Nuevas instancias: Amazon EC2 Mac
Amazon EC2 Mac le permite ejecutar sus aplicaciones bajo demanda en macOS en la nube. Con el sistema AWS Nitro, las Mac EC2 se basan en Apple Mac mini con procesador Intel Core i7 (3.2GHz - 4.6GHz turbo, 6 núcleos físicos / 12 lógicos y 32GiB de RAM) y sistemas operativos: macOS Mojave (10.14) o macOS Catalina ( 10.15). macOS Big Sur (11.0) también llegará pronto.
Los desarrolladores ahora pueden crear, compilar, firmar, probar y desarrollar aplicaciones para iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, Apple TV y Safari por primera vez en la nube de AWS, personalizando y automatizando sus procesos de desarrollo para plataformas Apple.
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Nuevas instancias: R5b, D3 / D3en, M5zn, C6gn
Los siguientes nuevos tipos de instancias están disponibles hoy:
- R5b: 60 Gbps 260 . IOPS, 3 , R5. , . R5b Amazon Relational Database Service (RDS) , , Oracle Database SQL Server.
- D3 / D3en: HDD- 336 TB D2. , I/O . , D3 , HDFS MapR FS, D3en — Lustre, BeeGFS, GPFS, , Amazon EMR, Spark Hadoop.
- M5zn : instancias con los procesadores escalables Intel Xeon más rápidos de la nube, turbo de todos los núcleos de hasta 4,5 GHz. Las instancias M5zn son adecuadas para juegos, computación de alto rendimiento (HPC) y cargas de trabajo de simulación como finanzas, automoción, energía y más.
El siguiente tipo de instancia estará disponible a finales de diciembre de 2020:
- C6gn: Graviton2 ARM, 40% / x86. C6gn 4 , 4 2 EBS C6g. , , , HPC
AI/ML: AWS Trainium Habana Gaudi
AWS ofrece una amplia variedad de hardware de aprendizaje automático, desde tarjetas gráficas NVIDIA y AMD (con el nuevo tipo de instancia G4ad) hasta sus propios chips AWS Inferentia que aceleran las redes neuronales en producción. AWS presenta nuevos chips AWS Trainium este año. AWS Trainium Chips acelera el entrenamiento de redes neuronales y, junto con AWS Inferentia Chips, permiten un desarrollo de aprendizaje automático más rápido y económico, obteniendo beneficios durante todo su ciclo de vida.
Las instancias con aceleradores Habana Gaudi de Intel también estarán disponibles el próximo año. Dichos aceleradores son efectivos para entrenar redes neuronales, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural, la construcción de sistemas de recomendación y el procesamiento de imágenes / videos.
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Distribución EKS
Amazon EKS Distro es una distribución de Kubernetes que se utiliza para crear clústeres en Amazon EKS. Incluye binarios y código fuente para componentes como Kubernetes, etcd (una base de datos que almacena la configuración del clúster), así como complementos de red y almacenamiento. Los clientes ahora pueden instalar EKS Distro no solo en la infraestructura de AWS, sino donde lo requieran las necesidades comerciales, como directamente a los servidores físicos en un centro de datos "en el terreno", máquinas virtuales VMware vSphere o instancias Amazon EC2.
Los clústeres creados sobre EKS Distro admitirán las mismas versiones de Kubernetes y las dependencias y parches requeridos que Amazon EKS, por lo que los clientes pueden crear clústeres de Kubernetes confiables y seguros por su cuenta sin tener que realizar un seguimiento de las nuevas versiones de varios componentes y su compatibilidad. Para recibir notificaciones sobre nuevas versiones, solo necesita suscribirse al tema de Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Además, EKS Distro proporciona soporte para versiones de Kubernetes compatibles con Amazon EKS, incluso si el soporte de la comunidad ha terminado para ellos.
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ECS Anywhere, EKS Anywhere (Anunciado: planeado en 2021)
Amazon ECS Anywhere y Amazon EKS Anywhere se lanzarán en 2021, lo que permitirá a los clientes ejecutar el plano de datos ECS y EKS, respectivamente, en su infraestructura, incluido su centro de datos. Al mismo tiempo, los clientes pueden seguir utilizando las mismas API para la gestión de clústeres que para los clústeres completamente implementados en la nube.
Los clientes podrán utilizar ECS Anywhere y EKS Anywhere para cargas de trabajo que actualmente no se pueden migrar a la nube. Solo los datos necesarios para administrar el clúster se transferirán a AWS y las cargas de trabajo continuarán ejecutándose si no hay conexión a la nube.
Lea más aquí (sobre ECS Anywhere).
Complementos en Amazon EKS
Los usuarios de Amazon EKS ahora pueden instalar y administrar complementos en los clústeres de Amazon EKS mediante la consola de AWS, la interfaz de línea de comandos (AWS CLI) y la API. Actualmente, se admite la administración del complemento CNI de Amazon VPC . En el futuro, se lanzará soporte para otros complementos.
Los usuarios de Kubernetes a menudo usan complementos para escalar, administrar redes y seguridad, y monitorear. Anteriormente, los complementos se administraban manualmente directamente en el clúster de Kubernetes, ahora puede crear un clúster con los complementos necesarios, agregar complementos a un clúster existente o actualizar los complementos instalados directamente a través de la consola de EKS sin la necesidad de realizar acciones adicionales.
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Amazon ECR público
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) le permite crear repositorios de imágenes de contenedores privados completamente administrados. Los clientes ahora también pueden publicar imágenes de contenedores en un directorio público mediante Amazon ECR Public, donde se pueden descargar y utilizar incluso sin una cuenta de AWS.
Anteriormente, los desarrolladores necesitaban utilizar múltiples servicios para crear repositorios públicos y privados. Ambas opciones ahora son compatibles con Amazon ECR, que proporciona almacenamiento escalable y de alta disponibilidad para imágenes de contenedores, gráficos de timón y otros artefactos OCI que se replican de manera confiable en dos regiones de AWS para tiempos de carga más rápidos y mayor confiabilidad.
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Lambda en contenedores + memoria lambda de 10 Gb, 6 vCPU + facturación de 1 ms
Lambda en contenedores . Las aplicaciones Lambda ahora pueden crearse como contenedores Docker de hasta 10 GB de tamaño y publicarse en AWS Lambda en la nube. Se han publicado imágenes base para la creación de sus aplicaciones, y Lambda Runtime (Runtime Interface Clients (RIC)) se publicará como un proyecto de código abierto. Esto facilitará la creación de aplicaciones utilizando herramientas familiares y Docker cli, empaquetará todas las dependencias y también hará que sea mucho más fácil probar dichas aplicaciones lambda localmente.
Más detalles aquí La granularidad de
facturación de Lambda se redujo de 100 ms a 1 msEsto ayudará a reducir el costo para escenarios donde el tiempo de ejecución de Lambda puede ser muy corto y menor a 100 ms. Por ejemplo, para las páginas web dinámicas, cuyo procesamiento a veces lleva un par de decenas de milisegundos, los costos se reducirán en decenas de por ciento.
Más detalles aquí Las
funciones de Lambda ahora pueden usar hasta 10 GB de memoria en lugar de los 3 GB anteriores y hasta 6 CPU virtuales . Esto facilitará el uso de lambda para tareas como procesamiento de video, ETL, tareas por lotes, etc.
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Aurora Serverless v2
Amazon Aurora es una base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL creada para la nube. Se ejecuta 5 veces más rápido que las bases de datos MySQL estándar y 3 veces más rápido que las bases de datos PostgreSQL típicas. Amazon Aurora Serverless le permite ejecutar Aurora sin necesidad de administración de instancias ni ajuste de escala automático. Amazon Aurora Serverless v2, que ya está disponible en modo de pre-acceso para MySQL, mejora el escalado automático y puede cambiar la capacidad en una fracción de segundo para manejar cientos de miles de transacciones.
Amazon Aurora Serverless v2 ofrece a los clientes el conjunto completo de capacidades de Amazon Aurora desde Multi-AZ, bases de datos globales y réplicas de lectura. Gracias al escalado automático mejorado, también es adecuado para grandes empresas con miles de aplicaciones con carga de base de datos variable, así como para proveedores de SaaS que no quieren ejecutar bases de datos en modo multi-tenant, pero quieren tener un clúster separado para cada cliente sin altos costos y la necesidad. escala manual.
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Babelfish MSSQL en Aurora (versión preliminar) + proyecto de código abierto
Babelfish para Amazon Aurora es una nueva capa de proxy para Amazon Aurora que le permite realizar consultas escritas para el servidor Microsoft SQL. Babelfish comprende el protocolo de cable y T-SQL, por lo que no es necesario cambiar los SDK o los controladores para trabajar con la base de datos y reescribir las aplicaciones.
Esta es una gran oportunidad para ahorrar en costos de licencia de MS SQL, y con AWS Database Migration Service (DMS) también puede migrar su esquema de datos y datos a Amazon Aurora como si fuera un servidor MS SQL.
El proyecto Babelfish estará disponible como un proyecto de código abierto más adelante bajo la licencia Apache 2.0.
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Protón
AWS Proton es el primer servicio de implementación de aplicaciones totalmente administrado para aplicaciones en contenedores y sin servidor. Los equipos de la plataforma pueden usar Proton para conectar y coordinar las diversas herramientas necesarias para el aprovisionamiento de infraestructura, implementación de código, monitoreo y actualizaciones:
- AWS Proton se integra con sistemas de CI / CD y herramientas de vigilancia ampliamente utilizados, como CodePipeline y CloudWatch.
- Proporciona plantillas seleccionadas que siguen las mejores prácticas de AWS para casos de uso generales, como servicios web que se ejecutan en AWS Fargate o aplicaciones de transmisión creadas en AWS Lambda .
- Recopila información sobre el estado de implementación de una aplicación, como la última fecha en que se implementó correctamente.
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Gurú de DevOps
Un servicio de operaciones totalmente administrado que permite a los desarrolladores y operadores mejorar fácilmente la disponibilidad de las aplicaciones al detectar automáticamente problemas operativos y asesorar sobre cómo solucionarlos. DevOps Guru aplica modelos de AA en datos de Amazon CloudWatch, AWS Config, AWS CloudTrail, AWS CloudFormation y AWS X-Ray para detectar anomalías:
- DevOps Guru identifica automáticamente los problemas operativos, detalla las posibles causas y recomienda acciones correctivas.
- Visualice datos en vivo mediante la integración de datos de varias fuentes que admiten Amazon CloudWatch, AWS Config, AWS CloudTrail, AWS CloudFormation y AWS X-Ray.
- Recopila registros y analiza su entorno. Esto puede tardar varias horas.
- Una lista de información, que es una colección de anomalías que se generan al analizar los recursos de AWS configurados en su aplicación.
- Métricas agregadas relacionadas con el conocimiento.
- Gráficos detallados para cada una de las anomalías.
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Amazon Lookout for Vision
Nuevo servicio en la categoría de visión artificial para la detección de defectos visuales en productos industriales. Amazon Lookout for Vision lo ayuda a automatizar la inspección visual en tiempo real utilizando visión por computadora y un modelo entrenado para sus imágenes con y sin defectos. Aproximadamente 30 imágenes son suficientes. El mejor ejemplo de dicho trabajo se muestra en las imágenes a continuación:
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Dispositivo Amazon Panorama
Ahora puede desarrollar un modelo de visión por computadora con Amazon SageMaker y luego implementarlo en un dispositivo Panorama, que luego puede ejecutar el modelo ML en transmisiones de video de múltiples redes y cámaras IP. El dispositivo Panorama y la consola asociada están actualmente en acceso de vista previa.
- Agregue ML a cámaras existentes. Conecte su dispositivo AWS Panorama, conéctelo a su red y el dispositivo detectará automáticamente su flota de cámaras IP existente.
- Puede analizar transmisiones de video en milisegundos desde una única interfaz de control en múltiples ubicaciones.
- Habilite CV en entornos con conexiones limitadas.
- Cumplimiento de los requisitos de gobernanza y privacidad de los datos.
- Desarrollo rápido en un entorno de programación familiar.
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Amazonas Monitron
Un sistema integral que utiliza el aprendizaje automático para detectar comportamientos anormales en equipos industriales, permite un mantenimiento predecible y reduce el tiempo de inactividad no planificado. Consta de 4 componentes clave:
- Sensores de Amazon Monitron. Instale fácilmente sensores inalámbricos de Amazon Monitron en equipos giratorios como motores, cajas de engranajes, ventiladores y bombas para medir la vibración y la temperatura.
- Amazon Monitron Gateway. Los datos de los sensores de Amazon Monitron se transfieren de forma automática y segura a AWS mediante las puertas de enlace de Amazon Monitron. Las puertas de enlace de Amazon Monitron se conectan a sensores a través de Bluetooth Low Energy (BLE) y AWS a través de Wi-Fi.
- Servicio de Amazon Monitron ML. Los datos de los sensores se analizan automáticamente mediante el aprendizaje automático para identificar las condiciones anormales del equipo que pueden requerir servicio.
- Aplicación móvil Monitron. Vea fácilmente las lecturas del sensor en la aplicación móvil Monitron. La aplicación envía notificaciones automáticas cuando detecta un comportamiento anormal.
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Vista previa de vistas elásticas de AWS Glue
AWS Glue Elastic Views es una nueva función de AWS Glue que le permite crear vistas materializadas a partir de múltiples fuentes utilizando una sintaxis SQL familiar y luego replicar los datos en varios servicios. Es un servicio sin servidor totalmente administrado. Los datos se actualizan con una latencia mínima (casi en tiempo real).
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Amazon SageMaker Data Wrangler y Amazon SageMaker Feature Store
La preparación de datos y la ingeniería de funciones ocupan el 80% del tiempo de trabajo del científico de datos. Este trabajo no solo requiere mucho tiempo y el uso de muchas herramientas, sino también en la mayoría de los casos de escritura de código.
Amazon SageMaker Data Wrangler puede reducir el tiempo de preparación de sus datos de semanas a minutos. Automatiza el muestreo y la limpieza de datos, la ingeniería de características y las transformaciones. Con Amazon SageMaker Data Wrangler, puede analizar y visualizar datos y evaluar la contribución de funciones específicas a la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Amazon SageMaker Feature Store lo ayuda a trabajar de manera coherente con las funciones en todas las etapas del ciclo de vida, desde el procesamiento de datos hasta la capacitación y la implementación de modelos de aprendizaje automático para la producción. La tienda de características de Amazon SageMaker proporciona un repositorio de características que pueden ser utilizadas por una variedad de aplicaciones y científicos de datos.
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Canalizaciones de Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Pipelines es el primer sistema de integración continua y entrega continua (CI / CD) creado específicamente para el aprendizaje automático. Amazon SageMaker Pipelines le permite crear canalizaciones que incluyen manipulación de datos, entrenamiento y optimización de modelos, implementación de modelos en producción, pruebas de modelos y control de versiones.
Las canalizaciones de SageMaker se escalan para adaptarse a las necesidades de la organización. Se admite el trabajo simultáneo con miles de experimentos y cientos de versiones de modelos. Las canalizaciones se crean utilizando Python SDK y se pueden renderizar en SageMaker Studio.
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CodeGuru Reviewer Security + compatibilidad con CodeGure Python
El revisor de Amazon CodeGuru lo ayuda a encontrar cuellos de botella de seguridad y errores en su código incluso antes de implementarlo. CodeGuru Reviewer Security Detectors lo ayudará a identificar las principales categorías de riesgo del Proyecto de seguridad de aplicaciones web abiertas (OWASP), encontrar lugares que no reflejen las mejores prácticas para crear API de AWS y todo lo relacionado con las bibliotecas de criptografía Java estándar.
Amazon CodeGuru ahora admite el análisis de código escrito en Python además de Java.
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Amazon Connect Wisdom + Perfiles de clientes + Lentes de contacto en tiempo real + Conectar tareas + Conectar VoiceID
Se ha lanzado una serie completa de actualizaciones y nuevas funciones para Amazon Connect. Amazon Connect es un centro de llamadas virtual en la nube que puede utilizar para implementar su mesa de ayuda u otros servicios.
Amazon Connect Wisdom utiliza el aprendizaje automático para ayudarlo a encontrar información relevante y relevante para un agente en función de varias fuentes de datos, como sistemas de back-end, SalesForce, ServiceNow, varios wikis de back-end, bases de conocimiento y más. El servicio intenta encontrar respuestas a las preguntas exactamente en la forma en que la persona las formula.
Conectar VoiceIDidentifica a la persona que llama por voz. En la primera llamada se analiza el habla, la entonación, el ritmo y otras características del cliente. A continuación, se crea una transmisión de voz digital, a partir de la cual, en llamadas posteriores, se verifica la conversación en tiempo real.
Lente de contacto en tiempo real : esta extensión le permite analizar llamadas en tiempo real e identificar sesiones telefónicas problemáticas cuando la voz se eleva o el sentimentalismo de la conversación y otros indicadores cambian mucho, lo que puede requerir la intervención de un supervisor en el diálogo.
Perfiles de clientes de Amazon Connect- este servicio proporciona una sola tarjeta de cliente basada en datos de diferentes sistemas, como: Salesforce, ServiceNow, Zendesk, Marketo, etc. - lo que reduce significativamente el tiempo que un agente busca esta información en sistemas dispares.
Las tareas de Amazon Connect pueden ayudarlo a automatizar tanto las tareas rutinarias de los agentes como sus acciones en otros sistemas. Con Connect Tasks, puede asignar tareas a los agentes en función de su especialización u ocupación.
Pequeños puestos avanzados de AWS
Los nuevos puestos de avanzada de AWS pequeños en el tamaño de 1U y 2U ( unidad de rack ) ahora se pueden colocar fácilmente en una tienda u oficina sin la necesidad de asignar espacio para un rack completo. Outposts 1U estará equipado con procesadores AWS Graviton 2, y el servidor Outposts 2U estará equipado con procesadores Intel. Ambos nuevos factores de forma admitirán la ejecución de servicios EC2, ECS y EKS localmente.
Sesión de AWS Russian Twitch
Y ahora el anuncio prometido de la transmisión de contracción en ruso, que tendrá lugar en los días clave de AWS re: Invent. Las transmisiones son preparadas y realizadas por los principales arquitectos de soluciones de AWS que han elegido todo lo más interesante y útil de las noticias y anuncios de la conferencia de varias horas.
Regístrese, conéctese a las transmisiones y debata en vivo .
AWS re: Invent. Principales anuncios del primer día (Parte 2. Almacenamiento)