이제 Amazon Connect Customer Profiles에서 유사한 프로필을 매칭 및 병합하는 규칙 기반 아이덴티티 확인을 지원하므로 기업은 정확한 고객 정보를 유지하고 에이전트 및 자동화된 경험을 통해 좀 더 개인화된 고객 상호 작용을 제공할 수 있습니다.

이제 AWS Glue Studio는 Amazon Redshift Serverless를 즉시 사용 가능한 데이터 소스 또는 대상으로 지원합니다. ETL(추출, 변환 및 로드) 개발자는 AWS Glue Studio를 통해 코드가 필요 없는 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 데이터를 시각적으로 변환할 수 있습니다. 개발자는 Glue의 시각적 인터페이스를 통해 확장성이 뛰어난 ETL 작업을 작성, 실행 및 모니터링하는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다. 개발자는 Amazon S3, Amazon Kinesis 및 Amazon Redshift와 같은 AWS 서비스를 비롯한 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 새로운 기능을 통해 개발자는

오늘 AWS는 조직이 여러 애플리케이션, 채널 및 데이터 스토어에 저장된 관련 레코드를 매칭하고 연결할 수 있도록 지원하는 구성 가능한 기계 학습(ML) 기반 서비스인 AWS Entity Resolution을 정식 출시했습니다. 엔터티 확인 또는 ML에 대한 전문 지식이 없어도 유연하고 확장 가능하며 기존 애플리케이션에 원활하게 연결할 수 있는 엔터티 확인 워크플로를 사용하여 몇 분 만에 시작할 수 있습니다.

이제 Azure Blob 스토리지 간 데이터 복사에 대한 AWS DataSync 지원이 정식 출시되었습니다. DataSync를 사용하여 Azure Blob 스토리지 및 Amazon S3와 같은 AWS 스토리지 서비스 간에 대규모로 객체 데이터를 이동할 수 있습니다. AWS DataSync는 블록 Blob에 쓰기를 지원하고 Azure Blob 스토리지 내의 모든 Blob 유형에서 읽을 수 있습니다. 이는 Azure 데이터 레이크 스토리지(ADLS) 2세대에서도 사용할 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker Canvas는 Amazon QuickSight와의 기계 학습(ML) 모델 공유를 지원하므로 분석가는 Canvas에서 모델을 구축하고 예측을 생성하여 QuickSight에서 대시보드를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 Canvas와 QuickSight 간의 ML/분석 통합 솔루션이 확장되어 분석가가 코드를 작성할 필요 없이 모델을 구축하고, 예측을 생성하고, 대화형 대시보드로 이를 보강하고, 효율적으로 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 인사이트를 사용할 수 있습니다. 

오늘 AWS는 의료 서비스 제공자와 해당 소프트웨어 파트너가 페타바이트 규모로 의료 이미지를 저장, 분석 및 공유할 수 있도록 지원하는 새로운 HIPAA 적격 서비스인 AWS HealthImaging을 정식 출시했습니다. HealthImaging을 통해 인프라 비용을 줄이면서 클라우드에 있는 각 의료 이미지의 신뢰할 수 있는 단일 사본에서 의료 영상 애플리케이션을 대규모로 실행할 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker Canvas는 다양한 객관적 지표를 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 훈련할 수 있는 기능을 제공하므로 모델의 강점과 약점을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 ML 전문 지식이 없는 비즈니스 분석가 및 일반인 데이터 사이언티스트도 코드를 작성할 필요 없이 자체적으로 정확한 ML 예측을 생성할 수 있도록 지원하는 시각적 인터페이스입니다.

최근 몇 년간 ‘경제적 자유’란 단어가 화두로 떠오른 바 있는데요.   이와 관련해 종종 나오는 이야기가 도저히 노동

AWS Health가 AWS Organizations의 기능 중 하나인 위임 관리자에 대한 지원을 발표했습니다. 위임 관리자를 사용하면 AWS Health Dashboard에서 또는 AWS Health API를 통해 프로그래밍 방식으로 집계된 AWS Health 이벤트를 볼 수 있도록 관리 계정 이외의 다른 계정에 권한을 위임할 수 있습니다. AWS Health는 AWS 클라우드 리소스에 영향을 미치는 서비스 이벤트 및 계획된 변경에 대한 신뢰할 수 있는 정보 소스입니다.

이제 Amazon RDS for SQL Server에서 성능과 보안 수정 사항을 제공하는 Microsoft SQL Server의 새로운 마이너 버전을 사용할 수 있습니다. Amazon RDS for SQL Server는 Express, Web, Standard 및 Enterprise Edition에서 SQL Server 2019의 새로운 마이너 버전을 지원합니다.

오늘부터 아시아 태평양(하이데라바드) 리전에서 AWS Console을 통해 ROSA를 활성화하고 ROSA 클러스터를 시작할 수 있습니다. 

Amazon GameLift가 이제 Amazon GameLift Server SDK의 최신 업데이트를 통해 Unity에서 .NET Standard 및 .NET Framework 프로필을 모두 지원한다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. Amazon GameLift는 개발자가 멀티플레이어 게임을 위한 전용 게임 서버를 신속하게 관리 및 확장할 수 있도록 지원하는 완전관리형 서비스입니다. 이번 릴리스를 통해 이제 Amazon GameLift Server SDK에서는 Unity 2022.3, Unreal 4.26, Unreal 5.1, Go 언어, 커스텀 C++ 및 C# 엔진을 지원합니다.

이제 Amazon MQ가 RabbitMQ 버전 3.11을 지원합니다. 이 새로운 마이너 버전 릴리스에는 Amazon MQ 3.8, 3.9 및 3.10에서 지원되는 이전 RabbitMQ 버전의 여러 수정 사항과 개선 사항이 포함되어 있습니다. 또한 Amazon MQ는 RabbitMQ 버전 3.11을 통해 고가용성 속성이 활성화된 각 가상 호스트에 기본 운영자 정책을 도입합니다.

오늘 AWS는 대량 채널을 통해 APN 고객 참여(ACE) Pipeline Manager로 가져온 파트너가 시작한 기회에 대한 인라인 편집 경험을 출시했습니다. 대량 가져오기는 사용자가 한 번에 최대 250개의 영업 기회를 제출할 수 있도록 함으로써 AWS 파트너가 ACE Pipeline Manager를 활용할 때 효율성을 극대화하도록 돕습니다.

이제 AWS Glue for Apache Spark는 Snowflake에 대한 네이티브 연결을 지원하므로 사용자는 Snowflake 커넥터 라이브러리를 설치하거나 관리할 필요 없이 Snowflake의 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 Snowflake용 데이터 파이프라인을 작성할 경우 AWS Glue Studio에는 시간을 절약할 수 있도록 Snowflake 소스 및 대상에 사용 가능한 새로운 Visual ETL 기능이 있습니다. ETL(추출, 변환 및 로드) 개발자는 AWS Glue Studio를 통해 코드가 필요 없는 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 데이터를 시각적으로 변환할 수 있습니다. 이 새로운 커넥터와 시각적 기능을 통해 ETL 개발자는 AWS Glue를 사용하여 Snowflake에 데이터를 더 효과적으로 읽고 쓸 수 있습니다.

이제 Amazon SageMaker Canvas는 5개의 새로운 데이터 변환 기능을 지원하므로 기계 학습(ML) 모델을 구축하기 전에 보다 효과적으로 데이터를 준비하고 분석할 수 있습니다. 데이터는 기계 학습의 기반으로, 더 나은 인사이트를 얻기 위해 원시 데이터를 ML 모델 구축에 적합하도록 변환하고 예측을 생성하는 것이 중요합니다. 오늘부터 SageMaker Canvas를 통해 열의 데이터 유형을 숫자, 텍스트 및 날짜 시간으로 변경하고 해당 데이터 유형(예: 이진 및 범주)에 대한 관련 기능도 표시할 수 있습니다. 따라서 기능을 기반으로 열의 데이터 유형을 수동으로 유연하게 변경할 수 있습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하는 기능을 통해 ML 모델을 구축하기 전에 데이터 무결성과 정확성이 보장됩니다. 예를 들어 날짜 시

이제 Amazon Web Services 고객은 Amazon CloudWatch Application Insights를 사용하여 동일한 인스턴스에 있는 다중 애플리케이션 배포에 대한 상세한 상태 지표와 분석을 얻을 수 있습니다. 고객은 CloudWatch Application Insights를 통해 애플리케이션을 보다 쉽게 설정 및 모니터링하고, 문제를 인식하고, 데이터를 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있으므로 애플리케이션 환경과 AWS 리소스에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

서버리스 데이터 통합 서비스인 AWS Glue를 이제 아시아 태평양(하이데라바드)와 아시아 태평양(멜버른) 리전에서도 사용할 수 있게 되었습니다.

Amazon EMR Serverless는 데이터 분석가 및 엔지니어가 클러스터나 서버를 구성, 관리 및 확장할 필요 없이 Apache Spark, Apache Hive 등의 오픈 소스 빅 데이터 분석 프레임워크를 실행할 수 있도록 지원하는 서버리스 옵션입니다. 오늘부터 EMR Serverless Spark 및 Hive 애플리케이션에 대한 로그를 Amazon CloudWatch에 저장할 수 있습니다.

이제 AWS Glue Studio Visual ETL 작업을 통해 DataBrew 레시피를 변환 흐름의 단계로 사용할 수 있습니다. AWS Glue Studio Visual ETL은 흐름 다이어그램 인터페이스를 사용하는 ETL 개발자용 노코드 작업 작성 UI입니다. AWS Glue DataBrew는 스프레드시트 스타일의 UI를 사용하는 비즈니스 사용자 및 데이터 분석가를 위한 노코드 데이터 준비 도구입니다. 두 기능의 새로운 통합으로 DataBrew 작업을 더 간단하게 배포하고 확장할 수 있으며 DataBrew 사용자는 DataBrew에서 사용할 수 없는 AWS Glue 기능에 액세스할 수 있습니다. 통합은 코드 기반 작업에서도 작