USN-4662-1: OpenSSL vulnerability David Benjamin discovered that OpenSSL incorrectly handled comparing certificates containing a EDIPartyName name type. A remote attacker could possibly use this issue to cause OpenSSL to crash, resulting in a denial of service. Source: USN-4662-1: OpenSSL vulnerability
AWS 신규 리전 – 호주 멜버른 출시 예고 2020년에 이탈리아와 남아프리카에 새 AWS 리전을 시작하였고 인도네시아, 일본, 스페인, 인도, 스위스에도 리전을 준비하고 있습니다. 2020년, 호주 멜버른 리전 상황 오늘은 아시아 태평양(멜버른) 리전에 대한 작업이 진행 중이며 2022년 하반기에 가용 영역 3개를 개설할 예정이라는 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. 호주에는 아시아 태평양(시드니) 리전 외에 이미 시드니 리전의 엣지 캐시가 지원하는 7개의 Amazon CloudFront 엣지 로케이션이 있습니다. 호주의 두 번째 리전이자 아시아 태평양의 9번째 리전으로서, 중국, 인도, 일본, 한국, 싱가포르와 더불어 호주의 기존 리전을 연결합니다. 현재 운영되는 24개 AWS 리전에는 가용 영역이 77개가 있고 가용 영역 18개와 리전 6개(이 리전 포함)가 추가될 예정입니다. Amazon은 기후 협약을 준수하기 위해 2040년까지 실질 산소 배출량을 0으로 줄이겠다는 목표를 세웠고, 그 과정에서 2025년까지 100% 재생 에너지로만 운영하도록 전환할 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해 전체 용량이 165MW이고 연간 392,000MWh를 생산할 수 있는 호주의 재생 에너지 프로젝트 2건에 투자하였습니다. [ more… ]
AWS Lambda 업데이트 – 최대 10GB 메모리와 6 개 vCPU로 함수 실행 가능 AWS Lambda는 구축하려는 항목에 집중할 수 있도록 가용성과 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 인프라에서 프로그램 코드를 실행합니다. 대용량 메모리 또는 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 대해 Lambda 함수를 실행할려면, 오늘 부터 최대 10GB의 메모리에서 Lambda 함수를 실행할 수 있으며, 이는 이전 대비 3배 증가 되었습니다. Lambda는 구성된 메모리 양에 비례하여 CPU 및 기타 리소스를 선형으로 할당합니다. 즉, 각 실행 환경에서 최대 6 개의 vCPU 를 할당 받아 실행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 다중 스레드 및 다중 프로세스 애플리케이션이 더 빠르게 실행됩니다. Lambda 요금은 구성된 메모리 및 기능 기간 (GB-초)에 비례하므로 더 많은 메모리를 사용하기 위한 추가 비용은 더 빠른 실행 속도로 보상 받을 수 있습니다. 더 많은 메모리와 CPU 성능, AVX2 명령어 세트 지원, 기계 학습 애플리케이션, 일괄 처리 및 추출, 데이터 변환/로드 (ETL) 작업, 유전체학 모델링, 고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 [ more… ]
AWS Lambda 업데이트 – 1ms 결제 세분화로 비용 절감 가능 AWS Lambda에서 제가 제일 좋아하는 점은 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있으며 사용한 만큼만 비용을 지불한다는 것입니다. 2014년 Lambda 출시 이후, 코드가 트리거 된 요청 횟수와 코드 실행 시간에 대해 가장 가까운 100ms(반올림 기간 )로 요금을 청구했습니다. 오늘부터 Lambda 함수 실행 시간에 대해 1 밀리 초단위의 과금 정책을 발표했습니다. 새로운 가격 정책에 따르면, 지연 시간이 짧은 API와 같이 실행 시간이 100ms보다 훨씬 낮은 함수에 대한 상당한 비용 절감이 예상됩니다. 제가 실행중인 간단한 웹 앱을 살펴 보겠습니다. Amazon CloudWatch로그에서 각 호출에 대해 가독성을 높이기 위해 REPORT 줄을 세 줄로 나누었습니다. REPORT RequestId: 35a7e0cb-4902-490d-b8d3-eb315dded660 Duration: 27.40 ms Billed Duration: 100 ms Memory Size: 1024 MB Max Memory Used: 472 MB 1ms 청구 세분화는 다음과 같습니다. REPORT RequestId: a24d03b5-429d-4ca3-a490-878a52a0182f Duration: 27.55 ms Billed Duration: 28 ms Memory Size: 1024 MB Max [ more… ]
re:Invent 2020 라이브 블로그: 기계 학습 기조 연설 AWS 최고 에반젤리스트 Jeff Barr 및 개발자 애드보케이트 Martin Beeby, Steve Roberts가 진행하는 라이브 블로그 최초의 기계 학습 기조 연설을 확인해보세요. Amazon ML/AI 부문 부사장인 Swami Sivasubramanian이 AWS 기계 학습의 최신 개발 및 출시 정보, 새로운 기술 데모 및 고객의 통찰력을 공유합니다. 2020년 12월 8일(화요일) 오전 7시 45분부터 10시(PST)부터 함께 참여해주세요! Source: re:Invent 2020 라이브 블로그: 기계 학습 기조 연설
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