2017 年 11 月

您现在可以使用 AWS CloudTrail Lambda 数据事件来记录 AWS Lambda 函数的执行活动。以前，您只能记录 Lambda 管理事件，通过此类事件了解创建、修改或删除函数的时间和人员。现在，您还可以记录 Lambda 数据事件，并详细了解发起 Invoke API 调用的时间和人员以及执行的 Lambda 函数。所有 Lambda 数据事件都传输到 Amazon S3 存储桶和 Amazon CloudWatch Events，让您可以响应由 CloudTrail 记录的事件。例如，您可以快速确定在过去三天内执行了哪些 Lambda 函数并确定发出 API 调用的源头。在检测到不当 Lambda 活动时，您可以立即采取操作，将 API 调用限制到已知用户或角色上。

您现在可以向 AWS Lambda 函数分配 3008MB 内存。以前，可供函数使用的最大内存量为 1536MB。现在，您可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载，如大数据分析、大型文件处理和统计计算。

AWS Server Migration Service 现在支持将 Hyper-V 虚拟机迁移到 AWS 的功能。通过发布的这项功能，您现在可以从 Microsoft Hyper-V 和 VMware ESX/ESXi 环境迁移在本地虚拟化堆栈中运行的虚拟机。AWS Server Migration Service 是一项无代理服务，让您能够更轻松地将成千上万的本地工作负载迁移到 AWS。它使您可以自动执行实时服务器卷的增量复制、对其制定计划以及进行追踪，从而能够更轻松地协调大规模服务器迁移。Server Migration Service 可以自动完成增量复制，帮助您加快迁移过程并减少迁移的运营成本。AWS Server Migration Service 的使用入门非常简单，您可在以下 AWS 区域中使用 AWS 控制台或 CLI 执行，无需任何费用。如需了解 AWS Server Migration Service 的 Hyper-V 支持的更多信息，请单击此处。

AWS Lambda 控制台已使用增强功能和新功能进行更新，改进了创建、配置和监视 Lambda 函数的体验。 

现在，您可以对各个 AWS Lambda 函数设置并发限制。您设置的并发限制将为指定函数保留一部分账户级并发限制。此功能使您可以在指定函数达到允许的并发执行最大数量（您可以选择设置此值）时对该函数做出限制。如果您想要将流量限制到 Lambda 调用的下游资源（如数据库），或者想要控制访问私有 VPC 的函数对弹性网络接口 (ENI) 和 IP 地址的消耗，这将非常有用。 

Alexa for Business 现已面向所有客户公开发布。Alexa for Business 让您可以轻松地在组织中使用 Alexa，并且为您提供了大规模设置和管理支持 Alexa 的设备、注册用户以及分配技能所需的工具。

现在，您可以在 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 中提供对 HTTP(S) 资源的访问，而不需要将其直接公开在公共 Internet 上。您可以使用 API Gateway 来创建与 VPC 集成的 API 终端节点。通过在您的 VPC 和 Elastic Load Balancing 提供的网络负载均衡器 (NLB) 之间设置 VPC 链接，可以为 VPC 创建终端节点。NLB 将请求发送到您的 VPC 中的多个目标，例如 Amazon EC2 实例、Auto Scaling 组或 Amazon ECS 服务。NLB 还支持通过 AWS Direct Connect 建立私有连接，这样您自己的数据中心中的应用程序就能够通过 Amazon 私有网络连接到您的 VPC。

AWS 无服务器应用程序存储库是由无服务器社区中的开发人员、公司和合作伙伴发布的无服务器应用程序的集合。

AWS Cloud9 是用于编写、运行和调试代码的基于云的 IDE。

Amazon Time Sync Service 提供了高度精确和可靠的时间参考，可通过 Amazon EC2 实例进行本机访问。

Amazon EC2 T2 实例现在可以根据工作负载的需要提供较高的 CPU 性能过去，T2 实例提供了充分的基准 CPU 性能以及应对短期突增的能力，让客户可以根据工作负载优化成本。而现在有了 T2 Unlimited，工作负载可以根据需要超越基准。这样，客户的各种通用型应用程序就可以享受 T2 实例较低的每小时价格，还能确保实例永远不会受到基准的限制。T2 实例上常见的通用型工作负载包括微服务、低延迟交互式应用程序、中小型数据库、虚拟桌面、开发、构建和暂存环境、代码存储库以及产品原型。

Amazon Lightsail 在其易于使用的云平台中添加了负载均衡器，让开发人员能够轻松快速地构建高度可用的可扩展网站和应用程序。负载均衡器可以在几分钟内启动、完全配置并准备好将流量路由到 Lightsail 实例，而每月只需花费 18 USD。客户还可以利用 Lightsail 负载均衡器提供的免费 SSL/TLS 证书和直观的内置证书管理功能，轻松地生成并维护接受 HTTPS 流量的安全应用程序。 

启动模板是一项新功能，是将启动请求模板化的全新方式。启动模板可以简化 Auto Scaling、Spot 队列、Spot 实例和按需实例的启动过程。

AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference 使用户可以使用在云中构建和训练的模型轻松地对 AWS Greengrass 设备在本地执行 ML 推理。直到现在，构建和训练 ML 模型以及运行 ML 推理仍然几乎全部在云中完成。训练 ML 模型需要大量计算资源，因此与云是天然良配。利用 AWS Greengrass ML Inference，您的 AWS Greengrass 设备可以在数据生成后立即做出明智的决策，甚至在它们断开连接时也是如此。

该功能简化了部署 ML 的每个步骤，包括访问 ML 模型、将模型部署到设备、构建和部署 ML 框架、创建推理应用程序以及利用设备加速器 (如 GPU 和 FPGA)。例如，您可以直接从 AWS Greengrass 控制台访问在 Amazon SageMaker 中创建和训练的深度学习模型，然后将它作为 AWS Greengrass 组的一部分下载到您的设备。AWS Greengrass ML Inference 包含一个要安装在 AWS Greengrass 设备上的预构建 Apache MXNet 框架，因此您不必从头创建它。适用于 NVIDIA Jetson、Intel Apollo Lake 和 Raspberry Pi 设备的预构建 Apache MXNet 包可以直接从云中下载，也可以作为软件的一部分包含在 AWS Greengrass 组中。

AWS Greengrass ML Inference 还包含用于快速创建推理应用程序的预构建 AWS Lambda 模板。提供的 Lambda 蓝图向您展示了常见任务，如加载模型、导入 Apache MXNet 和基于预测采取措施。

在很多应用程序中，当您充分利用设备上可用的所有硬件资源时，您的 ML 模型的性能表现将会更好，而 AWS Greengrass ML Inference 对此会有帮助。要让您的应用程序访问设备上的硬件资源，您可以在 AWS Greengrass 控制台将它们声明为 AWS Greengrass 组中的本地资源。

要使用这些功能，请注册预览版。

AWS WAF 托管规则从今天起提供，使您能够轻松保护 Web 应用程序和 API 免受 Internet 威胁。您可以在 AWS Marketplace 中选择由业界领先的安全专家 (Alert Logic、Fortinet、Imperva、Trend Micro 和 TrustWave) 提供的预配置 RuleGroup。当新威胁出现时，规则会自动更新，从而提供广泛保护，包括针对 OWASP Top 10 的缓解措施、bad-bot 防御以及针对近期 CVE 的虚拟补丁。一些更加专业的托管 RuleGroup 可保护应用程序平台，包括 WordPress 或 Drupal 这样的内容管理系统。每个 RuleGroup 均是卖家独特专业技能的结晶，以较为经济的即用即付价格向您提供。AWS WAF 托管规则旨在帮助您花费更少的时间编写安全规则和维护服务器，并将更多的时间用于为客户创造应用程序。

Amazon EC2 现在支持跨不同 AWS 区域在 Virtual Private Cloud (VPC) 之间建立对等关系。区域间 VPC 对等连接支持不同 AWS 区域中运行的 VPC 资源（例如 EC2 实例、RDS 数据库和 Lambda 函数）使用私有 IP 地址互相通信，而无需使用网关、VPN 连接或独立的网络设备。

AWS Systems Manager 提供统一的用户界面，让您可以查看多个 AWS 服务的操作数据，还可以实现跨 AWS 资源自动完成操作任务。

从今天开始，AWS IoT Core 将提供新的身份验证机制，让您可以将您的设备连接到 AWS。利用自定义身份验证功能，客户可以使用持有者令牌身份验证策略（如 OAuth）连接到 AWS，而无需在其设备上使用 X.509 证书。这样，客户便能重复使用他们已投资的现有身份验证机制。

Amazon Translate 是一项神经网络机器翻译服务，可提供快速、高质量且经济实惠的语言翻译。神经网络机器翻译使用了深度学习，相对于旧的统计翻译算法和基于规则的翻译算法，可提供更准确和更自然的语音翻译。Amazon Translate 支持大规模翻译，因此您可以轻松高效地翻译大量文本，从而处理为国际用户本地化内容和推动实时跨语言沟通等任务。

Amazon FreeRTOS 是一种适用于微控制器的 IoT 操作系统，可让您轻松地对小型低功率边缘设备进行编程、部署、保护、连接和维护。Amazon FreeRTOS 扩展了 FreeRTOS 内核 (一种用于微控制器的常用开源实时操作系统) 并包含了用于实现安全性、连接性和可更新性的软件库。Amazon FreeRTOS 提供了让您轻松地对已连接的基于微控制器的设备进行编程以及为 IoT 应用程序从这些设备收集数据所需的一切，并能帮助您在数百万台设备中扩展这些应用程序。Amazon FreeRTOS 是免费和开源的，并且现在可供所有人使用。要了解更多信息并开始使用，请单击此处。

客户使用 Amazon Kinesis 来通过数据流运行实时分析。今天，我们向 Kinesis 中添加了视频流。我们宣布推出 Amazon Kinesis Video Streams，这是一项完全托管的视频提取和存储服务。利用 Kinesis Video Streams，您可以轻松而安全地将视频从互联设备流式传输到 AWS，用于机器学习、分析和处理。您还可以使用 Kinesis Video Streams 来流式传输其他时间编码的数据，例如雷达和 LIDAR 信号。

您现在可以使用 AWS IoT Analytics 来大规模清理、处理、丰富、存储和分析 IoT 数据。它是对 IoT 数据运行分析并获得见解的最简单方法，可以帮助您针对 IoT 应用程序和机器学习使用场景做出更好、更准确的决定。 

Amazon Glacier Select 是对 Amazon Glacier 中的归档数据进行查询的全新方式。Glacier Select 允许直接对存储在 Amazon Glacier 中的数据运行查询，从而只从您的存档中检索所需数据来用于分析。这使您能够降低总体拥有成本，同时将您的数据湖大规模扩展到经济高效的存档存储。

AWS 很高兴地宣布推出 AWS IoT Device Defender，这是一个完全托管的服务，可帮助您持续保护您的物联网设备队列。AWS IoT Device Defender 会审核您的队列，确保它遵守安全最佳实践，检测异常的设备行为，提醒您注意安全问题，并给出缓解这些安全问题的建议。AWS IoT Device Defender 目前未正式推出。要了解关于 AWS IoT Device Defender 的更多信息和表达您对该服务的兴趣，请在此注册。

Amazon Elastic Container Service (ECS) 命令行界面 (CLI) 现已推出 1.1.0 版。

Amazon Transcribe 是一项自动语音识别 (ASR) 服务，使开发人员能够轻松地为其应用程序添加语音转文本功能。Amazon Transcribe 可以分析存储在 Amazon S3 中的音频文件，返回转录语音的文本文件，且每个字都带时间戳，以便您可以轻松地通过搜索文本在原始来源中定位音频。

AWS DeepLens 是一款支持深度学习的无线摄像头，专门设计用于帮助各种技能水平的开发人员通过实操计算机视觉教程、示例代码和预先构建的模型提高他们的机器学习技能。DeepLens 包含一个高清摄像头，已针对深度学习进行了板载计算优化，可以使用 AWS Lambda 对其进行完全编程。开发人员可以完全专注于其机器学习技能，同时 DeepLens 会自动优化模型，并将其部署到设备以及连接到云以获得更高级的功能。DeepLens 与 Amazon SageMaker 集成在一起，从而为开发人员提供了一个端到端的解决方案，以便一开始就在云和边缘站点中学习、开发和测试机器学习应用程序。

Amazon Neptune 是一项快速、可靠且完全托管的图形数据库服务，可以帮助您轻松构建和运行处理高度互连数据集的应用程序。Amazon Neptune 的核心是专门构建的高性能图形数据库引擎，我们已经对该引擎进行了优化，以便存储数十亿个关系并将图形查询延迟降低到毫秒级。Amazon Neptune 支持常见的图形模型 Apache TinkerPop 和 W3C 的 RDF 及其关联的查询语言 TinkerPop Gremlin 和 RDF SPARQL，从而使您可以轻松构建查询以有效地导航高度连接的数据集。Neptune 支持图形使用场景，例如建议引擎、欺诈检测、知识图谱、药物开发和网络安全。

通过使用 Amazon Aurora Multi-Master，您可以在多个可用区中创建多个读取/写入主实例。这样，应用程序就可以在集群的多个数据库实例中读取和写入数据，就像您目前可以在只读副本中读取一样。

Amazon Aurora Serverless 是一种面向 Amazon Aurora 的按需扩展配置，其中，数据库将根据您的应用程序的需求来自动启动、关闭以及向上扩展或向下扩展容量。利用 Aurora Serverless，您可以在云中运行关系数据库，而无需管理任何数据库实例或集群。

AWS IoT 1-Click 是一种服务，简单设备可以通过该服务轻松触发 AWS Lambda 函数以执行特定的操作。通过使用 AWS IoT 1-Click，AWS IoT Enterprise Button 和 AT&T LTE-M Button 等简单设备可以直接安全地连接到 AWS IoT，从而轻松部署这些设备。只需单击一下，您就可以将设备与 Lambda 函数等操作相关联以进行激活。

Amazon Rekognition Video 是一种由深度学习提供支持的视频分析服务，可以跟踪人物、检测活动，还可识别物体、名人和不当内容。Amazon Rekognition Video 可检测并识别直播数据流中的面孔。Rekognition Video 还可以分析在 Amazon S3 中存储的现有视频。它返回活动、人物和面孔以及物体的特定标签和时间戳，因此，您可以轻松定位场景。在识别人物和面孔时，它还会返回边界框，指明人物或面孔在画面中的具体位置。Rekognition Video 的易于使用的 API 非常适合公共安全客户的即时响应，它可以为媒体和娱乐客户生成搜索索引以及监控智能家居。

Global Tables 基于 DynamoDB 的全球覆盖范围构建，为您提供一个完全托管的、多区域、多主控数据库，该数据库为大规模的全局应用程序提供快速、本地的读写性能。Global Tables 在您选择的 AWS 区域中自动复制您的 Amazon DynamoDB 表。

Global Tables 消除了在区域之间复制数据和解决更新冲突的困难工作，使您能够专注于应用程序的业务逻辑。此外，Global Tables 使您的应用程序能够保持高度可用，即使在偶尔发生整个区域被隔离或降级的情况下也是如此。

利用按需备份，您可以创建 DynamoDB 表数据的完整备份以进行数据存档，这将帮助您达到企业和政府法规要求。您可以对包含几个 MB 到数百 TB 数据的表进行备份，而不会影响性能和对生产应用程序的可用性。

按需备份将在几秒内处理备份请求（不管表的大小如何），这样一来，您便无需担心备份计划或长时间运行的进程。所有备份都将自动加密、编入目录、易于查找和保留，直到您明确将其删除。您只需在 AWS 管理控制台中单击一次或通过一次 API 调用，即可执行备份和还原操作。

适用于 Kubernetes 的 Amazon Elastic Container Service (Amazon EKS) 是一种托管服务，借助该服务，您可以轻松地在 AWS 上运行 Kubernetes，而无需安装、操作和维护自己的 Kubernetes 集群。

现在，您可以使用 AWS IoT Device Management 在物联网设备的整个生命周期内安全、大规模地添加、规划、监控和远程管理这些设备。通过 IoT Device Management，您可以上传设备信息和配置，规划设备库存，监控设备队列以及远程管理部署在多个位置的设备，包括更新无线 (OTA) 设备软件。这将帮助您扩展设备队列，降低管理大型物联网设备部署的成本和工作量。

AWS Fargate 是一种计算引擎，用于部署和管理容器，而无需管理任何底层架构。利用 Fargate，您可以轻松扩展应用程序。您不必再担心是否为容器应用程序预置了足够多的计算资源的问题。您可以在几秒钟内启动数十个或者数万个容器。

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助数据科学家和开发人员快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。Amazon SageMaker 包含一些可同时或单独用以构建、训练和部署机器学习模型的模块。

构建
Amazon SageMaker 提供了快速连接到您的训练数据所需的所有内容，从而轻松构建 ML 模型并为训练做好准备，并且还可以轻松为您的应用程序选择和优化最佳算法和框架。Amazon SageMaker 包含托管的 Jupyter 笔记本，您可以轻松浏览和可视化在 Amazon S3 中存储的训练数据。您可以直接连接到 S3 中的数据，或者使用 AWS Glue 将数据从 Amazon RDS、Amazon DynamoDB 和 Amazon Redshift 移动到 S3 以在笔记本中进行分析。

为了帮助您选择算法，Amazon SageMaker 包含 10 种最常用的机器学习算法，这些算法已预装好并经过优化，与在任何其他地方运行这些算法相比，最多可以将性能提高 10 倍。Amazon SageMaker 还预先进行配置以运行 TensorFlow 和 Apache MXNet，这是两种最常见的开源框架。您也可以选择使用自己的框架。

训练
只需单击一下，您就可以在 Amazon SageMaker 控制台中开始训练您的模型。Amazon SageMaker 为您管理所有底层基础设施，并且可以轻松以 PB 级扩展以训练模型。为了使训练过程更快更轻松，Amazon SageMaker 可以自动调整您的模型以达到最高的精度。

部署
在训练并调整您的模型后，Amazon SageMaker 可以轻松在生产环境中部署该模型，以便您可以开始针对新数据运行和生成预测（该过程称为推理）。Amazon SageMaker 在跨多个可用区的 Amazon EC2 实例自动扩展集群上部署您的模型以实现高性能和高可用性。Amazon SageMaker 还包含内置的 A/B 测试功能，以帮助您测试模型并试验不同的版本以获得最佳效果。

Amazon SageMaker 承担了机器学习的繁重工作，因此，您可以快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。

Amazon Comprehend 是一个自然语言处理 (NLP) 服务，使用机器学习来分析您的文本。Amazon Comprehend 可识别文本的语言，提取关键词、地点、人物、品牌或事件，理解对于产品或服务的看法，并根据文档库来识别主要话题。该服务从各种信息来源学习，包括 Amazon.com 产品描述和消费者评论，它不断利用新数据反复训练，以适应语言的发展演变速度。由于这种训练方法既深入又广泛，因此能够为广泛的场景（如分析客户反馈、智能文档搜索和自动组织内容）提供准确的覆盖范围。

AWS Greengrass 是一种允许您以安全的方式为互联设备运行本地计算、消息收发、和数据缓存和同步功能的软件。AWS Greengrass 具有三种新功能。首先，Greengrass Core 设备上运行的 AWS Lambda 函数可本地与基础主机设备 (例如，摄像机、串行总线或 GPU) 的功能交互，以便 Greengrass 设备能够更轻松地与其物理环境交互。其次，Greengrass 现在可使用常用的工业消息传递协议 OPC-UA 与其他设备进行通信，并且客户也可以轻松创建其自己的协议适配器。最后，您现在可以远程更新 Greengrass Core 软件来利用新功能、错误修复和安全增强功能。

Amazon EC2 H1 实例是最新一代 Amazon EC2 存储优化型实例，加载 2.3GHz Intel^® Xeon^® E5 2686 v4 处理器（代码名称为 Broadwell），与 D2 实例相比，每 TB 本地磁性存储可提供更多 vCPU 和更多内存。最大的实例大小，h1.16xlarge，可提供 64 个 vCPU 和 16TB 基于 HDD 的实例存储。H1 实例适用于需要低成本存储、高磁盘吞吐量以及能够对大型数据集进行高性能顺序磁盘 I/O 访问的应用程序。H1 实例是数据密集型工作负载的理想之选，例如基于 MapReduce 的工作负载、分布式文件系统（例如 HDFS 和 MapR-FS）、网络文件系统、日志或数据处理应用程序（例如 Apache Kafka）和大数据工作负载集群。

Amazon EC2 简化了 Amazon EC2 Spot 实例的定价模型，转变为提供可预测的低价，并根据长期供需趋势逐步调整价格。您将继续获得与按需实例相比高达 90% 的节省比例，且正在运行实例的现货价格在每个实例小时的开始时生效。

Amazon EC2 Spot 现在可以在发生中断时将 Amazon EBS 支持的实例设为休眠状态。当容量可用时，Spot 可以恢复休眠状态的实例，从而满足您的请求。休眠就像合上笔记本电脑再打开，应用程序会从您离开时的状态开始运行。

AWS Batch 现在支持通过单个 API 调用来提交阵列作业。利用 ArrayJobs，用户通过单个 SubmitJob 调用就可以轻松提交一个作业的多达 10000 个副本。用户还可以表明对阵列作业的依赖关系，包括跨多个阵列作业的相关元素之间的“多对多”依赖关系。阵列作业简化了大规模 Monte Carlo 模拟、参数扫描和需要对数以千计的输入文件或对象执行相同操作的作业的提交和管理。AWS Batch 可以根据提交的批处理作业的数量和特定资源需求动态预置最佳的计算资源（例如 CPU 或内存优化实例）数量和类型。有了 AWS Batch，您无需再安装和管理批量计算软件或服务器集群。

现在，您可以使用适用于 Amazon Cognito 的高级安全功能 (Beta) 来控制对您应用程序中的用户账户的访问。这些高级安全功能可以提供基于风险的自适应身份验证并防止使用被盗用的凭证。

现在，您可以根据预先分配的权重在两个 AWS Lambda 函数版本之间转移传入流量。这使您可以在两个版本之间逐渐转移流量，帮助您降低风险并限制新的 Lambda 部署的影响范围。您现在还可以使用 AWS CodeDeploy 自动管理新函数版本的推出。CodeDeploy 是一种自动将软件部署到各种计算服务（如 Lambda 和 Amazon EC2）的服务。利用 CodeDeploy，可以轻松将更新逐步且安全地部署到 Lambda，并且 CodeDeploy 由 AWS 无服务器应用程序模型提供支持。 

现在，您可以使用 Canary 发布部署在 Amazon API Gateway 中逐步推出新 API。这有助于更加安全地推出 API 的更改，并减少新部署产生的影响。

Amazon GuardDuty 是一项威胁检测服务，可以精准、方便地持续监控和保护您的 AWS 账户以及账户中运行的应用程序和服务。只需在 AWS 管理控制台中单击几次，GuardDuty 就可以立即开始分析来自 AWS CloudTrail、VPC Flow Logs 和其他 AWS 数据源的数十亿个事件。

AWS AppSync 是一项新服务，目前为公开预览版，通过它可实现在设备与云之间实时管理和更新移动应用数据，应用程序还可以在离线状态下与移动设备上的数据进行交互。借助 AWS AppSync，应用程序可以使用 GraphQL 数据语言以及针对移动和 Web 应用程序进行优化的软件开发工具包轻松地访问 AWS 服务。GraphQL 是一项开放标准，您可通过单一的网络请求来请求、更改和订阅所需的确切数据。这样一来，只需编写几行代码就可进行数据密集型应用程序的原型设计并生成这些应用程序。

本月早些时候，我们推出了 AWS PrivateLink，这种新服务允许客户通过他们的 Virtual Private Cloud，或从本地通过 AWS Direct Connect 以专用方式访问所选 AWS 服务。现在，我们将这项功能扩展到在 AWS 上托管的客户和合作伙伴服务。

AWS 合作伙伴网络 (APN) 非常激动地宣布，推出全新的 AWS 联网能力。AWS 能力计划旨在推介 APN 合作伙伴，他们展示出行业专业技能，拥有符合 AWS 架构最佳实践、可直接实施的解决方案，还拥有获得 AWS 认证的员工。

AWS Marketplace 非常高兴地宣布，客户现在可以发现 AWS PrivateLink 支持的“软件即服务”(SaaS) 应用程序，并在服务终端节点上使用已验证的 DNS 名称与这些应用程序连接。AWS PrivateLink 使客户能够通过高度可用且可扩展的方式来访问由 AWS 托管的服务，同时将所有网络流量保持在 AWS 网络内。

您现在可以利用 AWS Alexa 技能，在支持 Alexa 的设备上听到最新的 AWS 发行公告。AWS 技能可以为现有频道 (博客文章和最新资讯文章) 增加无需手动干预的选项，用于了解有关 AWS 新服务和新功能的信息。您可以在支持 Alexa 的设备上启用此技能，方法是在 amazon.com 上筛选 Alexa 技能的搜索结果，以及搜索“AWS”。启用之后，您可以对技能进行自定义，只收听与您关注的 AWS 服务 (如 EC2) 或类别 (如计算) 有关的信息。

今天，我们宣布正式发布 AWS Elemental MediaLive，这是一项实时视频处理服务，该服务使视频提供商能够为广播电视和多屏幕设备提供高质量的实时视频流。它会在后台处理资源预配置、服务编排、扩展、修复、弹性故障转移、监控和报告等方面的所有繁重工作。利用按钮式部署，客户只需几分钟时间即可开通直播频道，并根据负载和频道数量自动扩展和缩减资源。要实现与本地解决方案相同的效果，用户需要花费数周、几个月甚至几年时间完成规划、采购、安装、预置、配置、设置、测试和故障排除，然后才能投入生产。而基于频道的“按需付费”服务简化了运营复杂性，提高了成本效率，并最大限度地降低了财务风险。借助 AWS Elemental MediaLive，客户能够构建灵活的全天候实况直播视频工作流，或者使用支持标准视频播放器和 CDN 的同类最佳服务，以完全控制编码参数的方式传输基于事件的实时流。

今天，我们宣布正式发布 AWS Elemental MediaConvert，这是一项基于文件的视频处理服务，该服务允许使用任何大小内容库的视频提供商轻松可靠地对点播内容进行转码，以便在广播电视和多个屏幕上播放。您可以构建工作流，在几分钟内生成高质量的视频输出，而不需要几周或几个月时间。对于以前只能在本地实施的工作流，由于您现在能够访问全面的高级转码功能，因此可以在云中构建这样的工作流。现在，您可以专注于打造引人入胜的媒体体验，而无需管理构建和运营广播级视频处理基础设施的复杂性。AWS Elemental MediaConvert 简单易用，采用按需付费定价模式。它提供了一流的可用性、可靠性和可扩展性，并与其他 AWS 服务紧密集成。

今天，我们宣布正式发布 AWS Elemental MediaStore，这是一项视频创作和存储服务，可提供高性能、可预测的低延迟以及直播和点播媒体所需的即时一致性，并且兼具 Amazon Simple Storage Service (S3) 的安全性和持久性。凭借可预测的按需付费定价模式，该服务提供了一种低成本的方法来实现简单的直接内容交付。

使用 Amazon Sumerian，您可以快速轻松地创建和运行虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和 3D 应用程序，而无需掌握任何专门的编程或 3D 图形专业知识。借助 Sumerian，您可以构建高度身临其境和可高度交互的场景，这些场景可在 Oculus Rift、HTC Vive 和 iOS 移动设备等流行硬件上运行 (即将支持 Android ARCore)。例如，您可以构建一个虚拟教室来对世界各地的新员工进行培训，也可以建立一个虚拟环境，让人们远程参观建筑。使用 Sumerian 可以轻松地创建所需的所有构建块，让您构建高度身临其境且可高度交互的 3D 体验，包括添加对象 (例如角色、家具和景观) 以及对环境进行设计、制作动画和编写脚本。Sumerian 不需要您掌握专业知识，您可以直接从浏览器设计场景。

今天，我们宣布正式发布 AWS Elemental MediaTailor，这是一项内容个性化和货币化服务，使视频提供商能够向最终用户提供有针对性广告的视频，同时在多屏幕视频应用程序中保持广播服务质量。交付之前，在上游服务器端插入广告；因此在消费者设备上能够接收连续的视频流，消除了内容与商业广告之间可能存在的时间差。广告的货币化效果更好，视频质量始终与主要内容保持一致，并且在多平台环境下更易于管理。AWS Elemental MediaTailor 提供了广告内容的可控转码，可提供最佳的最终用户体验，同时在单一服务中实现基于标准的客户端和服务器端广告报告功能。客户可以完全控制播放器、来源和 CDN，同时为观看者提供最佳体验。

今天，我们宣布正式发布 AWS Elemental MediaPackage，这是一项视频创作和即时打包服务，该服务使视频分销商能够大规模、安全可靠地交付流媒体内容。该服务使用多种交付和内容保护标准提供即时打包服务，可实现经济高效的视频分发，并且可使用时移电视和其他高级功能来丰富观众体验。利用 AWS Elemental MediaPackage，客户可以在解决方案中降低工作流复杂性，提高恢复初始工作的能力，更好地保护多屏幕内容，而不必担心基础设施预配置不足或过度预配置的问题，从而在不断增长的互联设备生态系统中交付内容，提供互动观影的体验。

AWS Marketplace 中现在提供了适用于运行 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.4 作为 Amazon 系统映像 (AMI) 的 Amazon EC2 实例的 SQL Server 2017。利用此版本，您现在可以使用 SQL Server 2017 Enterprise 附带许可 AMI 按需启动 RHEL 实例，而不必自带许可。从今天开始，在所有公共 AWS 区域中推出 RHEL 7.4 AMI 上的 SQL Server 2017。

今天，Amazon CloudFront 宣布将六个新边缘站点添加到其全球内容分发网络中。新边缘站点位于：芬兰赫尔辛基、西班牙马德里、英国曼彻斯特、科罗拉多州丹佛、新泽西州纽瓦克和亚利桑那州菲尼克斯。 

从今天开始，您可以使用高达 16TB 的存储为 MySQL、MariaDB、Oracle 和 PostgreSQL 数据库引擎创建 Amazon RDS 数据库实例。现有的数据库实例也可以扩展到 16TB 存储，而不会造成停机。

现在，在使用 Amazon Relational Database Service (RDS) for SQL Server 时，可以启动 R4 和 db.M4.16xlarge 实例类型。 

您现在可以将 Amazon RDS for SQL Server 数据库实例的存储扩展到 16TB。实例必须使用预配置 IOPS 或通用型 (SSD) 存储类型才符合条件。一些具有较旧存储配置的实例不符合条件。

您现在可以使用 Amazon Simple Notification Service (SNS) 上的消息筛选来构建更简单且更高效的发布/订阅架构。利用消息筛选，Amazon SNS 主题订阅者能够选择性地只接收一部分他们感兴趣的消息，而不是接收发布至主题的所有消息。此新方法消除了在您的订阅者中实施消息筛选逻辑或在您的发布者系统中实施消息路由逻辑的设计复杂性。 

Amazon Aurora 的与 PostgreSQL 兼容的版本现已在另外四个 AWS 区域中推出：加拿大（中部）、欧洲（法兰克福）、亚太地区（悉尼）和亚太地区（孟买）。这将可用区域的数量增加到八个，因为 2017 年 10 月 24 日已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（爱尔兰）中推出了这一服务。

现在，在向 ACM 请求证书时，您可以使用 AWS Certificate Manager DNS 验证来确定您拥有或控制域名。证书用于保护网络通信的安全，并在 Internet 上确立网站的身份。Amazon 必须确认您拥有或控制您的站点的域名，然后才能为您的站点颁发证书。以前，ACM 只支持电子邮件验证，这需要域所有者接收每个证书请求的电子邮件并验证请求中的信息，然后才能批准它。利用 DNS 验证，您只需向您的 DNS 配置写入 CNAME 记录即可确定您的域名的所有权或控制权。如果您使用 Amazon Route 53 管理 DNS 记录，则 ACM 管理控制台可以为您配置 DNS 记录。这样只需单击几次鼠标即可轻松地验证您的域。在配置了 CNAME 记录后，在使用中的经 DNS 验证的证书（与其他 AWS 资源相关联）过期之前，ACM 可以自动续订它们，只要 DNS 记录仍存在。续订完全自动，无需操作。 

今天，我们将发布 AWS Amplify，这是 Apache 2.0 下的一个开源库，面向在 Web 或移动平台上使用 JavaScript 构建连接到云的应用程序的开发人员。AWS Amplify 旨在为希望以可扩展的安全方式使用云服务执行常用操作的客户端开发人员提供声明性接口。利用这些新功能，开发人员可以编写 JavaScript 应用程序，以编程方式应用带有常见抽象的最佳实践，最终缩短开发周期。随着 AWS Amplify 的发布，我们还发布了与 AWS Mobile Hub 完全集成的全面的 CLI 体验。此 CLI 体验专为那些从头开始构建应用程序或者利用 AWS 云特性增强现有项目的开发人员而设计。 

从今天开始，AWS Mobile 为 Web 和 React Native 增加了一流的支持，使 JavaScript (JS) 开发人员能够轻松开发支持云的应用程序。以前，Web 和 React Native 开发人员需要在 AWS 控制台中手动配置服务，下载基础开发工具包并阅读文档，才能开始与平台进行交互。随着今天的发布，JS 开发人员可以使用重新设计的控制台和新的 AWS Mobile CLI 非常轻松地配置核心应用程序功能，如用户登录、存储和无服务器 API。

AWS CloudFormation 现在能让您按照堆栈实例中的账户和区域覆盖参数值。以前，您只能从原始 CloudFormation 模板中对 StackSets 进行更改。现在，您可以在首次创建堆栈实例时覆盖模板参数值，并且可以覆盖现有堆栈实例的参数值，从而能够根据要求指定和自定义堆栈实例。 

新的 Amazon Kinesis 管理控制台 (参见下面的屏幕截图) 使您可以轻松地了解实时分析并简化控制台用户体验。您可以使用控制台中的全新可视化学习工具来了解 Kinesis Streams、Kinesis Firehose 和 Kinesis Analytics 如何帮助您将实时数据从各种数据源传输到 AWS，然后处理、分析数据并将其加载到数据存储中。 新的控制台体验还包括一个仪表板，在您登录时会在一个屏幕上显示所有 Kinesis 资源。要开始使用，请访问 Amazon Kinesis 管理控制台。

现在，您可以在 Amazon API Gateway 中生成访问日志。Amazon CloudWatch 已经提供了详细的执行日志来记录对您的 API 进行的 API 请求，而这一访问日志记录是对此的补充。访问日志记录功能让您能够以不同格式生成访问日志，例如 CLF（常用日志格式）、JSON、XML 和 CSV。访问日志可以输入到您现有的分析或日志处理工具中，便于您执行更多深度分析或对日志数据采取相应的操作。可以在访问日志格式中使用任何上下文变量。

现在，您可以在 Amazon API Gateway 中自定义 API 集成的超时值。您可以设置集成将在没有响应的情况下返回之前运行的最大时间量。这能让您灵活地为 API 创建更好的错误处理策略，例如对 API 使用自动重试。您可以设置一个从 50 毫秒开始，最多 29 秒的超时值。有关 API Gateway 集成的更多信息，请访问文档。 

从今天起，Lambda@Edge 的三种全新功能可以进一步帮助您针对查看者构建个性化内容，同时改善了延迟现象，还可简化您的原始基础设施。首先，使用基于内容选择动态源的功能，您可以根据请求属性 (例如查看者位置、查看者设备类型、HTTP 标头、URL 路径、查询字符串或 Cookie) 将请求路由到不同的后端源服务器。其次，您可以根据面向查看者的 Amazon CloudFront 事件进行远程网络调用。第三，您可以由 Lambda@Edge 函数生成二进制数据，从而使用 Amazon CloudFront 提供更丰富，定制性更强的内容。我们还提高了 Lambda@Edge 函数的限制。您可以选择高达 1536MB 的内存，部署多达 50MB 的大型数据包，且实施 Lambda@Edge 函数具有更长的超时时间 – 最长可达 30 秒。 

Amazon Redshift 通过缓存结果并在再次运行查询时返回缓存的结果，从而改善了重复查询的性能。

Amazon Rekognition 今天增加了三项新功能：检测和识别图像中的文本；在数千万张人脸中实时进行人脸识别；以及在非常有难度的众多相片中检测出多达 100 张人脸。对于已使用 Amazon Rekognition 进行人脸验证和识别的客户来说，在大多数情况下，准确度可以提高多达 10%。 

从今天开始，您即可使用 AWS Shield Advanced 来更好地保护您在 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 或网络负载均衡器 (NLB) 上运行的应用程序，使它们免遭分布式拒绝服务 (DDoS) 的攻击。只需在关联到面向 Internet 的 EC2 实例或 NLB 的 AWS 弹性 IP 地址上启用 AWS Shield Advanced 即可。AWS Shield Advanced 将自动检测弹性 IP 地址背后的 AWS 资源类型，并实施相关的 DDoS 保护。

Amazon RDS for MariaDB 现已在所有 AWS 区域中支持 MariaDB 10.1.26 和 10.0.32 次要版本。这些新版本包括 MariaDB 数据库引擎的一些修复和功能改进。

现在，AWS CodeBuild 支持 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 资源。这项新功能允许 CodeBuild 在不暴露于公共 Internet 的情况下访问 VPC 资源。这使您可以使用 CodeBuild 在 VPC 和访问资源中编译您的软件代码，这些资源包括 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon ElastiCache、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS)，以及只能从特定 VPC 中访问的任何服务终端节点。要了解更多信息，请在此处访问我们的博客。

现在，您可为 Amazon EMR 集群上的 Amazon S3 访问启用 Kerberos 身份验证和精细 EMRFS 授权。您可以使用 Kerberos 在集群上运行的服务之间、集群上的用户操作之间以及来自远程服务的外部客户端请求之间对请求进行验证。Amazon EMR 将在您的集群的主节点上创建一个 MIT KDC，并利用集群上某些应用程序组件的开源 Kerberos 身份验证设置。此外，您可以轻松地启用与 Microsoft Active Directory 间的跨领域信任，无缝允许目录中的用户使用 Kerberos 进行身份验证，以访问和运行集群上的工作负载。 

AWS X-Ray 现在支持缩放和平移服务地图的功能。这使您能够专注于感兴趣的某个特定服务，并在单个屏幕上直观显示包含大量服务节点的服务地图。 

作为我们的一周年纪念日的一部分，我们很高兴为 QuickSight 推出了许多新功能。 从今天开始，您可以使用地图将地理空间数据可视化，使用控制面板中的平面表创建表格式报告，以及对正在分析的 SPICE 数据集执行运行时计算。对于高基数数据，我们添加了“其他”存储桶功能，以便您可以将值的长尾合并为一个类别。现在您还可以在 QuickSight 中创建包含多达 1000 列的数据集，以便支持宽表使用场景。

Amazon Lex 现在支持与 Kik 消息收发平台的集成。

AWS CodeCommit 现在支持拉取请求，这提供了请求代码审查以及与协作者讨论代码的机制。以前，您必须使用 CodeCommit 外部的工具来请求代码审查，这样很难跟踪输入和确保合并所有更新。现在，您可以使用拉取请求来启用工作流，通过该工作流，您可以请求代码审查，审查者可以查看提交的代码并对代码进行注释，并且您可以在获得最终审批后合并代码。

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 现在支持适用于 Windows Server AMI 的启用了 Microsoft Volume Shadow Copy Services (VSS) 的 EBS 快照。VSS 是一项 Microsoft 技术，允许在应用程序仍在运行时备份应用程序数据，方法是在更新磁盘上的数据的用户应用程序和备份应用程序的用户应用程序之间进行协调。推出此功能后，现在您可以拍摄正在运行的 Windows 实例的启用了 VSS 的 EBS 快照，而无需创建自定义脚本或关闭实例。要阅读有关此功能的更多信息，请转到 AWS 文档。

Amazon Connect 现在允许您使用出站联系 API 自动对客户进行呼叫。您可以安排自动呼叫作为预约提醒，或安排通知呼叫来响应业务事件，如信用卡欺诈。企业应用程序 (如 CRM 系统) 在被事件 (如服务中断) 触发时可以使用出站联系 API 来使用预先确定的联系流启动出站呼叫。联系流将确定是否需要代理交互或是否将呼叫路由到 Amazon Lex 聊天自动程序。 

Amazon Redshift Spectrum 现已在另外四个 AWS 地区推出：欧洲（法兰克福）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（新加坡）和亚太地区（首尔）。此外，大型 bzip2 压缩文件和 ORC 文件会自动拆分，以便提高所有提供这项服务的 AWS 区域中的查询性能。 

使用 Trusted Advisor 新增的服务限制控制面板，您现在可以基于每个限制来查看、刷新和导出利用率和限制数据，从而可以主动监控和更高效地规划 AWS 资源的使用。

从今天开始，您可以通过 AWS 成本管理器根据您的 Amazon EC2 使用情况访问自定义预留实例 (RI) 购买建议。这些建议是根据您过去的使用情况计算得出的，并指示成本节省机会。 

汽车制造商和供应商可以在 AWS 云上更轻松地开发和部署各种创新性车联网服务。 

Amazon Redshift 推出了短查询加速来加快执行短时间运行的查询。短查询加速可提供更高的性能、更快的结果和更好的查询执行时间预测。

从今天起，Amazon Redshift 允许超级用户向普通用户授权，以访问选定系统表和视图中的所有行。

从今天起，Amazon Redshift 可以自动将读取和写入查询移动到下一个匹配的队列，而无需重新开始被移动的查询，从而提高了查询性能。这一工作负载管理的增强功能实现了对资源更加高效的利用，从而提高了查询性能。

现在您可以解决评论、利用筛选条件组织评论，还可以禁用文件的电子邮件通知。这样您可以更轻松地跟踪反馈，禁用与您无关的通知，仅专注于对您而言重要的反馈。

客户现在可以通过 Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum 以及其他工具 (如 Presto、Hive 和 Spark) 使用标准 SQL 语言查询 Amazon S3 清单。只需为 Amazon Athena 提供 ORC 或 CSV 格式的 S3 清单报告并单击几次即可轻松开始使用，运行即席查询并在几秒钟内获得结果。提供 Athena 的所有 AWS 区域均提供此功能。请访问我们的开发人员指南了解更多详情。

从今天起，您可以使用 Aurora Auto Scaling 自动添加或删除 Aurora 副本，以响应由您指定的性能指标的变化。Aurora 副本与主实例共享同一底层卷，非常适用于读取扩展。利用 Aurora Auto Scaling，您可以指定 Aurora 副本预定义指标的期望值，例如 CPU 平均利用率或平均活动连接数。您还可以创建 Aurora 副本的自定义指标，与 Aurora Auto Scaling 结合使用。Aurora Auto Scaling 会不断调整 Aurora 副本的数量，使得选定指标与您指定的值最为接近。例如，流量增加可能会提高 Aurora 副本的 CPU 平均利用率，并使之超过您指定的值。这时 Aurora Auto Scaling 就会自动增加新的 Aurora 副本，以支持增加的流量。同样，如果 CPU 利用率低于您设定的值，Aurora 副本会终止，这样您就不必为未使用的数据库实例而付费。 

AWS Database Migration Service (DMS) 现已支持在本地安装本地复制代理，还可以使用 AWS Snowball (一种 PB 级数据传输解决方案) 将数据迁移到 AWS 云中。Snowball 利用安全的物理设备将大量数据传入和传出 AWS 云。