aws

Amazon QuickSight Q – 자동화된 데이터 준비 기능 출시 2021년 9월에 공개된 이 게시글에서 Jeff Barr 씨가 Amazon QuickSight Q의 정식 출시 소식을 발표했었습니다. 요약해서 말씀드리자면, Amazon QuickSight Q는 기업 사용자가 데이터에 대한 간단한 질문을 할 수 있는 자연어 쿼리 기능입니다. QuickSight Q는 쉬운 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 대시보드, 제어 기능, 계산을 사용할 필요가 없는 기계 학습(ML) 기반 셀프 서비스 분석을 제공합니다. 작년에 QuickSight Q가 출시되었을 무렵에 ‘2021년에 EMEA에서 가장 높은 매출을 올린 사람’과 같은 간단한 질문을 물으면 몇 초 이내에 (그래픽, 지도, 표 등의 관련 시각 자료가 첨부된) 답변을 받을 수 있었습니다. 분석에 사용한 데이터는 대개 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에 저장되는데, 이는 안타깝게도 자연어 상호작용 대신 SQL을 통한 프로그래밍 방식 액세스에 최적화되어 있는 경우가 많았습니다. 게다가 당연하겠지만, BI 팀은 대시보드 작성자, BI 엔지니어, 기타 데이터 팀에서 사용하도록 데이터 소스를 최적화하는 경향이 있어, 대시보드에 최적화된 기술적 이름 지정 규약(예: [ more… ]

Amazon Security Lake 미리 보기 – 보안을 위한 고객 소유 데이터 레이크 서비스 잠재적 보안 위협 및 취약성을 식별하기 위해 고객은 다양한 리소스에 대한 로깅을 활성화하고 분석 도구 내에서 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 이러한 로그를 중앙 집중화해야 합니다. 이러한 데이터 소스 중 일부에는 온프레미스 인프라, 방화벽 및 엔드포인트 보안 솔루션의 로그가 포함되며, 클라우드를 사용하는 경우 Amazon Route 53, AWS CloudTrail 및 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)와 같은 서비스가 포함됩니다. Amazon Simple Storage Service(S3) 및 AWS Lake Formation은 AWS에서 데이터 레이크를 생성하고 관리하는 작업을 간소화합니다. 그러나 일부 고객의 보안 팀은 데이터 정규화와 같은 보안 도메인별 측면을 정의하고 구현하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이를 위해서는 각 로그 소스의 구조와 필드를 분석하고, 스키마와 매핑을 정의하고, 위협 인텔리전스와 같은 데이터를 강화해야 합니다. 오늘 Amazon Security Lake의 평가판 릴리스를 발표합니다. Amazon Security Lake는 클라우드 및 온프레미스 소스의 조직 보안 데이터를 계정에 저장된 특수 목적의 [ more… ]

Amazon OpenSearch 서버리스 미리보기 – 클러스터 관리 없이 검색 및 분석 워크로드 실행 기능 대부분의 AWS 분석 서비스에는 고객이 기본 인프라를 구성, 확장 또는 관리할 필요 없이 방대한 양의 데이터를 훨씬 쉽게 분석할 수 있는 강력한 서버리스 서비스를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스를 위한 Amazon QuickSight 및 데이터 통합을 위한 AWS Glue와 같은 다른 서버리스 분석과 함께 올해 Amazon EMR Serverless, Amazon MSK Serverless 및 Amazon Redshift Serverless를 출시했습니다. 오늘 Amazon OpenSearch Service를 위한 새로운 서버리스 옵션의 평가판 릴리스를 발표합니다. 이를 통해 고객은 클러스터를 관리하지 않고도 대규모 검색 및 분석 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다. 기본 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 확장하여 가장 까다롭고 예측할 수 없는 워크로드에도 빠른 데이터 수집 및 쿼리 응답을 제공하므로 클러스터를 구성하고 최적화할 필요가 없습니다. Amazon OpenSearch Serverless를 사용하면 쿼리의 빈도 및 복잡성이나 분석 대상이 될 데이터의 양과 같이 미리 알기 어려운 요소를 고려할 필요가 없습니다. 인프라를 관리하는 대신 [ more… ]

신규 – Amazon EFS Elastic Throughput 발표 오늘 발표되는 Amazon EFS의 새로운 처리량(throughput) 모드인 Amazon EFS Elastic Throughput은 사용한 만큼만 요금을 지불하고 애플리케이션에 필요한 만큼의 처리량을 제공하도록 설계되었습니다. 이 새로운 처리량 모드를 사용하면 프로비저닝이나 용량 관리가 필요 없는 공유 파일 스토리지를 제공하여 AWS에서 워크로드 및 애플리케이션 실행을 더욱 간소화할 수 있습니다. Elastic Throughput은 예측하기 어려운 성능 요구 사항이 있거나 변동이 심하고 예측할 수 없는 워크로드에 적합합니다. Amazon EFS 파일 시스템에서 Elastic Throughput을 활성화하면 더 이상 애플리케이션 성능을 보장하기 위해 파일 시스템 성능을 적극적으로 관리하거나 유휴 리소스에 대해 과도한 비용을 지불할 필요가 없습니다. Elastic Throughput을 활성화하면 처리량 용량을 지정하거나 프로비저닝하지 않아도 됩니다. Amazon EFS가 애플리케이션에 필요한 처리량 성능을 자동으로 제공하며, 빌더는 읽거나 쓴 데이터 양에 대해서만 지불합니다. Amazon EFS는 스토리지 용량 및 성능을 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 클라우드 기반 애플리케이션용 파일 데이터를 공유할 수 있는 완전 탄력적인 서버리스 파일 스토리지를 제공하도록 [ more… ]

BI 혁신을 가속화하는 새로운 Amazon QuickSight API 기능 이 블로그의 일반 독자는 물론 AWS 고객 모두 코드형 인프라(IaC)의 이점을 알고 있습니다. IaC에서는 프로그래밍 언어를 사용하여 인프라를 구성함으로써 인프라를 여러 환경 또는 AWS 리전에 일관되게 배포할 수 있습니다. 다른 이점으로는 애플리케이션 소스 코드를 관리하는 데 사용하는 것과 동일한 개발 도구 및 워크플로우를 사용하여 인프라의 버전을 관리할 수 있다는 것입니다. 또한 IaC는 인프라를 배포하기 전에 인프라 일부를 프로그래밍 방식으로 검증할 수 있는 기능을 제공합니다. 오늘 AWS에서는 대시보드, 분석 및 템플릿을 프로그래밍 방식으로 생성하고 관리할 수 있도록 QuickSight API의 기능을 확장합니다. 이러한 기능을 통해 BI 팀은 IaC와 마찬가지로 BI 자산을 코드 방식으로 관리할 수 있습니다. 이로 인해 BI 팀의 민첩성이 높아지고 프로그래밍 방식의 마이그레이션 옵션을 통해 레거시 제품에서 BI 마이그레이션을 가속화할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 IT 운영(BIOps)은 DevOps에서 수십 년간 축적한 모범 사례에서 영감을 받았습니다. BIOps는 고객에게 데이터 통찰력을 빠르게 제공하여 더 [ more… ]