亚马逊AWS官方博客

Category: News

使用新的 Amazon Inspector 改进并自动化云工作负载的漏洞管理

Amazon Inspector 是各种规模的企业使用的一项服务,用于大规模自动进行安全评估和管理。Amazon Inspector 可帮助企业满足部署到 AWS 的工作负载的安全性和合规性要求,扫描意外的网络攻击、软件漏洞以及偏离应用程序安全最佳实践的情况。 自 2015 年最初推出 Amazon Inspector 以来,云客户的漏洞管理发生了很大变化。在过去六年中,该团队提供了几项客户要求的新功能,包括评估报告、对代理环境的支持以及与 Amazon CloudWatch 指标的集成。但是,该团队还认识到,还有一些新的要求需要满足——实现大规模无摩擦部署、支持需要评估的更广泛资源类型,以及快速检测和修复的迫切需求。今天,我很高兴地宣布推出新服务 Amazon Inspector,它能够通过以下功能满足这些要求: 持续、自动化的评估扫描— 取代定期手动扫描。 自动资源发现 – 该功能一旦启用,新的 Amazon Inspector 将自动发现所有正在运行的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例和 Amazon Elastic Container Registry 存储库。 对基于容器的工作负载的新支持 — 现在可以同时在 EC2 和容器基础设施上评估工作负载。 与 AWS Organizations 的集成 — 使安全性和合规性团队能够跨企业中的所有账户启用和利用 Amazon Inspector。 移除独立的 Amazon Inspector 扫描代理 […]

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新增 – 由 AWS Graviton2 处理器和 NVIDIA T4G Tensor Core GPU 提供支持的 Amazon EC2 G5g 实例

AWS Graviton2 处理器由 AWS 定制设计,可在 Amazon EC2 中实现最佳的性价比。成千上万的客户意识到,使用基于 Graviton2 的实例可为各种工作负载带来显著的性价比益处。 我们宣布正式推出 Amazon EC2 G5g 实例,该实例将 Graviton2 的性价比益处扩展到基于 GPU 的工作负载,包括图形应用程序和机器学习推理。除了 Graviton2 处理器之外,G5g 实例还配备了 NVIDIA T4G Tensor Core GPU,可为 Android 游戏流提供最佳性价比,该 GPU 最高具有 25 Gbps 的网络带宽和 19 Gbps 的 EBS 带宽。 与基于 x86 的 GPU 实例相比,这些实例使 Android 游戏流每小时每个流的成本最高降低 30%。G5g 实例也是寻求经济高效的推理、拥有对 CPU 性能敏感的机器学习 (ML) 模型以及利用 NVIDIA 的 AI […]

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使用 Amazon VPC IP 地址管理器进行大规模网络地址管理和审计

随着云工作负载和互联设备的快速增长,管理、监控和审计大规模网络的 IP 地址分配已成为一项复杂、耗时且可能容易出错的任务。传统上,网络管理员会采用电子表格、自制工具和脚本的组合来跟踪跨多个账户、Virtual Private Cloud (VPC) 和区域的地址分配。应用程序开发团队请求分配 IP 地址时,手动更新电子表格需要耗费大量时间和精力,还要避免出错。错误如果未被注意到,可能会导致地址冲突以及随之而来的停机,导致严重的运营和业务问题。反过来,为了进行这些更新而耗费的时间(有时甚至需要几天)会导致引导新应用程序或扩展现有应用程序的延迟,从而影响开发团队的速度。保持这些自制工具和脚本更新且无错误的需要,也会导致占用员工从事更具战略性和业务影响力项目的时间。 我很高兴地发布 Amazon VPC IP 地址管理器,这项新功能可以为网络管理员提供自动化的 IP 管理工作流。IPAM 使网络管理员可以更轻松地在大规模网络中组织、分配、监控和审计 IP 地址,降低了管理和监控负担,消除了可能导致延迟和意外错误的手动过程。 Amazon VPC IP 地址管理器简介 IPAM 支持使用单个运营控制面板跨企业账户、Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 和 AWS 区域管理和审计 IP 地址分配。在这个集中式视图中,您可以跨 AWS 管理 IP 地址。 在其中的资源需要 IP 地址的每个区域中,都可以创建一个区域池。池是 CIDR 的集合,可帮助您组织 IP 空间。顶层池中未使用的地址空间可用于填充区域池。此外,如果您的应用程序或环境具有不同的安全需求,还可以创建额外的池。例如,如果“dev”和“prod”环境具有不同的连接要求,则可以为其创建不同的池。下面的屏幕截图说明了创建一个全球池和其中三个区域池的过程。尽管示例到了配置区域池的步骤后就结束了,但在生产环境中,您可以根据需要继续进一步细分区域池。 接下来,配置一组区域池。下面,我将为我的美国东部(弗吉尼亚北部)区域资源创建一个区域池,范围限定在我的全球池中。 作为配置区域池的一部分,必须指定要从全球池中预置的 CIDR,并且可以选择启用自动发现资源和分配规则。 重复上述过程为剩下的两个区域(本例中为美国东部(俄亥俄)和欧洲(爱尔兰))创建和配置区域池后,这就是最终的池层次结构。正如我上面提到的,这个层次结构到了一组区域池后就结束了,但实际上还可以进一步细分。 IPAM 池配置完毕后,需要分配新 IP 地址的开发团队和资源就能够利用自动化的自助流程,解除开发人员的困境,并消除因使用手动流程可能导致连接问题的错误。要管理 IP 地址分配,您可以使用自动化且简单的业务规则。借助 […]

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宣布推出 Amazon SageMaker Ground Truth Plus

我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker 套件推出最新服务,这些服务将使标注数据集变得前所未有的容易。Ground Truth Plus 是一项交钥匙服务,它通过专家级员工快速交付高质量的训练数据集,并将成本降低多达 40%。 机器学习模型创建的挑战 构建和训练机器学习 (ML) 模型的最大挑战之一是大规模采集足够的高质量标注数据来输入和训练这些模型,以便它们能够做出准确的预测。 从表面上看,标注数据似乎是一项相当简单的任务…… 步骤 1:获取数据 步骤 2:贴标签 ……但这与现实相去甚远。 甚至在让标注人员开始添加注释之前,您就需要一个特定于项目的自定义标注工作流程和用户界面,以便获得高质量的数据集。这依赖于强大的工具和熟练的员工的组合,而且花费的精力可能是巨大的。 一旦构建了数据标注工作流程和用户界面,就必须组织和培训使用这些系统的员工 — 而这一切都需要在标注单个数据点之前完成! 最后,一旦建立了标注系统、设计了工作流程并培训和部署了员工,就必须监控和检查通过该系统传递数据的流程,以确保一致、高质量的输出。在系统传递并标注了足够多的数据之后,您就到达了您一直试图达到的目标:最终拥有足够的数据来训练 ML 模型。 其中每一步都需要投入巨大的时间、成本和精力。您可以将这些资源用于构建 ML 模型,而不是标注和管理数据,而使用 Ground Truth Plus 就可以帮助您腾出时间来做到这一点。 推出 Amazon SageMaker Ground Truth Plus Amazon SageMaker Ground Truth Plus 使您能够轻松创建高质量的训练数据集,而无需自行构建标注应用程序并管理标注员工。这意味着您甚至不需要拥有深厚的 ML 专业知识或工作流设计和质量管理方面的广泛知识。您只需提供数据和标注要求,Ground Truth Plus 会根据您的要求设置数据标注工作流程并代表您管理它们。 例如,如果您需要医学专家来标注放射影像,则可以在提供给 Ground Truth Plus 的指南中指明该要求。这样,该服务就会自动选择受过放射学培训的标注人员来标注您的数据,然后,经过各种机器学习任务培训的专家级员工将开始标注数据。Ground Truth […]

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宣布全面推出 Construct Hub 和 AWS Cloud Development Kit 版本 2

今天,我很高兴地宣布,Construct Hub 和 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 版本 2 现已正式上市 (GA)。 AWS CDK 是一个开源框架,它使用熟悉的编程语言简化了与云资源的配合使用操作,这些编程语言为:C#、TypeScript、Java、Python 和 Go(在开发人员预览版中有提供)。在他们的应用程序中,开发人员使用称为构造的可重复使用的类型来创建和配置云资源,他们使用这一类型就像使用所选语言中的任何其他类型一样。也可以编写自定义构造,然后在团队和企业中共享。 随着今天新版本的正式发布,使用 CDK 定义云资源变得更加简单方便,而且 Construct Hub 也能够在更广泛的云开发社群中分享开源构造库。 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 版本 2 AWS CDK 版本 2 侧重于提高使用 CDK 项目的开发人员的工作效率。在版本 1 中用于分发和使用适用于每个 AWS 服务的构造的各个包(库),都已整合到一个单一的包中。这简化了 CDK 应用程序中和发布构造库时的依赖项管理。它还使引用来自多个服务的架构的 CDK 项目更加方便,尤其是当这些服务具有对等依赖关系时(例如,需要使用 AWS Key Management Service (KMS) 密钥配置的 Amazon Simple […]

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新功能 — 推出 SageMaker 训练编译器

今天,我们很高兴地宣布推出 Amazon SageMaker 训练编译器,这是一项新的 Amazon SageMaker 功能,可以将深度学习 (DL) 模型的训练速度加快多达 50%。 随着 DL 模型的复杂性增加,优化和训练它们所需的时间也越来越长。例如,训练流行的自然语言处理 (NLP) 模型“RoBERTa”可能需要 25000 个 GPU 小时。尽管客户可以应用一些技术和优化功能来缩短训练模型所需的时间,但实施这些技术和优化功能也需要一些时间,并且需要较为罕见的技能组合。这可能会阻碍在更广泛采用人工智能 (AI) 方面的创新和进步。 到目前为止是如何进行培训的? 通常,有三种方法可以加快培训: 使用功能更强大的单台计算机来处理计算 在 GPU 实例集群中分配计算以并行训练模型 通过使用更少的内存和计算,优化模型代码以更高效地在 GPU 上运行。 实际上,优化机器学习 (ML) 代码既困难又耗时,而且是一项难得的技能。数据科学家通常在基于 Python 的 ML 框架(例如 TensorFlow 或 PyTorch)中编写训练代码,并依靠 ML 框架将其 Python 代码转换为可在 GPU 上运行的数学函数(通常称为内核)。然而,这种通过用户 Python 代码进行的转换通常效率低下,因为 ML 框架使用预先构建的通用 GPU 内核,而不是创建特定于用户代码和模型的内核。 即使是技术最娴熟的 GPU 程序员,也可能需要几个月的时间才能为每个新模型创建自定义内核并对其进行优化。我们构建了 […]

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AWS re:Post – 为 AWS 社区重新设计的问答服务

互联网是一个很好的资源,为大众提供善意的指导和答案。然而,事实上有时也很难判断提供的建议是否值得采纳。此外,有些用户更倾向于使用单一的、值得信赖的线上社群,而不是开放的互联网,来为他们的疑惑寻找可靠的答案,这些答案往往都经过了审查并且内容是最新的。 今天,我很荣幸地为大家推出 AWS re:Post 服务,这是一项新的问答 (Q&A) 服务,属于 AWS 免费套餐,由 AWS 客户、合作伙伴和员工社群提供支持。AWS re:Post 是 AWS 管理的问答服务,针对您关于 AWS 的技术问题提供众包的、经专家评审的答复,它代替了原来的 AWS 论坛。社群成员通过提供大众认可的答案以及审核其他用户给出的答案来获取信誉积分,从而为自身建立社区专家身份,进而帮助不断扩大关于所有 AWS 服务公共知识的可用性。 AWS re:Post 特别适用于以下情况: 您在使用 AWS 构建应用程序的过程中有一些关于 AWS 服务或最佳实践的技术问题。 您在学习 AWS 或为获得 AWS 认证做相关准备时,对 AWS 服务有一些疑问。 您的团队针对 AWS 的设计、开发、部署或运营相关问题进行讨论时。 您希望在社群分享您的 AWS 专业知识,并树立社群专家的身份。 无需登录 AWS re:Post 即可浏览内容。选择使用 AWS 账户登录的用户将可以创建个人资料、发布问题和答案以及在社群中互动。个人资料能用于让用户通过 Credly 关联其 AWS 认证,并说明他们对特定 AWS 技术领域、服务和专家的兴趣。AWS re:Post […]

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Amazon Elastic Kubernetes Service 增加 IPv6 网络

即日起,您可以在 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 上部署使用 IPv6 地址空间的应用程序。 我们许多客户正在将 Kubernetes 标准化为其云和本地应用程序的计算基础设施平台。Amazon EKS 使您能够轻松部署容器化工作负载。它提供有高度可用的集群,并且可自动执行诸如修补、节点预置和更新之类的任务。 Kubernetes 使用扁平化网络模型,该模型需要每个 pod 接收 IP 地址。这种简单的方法支持从虚拟机到容器的应用程序进行低摩擦移植,但需要大量 IP 地址,而许多私有 VPC IPv4 网络无法处理这些地址。有些集群管理员通过安装将 IP 地址虚拟化为 VPC 上的层的容器网络插件 (CNI) 来规避此 IPv4 空间限制,但此架构对管理员有效观察和排查应用程序问题会有限制,并且对大规模网络性能存在负面影响。此外,为了与 VPC 外的 Internet 服务进行通信,来自 IPv4 pod 的流量在到达其目的地之前将通过多个网络跃点路由,这就增加了延迟,并给需要维持复杂路由步骤的网络工程师团队带来压力。 为了避免 IP 地址耗尽,大规模缩小延迟和简化路由配置,解决方案是使用 IPv6 地址空间。 IPv6 并不是新事物。1996 年,我购买了我的第一本关于“IPng,下一代 Internet 协议”的书籍,这本书在 25 年前采用的是这个名字。它提供 64 位地址空间,允许在我们的设备、服务器或容器中使用 3.4 x […]

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新增功能 – Amazon EC2 Hpc6a 实例针对高性能计算进行了优化

高性能计算(HPC)使科学家和工程师能够解决复杂的计算密集型问题,例如计算流体动力学(CFD)、天气预报和基因组学。HPC 应用程序通常需要具有高内存带宽、低延迟、高带宽网络互连和访问快速并行文件系统的实例。 许多客户转而使用 AWS 来运行他们的 HPC 工作负载。例如,Descartes Labs 使用 AWS 为 TOP500 LINPACK 基准测试(最强大的商用计算机系统)比赛提供支持,交付了 1.93 PFLOPS,在 2019 年 6 月的 TOP500 榜单上排名第 136 位。这次比赛使用了 Amazon EC2 C5 实例集群上的 41,472 个核心。去年,Descartes Labs 再次参加了 LINPACK 基准测试,并凭借其在 EC2 实例集群上的 172,692 个内核,在 2021 年 6 月的 TOP500 榜单中名列前 40 名,这意味着在短短两年内性能增长了 417%。 借助 AWS,您可以在云中运行 HPC,并扩展到数以万计的并行任务(而这些任务在大多数本地环境中都不切实际),从而加快研究速度并缩短取得成果的时间。AWS 通过按需提供 CPU、GPU 和 FPGA 实例、Elastic […]

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全新的 AWS 控制台主页体验

如果您正在阅读此博客,则很有可能经常使用 AWS 管理控制台。我已经教 AWS 课程多年。在课堂上,学生在控制台上第一次亲身体验 AWS 云,我敢打赌,你也是如此。 到目前为止,控制台的主页会显示您最近使用的服务以及按部分组织的一组静态链接,例如开始使用 AWS、构建解决方案或探索 AWS,以及指向培训课程的链接。但是,我们从数据中了解到,根据您的配置文件,它们的使用情况会有很大不同。您还告诉我们,导航到控制台的不同部分以获取重要信息的概述既繁琐又耗时。 我们听取了您的反馈,很高兴地宣布推出重新设计的 AWS 管理控制台主页。这个全新的主页体验包括动态内容、它可以自定义,并且包含来自多个 AWS 区域的数据。 以下屏幕截图显示了这个新控制台主页的默认视图: 新的 Console Home(控制台主页)由小组件组成。我可以选择在页面上显示哪个小组件以及将其包含在何处。我可以使用 Actions(操作)下拉列表中的操作来自定义我的主页。 我可以在主页上移动和排列小组件以根据需要整理内容。当我点击小组件标题栏上的三个小点时,我可能会选择删除小组件或调整其大小。我可以在 Regular view(常规视图)和 Extended view(扩展视图)之间选择。 控制台在启动时提供八个小组件,随着时间的推移,我们将添加更多小组件。三个小组件为我提供了静态链接,供我学习如何构建解决方案或探索 AWS(欢迎使用 AWS、构建解决方案和探索 AWS)。其他五个是动态的;它们的内容取决于我的应用程序和基础设施对 AWS 的使用情况: AWS Health:此小组件提供有关重要事件和变更的信息 成本和使用情况:此小组件提供服务成本概览,并提供了每个 AWS 服务的明细。 收藏夹:此小组件显示我已添加书签的服务列表 最近访问:此小组件提供最近访问过的热门服务的列表 Trusted Advisor:此小组件提供遵循 AWS 最佳实践的建议 像往常一样,我们重视不干扰现有工作流程和习惯的重要性。选择加入后,您可以使用新的控制台主页。只需单击一下,即可恢复到旧的控制台主页。 这个新的控制台主页是在您每天看到的第一个页面上为您带来更多相关内容的第一步。敬请关注更多信息。 新的控制台主页现在在所有 AWS 区域均可使用,无需额外付费。立即去自定义您的控制台主页。 – seb

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