올해 16억 원 투자해 평화로 상습 결빙구간 2개소 1.37km에 도로열선 설치 제주도, 평화로 상습 결빙구간에 도로열선 설치 추진 https://nuly.do/4bGT 올해 16억 원을 투자해 평화로 상습 결빙구간 2개소 1.37km에 도로열선 설치를 추진합니다!

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4일 헌장제정위 2차 워크숍 통해 헌장방향 및 구성체계 등 논의 제주 평화인권헌장 방향 설정 워크숍 개최 👉https://nuly.do/QMSy 헌장제정위 2차 워크숍 통해 헌장방향 및 구성체계 등 논의를 진행합니다.

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1. 안녕하세요, 간단한 본인 소개와 더불어 이벤터스에 대해 소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 저는 이벤터스의 대표 안영학이라고합니다. 저희 이벤터스의 업력은 생각하시는 것보다 오래되었는데요, 이벤터스의 업력은 올해 9년차로, 대학생 때 창업을 시작하여 여러 투자를 기반으로 이벤터스를 성장시켜왔으며, 특히 코로나 팬데믹과 엔데믹을 거치며 이제는 굳건한 하나

AWS에서 기본적으로 모든 로그를 비용 효율적으로 통합하여 전체 애플리케이션 상태에 대한 가시성을 개선하는 데 도움이 되는 새로운 로그 클래스인 Amazon CloudWatch Logs Inrequent Access(Logs IA)가 공개되었습니다. CloudWatch Logs IA는 GB당 더 저렴한 수집 요금으로 관리형 수집, 크로스 계정 로그 분석, 암호화 등 CloudWatch Logs의 기능 일부를 제공하므로, 자주 액세스하지 않는 로그에 대한 임시 쿼리 및 사후 포렌식 분석에 적합합니다.

이제 AWS Control Tower 고객은 프로그래밍 방식으로 랜딩 존을 설정하고 관리할 수 있습니다. API를 사용하여 랜딩 존을 검색, 생성, 업데이트, 재설정하고 랜딩 존 사용자 지정을 관리할 수 있습니다. 랜딩 존은 보안과 규정 준수 모범 사례를 기반으로 잘 설계된 다중 계정 AWS 환경입니다. AWS Control Tower는 ID, 페더레이션 액세스, 로깅 및 계정 구조에 대한 AWS 모범 사례 청사진을 사용하여 새로운 랜딩 존의 설정을 자동화합니다. 랜딩 존 API에는 AWS CloudFormation 지원이 포함되어 있으므로 고객이 코드형 인프라(IaC)를 사용하여 랜딩 존을 관리할 수 있습니다.

이제 Application Load Balancer(ALB)는 자동 대상 가중치(ATW)를 지원합니다. 이 기능은 새로운 라우팅 알고리즘을 사용하여 로드 밸런서에 제공되는 정보를 토대로 각 대상으로 전송되는 트래픽 양을 최적화합니다. ALB는 이번 첫 출시를 통해 5XX 오류, 연결 오류 등 암묵적 상태 정보를 기반으로 각 대상으로 전송되는 트래픽 양을 조정합니다.

이제 ENA Express는 최소 16개에서 192개의 vCPU를 갖춘 58개의 새로운 인스턴스 유형을 지원합니다. 이번 출시로 ENA Express는 20개의 새로운 메모리 최적화 인스턴스, 15개의 새로운 컴퓨팅 최적화 인스턴스, 15개의 새로운 범용 인스턴스, 8개의 새로운 스토리지 인스턴스에 대한 지원을 추가하게 됩니다. 지금까지는 가장 큰 인스턴스 크기만 지원했으며, 최소 64개의 vCPU를 갖춘 총 27개의 인스턴스를 지원했습니다.  

AWS Config는 생성형 AI를 기반으로 하는 새로운 자연어 쿼리 기능을 도입하여 AWS 리소스 구성 및 규정 준수 메타데이터의 조사 및 검색을 간소화합니다. 이제 “보안 그룹 sg-ef678hk로 모든 EC2 인스턴스 표시” 또는 “내 조직의 규정 미준수 S3 버킷 모두 표시”와 같은 일반 언어로 질문할 수 있습니다. AWS Config는 SQL 구문으로 작성된 동등한 고급 쿼리를 생성하며, 고객은 이를 그대로 실행하거나 더 세부적으로 조정할 수 있습니다.

AWS Config는 대규모의 리소스 구성 변경을 보다 효율적으로 추적하기 위한 주기적 기록 기능을 출시했습니다. 이번 출시는 변경 사항이 발생할 때마다 연속적으로 추적하는 AWS Config의 기존 기록 기능을 확장합니다. 주기적 기록은 리소스의 최신 구성 변경 사항을 24시간마다 한 번씩 캡처하여 변경 사항이 전달되는 횟수를 줄입니다. 연속 기록 옵션과 주기적 기록 옵션 모두 구성 항목 수를 기준으로 요금이 부과됩니다.

오늘부터 고객은 SQL 인터페이스를 사용하여 사용자 지정 열 선택 및 행 필터를 통해 과금 정보 및 비용 관리 데이터를 내보낼 수 있습니다. 내보내기는 비즈니스 인텔리전스 또는 데이터 분석 솔루션에 사용할 수 있도록 Amazon S3 버킷에 정기적으로 전달됩니다. 고객은 새로운 Cost and Usage Report(CUR 2.0) 테이블과 함께 데이터 내보내기를 사용할 수 있습니다. 이 테이블에는 기존 Cost and Usage Report와 동일한 정보가 포함되어 있지만, 쿼리 가능한 중첩 데이터 구조와 고정 스키마라는 두 개의 새로운 열이 포함되어 있습니다.

이제 Amazon EFS는 파일 시스템당 최대 250,000 읽기 IOPS와 최대 50,000 쓰기 IOPS를 지원하므로, AWS에서 IOPS 집약적 파일 워크로드를 더 쉽게 지원할 수 있습니다.

AWS는 고객이 Amazon EKS에서 실행되는 워크로드에서 Prometheus 지표를 수집하는 데 사용할 수 있는 완전관리형의 에이전트 없는 수집기인 Amazon Managed Service for Prometheus 수집기를 발표했습니다. 이제 고객은 에이전트를 직접 관리할 필요 없이, EKS 콘솔이나 API 호출을 통해 Amazon EKS 애플리케이션 및 인프라에서 Prometheus 지표를 검색하고 수집할 수 있습니다.

Amazon EFS Archive는 1년에 몇 번 정도만 액세스하는 장기 보관 파일 데이터에 비용 최적화된 새로운 스토리지 클래스입니다. EFS Archive를 사용하면 가장 드물게 사용하는 데이터도 비용 효율적으로 유지할 수 있으므로 언제든지 새로운 비즈니스 인사이트를 얻는 데 활용할 수 있습니다. 또한 이번 출시의 일환으로 기존 Amazon EFS Infrequent Access(IA) 스토리지 클래스의 스토리지 요금이 36% 인하되어 EFS가 다양한 데이터를 공유하는 데 더욱 적합한 솔루션이 되었습니다.

오늘 AWS Compute Optimizer에서 사용자 지정 가능한 EC2 크기 조정 권장 사항 기능을 발표했습니다. 이번 출시를 통해 이제 CPU 헤드룸과 임계값을 모두 조정하고, 새로운 32일의 룩백 기간 옵션을 구성하고, 인스턴스 패밀리 기본 설정을 지정할 수 있습니다. 이러한 설정은 조직, 계정 또는 리전별 수준에서 구성될 수 있습니다.

AWS Systems Manager Automation을 통해 런북을 사용하여 일상적인 운영 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. 오늘부터 개발자는 로우 코드 시각적 설계 환경을 사용하여 런북을 작성하고 편집할 수 있습니다. Automation 작업과 AWS API를 캔버스에 끌어서 놓고 단계별로 함께 연결하여 런북 로직을 시각화하기만 하면 됩니다. 시각적 설계 환경은 실시간으로 파라미터를 미리 채우고 작업을 검증하므로 안심하고 효율적으로 구축할 수 있습니다.

오늘부터 Amazon Athena에서 제로 ETL 분석을 수행하는 데 AWS CloudTrail Lake 데이터를 사용할 수 있습니다. Athena를 사용하면 데이터를 이동하거나 데이터 처리 파이프라인을 구축하는 운영상의 복잡성 없이 CloudTrail Lake에서 활동 로그를 쿼리할 수 있습니다. CloudTrail Lake는 감사, 보안 및 운영 조사를 위해 활동 로그를 집계하고, 변경 불가능한 방식으로 저장하고, 분석할 수 있게 지원하는 관리형 데이터 레이크입니다. Athena는 SQL을 사용하여 Amazon S3 및 기타 데이터 스토어의 데이터를 간단하게 분석할 수 있게 지원하는 대화형 쿼리 서비스입니다. 보안 엔지니어는 이제 보안 사고 조사 목적으로 Athena를 사용하여 CloudTrail Lake의 활동 로그와 S3와 같은 데이터 스토어의 애플

이제 Application Load Balancer(ALB)는 상호 TLS를 지원하므로, TLS 암호화 연결을 설정하면서 클라이언트를 인증할 수 있습니다.

Amazon Personalize는 사용자가 취할 가능성이 높은 작업을 실시간으로 추천하는 데 도움이 되는 새로운 Next-Best-Action 레시피를 발표했습니다. 이번 신규 레시피는 Personalize에서 고객이 추천하도록 허용한 항목이나 콘텐츠를 넘어 브랜드 충성도와 전환율을 높이는 데 도움이 될 차선책을 개별 사용자에게 제안할 수 있도록 지원합니다. 다른 Amazon Personalize 레시피와 마찬가지로 Next Best Action에는 ML 전문 지식이 필요하지 않으며 개인화를 애플리케이션과 원활하게 통합할 수 있습니다.