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새로운 기능 – Amazon EventBridge에서 Amazon S3 이벤트 알림 사용 AWS는 2019년 중반에, 규모 관계없이 강력한 이벤트 중심 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있는 Amazon EventBridge를 출시했습니다. 출시 이후 스키마 레지스트리, 이벤트 아카이빙 및 재생 기능, 리전 간 이벤트 버스 대상 지원, API 대상 등 모든 HTTP API로 이벤트를 전송할 수 있도록 지원하는 몇 가지 중요한 기능이 추가되었습니다. 매우 많은 대상 목록을 지원하며 이벤트의 패턴 매칭, 필터링 및 라우팅을 수행할 수 있는 기능을 갖춘 EventBridge는 매우 강력하고 유연한 아키텍처 구성 요소입니다. S3 이벤트 알림 이제 EventBridge를 사용하여 S3 객체의 변경 사항에 효율적으로 빠르게 대응하는 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다. 이 모델은 그 어느 때보다 빠르고 안정적이며 개발자에게 익숙한 새로운 ‘직접 연결’ 모델입니다. 더 이상 이벤트를 처리하기 위해 객체의 추가 복사본을 만들거나 특별한 단일 목적 코드를 작성할 필요가 없습니다. 그런데 이미 S3 객체의 변경 사항에 대응할 수 있는 능력은 충분히 [ more… ]

AWS Compute Optimizer 업데이트 – 룩백 기간을 3개월로 연장하는 향상된 인프라 지표 제공 AWS Compute Optimizer는 기계 학습을 사용하여 사용률 지표 기록을 분석함으로써 비용을 절감하고 성능을 개선할 수 있도록 사용자 워크로드에 맞는 최적의 AWS 리소스를 추천합니다. 리소스를 과다 프로비저닝하면 불필요한 인프라 비용이 발생하고, 과소 프로비저닝하면 애플리케이션 성능이 저하될 수 있습니다. Compute Optimizer는 사용자의 활용 데이터에 기반하여 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 인스턴스, Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨 및 AWS Lambda 함수의 AWS 리소스 세 가지 유형에 대해 최적의 구성을 선택할 수 있도록 지원합니다. 오늘, AWS Compute Optimizer가 이제 리소스별 권장 사항을 향상시키는 기능을 옵트인 또는 옵트아웃할 수 있는 권장 사항 기본 설정을 지원한다는 점을 알려드리게 되어 기쁩니다. EC2 인스턴스의 경우 AWS Compute Optimizer는 지난 14일간의 Amazon CloudWatch 지표를 분석하여 권장 사항을 생성합니다. 이러한 이유로 권장 사항은 월별 또는 분기별 패턴이 있는 워크로드의 하위 집합과 관련이 없었습니다. 이러한 워크로드의 경우 [ more… ]

Amazon FSx for Lustre와 Amazon S3 통합 기능 출시 Amazon FSx for Lustre의 두 가지 추가 기능을 발표합니다. 첫째, 삭제된 파일 및 객체를 포함하여 파일 시스템을 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 완전히 양방향으로 동기화할 수 있습니다. 둘째, 파일 시스템을 여러 S3 버킷 또는 접두사와 동기화하는 기능입니다. Lustre는 대부분의 대형 슈퍼컴퓨터의 워크로드를 지원하는 대규모 분산 병렬 파일 시스템입니다. 따라서 기상학, 생명 과학 및 엔지니어링 시뮬레이션과 같은 고성능 컴퓨팅 워크로드를 처리해야 하는 AWS 고객에게 인기가 있습니다. 금융 서비스 산업뿐만 아니라 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서도 사용됩니다. Sun Microsystems에서 일할 때 저는 Lustre 파일 시스템을 처음으로 직접 사용해 봤습니다. 저는 사전 영업 엔지니어였으며 금융 서비스 회사에 수백만 달러의 컴퓨팅 및 스토리지 인프라를 판매하기 위해 몇 가지 거래를 진행했습니다. 그 당시에는 Lustre 파일 시스템에 액세스하는 것이 사치스러운 일이었습니다. 고가의 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 하드웨어가 필요했습니다. 배송을 받기 위해서는 몇 주를 기다려야 했습니다. 또한 클러스터를 설치하고 [ more… ]

미리보기 — AWS Migration Hub Refactor Spaces 기반 점진적 애플리케이션 리팩토링 기존 애플리케이션을 (일반적으로 마이크로서비스 기반의) 분산 애플리케이션으로 리팩터링할 수 있는 AWS Migration Hub의 새로운 기능인 AWS Migration Hub Refactor Spaces의 미리보기를 발표합니다. 기존 애플리케이션을 리팩터링하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 예를 들면 코드를 더 모듈화하거나, 더 현대적인 프레임워크를 사용하거나, 다른 데이터 스토리지를 사용하기 위함입니다. 일반적으로 리팩터링의 목표는 시간이 지남에 따라 애플리케이션을 보다 쉽게 유지 관리하고 발전시키도록 하는 것입니다. 다른 이점으로는 대규모 워크로드 처리, 복원력 향상 또는 비용 절감 등이 있습니다. 하지만 리팩터링은 어렵습니다. 리팩터링을 비유하자면, 승객이 모두 승선한 비행기가 비행하는 상태에서 승객들이 아무것도 느끼지 못하는 중에 비행기의 엔진, 기내 좌석, 엔터테인먼트 시스템을 교체하는 것과 같습니다. 이러한 리팩터링 프로젝트를 성공적으로 수행한 고객과 이야기를 나누면서 우리는 교살자 무화과 설계 패턴이라는 공통된 패턴을 발견했습니다. 교살자 무화과는 숙주가 되는 나무 꼭대기에서 뿌리를 내리며 결국 숙주를 감싸거나 대체하는 식물 계열입니다. 저자인 Martin Fowler는 마이그레이션 설계 [ more… ]

새로운 기능 – Amazon SageMaker Studio로 EMR 클러스터 및 Spark 작업 생성 및 관리 이제 Amazon SageMaker Studio 서비스에 세 가지 새로운 개선 사항을 제공하게 되어 매우 기쁩니다. 현재 SageMaker Studio의 사용자는 단일 AWS 계정 내에서 그리고 조직 전체의 공유 계정에서 실행되는 Amazon EMR 클러스터를 생성, 종료, 관리, 검색 및 연결할 수 있습니다. 이 모든 작업을 SageMaker Studio에서 직접 수행할 수 있습니다. 또한 SageMaker Studio Notebook 사용자는 SparkUI를 활용하여 Amazon EMR 클러스터에서 실행되는 Spark 작업을 SageMaker Studio Notebook에서 직접 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다! 지금까지의 이야기… 오늘까지 SageMaker 스튜디오 사용자는 SageMaker 스튜디오와 동일한 계정에서 실행 중이라는 조건으로 EMR 클러스터를 찾고 연결할 수 있었습니다. 많은 상황에서 유용하지만 실행 중인 모델 또는 분석의 요구 사항에 적합한 클러스터가 없는 경우 데이터 사이언티스트는 개발 환경을 떠나 필요에 맞는 클러스터를 수동으로 구성해야 합니다. 데이터 사이언티스트의 워크플로를 방해할 뿐만 아니라, 데이터 사이언티스트가 작업을 계속할 수 있도록 클러스터를 [ more… ]