AWS Daily Digest — 2026년 6월 2일

☁️ AWS Daily Digest · 2026년 6월 2일

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7개의 하이라이트 · 약 2분 소요 · 항목별 빠른 AI 브리핑 · 자세한 내용은 전체 기사 링크 참조

1. Amazon Bedrock에서 OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4 모델 및 Codex 시작하기

AI/ML · AWS Blog

Amazon Bedrock이 이제 OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4 모델 및 Codex를 지원하여, 개발자들이 코딩 및 소프트웨어 개발을 위한 고급 AI 모델에 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 복잡한 워크로드(Workload)와 코딩 작업을 위해 AI를 활용하려는 조직에 중요한 소식입니다. 이 모델들은 Amazon Bedrock의 추론 엔진(Inference engine)에 있는 Responses API를 통해 호출할 수 있습니다.

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2. 생성형 AI 기반 SRE 회복 탄력성 여정을 위한 차세대 AWS Resilience Hub 소개

AI/ML · AWS Blog

AWS Resilience Hub가 생성형 AI 기반의 장애 모드 분석(Failure mode analysis) 및 모듈형 회복 탄력성 정책(Modular resilience policies)을 포함한 차세대 기능으로 업데이트되었습니다. 이번 업데이트는 회복 탄력성 목표를 설정하고 진행 상황을 측정하는 일관된 방법을 제공함으로써, 여러 애플리케이션을 운영하는 조직에 이점을 제공합니다.

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3. 에이전트형 AI (Agentic AI) 애플리케이션 구축을 위한 차세대 Amazon OpenSearch Serverless 소개

AI/ML · AWS Blog

Amazon OpenSearch Serverless가 즉각적인 리소스 생성 및 AI 개발 플랫폼과의 네이티브 통합을 포함한 차세대 기능으로 업데이트되었습니다. 이번 업데이트는 AI 에이전트(AI agents)를 구축하는 고객에게 최대 60%의 비용 절감과 더 빠른 확장성(Scaling)을 제공한다는 점에서 중요합니다.

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4. Amazon Bedrock, 새로운 고급 프롬프트 최적화 및 마이그레이션 도구 도입

AI/ML · AWS Blog

Amazon Bedrock이 새로운 고급 프롬프트 최적화(Prompt optimization) 및 마이그레이션(Migration) 도구를 도입하여, 사용자가 모든 모델에 대해 프롬프트를 최적화하고 기존 프롬프트와 최적화된 프롬프트를 비교할 수 있도록 지원합니다. 이 도구는 모델 성능을 향상시키고 회귀(Regressions)를 줄임으로써 개발자들에게 이점을 제공합니다.

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5. Amazon Redshift, 통합 데이터 레이크 쿼리 엔진을 갖춘 AWS Graviton 기반 RG 인스턴스 도입

Database · AWS Blog

Amazon Redshift가 통합 데이터 레이크(Data lake) 쿼리 엔진을 갖춘 AWS Graviton 기반 RG 인스턴스를 도입하여, 더 빠르고 효율적인 쿼리를 제공합니다. 이번 업데이트는 대규모 데이터 볼륨과 진화하는 분석 요구사항을 가진 조직에 중요하며, 다양한 데이터 세트의 비용 효율적인 저장 및 쿼리를 가능하게 합니다.

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6. Amazon ElastiCache for Valkey, 이제 내구성(Durability) 지원

Database · AWS What's New

Amazon ElastiCache for Valkey가 이제 내구성(Durability)을 지원하여, 사용자가 여러 가용 영역(Availability Zones)에 걸쳐 데이터를 내구적으로 저장할 수 있습니다. 이 업데이트는 AI 에이전트(AI agents)를 사용하는 경우와 같이 마이크로초(Microsecond) 단위의 읽기 지연 시간(Read latency)이 필요하면서 데이터 손실을 허용할 수 없는 워크로드에 유익합니다.

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7. AWS Cost and Usage Report 2.0, 이제 Athena 및 Redshift 통합 지원

FinOps · AWS What's New

AWS Cost and Usage Report (CUR) 2.0가 이제 Athena 및 Redshift와의 통합을 지원하여, 고객이 표준 SQL을 사용하여 비용 및 사용량 데이터를 분석할 수 있게 되었습니다. 이번 업데이트는 CUR 1.0의 통합 옵션과 동일한 기능(feature parity)을 제공하므로, AWS 비용 및 사용량을 최적화하려는 조직에 매우 중요합니다.

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#aws #cloud #ai #machinelearning