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비용 최적화 시리즈 2부: AWS Config의 비용 최적화 방안 이 글은 AWS Cloud Operations & Migrations Blog에 게시된 Cost Optimization recommendations for AWS Config를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. AWS Config는 AWS 계정 내의 리소스 구성을 자세히 보여주는 기능들을 제공합니다. 이 기능들에는 리소스 간의 관계 및 리소스의 이전 구성 등에 대한 내용들이 포함되어 있어, 시간이 지남에 따라 리소스들의 구성과 관계가 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 이 게시물에서는 AWS Config의 비용을 최적화하기 위한 다양한 모범 사례와 권장 사항을 안내합니다. 또한, 규칙과 레코더에 대해 살펴보고 필요하지 않은 규칙을 식별하고 삭제하는 방법, 그리고 Config의 설정을 수정하여 “기록할 리소스 유형”을 보호 대상으로 설정하는 기술적인 지침도 제공합니다. 비용 최적화는 AWS Well-Architected Framework (AWS WAF)의 6개의 기둥(Pillar) 중 하나이며, 워크로드(Workload)의 수명 주기 동안 지속적으로 개선하고 향상시키는 프로세스입니다. AWS는 현대적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하면서 비용을 효율적으로 제어하고 지속적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다. 고객은 비용을 절감하는 다양한 옵션을 AWS [ more… ]

비용 최적화 시리즈 1부: AWS 사용량에 대한 시각화로 비용 최적화 인사이트 얻기 이 글은 AWS Cloud Operations & Migrations Blog에 게시된 Visualize and gain insights into your AWS cost and usage with Amazon Managed Grafana를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 기존 워크로드를 AWS로 마이그레이션 하고 사용량이 증가함에 따라 AWS의 사용 현황을 세부적으로 파악하여 발생되는 비용과 사용량을 효과적으로 관리하는 것이 중요해졌습니다. AWS는 고객의 워크로드에서 발생되는 비용을 시각화하거나 비정상적인 사용량을 감지할 수 있도록 AWS Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost Anomaly Detection와 같은 다양한 서비스를 기본으로 제공하며, AWS 비용 및 사용량 보고서(CUR)를 사용하여 AWS 리소스들에 대한 세부적인 비용 및 사용량을 분석할 수 있습니다. Amazon Managed Grafana는 고객이 여러 데이터 소스에서 생성되는 애플리케이션의 운영 메트릭이나 로그들을 즉시 쿼리하고 상호 연계하여 시각화할 수 있는 완전 관리형 데이터 시각화 서비스입니다. Amazon Managed Grafana는 오픈 소스 Grafana와 호환되며 Amazon CloudWatch, Amazon OpenSearch Service, Amazon Athena, Amazon Managed [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – AWS 설명서 업데이트, Amazon EventBridge 속도 개선 등 다음은 지난 7일간의 AWS 업데이트입니다. 지난 주 저는 지난 10년 동안 기꺼이 참석해 온 CloudConf 컨퍼런스를 위해 이탈리아 토리노에 있었습니다. AWS Hero인 Anahit Pogosova도 풀 하우스 앞에서 몇 가지 서버리스 팁을 공유했습니다. 다음은 기조 연설 중 마지막 줄에서 찍은 사진입니다. 5월 25일 목요일에는 지역 AWS 사용자 그룹의 10주년을 기념하기 위해 더블린에서 열리는 AWS Community Day에 참석할 예정입니다. 거기에서 만나게 되면 인사해 주세요. 지난주 출시 사항 지난주에는 많은 발표가 있었습니다. 다음은 제 관심을 끌었던 몇 가지 출시 사항입니다. Amazon SageMaker – 이제 지리 공간 기능은 보안 업데이트 및 더 많은 사용 사례 샘플과 함께 정식 버전으로 사용 가능합니다. Amazon Detective – AWS IAM Access Analyzer, Amazon Inspector, Amazon Macie 등의 새로운 소스에서 제공되는 AWS 보안 탐지 결과의 조사를 간소화합니다. Amazon EventBridge – 이제 EventBridge는 첫 번째 호출 시도까지 이벤트가 [ more… ]

Amazon SageMaker 지리 공간 기능 정식 출시 – 보안 업데이트 및 다양한 활용 사례 소개 AWS re:Invent 2022에서는 Amazon SageMaker의 지리 공간 기능을 미리 살펴보았습니다. 데이터 사이언티스트와 기계 학습(ML) 엔지니어는 이 기능을 사용하여 지리 공간 데이터로 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker 기반 지리 공간 ML은 즉시 사용 가능한 지리 공간 데이터, 목적별 처리 작업 및 오픈 소스 라이브러리, 사전 훈련된 ML 모델 및 Amazon SageMaker의 지리 공간 기능을 갖춘 기본 제공 시각화 도구에 대한 액세스를 지원합니다. 평가판 이용 기간 동안 고객들로부터 많은 관심과 좋은 피드백을 받았습니다. 이제 Amazon SageMaker 지리 공간 기능을 새로운 보안 업데이트 및 추가 샘플 사용 사례와 함께 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. SageMaker Studio 기반 지리 공간 ML 기능 소개 시작하려면 빠른 설정을 사용하여 미국 서부(오레곤) 리전에서 Amazon SageMaker Studio를 시작하세요. Studio에서 새 사용자를 생성할 때 기본 Jupyter Lab 3 버전을 [ more… ]

Amazon Detective, AWS Security Hub 조사 결과 통합 조회 제공 Amazon Detective를 사용하면 보안 데이터를 분석 및 시각화하여 잠재적인 보안 문제를 조사할 수 있습니다. Detective는 AWS CloudTrail 로그, Amazon Virtual Private Cloud(VPC), 흐름 로그,Amazon GuardDuty 조사 결과 및 작년부터는 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 감사 로그에서 IP 트래픽, AWS 관리 운영 및 악의적이거나 무단 활동을 설명하는 이벤트를 수집하고 분석합니다. Detective는 이 데이터를 가지고 기계 학습, 통계 분석 및 그래프 이론을 사용하여 로그 데이터를 추출하여 보안 조사를 위한 연결된 데이터 세트를 구축하는 그래프 모델을 구성합니다. 오늘부터 AWS Detective는 GuardDuty에서 탐지한 결과 외에도 AWS Security Hub의 조사 결과에 대한 조사 지원을 제공합니다. Security Hub는 AWS의 보안 상태를 확인하고 보안 업계 표준 및 모범 사례와 비교하여 환경을 점검하는 데 도움을 줄 수 있는 서비스입니다. Security Hub와 다른 통합 AWS 보안 서비스를 켜면 해당 서비스가 결과를 Security Hub로 전송하기 시작합니다. 이 새로운 기능을 사용하면 [ more… ]