Junio de 2022

Amazon Connect ahora le permite personalizar aún más la experiencia automatizada y de autoservicio del cliente mediante el análisis de opiniones del cliente de Amazon Lex como una rama dentro de sus flujos. Con Amazon Lex, los clientes pueden crear chatbots inteligentes para convertir los flujos de Amazon Connect en conversaciones naturales. Gracias a este lanzamiento, ahora puede crear flujos según si el cliente reacciona de manera positiva o negativa al bot de Lex. Por ejemplo, puede mostrarles más ofertas de venta a los clientes que reaccionan de manera positiva o enviar directamente a la lista de espera a los clientes que reaccionan de manera negativa para que los atienda un agente. Esta nueva funcionalidad se puede configurar mediante los bloques de flujo “Get Customer Input (Obtener información del cliente)” o “Check contact attributes (Verificar los atributos de contacto)”. Además, todos los atributos relacionados con Lex (por ejemplo, intenciones, slots u opiniones) dentro de los bloques de flujo ahora están consolidados en un mismo “tipo” en la selección de atributos para simplificar el diseño de la experiencia de Lex dentro de los flujos.

Amazon Connect ahora le permite personalizar aun más la experiencia del cliente en lo que se refiere al autoservicio automatizado mediante el uso de las puntuaciones de confianza de intención de Amazon Lex como una rama dentro de sus flujos. Amazon Lex permite a los clientes crear chatbots de conversación inteligentes para convertir los flujos de Amazon Connect en conversaciones naturales. Con la ramificación de flujos en las puntuaciones de confianza de Lex, puede presentar a sus clientes la solución que necesitan para resolver sus problemas más rápido. Por ejemplo, cuando una puntuación de confianza es alta, podría querer presentarles de inmediato a los clientes una con una opción de autoservicio en lugar de pedir información adicional o transferirlos a un agente. Esta nueva funcionalidad se puede configurar mediante el bloque de flujo «Verificar los atributos de contacto».

Con el lanzamiento de las nuevas API de permisos detallados, los clientes de Amazon FinSpace ahora pueden administrar completamente el acceso de los usuarios dentro del entorno de FinSpace mediante el kit de desarrollo de software (SDK) y la interfaz de línea de comandos (CLI) de AWS. Esto permite que los clientes integren la configuración de los controles de acceso de FinSpace a los flujos de trabajo de orquestación de identidad para que FinSpace se mantenga sincronizado con las políticas de acceso de la organización.

La Herramienta de AWS Well-Architected ahora se integra con AWS Organizations, lo que permite a los arquitectos de nube compartir sus cargas de trabajo y enfoques personalizados de manera más amplia en toda la empresa. AWS Organizations es un servicio de administración de cuentas con el que los clientes pueden consolidar varias cuentas de AWS en una única organización administrada de manera centralizada. Gracias a esta actualización, aumenta la eficiencia y resulta más fácil compartir lentes y cargas de trabajo con varias cuentas.

AWS CloudFormation anuncia la disponibilidad general de AWS CloudFormation Guard 2.1 (cfn-guard), que introduce nuevas características que mejoran la versión Guard 2.0. CloudFormation Guard es un lenguaje específico de dominio (DSL) y una interfaz de línea de comandos (CLI) de código abierto que ayuda a las organizaciones a que los recursos de infraestructura y aplicaciones de AWS cumplan con las directrices de las políticas de la empresa. CloudFormation Guard ofrece a los administradores de cumplimiento un sencillo lenguaje de política como código que permite definir reglas capaces de comprobar las configuraciones de recursos obligatorias y las prohibidas. Los desarrolladores pueden validar sus plantillas (las plantillas de CloudFormation y la configuración de K8s y de Terraform JSON) de acuerdo con estas reglas.

Los viajes de Amazon Pinpoint ahora permiten que los clientes definan un cronograma para las comunicaciones del canal según el día de la semana o del año. Además, Amazon Pinpoint ha añadido dos nuevos límites de envío de viajes para ayudar a los clientes a controlar el volumen de las comunicaciones dirigidas a los usuarios. Los viajes de Amazon Pinpoint son campañas de varios pasos que llevan a los usuarios por vías de comunicación según sus acciones o atributos. Los viajes pueden usar distintos canales, como mensajes SMS, correos electrónicos, notificaciones push o mensajes de voz. Los viajes están destinados a clientes que tienen casos de uso en los que interactúan con los usuarios y que desean enviar comunicaciones personalizadas que deriven en acciones de alto valor por parte de los usuarios.

AWS Serverless Application Model (SAM) anuncia la disponibilidad de forma general de AWS SAM Accelerate. La Interfaz de línea de comandos (CLI) de AWS SAM es una herramienta para desarrolladores que facilita la creación, la realización de pruebas locales, el empaquetado y la implementación de aplicaciones sin servidor. AWS SAM Accelerate es una nueva capacidad de la CLI de AWS SAM que facilita a los desarrolladores la realización de pruebas de los cambios en el código con respecto a un entorno basado en la nube, con lo que se reduce el tiempo desde la iteración local hasta la preparación para la producción.

Los autores de QuickSight ya pueden probar, aprender y experimentar Q antes de registrarse. Los autores pueden elegir entre seis temas de muestra diferentes para explorar las visualizaciones relevantes del panel y preguntar acerca de la información en el contexto de exploración para conocer en su totalidad las capacidades de Q antes de registrarse. Esta función permite que los autores entiendan y sepan acerca de Q antes de registrarse.

Amazon Interactive Video Service (Amazon IVS) anuncia su primer punto de presencia (PoP) en Colombia. La nueva ubicación periférica permitirá a los streamers y espectadores con sede en Colombia disfrutar de menor latencia, mejor calidad de vídeo y mayor capacidad.

AWS Database Migration Service (AWS DMS) ahora es compatible con los puntos de conexión de nube virtual privada (VPC) como origen y destino. AWS DMS ahora se puede conectar a cualquier servicio de AWS con puntos de conexión de VPC siempre que las rutas explícitamente definidas para los servicios estén definidas en AWS DMS VPC.

El enrutamiento entre regiones de Amazon EventBridge permite que los clientes consoliden eventos de numerosas regiones dentro de una región central. Esto hace que sea más fácil para los clientes centralizar sus eventos en la región de destino y escribir códigos que reaccionen a ellos o replicar eventos desde regiones de origen a regiones de destino para así sincronizar datos entre regiones. Hoy, nos complace anunciar la disponibilidad del enrutamiento entre regiones en las regiones de AWS GovCloud (EE. UU.).

Amplify UI es una biblioteca de interfaces de usuario de código abierto que aporta la simplicidad y la extensibilidad de AWS Amplify al desarrollo de interfaces de usuario. Consta de componentes conectados que simplifican los flujos de trabajo complejos, como la autenticación y los datos dinámicos; componentes primitivos que constituyen la base para obtener una coherencia en todas las aplicaciones; y distintos temas que hacen que Amplify UI se ajuste a cualquier marca.

A partir de ahora, los clientes de Amazon Virtual Private Cloud (VPC) pueden crear sus propias listas de prefijos en otras cinco regiones de AWS: Asia-Pacífico (Yakarta), China (Pekín, administrada por Sinnet), China (Ningxia, administrada por NWCD) y las dos regiones GovCloud (EE. UU.) de AWS.

Hoy, nos complace anunciar la disponibilidad general de Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Anywhere en bare metal que le da a los clientes una opción más amplia de infraestructura para ejecutar Kubernetes en forma local. A medida que los clientes modernizan sus aplicaciones, quieren usar Kubernetes de forma consistente entre la infraestructura bare metal existente que tienen en forma local y la nube. La ejecución de Kubernetes en la infraestructura bare metal es compleja y los clientes pierden tiempo, esfuerzo y dinero en las operaciones de la infraestructura en vez de centrarse en la innovación de la empresa.

Perfiles de clientes de Amazon Connect ahora le permite fusionar en forma automática los registros duplicados de clientes según las puntuaciones de confianza. Cada vez que la función de resolución de identidad encuentra registros duplicados, proporciona una puntuación de confianza en una escala de cero a uno para representar la exactitud de una coincidencia, donde una puntuación de uno indica la coincidencia más exacta y cero representa una coincidencia menos exacta. Puede seleccionar un umbral en cualquier lugar entre cero y uno para fusionar en forma automática los registros duplicados en un perfil unificado de cliente.

AWS CloudShell es un shell basado en el navegador que facilita la administración, la exploración y la interacción seguras con los recursos de AWS. CloudShell está preautenticado con las credenciales de la consola. Las herramientas de desarrollo más comunes están preinstaladas, por lo que no se requiere ninguna instalación o configuración local. Con CloudShell, puede ejecutar scripts con la interfaz de línea de comandos de AWS (AWS CLI), definir la infraestructura con el kit de desarrollo de la nube de AWS (AWS CDK), experimentar con las API de servicios de AWS mediante los SDK de AWS o utilizar una serie de otras herramientas para aumentar la productividad.

La función de administrador de parches de AWS Systems Manager, le ayuda a automatizar las implementaciones de parches para las instancias que ejecutan Windows Server 2022, Rocky Linux versiones 8.4 y 8.5, CentOS Stream 8, y Red Hat Enterprise Linux (RHEL) versiones 8.4 y 8.5, lo que le da más opciones de parche para sus nodos. El administrador de parches le ayuda a automatizar el proceso de emparchado de nodos con seguridad y otros tipos de actualizaciones. El administrador de parches también puede ayudarle a automatizar las implementaciones para las instancias de Linux que ejecutan Windows Server, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Ubuntu Server, Amazon Linux, Amazon Linux 2, CentOS y SUSE Linux Enterprise Server (SLES). 

AWS Backup Audit Manager añade un nuevo control para que los usuarios puedan usar para auditar el objetivo de punto de recuperación (RPO) de sus copias de seguridad, e informar sobre él. Con este lanzamiento, ahora puede especificar sus objetivos de puntos de recuperación organizacionales para sus recursos y evaluar si sus puntos de recuperación cumplen con las normas.

Amazon S3 on Outposts ahora admite URL prefirmadas para conceder acceso por tiempo limitado a objetos almacenados a nivel local en Outpost. Los propietarios del bucket de S3 on Outposts ahora pueden compartir más fácilmente objetos con individuos en su nube virtual privada (VPC).

Amazon QuickSight ahora permite a los autores establecer la fecha continua para generar el panel para los usuarios finales de forma dinámica. La funcionalidad de fecha continua ahora está disponible tanto para los filtros de rango de fecha y hora como para los parámetros de fecha y hora. Los usuarios podrán establecer reglas continuas para obtener una fecha, como hoy, ayer o diferentes combinaciones de (inicio/fin) de (este/anterior/siguiente) (año/trimestre/mes/semana/día) y actualizar de forma dinámica el contenido del panel en función de cuándo se cargue el panel. Esta característica aporta flexibilidad y simplicidad para que los usuarios creen paneles relacionados con el tiempo. Sin la fecha continua, los usuarios tienen que configurar una fecha estática y cambiarla de forma manual según sea necesario. Para obtener más detalles, haga clic aquí.

Los desarrolladores ahora pueden acceder a los Registros de Amazon CloudWatch dentro de Visual Studio utilizando el Kit de herramientas de AWS para Visual Studio. Directamente desde el IDE, ahora es posible buscar y filtrar grupos de registro, secuencias de registro y eventos. Además, se puede acceder a los grupos de registro desde sus recursos asociados, y los eventos de registro se pueden descargar a un archivo.

La versión 2022.1 de NICE DCV introduce mejoras de rendimiento y varias funciones nuevas, como la compatibilidad con los servidores Rocky Linux 8.5 y Ubuntu 22.04. NICE DCV es un protocolo de visualización remota de alto rendimiento que ayuda a los clientes a obtener acceso de forma segura a sesiones de aplicaciones o escritorios remotos, incluidas las aplicaciones gráficas 3D alojadas en servidores con GPU de alto rendimiento.

A partir de hoy, Amazon AppStream 2.0 introduce la compatibilidad con el streaming a través de UDP al utilizar el cliente nativo de Windows. Amazon AppStream 2.0 es un servicio completamente administrado que proporciona escritorios no persistentes y productos de streaming de aplicaciones a los usuarios finales. Anteriormente, podía transmitir mediante TCP a través del cliente nativo de Windows. Dado que ahora sus usuarios finales trabajan desde casa o en países distintos a los de sus oficinas corporativas, es posible que trabajen en condiciones de red no del todo óptimas que usted no puede controlar. Estas condiciones de red pueden afectar la experiencia y la productividad de los usuarios finales. Con el streaming UDP, sus usuarios finales experimentarán una calidad de streaming con más capacidad de respuesta en condiciones de red no del todo óptimas, con una mayor latencia del recorrido de ida y vuelta.

Amazon MemoryDB para Redis es un servicio que ahora cumple con las normas de seguridad de datos (DSS) de la industria de las tarjetas de pago (PCI). MemoryDB es una base de datos en memoria compatible con Redis, totalmente administrada, que proporciona baja latencia, alto rendimiento y durabilidad a cualquier escala.

Hoy, AWS anunció la apertura de una nueva ubicación de AWS Direct Connect en Dublín, Irlanda. Los clientes de AWS en Irlanda y en toda Europa ahora pueden establecer conexiones de red desde sus instalaciones con AWS en el centro de datos de Servecentric, Blanchardstown Corporate Park, a fin de obtener alto rendimiento, acceso seguro a todas las regiones de AWS públicas (excepto la región China [Pekín] de Amazon Web Services, operada por Sinnet y la región China [Ningxia] de Amazon Web Services, operada por NWCD). Esta es la tercera ubicación de Direct Connect en el área metropolitana de Dublín.

El dispositivo de unidad de estado sólido (SSD) AWS Snowcone ya está disponible en la región Europa (París), sumándose así a nuestra creciente lista de regiones que ya ofrecen la SSD Snowcone, entre las que se encuentran AWS Este de EE. UU. (Ohio), Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Oeste de EE. UU. (Norte de California), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Tokio), Asia-Pacífico (Sídney), Europa (Fráncfort), Europa (Irlanda), Europa (Londres), Asia-Pacífico (Bombay), Canadá (centro) y América del Sur (São Paulo).

Amazon QuickSight lanza un conjunto de funciones llamado Level Aware Calculations (LAC). La nueva función de cálculo permite a los clientes especificar el nivel de granularidad con el que desean que se realicen las funciones de ventana (en qué ventana particionar) o las funciones de agrupación (en qué nivel agrupar). Esto brinda flexibilidad y simplificación para que los usuarios puedan realizar algunos cálculos avanzados y análisis potentes. Sin LAC, el usuario tendría que preparar tablas agrupadas previamente en su origen de datos original, o bien, ejecutar consultas en la fase de preparación de datos para permitir esos cálculos. Para obtener más detalles, haga clic aquí.

Ahora puede utilizar AWS Application Migration Service (AWS MGN) para casos de uso que estén sujetos a los informes de Control de organizaciones y sistemas (SOC). Ahora también puede instalar el agente de AWS Application Migration Service en sus servidores de origen utilizando las credenciales de seguridad temporales de AWS Identity and Access Management (IAM) con permisos limitados. El servicio de migración de aplicaciones de AWS le permite migrar y modernizar rápidamente las aplicaciones en AWS.

Amazon SageMaker ofrece un conjunto de algoritmos integrados, modelos con entrenamiento previo y plantillas de soluciones prediseñadas para que los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático comiencen a entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente. Estos algoritmos y modelos se pueden usar tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado. Pueden procesar distintos tipos de datos de entrada, incluidos datos tabulares, imágenes y textos.

A partir de ahora, puede disfrutar de la experiencia de la nueva interfaz para crear casos de soporte en la consola de AWS Support. Cuando cree un caso, el Centro de soporte podrá anticipar y comprender mejor su problema, ya que dispondrá de los detalles pertinentes. El Centro de soporte podrá brindar una solución específica y concreta, como respuestas a las preguntas más frecuentes y enlaces a información relacionada.

Amazon SageMaker Ground Truth lo ayuda a crear conjuntos de datos de formación técnica de alta calidad para usarlos en los modelos de machine learning (ML). Con SageMaker Ground Truth, puede usar a trabajadores de Amazon Mechanical Turk, un proveedor de su elección o su propio personal privado para crear conjuntos de datos etiquetados para entrenar a modelos de ML.

Nos complace anunciar que Amazon SageMaker Ground Truth ya ofrece compatibilidad por lo que usted puede generar datos sintéticos etiquetados sin recopilar grandes cantidades de datos del mundo real etiquetados en forma manual. Amazon SageMaker presenta dos ofertas de etiquetado de datos: Amazon SageMaker Ground Truth Plus y Amazon SageMaker Ground Truth. Puede usar ambas opciones para identificar datos sin procesar (como imágenes, archivos de texto y videos) y agregar etiquetas informativas para crear conjuntos de datos de formación de alta calidad para modelos de machine learning (ML).

Amazon Textract es un servicio de aprendizaje automático que extrae texto, escritura manual y datos de cualquier documento o imagen de manera automática. Mejoramos continuamente los modelos de aprendizaje automático subyacentes en función de los comentarios realizados por los clientes para ofrecer una precisión aún mayor. Hoy, nos complace anunciar una mejora en la calidad de nuestra característica de extracción Forms (Formularios).

Experimentos de SageMaker ahora admite métricas y gráficos detallados para ayudarlo a comprender mejor los resultados de los trabajos de entrenamiento realizados en SageMaker. Experimentos de Amazon SageMaker es una capacidad que le permite organizar, dar seguimiento, comparar y evaluar experimentos de aprendizaje automático (ML). Con este lanzamiento, ahora puede ver las curvas de precisión y recuperación (PR), las características operativas del receptor (curva ROC) y la matriz de confusión. Puede usar estas curvas para comprender los falsos positivos/negativos y las compensaciones entre rendimiento y precisión para un modelo entrenado en SageMaker. También puede comparar mejor varias ejecuciones de entrenamientos e identificar el mejor modelo para su caso de uso.

La edición de Amazon Aurora compatible con PostgreSQL ahora admite la aplicación de parches sin tiempo de inactividad (ZDP). Con ZDP, los clientes pueden actualizar y obtener una nueva versión de PostgreSQL y aplicar parches a su clúster de Aurora sin tiempo de inactividad.

A partir de hoy, puede exportar características al Almacén de características de Amazon SageMaker más rápido que nunca gracias a la disponibilidad de la funcionalidad de exportación en Amazon SageMaker Data Wrangler. Amazon SageMaker Data Wrangler reduce, de semanas a minutos, el tiempo que toma agregar y preparar datos para machine learning (ML). Con SageMaker Data Wrangler, es posible simplificar el proceso de preparación de datos e ingeniería de características, así como completar cada paso del flujo de trabajo de preparación de datos, incluida la selección, limpieza, exploración y visualización de datos en una única interfaz visual. Con la herramienta de selección de datos de Amazon SageMaker Data Wrangler, puede seleccionar rápidamente datos de diferentes orígenes de datos, como Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, el almacén de características de Amazon SageMaker y Snowflake. El almacén de características de Amazon SageMaker es un repositorio completamente administrado y creado específicamente para almacenar, actualizar, recuperar y compartir características de machine learning (ML).

Amazon Lookout for Metrics anuncia el lanzamiento de la comprobación retroactiva al usar Amazon CloudWatch como conector de origen de datos. La comprobación retroactiva es un nuevo modo de detección de anomalías que ahora puede seleccionar al configurar el detector. Puede conectarse sin problemas a los datos de CloudWatch para configurar un detector de anomalías de gran precisión respecto a las métricas, las dimensiones y los espacios de nombres que elija. Amazon Lookout for Metrics utiliza el machine learning (ML) para detectar y diagnosticar automáticamente las anomalías (valores atípicos respecto a la norma) sin exigir experiencia previa en ML. Amazon CloudWatch proporciona información procesable para monitorear las aplicaciones, responder ante los cambios en el rendimiento de todo el sistema, optimizar la utilización de los recursos y obtener una visión unificada del estado de las operaciones.