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Terraform 오픈 소스 엔진을 기반한 AWS Service Catalog 제품 생성 기능 출시 AWS Service Catalog를 사용하면 AWS에서 사용하도록 승인된 코드 기반 인프라(Infra as Code, IaC) 템플릿 카탈로그를 생성, 제어 및 관리할 수 있습니다. 이러한 IaC 템플릿에는 가상 머신 이미지, 서버, 소프트웨어 및 데이터베이스부터 완전한 멀티티어 애플리케이션 아키텍처까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 개인, 그룹, 부서 또는 비용 센터에 따라 사용 가능한 IaC 템플릿과 버전, 각 버전별로 구성된 항목, 각 템플릿에 액세스할 수 있는 사용자를 제어할 수 있습니다. 그러면 엔지니어, 데이터베이스 관리자 및 데이터 사이언티스트와 같은 최종 사용자는 일상 업무를 수행하는 데 필요한 승인된 AWS 리소스를 신속하게 검색하고 셀프 서비스 프로비저닝할 수 있습니다. Service Catalog를 사용할 때 첫 번째 단계는 IaC 템플릿을 기반으로 제품을 만드는 것입니다. 그런 다음 구성 정보와 함께 제품을 포트폴리오에 수집할 수 있습니다. 오늘부터 AWS CloudFormation 또는 Hashicorp Terraform을 사용하여 Service Catalog 제품 및 해당 리소스를 정의하고 프로세스와 [ more… ]

AWS Supply Chain 정식 출시 – 향상된 가시성과 실행 가능한 인사이트로 위험 완화 및 비용 절감 많은 분들과 마찬가지로 저도 날씨, 지정학적 불안정, COVID-19 팬데믹과 같은 외부 요인으로 인한 파괴적인 영향을 경험했습니다. 공급망 복원력을 개선하기 위하여 조직은 리스크를 신속하게 찾아 대응할 수 있는 공급망 전반의 가시성이 필요합니다. 고객의 선호도가 빠르게 변하고 과거의 수요 가정이 더 이상 유효하지 않기 때문에 이는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 게다가 공급망 데이터는 연결되지 않은 시스템 전체에 분산되어 있는 경우가 많으며 기존 도구에는 의미 있는 인사이트를 생성하는 데 필요한 탄력적인 처리 능력과 특수 기계 학습(ML) 모델이 부족합니다. 실시간 인사이트가 없으면 조직은 수요 패턴의 변화, 예상치 못한 추세 또는 공급 장애를 감지할 수 없습니다. 신속하게 대응하지 못하면 고객 및 운영 비용에 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘 AWS Supply Chain이 정식으로 출시되었습니다. AWS Supply Chain은 통합 데이터, 기계 학습 기반의 실행 가능한 인사이트, 내장된 상황별 협업을 통해 위험을 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – Amazon DataZone 미리보기 및 AWS DataSync 업데이트 – 2023년 4월 첫째주 지난 주말, 벚꽃이 만개한 서울 시내 한복판의 대형 공원 서울숲공원에서 봄 분위기를 만끽했습니다. 작년과 비교하면 많은 사람들이 모여들었기 때문에 팬데믹 이후 정말 정상으로 돌아왔다는 것을 실감했습니다. 가족과 함께 봄이나 가을의 계절을 즐기시기 바랍니다. 지난주 출시 사항 만우절 농담처럼 지난 주에는 평소보다 훨씬 많은 65개의 출시가 있었습니다. AWS 제품 팀은 고객 중심 원칙을 가지고 열심히 일하고 있습니다. 그래서 중요한 것을 고르느라 고민을 많이 했습니다. 제가 선택한 기능 외에도 여러분에 요구에 적합한 중요한 기능 릴리스가 있을 수 있습니다. 지난 주의 전체 출시 목록을 꼭 살펴보세요. 먼저, 다음은 AWS 뉴스 블로그에서 다루는 AWS 서비스 및 기능의 정식 출시 목록입니다. Amazon VPC Lattice, 서비스 간 연결, 보안 및 모니터링 간소화 Amazon SageMaker Canvas, 사용자 지정 텍스트 및 이미지 분류 모델 지원 Amazon GuardDuty, Amazon EKS Runtime Monitoring 정식 [ more… ]

Amazon SageMaker Canvas – 바로 사용 가능 모델, 사용자 지정 텍스트 및 이미지 분류 모델 지원 기능 출시 오늘 Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능을 사용하면 비즈니스 분석가가 기계 학습(ML)을 통해 몇 분 만에 수천 줄의 문서, 이미지 및 텍스트에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. 오늘부터 바로 사용할 수 있는 모델에 액세스하고 이전에 지원된 테이블 형식 데이터를 위한 사용자 지정 모델과 함께 사용자 지정 텍스트 및 이미지 분류 모델을 만들 수 있습니다. 이 모든 작업을 기계 학습 경험이나 코드 작성 없이도 가능합니다. 다양한 업계의 비즈니스 분석가는 AI/ML 솔루션을 적용하여 다양한 데이터에서 통찰력을 얻고 비즈니스 이해 관계자의 임시 분석 요청에 응답하기를 원합니다. 분석가는 워크플로우에 AI/ML을 적용함으로써 검사, 분류는 물론 원시 데이터, 이미지 또는 문서에서 인사이트를 추출하는 등 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 문제에 AI/ML을 적용하려면 기술 전문 지식이 필요하며 맞춤형 모델을 구축하려면 [ more… ]

Amazon VPC Lattice 정식 출시 – 서비스 간 연결, 보안 및 모니터링 간소화 AWS re:Invent 2022에서 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)의 새로운 기능인 Amazon VPC Lattice 평가판이 소개되었습니다. 이 기능을 사용하면 서비스 간 통신을 연결, 보안 및 모니터링하기 위한 일관적인 방법이 제공됩니다. VPC Lattice를 사용하면 네트워크 액세스, 트래픽 관리 및 모니터링에 대한 정책을 정의하여 인스턴스, 컨테이너 및 서버리스 애플리케이션 간에 컴퓨팅 서비스를 연결할 수 있습니다. 오늘 VPC Lattice가 정식 버전으로 출시되었습니다. 평가판과 비교했을 때 다음과 같은 새로운 기능을 이용할 수 있습니다. 서비스에서는 VPC Lattice에서 자동으로 생성되는 도메인 이름 외에 사용자 지정 도메인 이름을 사용할 수 있습니다. HTTPS를 사용하는 경우, 사용자 지정 도메인 이름과 일치하는 SSL/TLS 인증서를 구성할 수 있습니다. 오픈 소스 AWS Gateway API 컨트롤러를 배포하여 Kubernetes 네이티브 환경에서 VPC Lattice를 사용할 수 있습니다. Kubernetes Gateway API를 사용하여 여러 Kubernetes 클러스터에 걸친 서비스 및 EC2 인스턴스, 컨테이너 및 서버리스 함수에서 실행되는 [ more… ]