인하되었습니다. 이를 통해 컨설팅 파트너, 시스템 통합업체, 관리형 서비스 제공업체 및 독립 소프트웨어 공급업체가 AWS Marketplace를 통해 서비스를 거래하는 데 더 비용 효율적이면서도 기존의 조달 및 청구 혜택을 유지할 수 있습니다. 전문 서비스는 AWS Marketplace에서 수백 개의 파트너가 활발하게 거래하는 확고하고 성장하는 카테고리입니다. 인하된 수수료는 AWS Marketplace를 통한 서비스 검색 및 구매를 위해 특별히 제작된 기능을 보완합니다. 고객은 Agent Mode의 AI 기반 검색을 통해 적합한 파트너를 찾고, 소프트웨어와 서비스를 단일 거래로 결합한 다중 제품 솔루션을 통해 전체 솔루션을 조달하며, 시간 및 자재와 같은 가변 청구 모델을 통해 결제할 수 있습니다. 이 모든 것이 AWS Marketplace를 통해 가능합니다. 파트너에게는 이러한 개선 사항을 통해 AWS Marketplace를 통해 전문 서비스를 거래하는 것이 더 간단하고 경제적이 됩니다. 기존 전문 서비스 상장 목록이 있는 파트너는 자동으로 혜택을 받으며, 인하된 수수료는 향후 모든 신규 프라이빗 오퍼에 적용되고 기존 오퍼 및 구독은 원래 조건으로 계속 유지됩니다. 이 수수료는 AWS Marketplace가 운영되는 모든 AWS 리전, 모든 가격 모델 및 통화에 적용됩니다. 시작하려면 파트너는 판매자 문서를 검토하고 AWS Partner Central을 통해 전문 서비스를 상장할 수 있습니다. 고객은 AWS Marketplace에서 직접 전문 서비스를 탐색할 수 있습니다.
AWS Marketplace reduces listing fee for professional services to 0.5% aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS 파트너는 이제 익스프레스 프라이빗 오퍼로 공동 판매 거래를 가속화할 수 있습니다.

AWS와 공동 판매하는 AWS 파트너는 이제 공동 판매 워크플로우 내에서 가격 책정을 자동화하기 위해 익스프레스 프라이빗 오퍼를 사용할 수 있습니다. 파트너는 가격 책정 규칙, 할인 한도 및 적격 제품을 한 번 구성하면, AWS 영업 담당자가 고객의 요구에 맞는 솔루션을 식별할 때, 수주의 수동 협상 대신 몇 분 안에 기회에서 프라이빗 오퍼로 거래를 진행할 수 있습니다. AWS 판매자는 공동 판매 도구를 통해 관련 파트너 솔루션을 식별할 때, 익스프레스 프라이빗 오퍼가 활성화된 파트너를 확인하고 고객을 직접 초대하여 개인화된 가격 책정을 받을 수 있습니다. 고객은 구매 요구 사항, 계약 기간 및 구성 요구 사항을 지정하고, 파트너의 사전 구성된 가격 책정 규칙에 따라 맞춤형 프라이빗 오퍼를 받습니다. 파트너는 고객의 연락처 정보를 받고, 언제든지 후속 조치를 취하여 오퍼 수락을 지원하거나 추가적인 맥락을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 파트너는 AWS 주도 판매 활동에서 가시성을 높이고, 거래 전환 속도를 높이며, 구매 의사를 표현한 고객과 소통할 수 있으며, AWS 판매자는 일치하는 파트너가 지연 없이 맞춤형 가격 책정을 제공할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 시작하려면 파트너는 AWS Marketplace Seller Guide를 따라 제품을 익스프레스 프라이빗 오퍼에 온보딩할 수 있습니다. AWS와의 공동 판매에 대한 모범 사례는 AWS Sales에 대한 가시성을 높이는 방법에 대한 이 가이드를 검토하십시오.
AWS Partners can now accelerate co-sell deals with express private offers aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS Transform이 Amazon FSx for NetApp ONTAP(Public Preview)을 지원합니다.

오늘 AWS는 AWS Transform의 새로운 스토리지 마이그레이션 기능을 공개 미리 보기로 발표합니다. 이 기능은 애플리케이션 소유자, 데이터베이스 관리자 및 클라우드 마이그레이션 팀이 기존 Amazon EBS 옵션과 함께 온프레미스 또는 클라우드 소스에서 Amazon FSx for NetApp ONTAP(FSx for ONTAP)로 블록 스토리지 워크로드를 마이그레이션할 수 있도록 지원합니다. AWS Transform for migrations는 워크로드의 검색, 계획 및 마이그레이션을 자동화하는 에이전트 기반 AI 서비스로, 속도와 신뢰성을 높여 인프라 현대화를 가속화합니다. FSx for ONTAP는 NetApp ONTAP 파일 시스템을 기반으로 하는 완전 관리형 공유 스토리지 서비스로, 데이터 관리 방식을 변경하지 않고도 NetApp ONTAP 또는 기타 스토리지 어플라이언스에 의존하는 온프레미스 애플리케이션을 AWS로 마이그레이션할 수 있습니다. AWS로 마이그레이션하는 고객들은 전통적으로 추가 도구와 워크플로우를 사용하여 스토리지 마이그레이션을 별도로 관리해 왔습니다. 이 새로운 기능을 통해 AWS Transform은 컴퓨팅 및 네트워크를 처리하는 동일한 마이그레이션 웨이브의 일부로 블록 스토리지 데이터를 FSx for ONTAP 볼륨으로 직접 복제하여, 중간 스토리지 플랫폼, 별도의 마이그레이션 도구 및 이들이 초래하는 추가 비용과 위험을 제거합니다. NetApp ONTAP 또는 VMware 환경의 블록 스토리지 또는 NFS 데이터스토어를 포함한 다른 스토리지 플랫폼에서 마이그레이션하든, 고객은 ONTAP의 엔터프라이즈 기능과 AWS의 확장성 및 복원력을 결합한 완전 관리형 서비스에 액세스할 수 있습니다. 시작하려면 AWS Transform for migrations를 방문하십시오. 스토리지 대상 서비스에 대해 자세히 알아보려면 Amazon FSx for NetApp ONTAP 제품 페이지를 참조하십시오.
AWS Transform now supports Amazon FSx for NetApp ONTAP (Public Preview) aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS, Amazon Connect 고객 서비스 역량 발표

AWS는 Amazon Connect Customer Competency를 발표합니다. 이는 고객이 Amazon Connect Customer에서 엔터프라이즈 전반의 고객 경험을 혁신하는 데 입증된 전문성을 갖춘 Services Partners를 식별하는 데 도움이 되는 새로운 AWS Specialization입니다. 오늘날 고객은 모든 접점에서 끊김 없고 개인화된 경험을 기대하지만, 레거시 컨택 센터는 큐, 수동 라우팅, 처리 시간 측정 지표에 의존하며 AI를 처음부터 내장하기보다는 별도의 계층으로 추가하는 등 부족한 모습을 보입니다. Amazon Connect Customer Competency는 컨택 센터 혁신 및 AI 기반 고객 경험의 두 가지 범주에 걸쳐 Services Partners를 인정합니다. 이 Competency에서 검증된 파트너는 레거시 컨택 센터를 마이그레이션하고 Amazon Connect에서 AI를 대규모로 운영하는 데 있어 기술적 깊이와 입증된 성공을 보여주었습니다. 고객은 음성, 채팅, 이메일, SMS 및 소셜 채널을 아우르는 AI 네이티브 혁신을 제공할 수 있는 검증된 파트너와 협력함으로써 자신감을 얻습니다. 이는 AWS 서비스에 직접적으로 맞춰진 최초의 AWS Competency이며, 2027년 6월 1일에 지원이 중단될 Amazon Connect Service Delivery Program을 대체합니다. 검증되거나 차별화된 회원이며 Amazon Connect로 고객 성공을 입증한 Services Path의 AWS 파트너는 지원하도록 권장됩니다. 자세히 알아보고 검증된 파트너를 찾으려면 Amazon Connect Customer Competency 페이지를 방문하십시오.
AWS announces Amazon Connect Customer Services Competency aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS 마켓플레이스 스토어프론트가 이제 일반 제공됩니다

AWS Marketplace Storefront이 이제 정식 출시되어, AWS 파트너는 몇 시간 안에 자체 웹사이트나 애플리케이션에 자체 브랜드 솔루션 및 서비스 카탈로그를 생성하고 배포할 수 있습니다. 채널 파트너 및 독립 소프트웨어 공급업체는 이제 클라우드 마켓플레이스 비즈니스를 관리하는 방식을 간소화하고 고객이 AWS Marketplace에서 솔루션을 더 쉽게 검색하고 구매할 수 있도록 할 수 있습니다. AWS Marketplace Storefront을 통해 파트너는 코딩 없이 완전히 브랜드화된 스토어프론트를 구성하고, AWS Marketplace에서 리스팅을 가져와 당일 라이브로 전환할 수 있습니다. 거래는 AWS Marketplace 결제 인프라를 통해 이루어지며 고객의 AWS 인보이스에 자동으로 표시되므로 별도의 결제 시스템을 구축하거나 유지 관리할 필요가 없습니다. 파트너는 개인 오퍼 템플릿, 승인 자동화 및 Salesforce 및 HubSpot과 같은 도구와의 네이티브 CRM 연결을 통해 거래 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이 스토어프론트는 파트너의 자체 도메인에서 큐레이션된 카탈로그를 지원하여 고객 관계를 유지하고 강화하는 데 도움이 됩니다. 여러 공급업체의 솔루션을 재판매하는 채널 파트너의 경우, 각 고객에게 승인된 제품의 맞춤형 카탈로그를 제공하고 리스팅 자동화 및 카탈로그 관리 도구를 사용하여 채널 비즈니스가 성장함에 따라 이를 확장할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 AWS Marketplace가 운영되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Marketplace Storefront 제품 페이지를 방문하십시오.
AWS Marketplace Storefront is now generally available aws.amazon.com
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AWS 파트너 센트럴 에이전트가 이제 신규 파트너를 등록부터 판매 준비 완료까지 안내합니다.

오늘 AWS는 AWS 파트너 센트럴 에이전트의 온보딩 기능의 일반 공급을 발표합니다. 이 에이전트는 프로필 설정부터 AWS와 함께 판매할 준비를 완료하는 데 필요한 모든 단계, 즉 검증, 세금 및 결제 설정과 같은 완전한 규정 준수 요구 사항을 충족하고 마켓플레이스에 리스팅을 생성할 준비가 될 때까지 신규 파트너를 안내하는 항상 이용 가능한 어드바이저 역할을 합니다. 파트너는 AWS 파트너 센트럴 콘솔에서 직접 온보딩 에이전트와 상호 작용하거나 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. 이 에이전트는 귀사의 웹사이트에서 사실을 가져와 서비스 산업, 제공되는 솔루션 및 주요 기능을 자동으로 채워 완전한 파트너 프로필을 구축합니다. 이 에이전트는 각 파트너가 AWS와 함께 판매할 준비를 하기 위해 다음에 무엇을 해야 하는지, 그리고 그 이유를 식별하고 세금, 은행 및 규정 준수 요구 사항을 단계별로 안내합니다. 이전에 AWS와 함께 판매를 시작하는 가장 빠른 경로를 이해하기 위해 여러 문서를 조사해야 했던 파트너는 이제 온디맨드로 개인화된 로드맵을 얻게 됩니다. 이러한 에이전트식 온보딩 기능은 오늘부터 모든 상용 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 AWS 관리 콘솔에서 AWS 파트너 센트럴에 로그인하고 대시보드에서 사용 가능한 기본 프롬프트 중 하나를 클릭하여 에이전트에 액세스하거나 에이전트 가이드를 검토하십시오. 자체 CRM 또는 파트너 관리 도구와 통합하려면 파트너 센트럴 에이전트 MCP 서버 가이드를 방문하십시오.
AWS Partner Central agents now guide new partners from registration to ready-to-sell aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

Amazon S3, AI 에이전트 및 분석 도구에 데이터 검색을 위한 컨텍스트를 제공하기 위해 주석을 추가합니다.

Amazon S3가 이제 주석 기능을 제공합니다. 이는 S3 객체에 사용자 지정 컨텍스트를 연결할 수 있는 새로운 메타데이터 기능입니다. JSON, XML 또는 YAML로 저장되는 이 주석은 객체당 최대 1GB까지 가능하며 AI 에이전트 및 분석 도구를 위해 설계되었습니다. 주석은 비즈니스 컨텍스트를 데이터와 직접 함께 제공하여 별도의 메타데이터 시스템의 필요성을 제거합니다. 주석은 내구성이 있고 일관되며 연결된 객체와 함께 이동합니다. 데이터가 발전함에 따라 수정하거나 삭제할 수 있어 현재 컨텍스트를 보장합니다. 이 기능은 더 큰 규모와 유연성을 제공함으로써 기존 S3 메타데이터 및 객체 태그를 보완합니다. 주석은 S3 메타데이터에 선택적으로 노출하여 대규모로 쿼리할 수 있으며, 이는 Apache Iceberg 테이블에 저장되어 Amazon Athena와 같은 도구로 쿼리할 수 있습니다. 또한, Amazon SageMaker의 에이전트를 통해 주석으로 객체를 자연어 검색하는 것이 가능합니다. 주석은 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 AWS CLI, S3 API 또는 AWS SDK를 통해 이 기능을 사용하기 시작할 수 있습니다.
Amazon S3 adds annotations to provide AI agents and analytics tools with context for data discovery aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

Amazon EC2 P6-B200 인스턴스가 아시아 태평양 (뭄바이) 리전에 출시되었습니다.

오늘부터 NVIDIA Blackwell GPU로 가속화된 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) P6-B200 인스턴스가 아시아 태평양(뭄바이) 리전에서 제공됩니다. 이 인스턴스는 AI 학습 및 추론에서 P5en 인스턴스 대비 최대 2배의 성능을 제공합니다. P6-B200 인스턴스는 8개의 Blackwell GPU와 1440GB의 고대역폭 GPU 메모리를 갖추고 있으며, P5en 대비 GPU 메모리 대역폭이 60% 증가했습니다. 또한 5세대 Intel Xeon 프로세서(Emerald Rapids)와 최대 3.2 테라비트/초의 Elastic Fabric Adapter(EFAv4) 네트워킹을 특징으로 합니다. P6-B200 인스턴스는 AWS Nitro System으로 구동되므로 Amazon EC2 UltraClusters 내에서 수만 개의 GPU로 AI 워크로드를 안정적이고 안전하게 확장할 수 있습니다. P6-B200 인스턴스는 현재 p6-b200.48xlarge 크기로 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다: 미국 서부(오레곤), 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), AWS GovCloud(미국 서부, 미국 동부) 및 아시아 태평양(뭄바이) 리전. P6-B200 인스턴스에 대한 자세한 내용은 Amazon EC2 P6 인스턴스를 방문하십시오.
Amazon EC2 P6-B200 instances are now available in the Asia Pacific (Mumbai) Region aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 16일

AWS Management Console Private Access가 이제 인터넷 연결 없이 작동합니다.

AWS Management Console Private Access는 이제 고객이 인터넷 연결 없이 VPC에서 AWS 콘솔에 액세스할 수 있도록 하여, 에어갭 환경에서 엄격한 네트워크 보안 제어를 유지하면서 기업이 콘솔을 통해 AWS 인프라를 관리할 수 있도록 합니다. 이전에는 AWS Management Console Private Access를 통해 고객은 승인된 AWS 계정 및 기업 네트워크로 콘솔 액세스를 제한할 수 있었지만, 여전히 인터넷 연결이 필요했습니다. 이번 출시를 통해 지원되는 서비스 콘솔의 VPC 엔드포인트를 통해 AWS 콘솔 트래픽이 흐를 수 있어 인터넷 액세스가 전혀 필요 없어졌습니다. 이 기능은 금융 서비스, 정부 및 국방, 의료와 같은 규제 산업의 고객과 통제된 환경에서만 민감한 데이터에 액세스하고 인터넷 연결이 없는 분류되거나 네트워크에서 콘솔을 사용해야 하는 엄격한 보안 요구 사항을 가진 기업에게 특히 유용합니다. AWS Management Console Private Access는 AWS PrivateLink를 사용하여 고객 VPC와 콘솔 간에 안전한 네트워크 경로를 설정합니다. 고객은 VPC 엔드포인트 정책을 적용하여 특정 AWS 계정 및 조직에 대한 액세스를 제한하고, IAM, 서비스 제어 및 리소스 제어 정책을 사용하여 직원이 승인된 네트워크에서만 리소스에 액세스하도록 요구할 수 있습니다. 이 기능은 모든 AWS 상용 리전에서 사용할 수 있습니다. 기본 AWS PrivateLink VPC 엔드포인트 사용량 및 데이터 처리에 대해서만 비용을 지불합니다. 시작하고 지원되는 서비스에 대해 자세히 알아보려면 Management Console Private Access 설명서를 방문하십시오.
AWS Management Console Private Access now works without internet connectivity aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

AWS Transform에 새로운 지속적 현대화 기능이 출시되어, 자율적인 기술 부채 분석 및 대규모 복구를 제공합니다.

오늘 AWS Transform은 엔터프라이즈 소프트웨어 포트폴리오 전반에 걸쳐 기술 부채를 자율적으로 탐지, 우선순위 지정 및 수정하는 새로운 지속적 현대화 기능(프리뷰)을 발표합니다. AWS Transform은 이미 기업이 데이터 센터에서 마이그레이션하고, 메인프레임 및 Windows 애플리케이션을 현대화하며, 버전 업그레이드, 런타임 또는 API 마이그레이션, 언어 번역, Lambda 런타임 업그레이드와 같은 일반적인 시나리오에 대한 코드베이스를 현대화하도록 지원하고 있습니다. 이 새로운 기능을 통해 고객은 소프트웨어 기술 부채 관리를 간소화하여 수동 유지 관리에서 코드베이스를 항상 최신 상태로 유지하는 것으로 전환할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트의 코드베이스를 평가하고 수정하는 기능도 제공합니다. 이제 고객은 수천 개의 리포지토리에 걸쳐 코드베이스 상태에 대한 전체 가시성을 쉽게 확보하고, 문제를 더 잘 우선순위 지정하며, 인간의 감독 하에 자동 수정 일정을 예약할 수 있습니다. Transform – 지속적 현대화는 에이전트 준비 및 현대화 준비와 같은 분석도 지원합니다. 또한 AWS Security Agent와 통합되어 소스 코드 수준에서 보안 취약점을 탐지하고 수정합니다. 시작하려면 고객은 AWS Transform 웹 콘솔, CLI, AWS Transform Kiro 파워를 사용하거나 다른 코딩 에이전트에서 AWS Transform 스킬을 사용할 수 있습니다. GitHub, GitLab, Bitbucket 또는 기타 소스에서 소스 코드를 연결한 후 고객은 IDE에서 분석을 실행하고, AWS Transform 웹 콘솔에서 진행 상황을 추적하며, 모든 표면에서 공유되는 작업 상태 및 컨텍스트를 통해 의미 있는 곳에서 결과를 검토할 수 있습니다. AWS Transform - 지속적 현대화는 현재 US East (N. Virginia) 및 Europe (Frankfurt) AWS 리전에 제공됩니다. 자세한 내용은 AWS Transform 웹페이지, 사용자 가이드 및 가격 정보를 방문하여 최신 세부 정보를 확인하십시오.
AWS launches a new continuous modernization capability in AWS Transform that provides autonomous tech debt analysis and remediation at scale aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

xAI의 Grok 4.3이 Amazon Bedrock에서 사용 가능합니다.

오늘 AWS는 Amazon Bedrock에서 xAI의 Grok 4.3 모델을 사용할 수 있게 되었음을 발표합니다. 이번 출시를 통해 xAI는 Amazon Bedrock의 모델 제공업체로 합류하여, 추론, 에이전트, 엔터프라이즈 워크플로우 전반에 걸쳐 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 때 더욱 많은 선택권을 제공합니다. Grok 4.3은 추론 우선 모델로, 항상 활성화되고 구성 가능한 추론 노력(없음, 낮음, 중간, 높음)을 제공합니다. 추론이 선택 사항이 아닌 항상 활성화되어 있기 때문에, 사고를 건너뛸 수 있는 모델보다 다단계 에이전트 루프에서 더 일관되게 작동합니다. 또한 다단계 에이전트 구축을 위한 강력한 도구 사용 및 지시 따르기 기능과 고용량 추론 비용을 효율적으로 유지하는 데 도움이 되는 토큰 효율성을 제공합니다. Grok 4.3은 계약 검토, 판례 연구, 신용 계약 분석, 금융 문서 Q&A와 같은 엔터프라이즈 워크로드에 특히 적합하며, 대화형 AI, 검색, 채팅 및 다중 턴 워크플로우 전반에 걸쳐 일관되고 고품질의 결과를 제공합니다. Grok 4.3은 가격 성능을 위해 설계된 Amazon Bedrock의 새로운 추론 엔진인 Mantle에서 실행되며, 도구 호출, 구조화된 출력 및 응답 스트리밍을 지원합니다. 지원되는 리전 목록은 Grok 4.3의 리전 가용성을 참조하십시오. 시작하려면 문서의 Grok 4.3 모델 상세 페이지를 방문하십시오.
Grok 4.3 from xAI now available in Amazon Bedrock aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon Bedrock AgentCore Memory가 이제 장기 기억을 위한 엄격하게 일관된 메타데이터를 지원합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Memory는 단기 기억에서 유용한 정보를 추출하여 장기 기억 레코드로 저장합니다. 이러한 레코드의 메타데이터는 검색을 위해 구성, 필터링 및 라우팅하는 데 도움이 됩니다. 이전에는 메타데이터 값은 추출 중에 LLM에 의해서만 추론될 수 있었습니다. 이제 애플리케이션에서 직접 메타데이터 값을 첨부할 수 있어, LLM 추론 없이 제공된 그대로 추출 및 통합을 통과하도록 보장합니다. 메타데이터 키의 추출 유형을 STRICTLY_CONSISTENT로 설정하면, 단기 기억 이벤트에서 제공한 값이 변경되지 않고 결과 장기 기억 레코드에 저장됩니다. 엄격하게 일관된 메타데이터는 이벤트가 그룹화되는 방식도 분리합니다. 동일한 값을 공유하는 이벤트는 함께 추출되고 함께 통합됩니다. 다른 값을 가진 레코드는 의미상 유사하더라도 절대 병합되지 않습니다. 이를 통해 부서별 검색, 규제 대상 레코드와 표준 레코드 간의 규정 준수 경계, 그리고 각 테넌트의 데이터가 독립적으로 처리되는 멀티 테넌트 메모리가 가능합니다. 전략당 최대 세 개의 엄격하게 일관된 키를 구성할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 정의 재정의를 포함하여 의미론적, 사용자 기본 설정 및 에피소드 전략에서 지원됩니다. 키는 STRING 유형이어야 하며 메모리의 인덱싱된 키에 선언되어야 합니다. LLM 추론 키와 엄격하게 일관된 키는 동일한 메모리 리소스에서 공존할 수 있습니다. 시작하려면 장기 기억 메타데이터를 참조하십시오. Amazon Bedrock AgentCore Memory의 엄격하게 일관된 메타데이터는 AgentCore Memory가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports strictly consistent metadata for long-term memory aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon FSx for OpenZFS가 이제 AWS 옵트인 리전 간 온디맨드 데이터 복제를 지원합니다.

Amazon FSx for OpenZFS가 이제 AWS 옵트인 리전에 대한 온디맨드 데이터 복제를 지원하여, 기본적으로 활성화된 AWS 리전 이외의 볼륨에 대한 증분 시점 스냅샷을 쉽고 효율적으로 전송할 수 있습니다. 온디맨드 데이터 복제는 재해 복구를 구현하고, 프로덕션 데이터를 다른 리전 또는 계정으로 복제하며, 전 세계 고객 기반 또는 직원을 위한 낮은 지연 시간 데이터 액세스를 가능하게 하는 간단하고 복원력 있는 방법을 제공합니다. Amazon FSx for OpenZFS는 스냅샷, 데이터 복제, 압축과 같은 풍부한 데이터 관리 기능과 밀리초 미만의 지연 시간 및 최대 10GB/s의 처리량을 제공하는 인기 있는 OpenZFS 파일 시스템 기반의 완전 관리형 비용 효율적인 공유 파일 스토리지를 제공합니다. 옵트인 리전은 기본적으로 비활성화된 AWS 리전으로, 기본적으로 활성화된 리전과 대조됩니다. 이전에는 온디맨드 데이터 복제가 기본적으로 활성화된 AWS 리전의 계정 간에만 지원되었습니다. 오늘부터 옵트인 리전과 주고받는 스냅샷을 복제할 수 있어, 리전 간 재해 복구 및 데이터 배포 아키텍처를 구축할 수 있는 AWS 리전이 확장됩니다. 옵트인 리전에 대한 온디맨드 데이터 복제는 지원되는 옵트인 리전을 포함하여 Amazon FSx for OpenZFS가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 온디맨드 데이터 복제에 대한 추가 요금은 없습니다. AWS 리전 또는 계정 간 복제 시 표준 AWS 데이터 전송 요금이 적용됩니다. 시작하려면 Amazon FSx 콘솔을 방문하거나 온디맨드 복제 설명서를 참조하십시오. 자세히 알아보려면 Amazon FSx for OpenZFS 제품 페이지를 방문하십시오.
Amazon FSx for OpenZFS now supports on-demand data replication across AWS opt-in Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon CloudWatch, 통합 로그 분석을 위한 Log Analytics 출시

Amazon CloudWatch가 이제 Log Analytics를 제공합니다. Log Analytics는 CloudWatch Logs Insights를 통한 로그 데이터 쿼리 및 분석, 실시간 로그 스트리밍을 위한 Live Tail, 상위 기여자 식별을 위한 Contributor Insights를 한 곳에 모아주는 통합 콘솔 환경입니다. 이번 출시를 통해 고객은 여러 탭에서 여러 쿼리를 실행하고, 패턴, 매개변수가 있는 저장된 쿼리, 대화형 로그 탐색을 위한 패싯, 자연어 쿼리 생성, 시각화와 같은 기존 Logs Insights의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. Live Tail과 Contributor Insights도 기본 환경인 Log Analytics 내에서 액세스할 수 있습니다. 옵트아웃하는 고객은 Log Analytics와 함께 Logs Insights, Live Tail, Contributor Insights를 보게 됩니다. Log Analytics는 모든 상용 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. Log Analytics는 기본 기능인 Logs Insights 쿼리, Live Tail, Contributor Insights와 동일한 가격을 사용합니다. 가격에 대한 자세한 내용은 CloudWatch 가격을 참조하십시오. 시작하려면 CloudWatch 콘솔에서 Log Analytics를 선택하십시오. CloudWatch Logs 설명서에서 자세히 알아보십시오.
Amazon CloudWatch introduces Log Analytics for unified log analysis aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall이 Palo Alto Networks Advanced DNS Security(Preview)를 지원합니다.

Amazon Web Services는 Palo Alto Networks와 협력하여 Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall에 Advanced DNS Security를 출시했습니다. 이 통합을 통해 보안 관리자는 Palo Alto Networks의 DNS 위협 보호 기능을 Route 53 DNS Firewall 규칙 내에서 직접 적용할 수 있습니다. 사용자는 DNS Firewall 콘솔 내 AWS Marketplace 위젯을 통해 Palo Alto Networks를 구독할 수 있습니다. 이를 통해 별도의 방화벽 배포나 VPC 구성 수정이 필요 없어집니다. 이 서비스는 Command and Control, Malware, Phishing과 같은 범주에 대한 위협 보호 기능을 적용할 수 있습니다. 이러한 보호 기능은 Amazon VPC 및 하이브리드 클라우드 환경에서 발생하는 DNS 쿼리 트래픽에 적용됩니다. 이 통합은 AWS 관리 목록과 Palo Alto Networks의 고급 위협 인텔리전스를 결합합니다. 이를 통해 AWS 및 온프레미스 네트워크 전반의 DNS 위협 관리를 중앙 집중화하여 보안 운영을 간소화합니다. 고객은 AWS Security Hub 및 쿼리 로그를 통해 통합된 가시성을 확보할 수 있습니다. 이 미리보기는 일부 AWS 리전에서 사용할 수 있으며, 추가 비용 없이 기존 규칙 그룹에 Palo Alto Networks 규칙을 추가할 수 있습니다.
Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall now supports Palo Alto Networks Advanced DNS Security (Preview) aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon ECS Express Mode가 AWS GovCloud (US) 리전에서 이제 사용 가능합니다.

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Express Mode가 AWS GovCloud (US-East) 및 AWS GovCloud (US-West) 리전에서 이제 사용 가능합니다. ECS Express Mode는 개발자가 웹 애플리케이션 및 API를 포함한 컨테이너화된 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있도록 지원하며, 인프라 리소스에 대한 완전한 제어를 유지하면서 클라우드 아키텍처를 쉽게 오케스트레이션하고 관리할 수 있습니다. 모든 Express Mode 서비스는 AWS에서 제공하는 도메인 이름을 자동으로 수신하여 추가 구성 없이 애플리케이션에 즉시 액세스할 수 있습니다. ECS Express Mode를 사용하는 애플리케이션은 AWS 운영 모범 사례를 통합하고, 공개 또는 비공개 HTTPS 요청을 처리하며, 트래픽 패턴에 따라 확장됩니다. ECS Express Mode는 지능형 규칙 기반 라우팅을 사용하여 최대 25개의 서비스를 단일 Application Load Balancer 뒤에 자동으로 통합하여 서비스 간의 격리를 유지합니다. ECS Express Mode에서 프로비저닝된 모든 리소스는 계정에서 완전히 액세스 가능하게 유지되어 제어 또는 유연성을 절대 희생하지 않습니다. 애플리케이션 요구 사항이 발전함에 따라 실행 중인 애플리케이션에 중단 없이 Amazon ECS 및 관련 서비스의 전체 기능 세트를 활용하여 모든 인프라 리소스에 직접 액세스하고 수정할 수 있습니다. 시작하려면 컨테이너 이미지를 제공하면 ECS Express Mode가 애플리케이션을 배포하고 URL을 자동 생성합니다. ECS Express Mode는 추가 비용 없이 사용할 수 있으며, 애플리케이션 실행을 위해 생성된 AWS 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. 배포하려면 Amazon ECS 콘솔, SDK, CLI, CloudFormation, CDK 및 Terraform을 사용하십시오. 자세한 내용은 AWS News 블로그 또는 문서를 참조하십시오.
Amazon ECS Express Mode is now available in AWS GovCloud (US) Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

Amazon FSx for Lustre Intelligent-Tiering 스토리지 클래스가 13개 추가 AWS 리전에 출시되었습니다.

이제 아프리카, 유럽, 아시아 태평양 및 남아메리카의 13개 추가 AWS 리전에서 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스를 사용하여 Amazon FSx for Lustre 파일 시스템을 생성할 수 있습니다. FSx for Lustre Intelligent-Tiering 스토리지 클래스는 클라우드에서 가장 저렴하고 유일하게 완전한 탄력성을 갖춘 Lustre 파일 스토리지를 제공합니다. 이 스토리지 클래스는 일관된 SSD 수준의 성능을 요구하지 않는 핫 데이터와 콜드 데이터가 혼합된 워크로드에 최적화되어 있습니다. 액세스 패턴에 따라 데이터를 세 가지 스토리지 계층(Frequent Access, Infrequent Access, Archive)으로 자동 계층화하며, 선택 사항인 SSD 읽기 캐시는 활성 데이터를 빠르게 유지합니다. HPC 및 AI/ML 워크로드에서 활성 데이터에 대한 높은 성능과 덜 자주 액세스하는 데이터에 대한 저렴한 스토리지를 얻을 수 있으며, 용량을 미리 프로비저닝할 필요 없이 저장한 만큼만 비용을 지불합니다. FSx for Lustre Intelligent-Tiering을 사용하면 온프레미스 HDD 파일 스토리지에 비해 최대 34% 더 나은 가격 대비 성능을 얻을 수 있으며, 클라우드의 다른 완전 관리형 파일 서비스에 비해 거의 액세스하지 않는 데이터의 스토리지 비용을 최대 96%까지 절감할 수 있습니다. 이번 확장을 통해 FSx Intelligent-Tiering 스토리지 클래스는 아프리카(케이프타운), 유럽(밀라노, 파리, 스페인, 취리히), 아시아 태평양(하이데라바드, 자카르타, 말레이시아, 멜버른, 오사카, 타이베이, 태국), 남아메리카(상파울루)의 다음 추가 AWS 리전에서 FSx for Lustre 파일 시스템에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 FSx Intelligent-Tiering 페이지 및 Amazon FSx for Lustre 제품 페이지를 방문하고, 완전한 지역별 가용성 정보는 FSx for Lustre 지역 테이블을 참조하십시오.
Amazon FSx for Lustre Intelligent-Tiering storage class is now available in 13 additional AWS Regions aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 6월 15일

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