亚马逊AWS官方博客

Category: News

新增 — 由最新一代英特尔至强可扩展处理器提供支持的 Amazon EC2 R6i 内存优化型实例

8 月,我们推出了通用型 Amazon EC2 M6i 实例,该实例由最新一代英特尔至强可扩展处理器(代号为 Ice Lake)提供支持,全核涡轮频率为 3.5 GHz。计算优化型 EC2 C6i 实例也于上个月推出。 我非常高兴地分享我们将扩展第六代基于 x86 的产品,以包括内存优化型 Amazon EC2 R6i 实例。 以下是新的 R6i 实例与 R5 实例相比所具有的优势的快速回顾: 更大的实例大小(r6i.32xlarge),具有 128 个 vCPUs 和 1,024 GiB 内存,这使得整合工作负载和纵向扩展应用程序变得更轻松、更具成本效益 计算性价比提高了 15%。 内存带宽提高了 20%。 Amazon Elastic Block Store (EBS) 高达 40 Gbps,联网最高速度可达 50 Gbps,是 R5 实例的 2 倍多。 始终开启的内存加密。 R6i 实例已通过 SAP […]

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支持 AWS Fargate 的 AWS Graviton2 —让您的无服务器容器的性价比提高多达 40%

AWS Graviton2 处理器由 AWS 使用 64 位 Arm Neoverse 内核定制构建,可为在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 中运行的云工作负载提供最佳的性价比。与基于 x86 的可比实例相比,它们可在各种工作负载下最高将性价比提升40%。我们的许多客户、,例如 Intuit、SmugMug、Snap、Formula One 和 Honeycomb.io,都使用基于 Graviton2 的实例来运行其工作负载,以便在 Amazon EC2 中为其工作负载提供更高的性价比,并享受更好的性价比。 许多完全托管式服务,包括Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache、Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service的接替物)和Amazon EMR 已使其客户享受到 Graviton2 的益处。最近,我们也使用 AWS Lambda 向无服务器计算客户提供Graviton2 的益处。与在基于 x86 的实例上运行相比,由 AWS Graviton2 提供支持的 AWS Lambda 功能可提供高达 […]

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加入预览版 — 由新的 AWS Graviton3 处理器提供支持的 Amazon EC2 C7g 实例

我们在 2018 年末宣布了第一代 AWS 设计的 Graviton 处理器,一年后又推出了第二代 Graviton2。如今,AWS 客户使用了十二种不同的 Graviton2 支持的实例,包括专为内存密集型工作负载而设计的新 X2gd 实例。所有 Graviton 处理器都包含每个 vCPU 的专用内核和缓存,以及 AWS Nitro System 提供的其他安全功能;Graviton2 处理器添加对永远在线内存加密的支持。 C7g 的工作过程 我很高兴向您介绍我们即将推出的 C7g 实例。由新的 Graviton3 处理器提供支持,这些实例将非常适合您的计算密集型工作负载:HPC、批处理、Electronic Design Automation (EDA)、媒体编码、科学建模、广告服务、分发式分析和基于 CPU 的机器学习推理。 虽然我们仍在优化这些实例,但很明显,Graviton3 将提供惊人的性能。与 Graviton2 相比,Graviton3 的计算性能可提高 25%,浮点和加密性能提高两倍。在机器学习方面,Graviton3 支持 bfloat16 数据,将能够提供高达 3 倍的性能。 Graviton3 处理器还包括旨在提高安全性的新指针身份验证功能。在将返回地址推送到堆栈之前,首先使用密钥和其他上下文信息(包括堆栈指针的当前值)对它们进行签名。当签名地址从堆栈中弹出时,它们将在使用之前进行验证。如果地址无效,则会引发异常,从而阻止通过使用有害代码的地址覆盖堆栈内容的攻击。我们正在与操作系统和编译器开发人员合作,为此功能添加额外的支持,因此,如果您感兴趣,请与我们联系。 C7g 实例将提供多种大小(包括裸机),并且是云端行业中首个配备 DDR5 内存的实例。除了功耗更低之外,该内存提供的带宽比当前一代 EC2 实例中使用的 DDR4 内存高 […]

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由机器学习提供支持的 Amazon Connect 现新增呼叫总结功能

AWS 的使命是助力数据科学家、开发人员和企业用户使用机器学习(ML)。为帮助企业轻松利用 ML 的强大功能,我们打造专用解决方案,直接将 ML 和深度学习技术嵌入业务流程,以满足实际的客户需求,而不是让公司自行解决。 我们发现 ML 可以在数据中心内产生影响,即您可以接收和回复客户的询问和问题的地方。由于客户体验(CX)日益重要,并且通过电话或电子邮件进行的非接触式商业沟通不断增加,联系中心对于维系企业所依赖的人际关系至关重要。但是,模拟或过时的方法难以有效满足每个客户的需求,而高效的方式应该能提供及时的解决方案、提供出色的体验并提升客户忠诚度。 将 AWS ML 技术嵌入云联系中心解决方案有助于减少通话、聊天和其他互动的障碍。它还支持将过时流程自动化。 Amazon Connect 是一项简单易用、基于云的、由 ML 提供支持的联系中心服务,可以帮助各种规模的公司以较低的成本提供出色的客户服务。 下面,我们分别从 Voice ID、Wisdom 和 Contact Lens 方面列举三个示例。 Amazon Connect Voice ID ML 功能有助于简化身份验证客户体验。由 ML 提供支持的语音识别可以创建与每个客户的独特语音关联的数字声纹,无需要求客户多次重复他们的电子邮件地址和母亲的娘家姓。然后,它可以在每次后续呼叫开始时识别相关语音。语音识别提供可用于自动执行身份验证工作流的置信度分数。 Amazon Connect Wisdom ML 还有助于搜索大型文档和知识库,找到与客户所提问题更相关的答案。ML 有助于以更快、更好的方式解决客户问题。 Contact Lens for Amazon Connect ML 技术还可以分析对话的语气和内容,捕捉当下的客户情绪并从中学习。ML 可以帮助转录呼叫、追踪客户情绪、检测常见问题和客户趋势,甚至可以查明差异。 就在去年的同一时间,我宣布 Contact Lens 添加实时功能。这样的话,主管可以确定何时协助座席处理实时呼叫,以便他们通过聊天提供指导或者让座席转接呼叫。去年 9 月,我们新增八种语言,最终总共有 21 种语言用于呼叫后分析,12 […]

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新增功能 – AWS Outposts 服务器采用两种外形规格

AWS Outposts 为您提供由 AWS 监控和管理并由熟悉的相同 AWS API 控制的本地部署计算和存储。您可能已经了解 AWS Outposts 机架,它占用一个完整的 42U 机架。 去年我们曾告诉过您,我们正在开发两种新尺寸的 Outposts,它们适用于分支机构、工厂、零售店、医疗诊所、医院和蜂窝站点等空间受限、需要获得低延迟计算能力的场所。今天,我们将推出三款 AWS Outposts 服务器,这些服务器均由 AWS Nitro 系统提供支持,并有 x86 或 Arm/Graviton2 处理器可供选择。以下是情况概要: 名称/机架尺寸/目录 ID EC2 实例容量 处理器/架构 vCPU 数量 内存 本地 NVMe SSD 存储 Outposts 1U (STBKRBE) c6gd.16xlarge Graviton2/Arm 64 128 GiB 3.8 TB (2 个 1.9 TB) Outposts 2U (LMXAD41) c6id.16xlarge […]

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由 AWS Graviton2 处理器提供支持的全新存储优化型 Amazon EC2 实例(Im4gn 和 Is4gen)

EC2 存储优化型实例旨在提供高磁盘输入/输出性能和充足的存储空间。我们的客户使用这些实例来托管高性能的实时数据库、分布式文件系统、数据仓库、键值存储等。多年来,我们发布了多代存储优化型实例,包括 HS1(2012)、D2(2015)、I2(2013)、I3(2017)、I3en(2019)和 D3/D3en(2020)。 当我回顾所有这些发布的实例时,很有趣的是,我们发现我们在不断提供越来越多的选项,使每一代产品都能更好地满足客户多样化(且不断增长)的需求。HS1 实例只提供一种大小,D2 和 I2 提供四种大小,I3 提供六种大小,I3en 提供八种大小。这些实例使我们的客户可以自由选择最能满足其当前需求的大小选项,同时还可以在需求发生变化时为他们提供空间以纵向扩展或缩减。 Im4gn 和 Is4gen 我很高兴推出两个最新存储优化型实例系列,即 Im4gn 和 Is4gen,它们由 Graviton2 处理器提供支持。这两个实例都使用 AWS 定制的 AWS Nitro SSD 设备,提供高达 30 TB 的 NVMe 存储空间。作为我们代表客户推动创新的一部分,我们将关注点转向了存储,并设计了多个设备,它们经过优化以支持高速访问大量数据。与第三代存储优化型实例相比,AWS Nitro SSD 可将输入/输出延迟降低多达 60%,且可将延迟可变性最多减少 75%。因此,您可以为输入/输出密集型 EC2 工作负载获取更快、更可预测的性能。 Im4gn 实例非常适合需要大量 SSD 密集存储和高计算性能但内存密集性不是特别高的应用,例如社交游戏、会话存储、聊天机器人和搜索引擎。规格如下: 实例名称 vCPU 数量 内存 本地 NVMe 存储 (AWS Nitro SSD) 读取吞吐量 (128 KB […]

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AWS Nitro SSD – 适用于输入/输出密集型应用的高性能存储

帮助客户解决棘手难题是我们的激情所在! 正如您多年来所看到的那样,AWS 的创新表现为多种形式,涵盖硬件和软件。 我最喜欢的客户驱动型创新示例之一就是 AWS Nitro System,我曾经在 2018 年中期首次撰写过相关的文章。在那篇文章中,我为您介绍了 Nitro System 如何帮助我们比以往更快地进行创新,从而创建能够运行更多工作负载类型的实例。我还分享了当时可以使用的基本构建模块,包括用于加速和分载网络和存储输入/输出的 Nitro Card、用于监控和保护硬件资源的 Nitro Security Chip 以及用于以极低开销管理内存和 CPU 分配情况的 Nitro 管理程序。 今天我想为您再介绍一款构建模块! AWS Nitro SSD 数十年来,传统硬盘(有时被戏称为旋转的铁锈)一直是主要的数据块存储设备。如今,尽管这种“旋转的铁锈”仍然有其一席之地,但大多数高性能存储都基于更为现代的固态硬盘(SSD)。如果将一块 SSD 拆解开来,您会看到大量的闪存存储器以及一个固件驱动的处理器,它管理对内存的访问,并支持更高级别的功能,例如块映射、加密、缓存、损耗均衡等。 凭借 AWS 云的规模及其支持的客户使用场景范围,让我们对当今的应用程序、数据库引擎和操作系统利用块存储的方式有了一些宝贵的见解。因此,在交付了几代 EC2 实例之后,我们看到了更近一步的机会。我们的目标是允许输入/输出密集型工作负载(关系数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、搜索引擎和分析引擎等)实现更快的运行速度和更可预测的性能。 今天我想与您分享一下 AWS Nitro SSD。这些设备的第一代用于为 io2 Block Express EBS 卷提供动力,也让我们得以为您提供具有极高的 IOPS、极高的吞吐量以及 64 TiB 最大卷大小的 EBS 卷。我今天早些时候发布的 Im4gn 和 Is4gen 实例相关文章使用了第二代 AWS […]

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AWS Lake Formation — 具有自动压缩功能的单元格级安全性和受控表正式发布

数据湖可以帮助您打破数据孤岛,并将不同类型的分析组合到一个集中的存储库中。您可以将所有结构化和非结构化数据存储在此存储库中。但是,设置和管理数据湖涉及大量手动、复杂且耗时的任务。AWS Lake Formation 让您可以在数天内轻松设置安全的数据湖,而不需要数周或数月。 我很高兴与大家分享一些正式发布的新功能,这些功能可以进一步简化数据加载、优化存储并管理对数据湖的访问: 受控表 – 一种新型的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 表,可以轻松可靠地摄取和管理任何规模的数据。受控表支持 ACID 事务,允许多个用户同时在多个受控表中可靠地插入和删除数据。ACID 事务还允许您运行返回一致和最新数据的查询。如果在提取、转换和加载 (ETL) 流程中或更新期间出现错误,将不会提交更改,并且更改将不可见。 使用自动压缩对受控表进行存储优化 – 启用此选项后,Lake Formation 会自动将受控表中的小型 S3 对象压缩为更大的对象,以通过分析引擎(例如 Amazon Athena 和 Amazon Redshift Spectrum)优化访问。通过使用自动压缩,您不必实施自定义 ETL 作业来读取、合并数据并将其压缩到新文件中,然后替换原始文件。 具有行级和单元格级安全性的精细访问控制 – 您可以根据执行操作的身份来控制对查询结果和 AWS Glue ETL 作业中特定行和列的访问。通过这种方式,您不必为不同的角色和法规创建(并保持更新)数据子集。这适用于受控表和传统 S3 表。 使用受控表、ACID 事务和自动压缩 在 Lake Formation 控制台中,我可以在创建表时启用受管控的数据访问和管理。自动压缩默认已启用,可以使用 AWS Command Line Interface (CLI) […]

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新增功能 – 使用 AWS Direct Connect SiteLink 实现站点到站点连接

我们正在发布 AWS Direct Connect SiteLink,这是 AWS Direct Connect 的一项新功能,可让您通过 AWS 全局网络主干在本地部署网络之间建立连接。 在此之前,当您需要数据中心或分支机构之间的直接连接时,您必须依靠公共互联网或昂贵且难以部署的固定网络。这些受地理限制,并且可能需要签署长期合同。随着您在全球范围内扩展业务,这种僵化会成为一个痛点。相应地,您需要创建自定义解决方法来互连来自不同提供商的网络,这会增加运营成本。 从今天开始,您可以通过 Direct Connect 站点来连接您的站点,而无需通过 AWS 区域发送流量。在撰写本博文时,我们已在 32 个国家/地区推出 108 个 Direct Connect 站点,分布在非洲、美洲、亚太、欧洲和中东。流量从一个 Direct Connect 站点沿尽可能短的路线传输到另一个站点。您不再需要通过最近的 AWS 区域进行连接,也无需管理和配置 AWS Transit Gateway 以实现站点到站点的网络连接。 您可以利用 Direct Connect 的可靠性和全球覆盖范围来构建随业务增长的网络,无需长期合同,还可享受灵活的随用随付定价以及从 50Mbps 到 100Gbps 的各种端口速度。SiteLink 还与其他 AWS 服务集成,让您可以通过 Direct Connect 连接访问 VPC、其他 AWS 服务和本地部署网络。 在提及网络拓扑时,小型图表总是比冗长的句子更具描述性。 下图显示了您现在使用 Direct Connect […]

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新增 – 将 Amazon S3 事件通知与 Amazon EventBridge 结合使用

我们于 2019 年中推出了 Amazon EventBridge,让您能够轻松构建任何规模的强大、事件驱动型的应用程序。自该发布以来,我们添加了几项重要功能,包括架构注册表、归档和重播事件的功能、对跨区域事件总线目标的支持以及 API 目标,让您可以将事件发送到任何 HTTP API。EventBridge 支持很长的目标列表,并且能够进行模式匹配、筛选和事件路由,是一个非常强大且灵活的架构组件。 S3 事件通知 我们让您可以更轻松地使用 EventBridge 构建能够快速高效地响应 S3 对象中的更改的应用程序。这是一种新的“直接连接”模式,比以往任何时候都更快,更可靠,更对开发人员友好。您不再需要制作对象的其他副本或编写专门的单一用途代码来处理事件。 此时,您可能会认为自己已经有能力对 S3 对象中的更改作出反应,并且想知道这里发生了什么。早在 2014 年,我们就推出了 SNS 主题、SQS 队列和 Lambda 函数的 S3 事件通知。这曾经(现在仍然是)一项非常强大的功能,但是在企业级使用它可能需要在原本独立的团队和对相同对象和事件有共同兴趣的应用程序之间进行协调。此外,EventBridge 已经可以从 CloudTrail 日志中提取 S3 API 调用,并使用它们进行模式匹配和筛选。同样,对于许多类型的应用程序来说,功能非常强大且效果非常棒(重点是审计和日志记录),但我们总是希望做得更好。 无修改空间,您现在可以将 S3 事件通知配置为直接发送到 EventBridge! 这种新模式为您带来了多项好处,包括: 高级筛选 – 您可以筛选许多其他元数据字段,包括对象大小、键名称和时间范围。这比使用需要回调 S3 以获取更多元数据,从而就正确的操作方案作出决策的 Lambda 函数更有效。S3 仅发布符合规则的事件,因此您只需为自己感兴趣的事件付费即可节省资金。 多个目标 – 您可以通过 API 目标将同一事件通知发送到您选择的 18 种 […]

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