한라산 정상부 도착시간을 현행 1시간 30분에서 2시간으로 확대 - 내년 7월 1일부터 기존 3단계 입·하산시간을 2단계로 간소화

한라산 정상부 도착시간을 현행 1시간 30분에서 2시간으로 확대 - 내년 7월 1일부터 기존 3단계 입·하산시간을 2단계로 간소화

우리나라에서 게임 하나를 만드는 데 들이는 시간은 얼마나 길까요? 조사에 따르면, 평균 프로젝트 주기는 15.7개월. 기업 규모를 더 키우면 이 기간은 2배 가까이 늘어나기도 해요. 이런 시대 흐름 속에서 3일 만에 게임을 만든다는 건 어떤 의미일까요? (쿡앱스 게임잼 in 제주 1분 하이라이트 : Click) 게임을 만드는 시간은 꼭 길어야 할까?

링크 빌딩이란 무엇인가? : 링크 빌딩의 중요성과 성공적인 링크 빌딩 전략 링크 빌딩은 SEO (검색엔진최적화) 프로세스의 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지하기위해서는 권위있는 웹사이트의 고품질 링크가 필요합니다.그러나 시간이 많이 걸리고 어렵고 복잡한 과정이 될 수도 있습니다. 이번 글에서는 링크 빌딩의 정의와 함

AWS는 오늘 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Db2의 정식 출시를 발표했습니다. 이 서비스를 사용하면 클라우드에서 Db2 데이터베이스를 손쉽게 설치, 운영 및 확장할 수 있습니다. Amazon RDS는 프로비저닝, 패치, 백업, 복구, 장애 감지 및 수리와 같이 시간이 많이 걸리는 데이터베이스 관리 작업을 관리하므로 애플리케이션과 비즈니스에 집중할 수 있습니다.

오늘 AWS는 Amazon Aurora 클러스터를 초당 수백만 건의 쓰기 트랜잭션으로 확장하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있는 Amazon Aurora Limitless Database를 발표했습니다. 이 새로운 기능을 통해 사용자 지정 애플리케이션 로직을 생성하거나 여러 데이터베이스를 관리할 필요 없이 Aurora에서 관계형 데이터베이스 워크로드를 단일 Aurora 라이터 인스턴스의 한도 이상으로 확장할 수 있습니다.

오늘부터 AWS Command Line Interface(AWS CLI)와 Python SDK는 자동으로 AWS Common Runtime(CRT)을 사용하여 Amazon S3와 Amazon EC2 Trn1, P4d 및 P5 인스턴스 간의 데이터 전송을 가속화합니다. AWS CRT는 요청 병렬화, 자동 재시도, DNS 로드 밸런싱 등에 대한 Amazon S3의 성능 모범 사례를 구현하여 Amazon EC2와 Amazon S3 간의 높은 데이터 전송 속도를 제공합니다. 따라서 기계 학습 훈련 작업은 이제 Amazon S3에서 훈련 데이터를 최대 3배 빠르게 다운로드하고 모델 체크포인트를 Amazon S3에 업로드하는 속도가 최대 5배 빨라져 총 훈련 시간이 단축됩니다.

AWS AppSync는 고객이 애플리케이션을 데이터 및 이벤트에 연결할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 고객은 AppSync GraphQL API를 통해 마이크로서비스 API, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등 여러 데이터 소스에 연결되는 API를 생성할 수 있습니다. 그러면 애플리케이션은 효율적인 요청 하나로 다양한 소스에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

오늘 AWS는 사용자 지정 블루프린트 및 프로젝트 수명 주기 관리와 같은 향상된 기능을 갖춘 새로운 요금 티어인 Amazon CodeCatalyst 엔터프라이즈 티어를 발표했습니다. 새롭게 도입된 CodeCatalyst 엔터프라이즈 티어는 추가 사용자를 통해 컴퓨팅 시간과 스토리지를 늘려 개발자 팀 크기에 맞게 프로젝트를 원활하게 확장할 수 있도록 합니다.

NetApp의 널리 사용되는 ONTAP 파일 시스템에 구축된 완전관리형의 공유 스토리지를 제공하는 서비스인 Amazon FSx for NetApp ONTAP에서는 이제 AWS Management Console, FSx CLI, AWS SDK를 사용하여 FlexGroup 볼륨을 생성, 관리 및 백업할 수 있으므로 데이터를 더욱 쉽게 대규모로 관리하고 보호할 수 있습니다.

오늘 AWS AppFabric은 생산성을 위한 AWS AppFabric이라는 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능은 여러 애플리케이션의 컨텍스트를 바탕으로 인사이트와 작업을 생성하여 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션의 최종 사용자 생산성을 재정립합니다. AWS AppFabric은 여러 SaaS 애플리케이션을 연결하여 보안을 강화하고 생산성을 높이는 서비스입니다. 이 서비스가 출시된 후 IT 전문가들은 AppFabric을 사용하여 19개의 다양한 SaaS 애플리케이션의 애플리케이션 로그를 자동으로 정규화하여 애플리케이션 스택 전반에 걸쳐 SaaS 관찰성을 개선할 수 있게 되었습니다. 

오늘 Amazon SageMaker는 NVIDIA의 TensorRT-LLM 라이브러리를 지원하는 대규모 모델 추론(LMI) 딥 러닝 컨테이너(DLC)의 새 버전(0.25.0)을 출시했습니다. 이러한 업그레이드를 통해 고객은 최신 도구에 손쉽게 액세스하여 SageMaker에서 대규모 언어 모델(LLM)을 최적화할 수 있습니다. Amazon SageMaker LMI TensorRT-LLM DLC는 이전 버전에 비해 Llama2-70B, Falcon-40B 및 CodeLlama-34B 모델의 지연 시간을 평균 33% 줄이고 처리량을 평균 60% 개선합니다.

이제 Amazon FSx for NetApp ONTAP을 사용하면 참가자 계정에서 공유된 VPC에 다중 AZ 파일 시스템을 생성할 수 있으므로, 조직이 네트워크 및 스토리지 리소스를 관리하는 방법을 더욱 쉽게 분산시킬 수 있습니다.

오늘 AWS Backup은 고객이 AWS Backup에서 생성한 EBS 스냅샷을 EBS 스냅샷 아카이브로 자동 이동할 수 있는 EBS 스냅샷 아카이브를 지원한다고 발표했습니다. EBS 스냅샷 아카이브는 빈번하게 또는 빠르게 검색할 필요가 없고 자주 액세스하지 않는 스냅샷을 위한 저비용 장기 스토리지 계층으로, 스토리지 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있습니다. 

이제 Amazon Detective는 생성형 인공 지능(AI)를 사용하여 조사 결과 그룹 요약을 제공하므로, 조사 결과 그룹을 자동으로 분석하고 자연어로 인사이트를 제공하여 보안 조사를 가속화할 수 있습니다. Amazon Detective 조사 결과 그룹을 사용하면 잠재적 보안 이벤트와 관련된 여러 활동을 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어, Detective 조사 결과 그룹을 사용하여 심각도가 높은 Amazon GuardDuty 조사 결과의 근본 원인을 분석할 수 있습니다. Detective 조사 결과 그룹 요약을 사용하면 조사 결과 그룹에서 식별된 의심스러운 활동에 대한 주요 인사이트를 자연어로 더 빠르게 찾고 검토할 수 있으므로 비정상적이거나 의심스러운 활동을 보다 쉽게 조사하고 파악할 수 있습니다. 

이제 Amazon EventBridge는 이제 Adobe I/O 이벤트 및 Stripe와의 파트너 통합을 지원하므로, 이러한 플랫폼의 이벤트를 20개 이상의 AWS 서비스로 라우팅하여 결제, 송장, 주문 등을 처리하는 이벤트 기반 아키텍처를 좀 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 이러한 통합을 활용하면 통합 코드 작성 시간을 단축하여 개발자의 민첩성을 높이고, 동급 최고의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기능을 AWS 서비스와 결합하는 기능을 보다 빠르게 구축할 수 있습니다.  

Amazon Lex는 음성과 텍스트를 사용하는 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축하는 서비스입니다. Amazon Lex를 사용하면 대화 봇('챗봇'), 가상 에이전트 및 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 빠르고 간편하게 구축할 수 있습니다. 오늘 AWS는 생성형 AI를 활용하여 새로운 훈련 표현을 자동으로 생성함으로써 봇 개발을 가속화하는 Amazon Lex의 표현 생성 기능을 발표했습니다.

AWS Step Functions의 HTTPS 엔드포인트 지원이 발표됨에 따라, 이제 사실상 모든 SaaS 애플리케이션을 워크플로에서 직접 통합할 수 있게 되었습니다. 또한 워크플로의 단일 단계를 테스트할 수 있는 AWS Step Functions의 신규 TestState API도 출시되었습니다. 이 API를 활용하면 개발을 더욱 신속하게 진행하여 새 기능을 빠르게 배포할 수 있습니다.

AWS Identity and Access Manager(AWS IAM) Access Analyzer는 미사용 액세스 권한을 검사를 간소화하여 최소 권한을 적용하도록 안내합니다. IAM Access Analyzer는 지속적으로 계정을 분석하여 미사용 액세스 권한을 파악하고 조사 결과가 포함된 중앙 집중식 대시보드를 생성합니다. 보안 팀은 이 대시보드를 사용하여 조사 결과를 중앙에서 검토하고 조사 결과의 양을 토대로 검토할 계정의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 조사 결과에서는 IAM 사용자의 미사용 역할, IAM 사용자의 미사용 액세스 키, IAM 사용자의 미사용 암호를 한눈에 보여줍니다. 활성 IAM 역할 및 사용자의 경우, 조사 결과를 통해 미사용 서비스 및 작업에 대한 가시성을 얻을 수 있습니다.

오늘 AWS는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 워크로드에 대한 런타임 위협 탐지 기능을 도입한 Amazon GuardDuty 확장판인 Amazon GuardDuty EC2 런타임 모니터링의 평가판 출시를 발표했습니다.