☑️ Keynote

세션명	What's new with Amazon S3
세션코드	STG206
발표일자	2025.12.07
강연자	Anna Bouchet, Paul Meighan
키워드	AWS S3, Security, Large-scale Data, AI/Data Analytics, Tables/Metadata/Vectors, Cost Efficiency, Access Control
핵심 내용 및 요약	ㆍAWS S3는 보안과 관리 편의성을 강화하고, 대용량 데이터 처리 성능과 저장 한도를 크게 확장했으며 AI와 데이터 분석을 위한 Tables, Metadata, Vectors 기능을 개선했습니다. 기존 데이터 마이그레이션과 접근 제어가 쉬워졌고, 비용 효율적 스토리지 옵션이 확대되어 다양한 워크로드에 최적화되었습니다.

1. 보안(Security) 주요 업데이트

• 태그 기반 접근 제어(Tag-based Access Control) 출시로 IAM 정책 단순화합니다.
• 단일 태그 추가/삭제/조회 신규 API 제공합니다.
• 조직(Org/OU) 레벨 Block Public Access 및 향상된 403 오류 컨텍스트 지원합니다.
• PQTLS(양자내성 TLS) 도입 및 기본 암호화 설정 강화합니다.
• SSEC(Server-Side Encryption with Customer-provided keys) 를 비활성화할 수 있는 옵션을 추가합니다. (2026년부터 기본 비활성화 예정)

2. 라이브 데모 - 접근 거부 디버깅

• 일부러 “Access Denied” 오류를 발생시키고, 향상된 에러 메시지를 통해 어떤 사용자, 어떤 정책, 어떤 리소스 때문에 거부되었는지 즉시 확인하는 과정을 데모합니다.
• 버킷 태그와 사용자 태그 매칭 방식의 접근 제어가 실제로 어떻게 동작하는지를 실습 형태로 보여줍니다.

3. 내구성(Durability)

• S3가 제공하는 99.999999999% 내구성과 데이터 무결성을 위해 엔드투엔드 체크섬 검증, 다중
디스크 복제 저장, 주기적 무결성 감사 작업이 수행합니다.
• 고객이 직접 대규모 데이터를 검증할 수 있도록 Batch Operations 기반의 데이터 무결성 검사
기능이 새롭게 추가합니다.
• Glacier 데이터까지 별도 복원 없이 검사 가능합니다.

4. S3 Express 고성능 스토리지 업데이트

• 초저지연 스토리지를 제공하는 S3 Express는 지난 1년 동안 최대 85% 비용 인하됩니다.
• 최대 초당 200만 읽기 / 20만 쓰기 수준의 요청 처리 성능 강화합니다.
• 객체를 원자적으로 이름 변경할 수 있는 Rename AP 추가합니다.
• 더 세밀한 권한 관리를 위한 Access Point 지원이 추가합니다.

5. S3 오브젝트 및 API 개선

• 여러 클라이언트가 동시에 쓰는 환경에서 데이터 덮어쓰기를 방지하기 위한 조건부 쓰기(Conditional Write) 가 확장되어, 이제 복사(Conditional Copy) 와 삭제(Conditional Delete) 까지 지원합니다.
• 최대 오브젝트 크기가 기존 5TB에서 50TB로 대폭 증가했으며, 오브젝트 태그 비용이 35% 인하됩니다.
• 대량 작업을 처리하는 Batch Operations는 매니페스트 없이도 버킷 단위 실행이 가능해졌고, 최대
200억 개 객체 처리 및 성능 10배 향상됩니다.

6. S3 Tables (Apache Iceberg)

• S3 Tables는 Iceberg 테이블을 완전관리형으로 제공하고, 테이블 수가 버킷당 10,000개까지 확장합니다.
• 정렬 기반 컴팩션, 컴팩션 비용 90% 인하, 테이블 단위 CloudWatch/CloudTrail 모니터링, 개별 KMS 키 적용 기능이 추가됩니다.
• 가장 중요한 신규 기능은 테이블 복제(Replication) 로, 비동기 복제 환경에서도 항상 일관된 스냅샷 기반 쿼리를 제공할 수 있도록 메타데이터를 자동으로 재작성합니다.
• Intelligent Tiering 이 테이블에 지원되어 최대 80% 스토리지 비용 절감이 가능합니다.

7. S3 Metadata 기능

• 버킷 내 객체 변경 이력을 자동으로 기록하는 Journal Table과, 특정 시점의 전체 객체 상태를 조회할 수 있는 Live Inventory Table이 제공합니다.
• 데이터들은 Iceberg 형식으로 저장되며, 사용자는 SQL 쿼리를 통해 버킷 내부 데이터를 직접 분석 가능하고 해당 기능의 비용을 33% 인하합니다.

8. S3 Vectors

• AI 워크로드를 위한 Native Vector store (S3 Vectors) 가 새로 출시되었으며, 기존 대비 최대 90% 비용 절감과 약 100ms 수준의 지연 시간을 제공합니다.
• 인덱스당 최대 20억 개 벡터, 버킷당 최대 10,000개 인덱스를 지원하며, Amazon Bedrock 및 OpenSearch와 연계하여 시맨틱 검색(RAG, 하이브리드 검색) 에 직접 활용 가능합니다.

9. 최종 데모

• 700개 이상의 파일 중 하나의 세션 자막 파일을 찾는 시나리오를 기반으로, Bedrock + S3 Vectors + CLI 에이전트를 활용해 시맨틱 검색을 수행하고, 실제로 자원봉사자의 이름(Matt, Indra Neil)을 자동으로 추출 가능함을 보여줍니다.