Novembre 2017

Vous pouvez maintenant journaliser l'activité d'exécution de vos fonctions AWS Lambda avec les événements de données Lambda AWS CloudTrail. Auparavant, vous pouviez uniquement journaliser les événements de gestion Lambda, qui fournissent des informations sur le moment où une action a été créée, modifiée ou supprimée et par qui. Désormais, vous pouvez également enregistrer les événements de données Lambda et obtenir des détails supplémentaires sur le moment où un appel d'API Invoke a été effectué et par qui, ainsi que sur la fonction Lambda qui a été exécutée. Tous les événements de données Lambda sont transmis à un compartiment Amazon S3 et à Amazon CloudWatch Events, ce qui vous permet de répondre aux événements enregistrés par CloudTrail. Par exemple, vous pouvez rapidement déterminer quelles fonctions Lambda ont été exécutées au cours des trois derniers jours et identifier la source des appels d'API Invoke. Vous pouvez agir immédiatement pour limiter les appels d'API Invoke aux utilisateurs ou rôles connus si vous détectez une activité Lambda inappropriée.

Vous pouvez maintenant allouer 3008 Mo de mémoire à vos fonctions AWS Lambda. Auparavant, la quantité maximale de mémoire disponible pour vos fonctions était de 1536 Mo. Il est désormais plus facile de traiter des charges de travail ayant des exigences de mémoire plus élevée ou de calcul plus dense, telles que les analyses de données Big Data, le traitement de fichiers volumineux et les calculs statistiques.

AWS Server Migration Service prend maintenant en charge la migration des machines virtuelles Hyper-V vers AWS. Avec ce lancement, vous pouvez désormais migrer des machines virtuelles s'exécutant dans des piles de virtualisation sur site à partir des environnements Microsoft Hyper-V et VMware ESX/ESXi. AWS Server Migration Service est un service sans agent qui facilite la migration de milliers de charges de travail sur site vers AWS. Il vous permet d'automatiser, de planifier et de suivre les réplications incrémentielles de volumes de serveurs en activité, afin de simplifier la coordination des migrations de serveurs à grande échelle. En automatisant la réplication incrémentielle, Server Migration Service vous permet d'accélérer votre processus de migration et de réduire le coût opérationnel de la migration. Vous pouvez facilement commencer à utiliser AWS Server Migration Service à l'aide de la console AWS ou de l'interface de ligne de commande, et ce service est mis à votre disposition gratuitement dans les régions AWS suivantes. Pour en savoir plus sur la prise en charge de Microsoft Hyper-V pour AWS Server Migration Service, cliquez ici. 

La console AWS Lambda intègre désormais des améliorations et nouvelles fonctionnalités qui optimisent l'expérience de création, de configuration, de test et de surveillance de vos fonctions Lambda. 

Vous pouvez désormais définir une limite de simultanéité pour des fonctions AWS Lambda individuelles. Cette limite vous permet de réserver une portion de votre limite de simultanéité au niveau compte pour une fonction donnée. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez limiter le débit d'une fonction si elle atteint le nombre maximal d'exécutions simultanées que vous avez fixé. Cela peut être utile si vous souhaitez limiter le trafic vers les ressources en aval appelées par Lambda (par exemple, les bases de données) ou maîtriser la consommation des interfaces réseau Elastic (ENI) et adresses IP pour les fonctions accédant à un VPC privé. 

Vous pouvez désormais permettre l'accès aux ressources HTTP(S) depuis votre Amazon Virtual Private Cloud (VPC), sans les exposer directement au réseau Internet public. Vous pouvez utiliser API Gateway pour créer un point de terminaison d'API intégré à votre VPC. Pour créer un point de terminaison pour votre VPC, vous configurez un lien VPC entre votre VPC et un équilibreur de charge du réseau (Network Load Balancer, NLB) fourni par Elastic Load Balancing. Le NLB envoie des requêtes vers plusieurs destinations dans votre VPC, par exemple des instances Amazon EC2, des groupes Auto Scaling ou encore des services Amazon ECS. Les NLB prennent également en charge la connectivité privée grâce à AWS Direct Connect, ce qui permettra aux applications de vos propres centres de données de se connecter au VPC par l'intermédiaire du réseau privé d'Amazon.

Le référentiel d'applications sans serveur AWS est un ensemble d'applications sans serveur publiées par des développeurs, sociétés et partenaires de la communauté Serverless.

Alexa for Business est désormais disponible pour tous nos clients. Avec Alexa for Business, mettez facilement en place Alexa dans votre entreprise et bénéficiez des outils dont vous avez besoin pour configurer gérer les appareils compatibles, inscrire les utilisateurs et distribuer les compétences à grande échelle.

AWS Cloud9 est un IDE cloud permettant d'écrire, d'exécuter et de déboguer votre code.

Le service de synchronisation temporelle Amazon fournit une référence de temps extrêmement précise et fiable, qui est accessible en mode natif à partir des instances Amazon EC2.

Les instances T2 Amazon EC2 peuvent maintenant garantir des performances d'UC élevées aussi longtemps qu'une charge de travail en a besoin. Les instances T2 ont précédemment permis aux clients d'optimiser les coûts de leurs charges de travail avec des performances d'UC de base généreuses et la possibilité de dépasser le niveau de base pendant de courtes périodes. Avec T2 illimité, les charges de travail peuvent désormais dépasser le niveau de base aussi longtemps que nécessaire. Cela permet aux clients de bénéficier d'un tarif horaire d'instance T2 faible pour une grande variété d'applications à usage général, tout en ayant la garantie que leurs instances ne seront jamais limitées au niveau de base. Les charges de travail à usage général courantes sur les instances T2 incluent les micro-services, les applications interactives à faible latence, les petites et moyennes bases de données, les postes de travail virtuels, les environnements de développement, de génération et de transit, les référentiels de code et les prototypes de produits.

Amazon Lightsail a ajouté des équilibreurs de charge à sa plateforme cloud simple à utiliser, ce qui permet aux développeurs de concevoir facilement et rapidement des applications et des sites web évolutifs et hautement disponibles. Les équilibreurs de charge peuvent être lancés en quelques minutes, entièrement configurés et prêts à acheminer le trafic vers les instances Lightsail, moyennant un faible coût prévisible de 18 $ par mois. Les équilibreurs de charge Lightsail permettent également aux clients de concevoir et de gérer des applications sécurisées acceptant le trafic HTTPS grâce aux certificats SSL/TLS gratuits et à la gestion intégrée des certificats. 

Les modèles de lancement sont une nouvelle fonction qui permet de définir une nouvelle façon de modéliser vos demandes de lancement. Les modèles de lancement rationalisent et simplifient le processeur de lancement pour les instances Auto Scaling, le parc d'instances Ponctuelles et les instances à la demande.

AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference facilite l'exécution locale de l'inférence ML sur les appareils AWS Greengrass à l'aide de modèles créés et formés dans le cloud.  Jusqu'à maintenant, la création et la formation de modèles ML, ainsi que l'exécution de l'inférence ML, avaient lieu presque exclusivement dans le cloud.  La formation de modèles ML nécessite des ressources de calcul massives, de sorte qu'elle convient naturellement au cloud.  AWS Greengrass ML Inference permet à vos appareils AWS Greengrass de prendre rapidement des décisions intelligentes, puisque les données continuent d'être générées, même en cas de déconnexion.

Cette fonction simplifie chaque étape du déploiement de ML, notamment l'accès aux modèles ML, le déploiement des modèles sur des appareils, le développement et le déploiement d'infrastructures ML, la création d'applications d'inférence et l'utilisation sur des accélérateurs d'appareils tels que les GPU et les FPGA.  Par exemple, vous pouvez accéder à un modèle d'apprentissage profond développé et formé dans Amazon SageMaker directement depuis la console AWS Greengrass, puis le télécharger sur votre appareil dans un groupe AWS Greengrass.  AWS Greengrass ML Inference comprend une infrastructure Apache MXNet préconstruite, à installer sur les appareils AWS Greengrass pour éviter d'avoir à la créer de toutes pièces.  Le package Apache MXNet préconstruit pour les appareils NVIDIA Jetson, Intel Apollo Lake et Raspberry Pi peut être directement téléchargé depuis le cloud ou intégré au logiciel dans votre groupe AWS Greengrass.

AWS Greengrass ML Inference comprend également des modèles préconstruits AWS Lambda que vous pouvez utiliser pour créer rapidement une application d'inférence.  Le plan Lambda fourni indique les tâches les plus couramment utilisées, telles que les modèles de chargement, l'importation d'Apache MXNet ou la mise en œuvre d'actions d'après des prédictions.

Dans nombre d'applications, votre modèle ML fonctionne mieux si vous exploitez pleinement toutes les ressources matérielles disponibles sur l'appareil. Or, AWS Greengrass ML Inference s'avère très utile à cet égard. Pour laisser votre application accéder aux ressources matérielles de votre appareil, vous déclarez celles-ci en tant que ressource locale dans votre groupe AWS Greengrass sur la console AWS Greengrass.

Pour utiliser ces fonctions, inscrivez-vous à la version préliminaire.

Amazon EC2 permet maintenant l'établissement de relations d'appairage entre les Virtual Private Clouds (VPC) au sein de différentes régions AWS. L'appairage de VPC entre régions permet aux ressources VPC comme les instances EC2, les bases de données RDS et les fonctions Lambda s'exécutant dans différentes régions AWS de communiquer entre elles à l'adresses IP privées, sans que des passerelles, des connexions VPN ou des composants de réseau distincts ne soient nécessaires.

Les règles gérées relatives à AWS WAF, disponibles aujourd'hui, vous permettent de protéger facilement vos applications Web et API des menaces Internet. Vous avez le choix entre des groupes de règles préconfigurés fournis par des experts de la sécurité leader dans le secteur AWS Marketplace : Alert Logic, Fortinet, Imperva, Trend Micro et TrustWave. Les règles sont automatiquement mises à jour dès que de nouvelles menaces surgissent et elles offrent une gamme étendue de protections, notamment les atténuations OWASP Top 10, les défenses contre les robots malveillants et les correctifs virtuels contre de récentes CVE. D'autres groupes de règles gérées plus spécialisés protègent les plateformes d'applications, y compris les systèmes de gestion de contenu comme WordPress ou Drupal. Chaque groupe de règles est le produit d'une expertise unique d'un vendeur, mis à votre disposition pour un prix de facturation à l'utilisation abordable. Les règles gérées pour AWS WAF sont conçues pour vous permettre de passer moins de temps à écrire des règles de sécurité et à gérer des serveurs, et à passer davantage de temps à créer des applications pour vos clients.

AWS Systems Manager fournit une interface utilisateur unifiée qui vous permet d'afficher les données opérationnelles de plusieurs services AWS et d'automatiser les tâches dans vos ressources AWS.

Amazon MQ est un service d'agent de messages géré pour Apache ActiveMQ qui facilite la configuration et l'utilisation des agents de messages dans le cloud. Les agents de messages permettent à différents systèmes logiciels, à l'aide souvent de langages de programmation différents, et sur différentes plateformes, de communiquer et d'échanger des informations. La messagerie constitue l'ossature de communications qui connecte et intègre les composants d'applications distribuées, telles que le traitement des commandes, la gestion d'inventaire et l'exécution pour e-commerce. Amazon MQ gère l'administration et la maintenance d'ActiveMQ, agent de messages en open source populaire. Amazon MQ se charge des tâches chronophages, comme la mise en service de l'infrastructure, la configuration de l'agent, la mise à jour des logiciels et la gestion de la sécurité. Amazon MQ est conçue pour résister aux défaillance de sorte que vos messages sont hautement disponibles. Avec Amazon MQ, vous disposez d'un accès direct à la console ActiveMQ, ainsi qu'à des API conformes à la norme sectorielle et à des protocoles pour la messagerie, notamment JMS, NMS, AMQP, STOMP, MQTT et WebSocket. Vous pouvez aisément vous déplacer depuis un agent de messages qui utilise ces normes dans Amazon MQ car vous n'avez à réécrire aucun code de messagerie dans vos applications.

AWS IoT Core fournit de nouveaux mécanismes d'authentification qui vous permettent de connecter vos périphériques à AWS. Grâce à la fonction d'authentification personnalisée, les clients peuvent utiliser les stratégies d'authentification par jeton de porteur, comme OAuth, pour se connecter à AWS sans utiliser un certificat X.509 sur leurs appareils. Les clients peuvent ainsi réutiliser le mécanisme d'authentification existant dans lequel ils ont déjà investi.

Amazon Translate est un service de traduction automatique neuronale qui permet une traduction rapide, de haute qualité et accessible. La traduction automatique neuronale utilise l'apprentissage profond pour proposer une traduction plus précise et plus naturelle que les algorithmes de traduction plus anciens statistiques et fondés sur des règles. Amazon Translate permet la traduction à grande échelle de telle sorte que vous puissiez traduire de larges volumes de texte efficacement pour gérer des tâches comme la localisation de contenus pour les utilisateurs internationaux et la simplification de la communication inter-linguistique en temps réel.

Amazon FreeRTOS est un système d'exploitation IoT pour microcontrôleurs, qui facilite la programmation, le déploiement, la sécurisation, la connexion et la maintenance d'appareils de petite taille, à faible consommation. Amazon FreeRTOS étend le noyau FreeRTOS, système d'exploitation populaire open source en temps réel pour les microcontrôleurs, et inclut des bibliothèques logicielles pour la sécurité, la connexion et la capacité de mise à jour. Amazon FreeRTOS fournit tout ce dont vous avez besoin pour programmer aisément les appareils basés sur un microcontrôleur connecté et collecter leurs données pour les applications IoT, et vous aide à dimensionner ces applications sur des millions d'appareils. Amazon FreeRTOS est gratuit, open source et disponible pour tous dès aujourd'hui. Pour en savoir plus et démarrer, cliquez ici.

Les clients utilisent Amazon Kinesis pour exécuter des analyses en temps réel à l'aide de flux de données. Aujourd'hui, nous ajoutons des flux vidéo à Kinesis. Nous annonçons le lancement d'Amazon Kinesis Video Streams, un service entièrement géré d'ingestion vidéo et de stockage. Kinesis Video Streams facilite la diffusion de vidéos en toute sécurité entre des appareils connectés et AWS pour le Machine Learning, ainsi qu'à des fin d'analyse et de traitement. Vous pouvez également diffuser d'autres données avec timecode comme des signaux RADAR et LIDAR à l'aide de Kinesis Video Streams.

Vous pouvez désormais utiliser AWS IoT Analytics pour effacer, traiter, enrichir, stocker et analyser les données IoT à grande échelle. C'est le moyen le plus simple d'exécuter des analyses sur des données IoT et d'obtenir des informations vous permettant de prendre de meilleures décisions avec plus de précision pour vos applications IoT et cas d'utilisation Machine Learning.  

Amazon Glacier Select est un nouveau moyen d'interroger les données archivées dans Amazon Glacier. Glacier Select autorise les requêtes à s'exécuter directement sur les données stockées dans Amazon Glacier, en récupérant uniquement les données dont vous avez besoin dans vos archives pour les utiliser à des fins d'analyse. Cela vous permet de réduire le coût total de possession tout en étendant massivement votre lac de données en un stockage d'archives rentable.

AWS Greengrass est un logiciel qui vous permet d'exécuter le calcul local, la messagerie et la mise en cache de données et de synchroniser les capacités pour les appareils connectés de manière sécurisée. AWS Greengrass possède trois nouvelles fonctions. Premièrement, les fonctions AWS Lambda exécutées sur les appareils Greengrass Core peuvent interagir de manière native avec les capacités de l'appareil hôte sous-jacent, comme une caméra, un bus série ou un GPU, afin que les appareils Greengrass puissent interagir plus facilement avec leurs environnements physiques. Deuxièmement, Greengrass peut maintenant utiliser le protocole de messagerie industrielle populaire OPC-UA pour communiquer avec d'autres équipements, et les clients peuvent également créer facilement leurs propres adaptateurs de protocole. Troisièmement, vous pouvez maintenant mettre à jour à distance le logiciel Greengrass Core pour tirer parti des nouvelles fonctions, des corrections de bogues et des améliorations de la sécurité.

AWS IoT 1-Click est un service qui permet à de simples appareils de déclencher facilement les fonctions AWS Lambda qui exécutent une action spécifique. Avec AWS IoT 1-Click, les appareils simples comme l'AWS IoT Enterprise Button et l'AT&T LTE-M Button sont prêts à se connecter en toute sécurité à AWS IoT, ce qui facilite leur déploiement. Vous pouvez activer les appareils en les associant à des actions telles que les fonctions Lambda à l'aide d'un simple clic.

AWS Fargate est un moteur de calcul qui permet de déployer et de gérer des conteneurs sans devoir gérer quoi que ce soit de l'infrastructure sous-jacente. Fargate simplifie le dimensionnement de vos applications. Vous n'avez plus à vous préoccuper de mettre en service suffisamment de ressources de calcul pour les applications de votre conteneur. Vous pouvez lancer des dizaines de milliers de conteneurs en quelques secondes.

Amazon Rekognition Video est un service d'analyse vidéo avec apprentissage profond qui suit les personnes, détecte les activités et reconnaît les objets, les personnes célèbres et les contenus inappropriés. Amazon Rekognition Video peut détecter et reconnaître des visages dans des flux en direct. Rekognition Video peut aussi analyser les vidéos existantes stockées dans Amazon S3. Il retourne des étiquettes spécifiques d'activités, de personnes et visages, et d'objets avec un horodatage, de telle sorte que vous puissiez facilement localiser la scène. Pour les personnes et les visages, il retourne aussi la zone de délimitation, qui est l'emplacement spécifique de la personne ou du visage dans le cadre. Les API simples d'utilisation de Rekognition Video sont idéales comme réponse immédiate pour les clients de la sécurité publique, grâce à la génération d'index de recherche pour les clients du monde des média et des loisirs, et à la surveillances des foyers intelligents.

La sauvegarde à la demande vous permet de créer des sauvegardes complètes des données de vos tables DynamoDB pour l'archivage des données, ce qui vous permet de répondre aux exigences réglementaires de votre entreprise et du gouvernement. Vous pouvez sauvegarder des tables de quelques méga-octets à des centaines de téra-octets de données, sans impact sur les performances et la disponibilité de vos applications de production.

La sauvegarde à la demande permet de sauvegarder les requêtes en quelques secondes, quelle que soit la taille de vos tables. Vous n'avez donc pas à vous soucier des programmes de sauvegarde ou des processus de longue durée. Toutes les sauvegardes sont automatiquement chiffrées, cataloguées, facilement détectables et conservées jusqu'à ce que vous les supprimiez explicitement. Vous pouvez exécuter des opérations de sauvegarde et de restauration en un seul clic dans AWS Management Console ou en un seul appel d'API.

Amazon Aurora Multi-Master vous permet de créer plusieurs instances maîtres de lecture/écriture à travers plusieurs zones de disponibilité. Les applications peuvent ainsi lire et écrire des données sur plusieurs instances de base de données d'un cluster, tout comme vous pouvez lire aujourd'hui les réplicas en lecture.

Global Tables s'appuie sur l'étendue internationale de DynamoDB pour vous fournir une base de données entièrement gérée, à plusieurs régions et à multiples maîtres qui fournit des performances de lecture et d'écriture rapides et locales, pour des applications dimensionnées massivement et internationales. Global Tables réplique automatiquement vos tables Amazon DynamoDB dans les régions AWS de votre choix.

Global Tables élimine le travail difficile lié à la réplication de données entre des régions et la résolution de conflits de mise à jour. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur la logique métier de votre application. De plus, Global Tables permet à vos applications de rester hautement disponibles, y compris dans le cas peu probable de l'isolation ou de la dégradation de toute une région.

Amazon Transcribe est un service de reconnaissance vocale automatique (ASR) qui permet aux développeurs d'ajouter facilement une fonctionnalité de conversion de la parole en texte à leurs applications. Amazon Transcribe peut analyser des fichiers audio stockés dans Amazon S3 et renvoyer un fichier texte de la parole transcrite avec des horodatages pour chaque mot afin que vous puissiez localiser l'audio dans la source d'origine en recherchant le texte.

AWS DeepLens est une caméra vidéo sans fil avec apprentissage profond spécifiquement conçue pour aider les développeurs de tout niveau de compétence à améliorer leurs compétences en Machine Learning grâce à des didacticiels pratiques sur la vision par ordinateur, des exemples de code et des modèles préconfigurés. DeepCam inclut une caméra vidéo HD avec calcul intégré optimisé pour l'apprentissage profond, et entièrement programmable avec AWS Lambda. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer que leurs compétences Machine Learning, tandis que DeepCam optimise et déploie automatiquement les modèles sur l'appareil et se connecte au cloud pour des fonctionnalités plus avancées. DeepCam s'intègre à Amazon SageMaker offrant aux développeurs une solution de bout en bout pour apprendre, développer et tester les applications de Machine Learning dans le cloud et à la périphérie, pour la toute première fois.

 

L'interface de ligne de commande (CLI) Amazon Elastic Container Service (ECS) est désormais disponible en version 1.1.0.

Amazon Neptune est un service de base de données orienté graphe fiable et rapide qui facilite la création et l'exécution d'applications utilisant des ensembles de données hautement connectées. Le cœur d'Amazon Neptune est un moteur de base de données orienté graphe spécialisé et à hautes performances, optimisé pour stocker des milliards de relations et interroger le graphe avec une latence exprimée en millisecondes. Amazon Neptune prend en modèles de graphe populaires Apache TinkerPop et la spécification RDF du W3C, ainsi que leurs langages de requête associés TinkerPop Gremlin et RDF SPARQL, ce qui vous permet de créer facilement des requêtes qui parcourent efficacement les ensembles de données hautement connectés. Neptune s'appuie sur les cas d'utilisation des graphes, comme les moteurs de recommandation, la détection des fraudes, les graphes de connaissance, la découverte de médicaments et la sécurité du réseau.

Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) est un service géré qui vous permet d'exécuter facilement Kubernetes sur AWS sans devoir installer, faire fonctionner et maintenir vos clusters Kubernetes.

Vous pouvez désormais utiliser la gestion des appareils AWS IoT pour intégrer, organiser, surveiller et gérer en toute sécurité vos appareils IoT à grande échelle tout au long de leur cycle de vie. Grâce à la gestion des appareils IoT, vous pouvez charger les informations sur les appareils et leur configuration, organiser votre inventaire d'appareils, surveiller votre parc d'appareils et gérer à distance les appareils déployés entre plusieurs régions, y compris la mise à jour sans fil du logiciel. Cela vous permet de faire évoluer vos parcs d'appareils et de réduire le coût et l'effort de gestion de déploiements d'appareils IoT à grande échelle.

Amazon S3 Select est maintenant disponible en version préliminaire. S3 Select est une nouvelle fonctionnalité Amazon S3 conçue pour n'extraire que les données dont vous avez besoin d'un objet, améliorant ainsi de façon spectaculaire les performances et réduisant le coût des applications qui doivent accéder aux données dans S3.

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise le machine learning pour analyser votre texte. Amazon Comprehend identifie la langue du texte, extrait des phrases clés, des lieux, des personnes, des marques ou des événements, comprend l'avis sur les produits ou services, et identifie les principales rubriques d'une bibliothèque de documents. Le service apprend grâce à différentes sources d'informations, comme les descriptions de produits et les avis des clients Amazon.com, et se forme constamment avec de nouvelles données pour garder le rythme face à l'évolution du langage. En raison de la profondeur et de l'étendue de cette approche de formation, il peut fournir une couverture précise pour un large éventail de scénarios, comme l'analyse des commentaires des clients, la recherche de documents intelligente, et l'organisation automatique de contenu.

AWS a le plaisir d'annoncer l'introduction d'AWS IoT Device Defender, un service entièrement géré vous permettant de sécuriser votre parc d'appareils IoT de manière continue. AWS IoT Device Defender effectue un audit de votre parc pour s'assurer qu'il respecte les bonnes pratiques en matière de sécurité, détecte le comportement anormal d'un appareil, vous alerte en cas de problème lié à la sécurité, et recommande des mesures de correction pour ces problèmes de sécurité. AWS IoT Device Defender n'est actuellement pas disponible partout. Pour en savoir plus sur AWS IoT Device Defender et nous informer de votre intérêt pour ce service, inscrivez-vous ici.  

Amazon Aurora sans serveur est une configuration de scalabilité automatique à la demande pour Amazon Aurora, où la base de données démarre, s'éteint et augmente ou réduit la capacité automatiquement en fonction des besoins de votre application. Aurora sans serveur vous permet d'exécuter votre base de données relationnelle dans le cloud sans gérer les instances ou les clusters de base de données.

Amazon SageMaker est un service entièrement géré permettant aux spécialistes des données et aux développeurs de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles de Machine Learning à grande échelle. Amazon SageMaker inclut des modules qui peuvent être utilisés ensemble ou indépendamment pour créer, former et déployer vos modèles de Machine Learning.

Création
Amazon SageMaker facilite la création de modèles Machine Learning et les prépare pour la formation en fournissant tout ce dont vous avez besoin pour vous connecter rapidement à vos données de formation, et pour sélectionner et optimiser les meilleurs algorithme et infrastructure pour votre application. Amazon SageMaker inclut les blocs-notes Jupyter hébergés qui simplifient l'exploration et la visualisation de vos données de formation stockées dans Amazon S3. Vous pouvez vous connecter directement aux données dans S3 ou utiliser AWS Glue pour déplacer les données depuis Amazon RDS, Amazon DynamoDB et Amazon Redshift vers S3 en vue de leur analyse dans votre bloc-notes.

Pour vous aider à sélectionner votre algorithme, Amazon SageMaker inclut les 10 algorithmes de Machine Learning les plus courants qui ont été préinstallés et optimisés pour proposer des performances jusqu'à 10 fois supérieures à celles qu'offre ailleurs l'exécution de ces algorithmes. Amazon SageMaker est aussi fourni préconfiguré pour exécuter TensorFlow et Apache MXNet, deux des infrastructures open source les plus répandues. Vous avez aussi la possibilité d'utiliser votre propre infrastructure.

Formation
Vous pouvez commencer la formation de votre modèle d'un simple clic dans la console Amazon SageMaker. Amazon SageMaker gère automatiquement l'ensemble de l'infrastructure et peut aisément mettre à l'échelle pour former les modèles à l'échelle de plusieurs pétaoctets. Pour que le processus de formation soit encore plus rapide et plus simple, AmazonSageMaker peut automatiquement régler votre modèle afin d'obtenir la plus grande précision possible.

Déploiement
Une fois que votre modèle est formé et réglé, Amazon SageMaker facilite le déploiement en production de telle sorte que vous puissiez commencer à exécuter les prévisions de génération sur les nouvelles données (process appelé inférence). Amazon SageMaker déploie votre modèle sur un cluster Auto Scaling d'instances Amazon EC2 réparties entre plusieurs zones de disponibilité pour offrir de hautes performances et une disponibilité élevée. Amazon SageMaker inclut aussi des fonctionnalités de test A/B intégrées pour vous aider à tester votre modèle et à expérimenter différentes versions afin d'obtenir les meilleurs résultats.

Comme Amazon SageMaker se saisit de la lourde charge du Machine Learning, vous pouvez créer, former et déployer vos modèles de Machine Learning rapidement et facilement.

Le réseau de partenaires AWS (APN) est ravi d'annoncer le lancement de la nouvelle compétence AWS Machine Learning. Le programme Compétence AWS est conçu pour mettre en évidence des partenaires APN qui ont montré des compétences techniques et une réussite client dans des domaines et catégories de solution spécialisés.

Les instances nues Amazon EC2 offrent à vos applications un accès direct au processeur et à la mémoire du serveur sous-jacent. Ces instances sont idéales pour les charges de travail nécessitant un accès à des ensembles de fonctions matérielles (comme Intel VT-x) ou pour les applications qui doivent être exécutées dans des environnements non virtualisés pour des questions de licence ou d’assistance.

Amazon EC2 a simplifié la tarification des instances ponctuelles Amazon EC2 en passant à un modèle qui propose des prix bas et prévisibles qui s'ajustent progressivement en fonction des tendances à long terme de l'offre et de la demande. Vous continuerez à économiser jusqu'à 90 % sur le prix des instances à la demande et vous continuerez à payer le prix spot en vigueur au début de chaque heure d'instance pour votre instance en cours d'exécution.

Amazon EC2 Spot peut désormais mettre les instances sauvegardées sur Amazon EBS en veille prolongée. Spot peut exécuter votre demande en faisant sortir des instances de veille prolongée lorsque de la capacité est disponible. L’effet de la veille prolongée est le même que sur votre ordinateur portable lorsque vous fermez et ouvrez son capot : votre application reprend là où elle s’est arrêtée.

Les instances M5 sont la nouvelle génération d'instances de calcul Amazon EC2 General Purpose, alimentées par des processeurs Intel® Xeon Platinum 8175 2.5 GHz (auparavant nommés Skylake), et dotées du jeu d'instructions de traitement de vecteur les plus récents d'Intel, Advanced Vector Extension 512 (AVX-512). Les instances M5 reposent sur le système Nitro, qui associe un matériel dédié et un hyperviseur léger, qui fournit pratiquement toutes les ressources de calcul et de mémoire du matériel hôte à vos instances du client. Elles apportent jusqu'à 14 % d'amélioration en matière de prix/performance par rapport aux instance M4 avec le processeur mis à jour. L'ajour d'un nouvel AVX-512 offre jusqu'à 2 fois les performances par cœur pour les charges de travail gourmandes en vecteur et en virgule flottante, comme le traitement d'images et de vidéos, la compression des données, la cryptographie et les services Web hautes performances.

Les instances Amazon EC2 H1 sont la dernière génération d'instances optimisées pour le stockage d'Amazon EC2. Elles sont alimentées par des processeurs Intel^® Xeon^® E5 2686 v4 2,3 GHz (nommés Broadwell) et offrent plus de vCPUs et plus de mémoire par téraoctet de stockage magnétique local que les instances D2. La plus grande taille d'instance, h1.16xlarge, fournit 64 vCPUs et 16 To de stockage d'instance basé sur HDD. Les instances H1 sont destinées aux applications qui ont besoin d'un stockage à coût réduit, d'un débit de disque élevé et d'un accès disque séquentiel en entrée/sortie aux grands ensembles de données. Les instances H1 sont idéales pour les charges de travail gourmandes en données telles que les charges de travail basées sur MapReduce, les systèmes de fichiers distribués tels que HDFS et MapR-FS, les systèmes de fichiers réseau, les applications de traitement de données ou de journaux telles qu'Apache Kafka, et les clusters de charges de travail Big Data.

AWS Batch prend désormais en charge l'envoi de tableaux de tâches avec un seul appel d'API. Avec ArrayJobs, les utilisateurs peuvent facilement envoyer, à l'aide d'un seul appel de SubmitJob, jusqu'à 10 000 exemplaires d'une tâche. Les utilisateurs peuvent aussi exprimer les dépendances sur les tâches de tableau, y compris les dépendances « n-à-n » entre les éléments associés à travers plusieurs tâches de tableau. Les tâches de tableau simplifient l'envoi et la gestion de simulations de Monte Carlo à grande échelle, les balayages paramétriques et les tâches qui nécessitent l'exécution de la même tâche sur des milliers de fichiers en entrée ou d'objets. AWS Batch alloue dynamiquement une quantité optimale et un type de ressources de calcul (par exemple, des instances optimisées pour la mémoire ou CPU) en fonction du volume et des besoins en ressources spécifiques des tâches par lots soumises. Avec AWS Batch, il n'est pas nécessaire d'installer et de gérer des logiciels de calcul par lot ou des clusters de serveurs.

Désormais, vous pouvez utiliser les fonctions de sécurité avancées (version bêta) d'Amazon Cognito pour aider à protéger l'accès aux comptes d'utilisateur dans vos applications. Ces fonctions de sécurité avancées une authentification adaptative basée sur les risques, ainsi qu'une protection contre l'utilisation d'informations d'identification menacées.

Vous pouvez à présent diriger le trafic entrant entre deux versions d’une fonction AWS Lambda en fonction d’une pondération préétablie. Cela vous permet de diriger graduellement le trafic entre deux versions, vous aidant ainsi à réduire le risque et à limiter le rayon d’impact de nouveaux déploiements Lambda. De même, vous pouvez désormais utiliser AWS CodeDeploy pour gérer automatiquement le déploiement de nouvelles versions de fonction. CodeDeploy est un service qui automatise les déploiements des logiciels sur une grande variété de services de calcul comme Lambda et Amazon EC2. CodeDeploy facilite le déploiement progressif et sécurisé des mises à jour sur Lambda, et est pris en charge par le modèle d'application sans serveur AWS.

Vous pouvez désormais utiliser des déploiements de version Canary pour déployer graduellement de nouvelles API dans Amazon API Gateway. Cela vous permet de déployer des modifications d’API de manière plus sûre et de limiter le rayon d’impact des nouveaux déploiements.

Amazon GuardDuty est un service de détection des menaces qui vous offre un solution simple et précise de surveiller et protéger en permanence vos comptes AWS et les applications et services qui s'y exécutent. En quelques clics dans AWS Management Console, GuardDuty commence immédiatement à analyser des milliards d'événements depuis AWS CloudTrail, VPC Flow Logs et autres sources de données AWS.

AWS AppSync est un nouveau service de Public Preview qui vous permet de gérer et de mettre à jour les données des applications mobiles en temps réel entre les appareils et le cloud, et qui permet aux applications d'interagir avec les données sur l'appareil mobile quand il est hors connexion. Avec AWS AppSync, les applications peuvent facilement accéder aux services AWS à l'aide d'un langage de données appelé GraphQL et d'un kit SDK optimisé pour les applications mobiles et web. GraphQL est un standard ouvert qui vous permet de demander ou de modifier les données exactes dont vous avez besoin (ou de vous y abonner) en une seule demande réseau. Le prototypage et le développement d'applications gourmandes en données deviennent aussi simples que l'écriture de quelques lignes de code.

Plus tôt ce mois-ci, nous avons présentéAWS PrivateLink, nouveau service qui permet aux clients d'accéder en mode privé aux services AWS sélectionnés depuis leur Virtual Private Cloud et depuis le site lui-même via AWS Direct Connect. Nous étendons maintenant cette capacité aux services client et partenaire hébergés sur AWS.

Le réseau de partenaires AWS (APN) est ravi d'annoncer le lancement de la nouvelle compétence AWS Networking (Mise en réseau). Le programme de compétences AWS est conçu pour mettre en évidence les partenaires APN qui ont fait preuve d'une expertise industrielle, implémenté rapidement des solutions qui s'alignent sur les bonnes pratiques architecturales d'AWS et emploient un personnel doté de certifications AWS.

AWS Marketplace a le plaisir de vous annoncer que les clients peuvent désormais découvrir les applications SaaS (Software-as-a-Service) disponibles sur AWS PrivateLink et se connecter à ces applications à l'aide de noms DNS vérifiés sur les points de terminaison du service. AWS PrivateLink permet aux clients d'accéder aux services hébergés sur AWS de manière hautement disponible et dimensionnable, tout en maintenant le trafic réseau au sein même du réseau AWS.

Vous pouvez désormais écouter les dernières annonces de lancement d'AWS sur votre appareil Alexa grâce à la compétence AWS Alexa. La compétence AWS augmente les canaux existants (billets de blogs et billets Nouveautés) avec une option mains libres pour utiliser les informations sur les nouveaux services et fonctionnalités d'AWS. Vous pouvez activer la compétence sur votre appareil Alexa en filtrant les résultats de la recherche Alexa Skills sur amazon.com et en recherchant « AWS ». Une fois la compétence activée, vous pouvez personnaliser la compétence pour ne connaître que vos services (par exemple, EC2) ou catégories (par exemple, Compute) favoris d'AWS.

Nous avons annoncé aujourd'hui la disponibilité générale d'AWS Elemental MediaLive, service de traitement vidéo en direct qui permet aux fournisseurs de vidéo de coder les flux vidéo en direct de haute qualité en vue d'une diffusion sur la télévision et les appareils multi-écran. Il effectue en coulisses toutes les lourdes tâches d'approvisionnement des ressources, d'orchestration des ressources, de dimensionnement, de réparation, de basculement sur le lien de résilience, de supervision et de création de rapports. Avec le déploiement des boutons de commande, les clients peuvent configurer des chaînes en direct en quelques minutes, grâce à des ressources qui augmentent ou diminuent automatiquement en fonction de la charge et du nombre de chaînes. Parvenir au même résultat à l'aide de solutions sur site nécessite une planification, des achats, une installation, un approvisionnement, une configuration, une installation, des tests et un dépannage qui peuvent prendre des semaines ou des mois, voire des années, avant de passer en production. Le service de paiement à l'utilisation et basé sur la chaîne simplifie la complexité opérationnelle, améliore la rentabilité et réduit les risques financiers. AWS Elemental MediaLive permet aux clients de développer des workflows de vidéo en direct 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 avec un contrôle total sur le codage des paramètres grâce à un service d'excellente qualité et une prise en charge des CDN et des lecteurs vidéo standard.

Nous avons annoncé aujourd'hui la disponibilité générale d'AWS Elemental MediaConvert, service de traitement vidéo basé sur les fichiers qui permet aux fournisseurs de vidéo, quelle que soit la taille de la bibliothèque de contenu, de transcoder de façon simple et fiable le contenu à la demande en vue de la diffusion et de la livraison multi-écran. Vous pouvez créer des workflows pour générer des sorties vidéo de haute qualité en minutes, et non en semaines ou mois. Grâce à l'accès à un ensemble complet de fonctions de transcodage avancées, les workflows qui, par le passé, ne pouvaient être implémentés que localement peuvent l'être désormais dans le cloud. Désormais, vous pouvez vous concentrer sur la livraison d'expériences multimédia ambitieuses sans devoir gérer la complexité de créer et gérer une infrastructure de traitement vidéo de niveau diffuseur professionnel. AWS Elemental MediaConvert est simple d'utilisation et propose un modèle de tarification en fonction de l'utilisation. Il offre un degré élevé de disponibilité, fiabilité et évolutivité, ainsi qu'une étroite intégration aux autres services AWS.

Aujourd'hui, nous avons annoncé la disponibilité générale d'AWS Elemental MediaStore, service de création et de stockage vidéo qui offre les hautes performances, la faible latence prévisible et la régularité immédiate requise pour les diffusions multimédia en direct et à la demande avec la sécurité et la durabilité d'Amazon Simple Storage Service (S3). Le service offre une méthode bon marché pour une livraison de contenu simple avec une tarification selon l'utilisation prévisible.

Amazon Sumerian vous permet de créer et d'exécuter des applications de réalité virtuelle, de réalité augmentée et 3D rapidement et facilement, sans nécessiter d'expertise en programmation ou en graphismes 3D. Avec Sumerian, vous pouvez créer des scènes hautement immersives et interactives qui s'exécutent sur des matériels populaires tels qu'Oculus Rift, HTC Vive et les appareils mobiles iOS (très prochainement, prise en charge d'Android ARCore). Par exemple, vous pouvez créer une classe virtuelle qui vous permet de former de nouveaux employés à travers le monde ou vous pouvez développer un environnement virtuel qui permet de visiter un immeuble à distance. Sumerian facilite la création de tous les blocs de construction nécessaires pour développer des expériences 3D hautement immersives et interactives, dont l'ajout d'objets (personnages, mobilier et paysage, par exemple), ainsi que des environnements de conception, d'animation et de script. Sumerian ne requiert aucune expertise spécialisée et vous pouvez concevoir les scènes directement depuis votre navigateur.

Nous avons annoncé aujourd'hui la disponibilité générale d'AWS Elemental MediaTailor, service de personnalisation et de monétisation de contenu qui permet aux fournisseurs de vidéo de proposer de la vidéo avec des publicités ciblés aux utilisateurs finaux tout en maintenant la qualité de service de la diffusion dans les applications vidéo multi-écran. Les publicités sont insérés en amont avant la livraison, côté serveur ; par conséquent, un flux continu arrive sur l'appareil du consommateur, supprimant toute possibilité de discrimination entre le contenu et les spots publicitaires. Les pubs sont mieux monétisées, maintiennent une qualité vidéo qui correspond constamment au contenu principal et sont plus simples à gérer sur les environnements multi-plateformes. AWS Elemental MediaTailor propose un transcodage géré du contenu des publicités afin d'offrir la meilleure expérience à l'utilisateur final tout en permettant les rapports de publicité côté serveur et côté client fondés sur les normes au sein d'un seul service. Les clients reçoivent le contrôle complet du lecteur, de l'origine et du CDN tout en fournissant aux utilisateurs l'expérience de la plus haute qualité.

Aujourd'hui, nous avons annoncé la disponibilité générale d'AWS Elemental MediaPackage, empaquetage de services vidéo et juste-à-temps (JIT) qui permet aux distributeurs vidéo de proposer un contenu de streaming de façon sécurisée et fiable à grande échelle. Le service propose un empaquetage JIT destiné à une distribution vidéo économique à l'aide de plusieurs normes de protection de contenu et de livraison, et facilite l'enrichissement des expériences du public grâce à la télévision en différé et autres fonctionnalités avancées. Avec AWS Elemental MediaPackage, les clients peuvent réduire la complexité du workflow, augmenter la résilience de l'origine et mieux protéger le contenu multi-écran sans le risque d'un sur-approvisionnement ou d'un sous-approvisionnement de l'infrastructure pour qu'une solution propose le contenu à travers un écosystème croissant d'appareils connectés et d'expériences de visualisation dynamiques.

SQL Server 2017 est désormais disponible pour les instances Amazon EC2 exécutant Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.4 en tant qu'Amazon Machine Image (AMI) depuis AWS Marketplace. Avec cette nouvelle version, vous pouvez désormais lancer des instances RHEL à la demande en utilisant des AMI SQL Server 2017 Enterprise licence incluse (LI) sans devoir utiliser vos propres licences. SQL Server 2017 sur l'AMI RHEL 7.4 est disponible dans toutes les régions publiques AWS à partir d'aujourd'hui.

Aujourd'hui, Amazon CloudFront annonce l'ajout de six nouveaux emplacements périphériques à son réseau de diffusion de contenu global. Ces nouveaux emplacements périphériques sont situés à : Helsinki (Finlande), Madrid (Espagne), Manchester (Angleterre), Denver (Colorado), Newark (New Jersey) et Phoenix (Arizona). 

À partir d'aujourd'hui, vous pouvez créer des instances de base de données Amazon RDS pour les moteurs de bases de données MySQL, MariaDB, Oracle et PostgreSQL avec des capacités maximales de stockage de 16 To. Les instances de base de données existantes peuvent également être mises à l'échelle avec un stockage maximum de 16 To sans subir d'interruption de service.

Vous pouvez désormais lancer les types d'instances R4 et db.M4.16xlarge lorsque vous utilisez Amazon Relational Database Service (RDS) pour SQL Server. 

Vous pouvez désormais mettre à l'échelle le stockage de vos instances de base de données Amazon RDS pour SQL Server jusqu'à 16 To. Pour être éligible, une instance doit utiliser les types de stockage IOPS provisionnés ou Usage général (SSD). Certaines instances avec des configurations de stockage plus anciennes ne sont pas éligibles.

Vous pouvez maintenant utiliser le filtrage des messages dans Amazon Simple Notification Service (SNS) afin de créer des architectures pub/sub plus simples et plus rationalisées. Le filtrage des messages permet aux abonnés des rubriques Amazon SNS de sélectionner les messages qui les intéressent et qu'ils souhaitent recevoir, au lieu de recevoir tous les messages publiés dans une rubrique. Cette nouvelle approche élimine la complexité de conception liée à la mise en œuvre de la logique de filtre des messages chez vos abonnés, ou de la logique de routage des messages dans vos systèmes éditeurs.  

L'édition compatible PostgreSQL d'Amazon Aurora est désormais disponible dans quatre régions AWS supplémentaires : Canada (Centre), UE (Francfort), Asie-Pacifique (Sydney) et Asie-Pacifique (Mumbai). Ceci augmente le nombre de régions disponibles à huit régions, étant donné que le service a été lancé le 24 octobre 2017 dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon) et UE (Irlande).

Vous pouvez désormais utiliser la validation DNS d'AWS Certificate Manager pour établir que vous possédez ou contrôlez un nom de domaine au moment de la demande de certificats avec ACM. Les certificats sont utilisés pour sécuriser les communications réseau et établir l'identité de sites Web sur Internet. Avant d'émettre un certificat pour votre site, Amazon doit valider que vous possédez ou contrôlez le nom de domaine de votre site. Auparavant, ACM prenait uniquement en charge la validation des adresses électroniques, ce qui obligeait le propriétaire du domaine à recevoir un e-mail pour chaque demande de certificat et à valider les informations de la requête avant de l'approuver. Avec la validation DNS, vous écrivez simplement un enregistrement CNAME dans votre configuration DNS afin d'établir la propriété ou le contrôle de votre nom de domaine. La console de gestion ACM peut configurer les enregistrements DNS à votre place si vous gérez vos enregistrements DNS avec Amazon Route 53. Vous pouvez ainsi facilement valider votre domaine en quelques clics. Une fois que l'enregistrement CNAME a été configuré, ACM peut automatiquement renouveler les certificats validés par DNS qui sont en cours d'utilisation (associés avec d'autres ressources AWS) avant leur expiration, à condition que l'enregistrement DNS reste en place. Les renouvellements sont entièrement automatiques, sans contact nécessaire. 

Nous publions aujourd'hui Amplify d'AWS, une bibliothèque en Open Source sous Apache 2.0 à destination des développeurs qui veulent créer des applications cloud en JavaScript pour les plateformes Web ou mobile. Amplify d'AWS est conçue pour apporter une interface déclarative aux développeurs clients qui souhaitent effectuer des actions courantes utilisant les services cloud de manière évolutive et sécurisée. Ces nouvelles possibilités permettent aux développeurs d'applications en JavaScript d'appliquer les bonnes pratiques en matière de programmation aux abstractions courantes, ce qui réduit la durée des cycles de développement. Nous publions, en plus d'Amplify, une expérience CLI complète entièrement intégrée au Mobile Hub d'AWS. Cette expérience est conçue pour les développeurs qui créent des applications de bout en bout ou qui améliorent des projets existants avec des fonctionnalités pour le cloud AWS. 

À compter de ce jour, AWS Mobile ajoute également une prise en charge de pointe du Web et de React Native, ce qui permet aux développeurs JavaScript (JS) de concevoir facilement des applications dans le cloud. Jusqu'ici, les développeurs Web et React Native devaient configurer manuellement les services dans la console AWS, télécharger les SDK de base et lire la documentation avant même de commencer à interagir avec la plateforme. La nouvelle version mise en ligne aujourd'hui permet aux développeurs JS de configurer très facilement les fonctions-clé de l'application telles que la connexion de l'utilisateur, le stockage et les API sans serveur, en utilisant la console repensée et la nouvelle interface de lignes de commande AWS Mobile.

AWS CloudFormation vous permet désormais de remplacer des valeurs de paramètre par compte et région dans les instances de pile. Auparavant, vous pouviez uniquement apporter des modifications à StackSets à partir de vos modèles CloudFormation d'origine. Désormais, vous pouvez remplacer des valeurs de paramètre lorsque vous créez les instances de pile, mais également pour des instances de pile existantes, ce qui vous permet de spécifier et personnaliser des instances de pile en fonction de vos besoins.  

Vous pouvez désormais générer des journaux d'accès dans Amazon API Gateway. Ces journaux s'ajoutent aux journaux d'exécution détaillés déjà fournis par Amazon CloudWatch pour les demandes d'API effectuées vers vos API. La fonction de journalisation des accès vous permet de générer des journaux d'accès dans différents formats comme CLF (Common Log Format), JSON, XML et CSV. Les journaux d'accès peuvent être transférés dans vos outils d'analyse ou de traitement des journaux existants pour vous permettre d'effectuer des analyses plus approfondies ou d'exécuter des actions en réponse aux données de journal. N'importe quelle variable de contexte peut être utilisée dans le format des journaux d'accès.

La nouvelle console de gestion Amazon Kinesis (voir la capture d'écran ci-dessous) vous permet de découvrir facilement les analyses en temps réel et simplifie l'expérience utilisateur de la console. Vous pouvez utiliser les nouveaux outils d'apprentissage visuel de la console pour comprendre comment Kinesis Streams, Kinesis Firehose et Kinesis Analytics peuvent vous aider à diffuser des données en temps réel à partir de différentes sources de données vers AWS, puis à traiter, analyser et charger les données dans des banques de données. La nouvelle expérience de console comprend également un tableau de bord montrant toutes vos ressources Kinesis dans un seul écran lorsque vous vous connectez. Pour démarrer, accédez à la console de gestion Amazon Kinesis. 

Vous pouvez désormais personnaliser la valeur de délai d'expiration pour les intégrations d'API dans Amazon API Gateway. Vous pouvez définir la durée maximale pendant laquelle une intégration s'exécute avant d'être renvoyée sans réponse. Cela vous donne la souplesse nécessaire pour créer de meilleures stratégies de traitement des erreurs pour vos API, comme utiliser des nouvelles tentatives automatiques avec vos API. Vous pouvez définir une valeur de délai d'expiration comprise entre 50 millisecondes et 29 secondes. Consultez la documentation pour plus d'information sur les intégrations API Gateway. 

À partir d'aujourd'hui, vous pouvez utiliser trois nouvelles fonctionnalités avec Lambda@Edge qui vous aideront à créer des contenus encore plus personnalisés pour vos utilisateurs, tout en améliorant la latence et en simplifiant votre infrastructure d'origine. Premièrement, avec la sélection d'origine dynamique basée sur le contenu, vous pouvez router des demandes vers différents serveurs d'origine backend en fonction d'attributs des demandes, tels que l'emplacement de l'utilisateur, le type d'appareil de l'utilisateur, les en-têtes HTTP, le chemin de l'URL, la chaîne de requête ou des cookies. Deuxièmement, vous pouvez effectuer des appels réseau distants à partir d'événements utilisateur Amazon CloudFront. Troisièmement, vous pouvez générer des données binaires à partir de vos fonctions Lambda@Edge, ce qui vous permet d'offrir des contenus plus riches et plus personnalisés à l'aide d'Amazon CloudFront. Nous avons également augmenté les limites pour les fonctions Lambda@Edge. Vous pouvez choisir jusqu'à 1536 Mo de mémoire, déployer des packages plus grands jusqu'à 50 Mo et implémenter des fonctions Lambda@Edge avec des délais plus longs, jusqu'à 30 secondes.  

Amazon Redshift améliore les performances pour les requêtes répétées en mettant en cache le résultat et en renvoyant le résultat mis en cache lorsque des requêtes sont ré-exécutées. 

Amazon Rekognition annonce aujourd'hui le lancement de trois nouvelles fonctionnalités : détection et reconnaissance de texte dans des images ; reconnaissance faciale en temps réel parmi des dizaines de millions de visages ; détection de jusqu'à 100 visages dans des photos représentant de nombreuses personnes. Les clients qui utilisent déjà Amazon Rekognition pour la vérification et l'identification faciale apprécieront le niveau de précision amélioré (jusqu'à 10 % en plus) dans la plupart des cas. 

Dès aujourd'hui, vous pouvez utiliser AWS Shield Advanced pour bénéficier d'un niveau de protection plus élevé pour vos applications s'exécutant sur Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) ou Network Load Balancer (NLB) contre les attaques par déni de service (DDoS). Il vous suffit d'activer AWS Shield Advanced sur une adresse IP Elastic AWS attachée à une instance EC2 ou NLB accessible sur Internet. AWS Shield Advanced détectera automatiquement le type de ressource AWS derrière l'adresse IP Elastic et appliquera les protections DDoS appropriées.

Désormais, Amazon RDS pour MariaDB prend en charge les versions mineures 10.1.26 et 10.0.32 de MariaDB dans toutes les régions AWS. Ces nouvelles versions intègrent des correctifs et diverses améliorations de fonctionnalités pour le moteur de base de données MariaDB.

Now, AWS CodeBuild prend en charge les ressources Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). La nouvelle capacité permet à CodeBuild d'accéder aux ressources VPC sans qu'elles soient exposées sur le réseau internet public. Ceci vous permet d'utiliser CodeBuild pour compiler le code de vos logiciels au sein de votre VPC et accéder aux ressources telles que Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon ElastiCache, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), ainsi qu'à tous les points de terminaison de service qui ne sont accessibles qu'à partir d'un VPC spécifique. Pour en savoir plus, consultez notre blog ici.

Vous pouvez maintenant activer l'authentification avec Kerberos et l'autorisation EMRFS granulaire pour l'accès Amazon S3 sur vos clusters Amazon EMR. Vous pouvez utiliser Kerberos pour authentifier les requêtes entre les services s'exécutant sur votre cluster, les actions utilisateur sur votre cluster, et les requêtes client externes à partir de services distants. Amazon EMR créera un MIT KDC sur le nœud maître de votre cluster, et utilisera les paramètres d'authentification Kerberos open-source pour certains composants d'application sur votre cluster. En outre, vous pouvez facilement activer une fiducie inter-royaume avec un répertoire Active Directory Microsoft pour permettre aux utilisateurs dans le répertoire de s'authentifier d'une façon transparente à l'aide de Kerberos pour accéder et exécuter les charges de travail sur un cluster. 

AWS X-Ray prend maintenant en charge la capacité de zoomer et de faire défiler votre carte de service. Ceci vous permet de vous focaliser sur un service d'intérêt particulier et de visualiser les cartes de service avec un grand nombre de nœuds de service sur un seul écran. 

Dans le cadre de notre premier anniversaire, nous sommes heureux d'annoncer plusieurs nouvelles fonctions QuickSight. À compter d'aujourd'hui, vous pouvez visualiser des données géospatiales à l'aide de cartes, créer des rapports tabulaires à l'aide de tables plates dans vos tableaux de bord et effectuer des calculs de temps d'exécution pour des ensembles de données SPICE dans des analyses. Pour les données à cardinalité élevée, nous avons ajouté une fonction de compartiment « Others », pour que vous puissiez combiner les longues queues de valeurs dans une seule catégorie. Désormais, vous pouvez également créer dans QuickSight des ensembles de données pouvant contenir jusqu'à 1 000 colonnes, pour la prise en charge des cas d'utilisation de très grandes tables.

Amazon Lex prend désormais en charge l'intégration à la plate-forme de messagerie Kik.

AWS CodeCommit prend désormais en charge les demandes d'extraction, qui offrent un mécanisme pour demander des révisions du code et discuter du code avec des collaborateurs. Précédemment, vous deviez utiliser des outils externes à CodeCommit pour demander des révisions de code, ce qui rendait difficile le suivi des entrées et l'assurance que toutes les mises à jour étaient incorporées. Désormais, vous pouvez utiliser des demandes d'extraction pour activer un flux de travail qui permettent de demander des révisions de code, aux réviseurs de voir les validations et de faire des commentaires sur le code, et de fusionner le code après l'approbation finale.

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) prend désormais en charge les instantanés EBS activés pour Microsoft Volume Shadow Copy Services (VSS) pour les AMI Windows Server. VSS est une technologie Microsoft qui permet de sauvegarder des données pendant l'exécution des applications, en coordonnant les applications utilisateur qui mettent à jour les données sur le disque et celles qui sauvegardent les applications. Avec ce lancement, vous pouvez désormais prendre des instantanés EBS activés pour VSS de vos instances Windows en cours d'exécution sans devoir créer des scripts personnalisés ou arrêter les instances. Pour plus d'informations sur cette capacité, accédez à la documentation AWS.

Amazon Connect vous permet désormais d'appeler automatiquement des clients, à l'aide de l'API de contacts sortants. Vous pouvez planifier des appels automatiques de rappel de rendez-vous ou des appels de notification en réponse à des événements commerciaux, tels qu'une fraude sur carte bancaire. Les applications d'entreprise comme les systèmes CRM peuvent utiliser l'API de contacts sortants lorsqu'elles sont déclenchées par un événement, par exemple une panne d'alimentation, pour initier un appel sortant en utilisant un flux de contacts prédéterminé. Le flux de contacts détermine si une interaction d'agent est requise, ou si l'appel doit être acheminé vers un agent conversationnel (chatbot) Amazon Lex. 

Avec le nouveau tableau de bord Service Limit de Trusted Advisor, vous pouvez désormais afficher, actualiser et exporter, pour chaque limite, des données d'utilisation et de limite, ce qui vous permet de surveiller de façon proactive et de planifier de façon plus efficace votre utilisation des ressources AWS.

Amazon Redshift Spectrum est désormais disponible dans quatre régions AWS supplémentaires : UE (Francfort), Asie-Pacifique (Sydney), Asie-Pacifique (Singapour) et Asie-Pacifique (Séoul). De plus, les fichiers compressés bzip2 et les fichiers ORC volumineux sont automatiquement découpés pour améliorer les performances des requêtes dans toutes les régions AWS disponibles. 

À compter d'aujourd'hui, vous pouvez accéder à des recommandations d'achat d'instances réservées personnalisées basées sur votre utilisation d'Amazon EC2 via AWS Cost Explorer. Ces recommandations sont calculées en fonction de vos utilisations passées et proposent des occasions d'économies. 

Les constructeurs automobiles et leurs fournisseurs peuvent plus facilement développer et déployer une large gamme de services innovants pour véhicules connectés sur le cloud AWS.  

Amazon Redshift introduit l'accélération des requêtes courtes pour accélérer l'exécution des requêtes courtes. L'accélération des requêtes courtes offre des performances supérieures, des résultats plus rapides et une meilleure prévisibilité des temps d'exécution des requêtes. 

À partir d'aujourd'hui, Amazon Redshift permet aux superutilisateurs d'accorder aux utilisateurs normaux l'accès à toutes les lignes de certaines vues et tables système. 

Vous pouvez désormais résoudre des commentaires, organiser des commentaires via des filtres et désactiver les notifications par e-mail pour les fichiers. Cela vous permet de suivre vos commentaires, de désactiver les notifications qui ne vous concernent pas et de vous concentrer sur les commentaires importants.