Amazon S3는 이제 추가 비용 없이 성능에 영향을 주지 않고 S3에 추가된 모든 새 객체에 기본 암호화 수준으로 S3 관리형 서버 측 암호화(SSE-S3)를 자동으로 적용합니다. SSE-S3은 256비트 고급 암호화 표준을 사용하며 고객에 의해 수조 개에 달하는 객체에 맞게 구성되었습니다. 이 새로운 기본 수준의 암호화는 고객이 애플리케이션을 변경하지 않고도 암호화 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다. 또는 고객이 제공하는 암호화 키(SSE-C) 또는 AWS 키 관리 서비스 키(SSE-KMS)를 사용하여 이 기본 구성을 업데이트하도록 선택할 수도 있습니다.

AWS Glue 크롤러는 이제 Linux Foundation Delta Lake 테이블에 대한 지원을 강화하여 운영 효율성을 높임으로써 Amazon Athena, Amazon EMR 및 AWS Glue와 같은 분석 서비스에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 Glue 크롤러가 매니페스트 파일을 생성할 필요 없이 분석 서비스가 Delta Lake 테이블을 스캔할 수 있습니다. 새롭게 카탈로그화된 데이터는 이제 선호하는 분석 및 기계 학습(ML) 도구를 사용하여 신속하게 분석에 사용할 수 있습니다. 

AWS Marketplace는 2022년 5월 31일에 도입된 SaaS 계약 무료 평가판을 확장한 SaaS 사용량 기반 요금 제품의 무료 평가판을 발표했습니다. AWS Marketplace의 무료 평가판을 통해 독립 소프트웨어 개발 판매 회사(ISV)는 등록 시 발생하는 마찰을 줄이고 잠재 고객에게 제품을 직접 체험해 볼 수 있게 함으로써 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다. 

Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall은 Recorded Future에서 제공하는 위협 인텔리전스를 포함하도록 제품을 확장하여, DNS Firewall의 AWS 관리형 도메인 목록을 사용하여 차단할 수 있는 DNS 위협의 범위를 확장했습니다. Recorded Future의 도메인 위험 목록에는 100,000개 이상의 도메인이 포함되어 있으며, 동적 위험 점수는 새로운 위협이 식별되고 DNS Firewall에 지속적으로 추가되면 업데이트됩니다. Recorded Future의 인텔리전스 클라우드는 샌드박스 분석, 네트워크 트래픽 분석, 명령 및 제어 탐지를 사용

AWS DataSync는 이제 작업 실행에 태그 사용을 지원합니다. DataSync 작업은 AWS DataSync를 사용하여 데이터가 전송되는 위치 및 방법을 정의하며, 작업 실행은 작업의 개별 실행입니다. 이 새로운 기능을 사용하면 작업을 실행할 때마다 태그를 적용하여 작업 실행을 보다 효과적으로 제어하고 관리할 수 있습니다.

Amazon FinSpace는 이제 AWS CloudTrail에 대한 웹 애플리케이션 및 데이터 액세스 이벤트 로깅을 통해 고객에게 추가 사용자 활동 모니터링 옵션을 제공합니다. 자본 시장 고객을 위한 관리형 분석 데이터 허브인 Amazon FinSpace에서는 분석가와 데이터 엔지니어가 여러 소스의 데이터에 액세스한 후 Capital Markets Time Series Analytics Library가 포함된 FinSpace의 관리형 Apache Spark Engine을 사용하여 해당 데이터를 변환할 수 있습니다. 사용자가 FinSpace 웹 애플리케이션에서 작업을 수행하거나 FinSpace 환경에 저장된 데이터를 사용하면 이벤트가 FinSpace 환경의 감사 리포지토리에 게시됩니다. 그런 다음 FinSpace 웹 애플리케이션에서 호스팅되는 감사 보고서 뷰어를 사용하여 볼 수 있습니다. 이를 통해 FinSpace 관리자는 사용자 활동 및 데이터 액세스를 신속하게 볼 수 있는 편리

AWS Gateway Load Balancer(GWLB) 및 Gateway Load Balancer Endpoint(GWLBE)는 이제 인터넷 프로토콜 버전 6(IPv6)을 사용하는 엔드 투 엔드 연결을 지원합니다. 이제 고객은 Gateway Load Balancer 및 해당 엔드포인트를 통해 IPv6 트래픽을 전송하여 트래픽 흐름을 이중 스택 어플라이언스 대상으로 분산할 수 있습니다. 

Amazon SageMaker Experiments는 이제 SageMaker Python SDK 또는 Boto3를 사용하여 모든 IDE(예: SageMaker Studio, JupyterHub) 또는 실행 코드(예: 로컬 노트북, 스크립트)에서 수행된 기계 학습(ML) 실험의 추적 및 분석을 지원합니다. ML 교육 반복에 대한 입력, 파라미터, 구성 및 결과를 추적할 수 있습니다. 이러한 반복을 실험에 할당, 그룹화 및 구성할 수 있습니다. 

오늘 AWS Console Home에 새로운 Security Hub 위젯을 출시하게 되어 매우 기쁩니다. 이 위젯은 AWS Security Hub를 사용하여 계정에서 활성화한 보안 검사를 통해 생성된 보안 상태를 요약하여 제공합니다. 

이제 Amazon Athena에서 Delta Lake 테이블을 원활하게 쿼리할 수 있으므로 운영 효율성 향상, 쿼리 성능 향상 및 비용 절감의 이점을 누릴 수 있습니다. Delta Lake는 일반적으로 Amazon S3에 구축되는 최신 데이터 레이크 아키텍처를 구현하는 데 도움이 되는 오픈 소스 테이블 형식입니다. 이번 출시 전에는 Athena에서 Delta Lake 테이블을 읽으려면 추가 메타데이터 파일을 생성하고 관리하는 복잡한 프로세스가 필요했습니다. 이제 Athena를 사용하여 이러한 추가 작업 없이 Delta Lake 테이블을 직접 쿼리할 수 있습니다.

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝은 이제 더 재현성 있는 튜닝 결과를 위해 무작위 하이퍼파라미터를 생성하도록 시드를 설정하는 옵션을 제공합니다. 이를 통해 규정 준수 또는 규제상의 이유로 조정 작업 결과를 재현할 수 있어야 하는 사용 사례가 가능해집니다.

이제 AWS Compute Optimizer는 고객이 AWS Fargate에서 실행되는 Amazon ECS 서비스를 위한 최적의 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 작업 CPU 및 메모리 구성을 식별하는 데 도움이 되는 권장 사항을 제공합니다.

AWS 중동(아랍에미리트) 리전에서 AWS IoT Core 및 AWS IoT Device Management를 사용할 수 있게 되어 기쁩니다. AWS 중동(아랍에미리트) 리전은 중동(바레인) 리전에 이어 중동의 두 번째 리전입니다.

Amazon SageMaker 특성 저장소는 오늘 오프라인 저장소를 위한 SageMaker Python SDK 지원을 발표합니다. Amazon SageMaker 특성 저장소는 기계 학습(ML) 특성을 저장, 업데이트, 검색 및 공유하기 위한 완전 관리형의 특수 목적용 리포지토리입니다. SageMaker 특성 저장소의 오프라인 저장소에는 이전 ML 기능이 포함되어 있으며, 이를 사용하여 훈련 및 배치 추론을 위한 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 지금까지는 Athena와 Glue를 사용하고 임시 SQL 쿼리를 작성하여 이러한 훈련 데이터 세트를 생성해야 했습니다. 

오늘 AWS Mainframe Modernization 서비스의 개선 사항을 발표합니다. 5개의 새로운 리전으로 서비스를 확장하고 AWS CloudFormation, AWS PrivateLink 및 AWS Key Management Service(KMS)를 지원하여 반복 가능한 배포를 실현하고 보안 및 규정 준수를 강화할 수 있도록 합니다.

Amazon Rekognition Labels는 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 동작을 탐지할 수 있는 기계 학습 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 2022년 11월 23일에 Amazon Rekognition Labels 이미지의 기계 학습 모델에 대한 업데이트를 시작하여 600개의 레이블을 추가하고 2,000개 이상의 기존 레이블에 대한 정확도를 개선했습니다. 또한 레이블 결과를 ‘별칭’ 및 ‘범주’로 구성하고 결과 필터링을 지원하는 기능을 추가했습니다.

Amazon Neptune 버전 1.2.0.2는 이제 SPARQL 쿼리 언어에 대한 W3C RDF CBD(간결한 설명)를 지원합니다. RDF 리소스(RDF 그래프의 노드)의 간결한 설명은 비어 있지 않은 리프 노드(익명 리소스, URI가 없는 노드)의 가장 작은 하위 그래프입니다. CBD 쿼리는 노드에서 시작하여 식별자가 있는 노드를 찾을 때까지 빈 노드를 넘어 그래프를 반복적으로 탐색합니다.

Amazon Fraud Detector는 이제 고객에게 비즈니스 사용 사례에 맞는 Amazon Fraud Detector 데이터 모델을 만들 수 있는 간단하고 효과적인 방법을 제공합니다. Amazon Fraud Detector는 고객이 잠재적인 사기 행위를 식별하고 더 많은 온라인 사기를 더 빨리 포착할 수 있도록 도와주는 완전 관리형 서비스입니다.

레이블링된 가상 데이터를 생성하는 프리미엄 맞춤형 서비스인 Amazon SageMaker Ground Truth 가상 데이터가 이제 동적 3D 환경을 지원합니다. 이제 완전 3D 씬, 3D 깊이 맵, 씬 내 여러 카메라, 컨베이어 벨트에서 움직이는 객체, 자동 레이블링된 비디오 데이터 생성 등을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 제조, 창고용 로보틱스, 식품 포장, 소매, 자율 주행 및 스마트 홈 분야의 고객 사용 사례에 사용되는 동적 3D 환경을 위한 가상 데이터를 생성할 수 있습니다.

이제 POIS(배치 기회 정보 시스템)와 함께 AWS Elemental MediaLive를 사용하여 소스의 대역 내 SCTE-35 신호를 조정하고 이에 대응할 수 있습니다.