2017 novembre

Ora puoi utilizzare il logging dell'attività di esecuzione delle funzioni AWS Lambda con gli eventi di dati delle funzioni Lambda di AWS CloudTrail. In precedenza, era possibile effettuare il logging solo degli eventi di gestione Lambda, che danno informazioni su quando e chi ha creato, modificato o eliminato una funzione. Ora puoi anche registrare eventi di dati Lamba e ottenere dettagli aggiuntivi su quando e chi ha effettuato una chiamata Invoke API e quale funzione Lambda è stata eseguita. Tutti gli eventi di dati Lambda vengono distribuiti a un bucket Amazon S3 e ad Amazon CloudWatch Events, che consente di rispondere a eventi registrati da CloudTrail. Ad esempio, puoi determinare rapidamente quali funzioni Lambda sono state eseguite negli ultimi tre giorni e identificare l'origine delle chiamate Invoke API. Puoi intervenire immediatamente per limitare le chiamate Invoke API agli utenti o ai ruoli sconosciuti se rilevi un'attività Lambda inappropriata.

Ora puoi allocare 3008 MB di memoria alle tue funzioni AWS Lambda. In precedenza, la quantità massima di memoria disponibile per le tue funzioni era di 1536 MB. D'ora in avanti sarà più facile elaborare i carichi di lavoro grazie alla maggiore disponibilità di memoria o a requisiti di calcolo più densi, come analisi dei Big Data, elaborazione di grandi file e calcoli statistici.

AWS Server Migration Service supporta ora la funzione di migrazione delle VM Hyper-V ad AWS. Grazie a questo lancio, sarà ora possibile migrare le macchine virtuali in esecuzione in stack di virtualizzazione locali da entrambi gli ambienti Microsoft Hyper-V e VMware ESX/ESXi. AWS Server Migration Service è un servizio agentless che semplifica la migrazione di migliaia di carichi di lavoro da locale ad AWS. Permette di automatizzare, programmare e monitorare repliche incrementali di volumi di server attivi, rendendo più semplice coordinare migrazioni di server su larga scala. Tramite l'automazione della replica incrementale, Server Migration Service aiuta a rendere più veloce il processo di migrazione e a ridurre il costo operativo della migrazione. È semplice iniziare a utilizzare AWS Server Migration Service, sia tramite la console AWS sia tramite CLI, ed è disponibile gratuitamente nelle seguenti regioni AWS. Pr ulteriori informazioni sul supporto di Hyper-V per AWS Server Migration Service, fai clic qui. 

La console AWS Lambda è stata aggiornata con miglioramenti e nuove funzioni che arricchiscono l'esperienza di creazione, configurazione, verifica e monitoraggio delle tue funzioni Lambda. 

Adesso puoi impostare un limite di simultaneità per le singole funzioni AWS Lambda. Il limite di simultaneità impostato riserverà una parte del limite di simultaneità al livello di account per una data funzione. Questa soluzione ti consente di limitare una determinata funzione se raggiunge il numero massimo consentito di esecuzioni simultanee, che puoi scegliere di impostare. Ciò è utile quando vuoi limitare i livelli di traffico alle risorse a valle chiamate da Lambda (ad esempio, i database) o quando vuoi controllare l'utilizzo di interfacce network elastiche (ENI) e indirizzi IP per le funzioni che accedono a un VPC privato. 

Alexa for Business è ora disponibile a livello generale per tutti i clienti. Alexa for Business ti permette di inserire Alexa nella tua organizzazione senza difficoltà e di usufruire degli strumenti necessari per configurare e gestire i dispositivi compatibili con Alexa, registrare utenti e assegnare competenze a qualsiasi livello.

AWS Serverless Application Repository è una raccolta di applicazioni serverless pubblicate da sviluppatori, aziende e partner nella community serverless.

Adesso puoi offrire accesso alle risorse HTTP nel tuo Amazon Virtual Private Cloud (VPC) senza esporle direttamente su Internet. Puoi utilizzare API Gateway per creare un endpoint API integrato con il tuo VPC. Crea un endpoint al tuo VPC impostando un collegamento VPC tra il tuo VPC e un sistema di bilanciamento del carico della rete (NLB), fornito da Elastic Load Balancing. Il sistema NLB invia richieste a più destinazioni nel VPC, come istanze Amazon EC2, gruppi di Auto Scaling o servizi Amazon ECS. I servizi del sistema NLB supportano inoltre la connessione privata su AWS Direct Connect, affinché le applicazioni nei tuoi data center possano connettersi al tuo VPC tramite la rete privata di Amazon.

AWS Cloud9 è un IDE basato su cloud per scrivere, eseguire ed effettuare il debug del tuo codice.

Il servizio Amazon Time Sync offre un riferimento temporale estremamente accurato e affidabile a cui è possibile accedere in modo nativo dalle istanze di Amazon EC2.

Le istanze Amazon EC2 T2 possono ora garantire prestazioni elevate della CPU per tutto il tempo necessario per il carico di lavoro. Precedentemente le istanze T2 consentivano agli utenti di ottimizzare i costi dei propri carichi di lavoro grazie a prestazioni di base della CPU già considerevoli, con la possibilità di superare il livello base per brevi periodi. Con T2 Unlimited, i carichi di lavoro possono ora superare il livello base per tutto il periodo necessario. Ciò consente ai clienti di usufruire del prezzo orario vantaggioso dell'istanza T2 per un'ampia varietà di applicazioni generiche avendo la certezza che le proprie istanze non sono mai vincolate alla baseline. I carichi d lavoro generali più comuni nelle istanze T2 includono servizi micro, applicazioni interattive a bassa latenza, database di dimensioni medie e ridotte, desktop virtuali, ambienti di sviluppo e creazione, archivi di codice e prototipi di prodotto.

Amazon Lightsail ha aggiunto sistemi di bilanciamento del carico alla propria piattaforma cloud di facile utilizzo, consentendo agli sviluppatori di creare in modo facile e veloce applicazioni e siti Web scalabili a elevata disponibilità. I sistemi di bilanciamento del carico possono essere lanciati in pochi minuti, configurati e pronti a instradare il traffico nelle istanze di Lightsail al costo contenuto e prevedibile di 18 dollari al mese Inoltre questi sistemi consentono ai clienti di creare e proteggere in modo facile le applicazioni che accettano il traffico HTTPS mediante certificati SSL/TLS gratuiti e una gestione integrata intuitiva di tali certificati. 

Launch Templates è una nuova capacità che offre un nuovo modo per creare modelli per le richieste di lancio. Launch Templates semplifica il processo di lancio per le istanze Auto Scaling, Spot Fleet, Spot e On-Demand.

L'inferenza di Machine Learning AWS Greengrass semplifica l'inferenza di ML in locale sui dispositivi AWS Greengrass mediante modelli creati e formati nel cloud.  Fino a ora la creazione e la formazione di modelli di ML e l'esecuzione dell'inferenza di ML venivano eseguiti quasi esclusivamente nel cloud.  La formazione di modelli di ML richiede elevate quantità di risorse di elaborazione, ecco perché il cloud è l'ambiente più appropriato.  Con l'inferenza di ML AWS Greengrass i tuoi dispositivi AWS Greengrass possono prendere decisioni intelligenti rapidamente mentre vengono generati i dati, anche quando sono disconnessi.

La capacità semplifica ciascun passaggio di distribuzione di ML, inclusi l'accesso ai modelli di ML, la distribuzione di modelli ai dispositivi, la creazione e la distribuzione di framework ML, la creazione di app di inferenza e l'utilizzo su acceleratori di dispositivo come GPU e FPGA.  Ad esempio puoi accedere a un modello di apprendimento creato e formato in Amazon SageMaker direttamente dalla console di AWS Greengrass e quindi scaricarlo nel tuo dispositivo come parte di un gruppo AWS Greengrass.  L'inferenza di ML di AWS Greengrass include un framework Apache MXNet predefinito da installare sui dispositivi AWS Greengrass, pertanto non dovrai crearlo da zero.  Il pacchetto Apache MXNet predefinito per i dispostivi NVIDIA Jetson, Intel Apollo Lake e Raspberry Pi può essere scaricato direttamente dal cloud o incluso come parte del software nel tuo gruppo AWS Greengrass.

L'inferenza di ML di AWS Greengrass include inoltre modelli AWS Lambda predefiniti che consentono di creare rapidamente un'app di inferenza.  Il piano Lambda fornito mostra attività comuni come caricare modelli, importare Apache MXNet e intraprendere azioni in base alle previsioni.

In molte applicazioni il modello di ML funzionerà meglio se si utilizzano tutte le risorse hardware disponibili sul dispositivo e l'inferenza di ML di AWS Greengrass contribuisce a realizzare questa situazione. Per consentire alla tua applicazione di accedere alle risorse hardware sul tuo dispositivo, devi dichiararle come risorse locali nel tuo gruppo AWS Greengrass nella console di AWS Greengrass.

Per utilizzare queste caratteristiche, registrati per l'anteprima.

Le regole gestite per AWS WAF, oggi disponibili, consentono di proteggere le applicazioni Web e le API dalle minacce di Internet. Scegli uno dei RuleGroup preconfigurati forniti in AWS Marketplace da esperti della sicurezza leader del settore: Alert Logic, Fortinet, Imperva, Trend Micro e TrustWave. Le regole vengono aggiornate automaticamente quando emergono nuove minacce e offrono una vasta gamma di protezioni, incluse le mitigazioni dei 10 principali rischi OWASP la difesa dai bad bot e l'applicazione di patch virtuali contro le recenti CVE. Altri RuleGroup gestiti più specializzati proteggono le piattaforme delle applicazioni, inclusi i sistemi di gestione dei contenuti come WordPress o Drupal. Ogni RuleGroup è il prodotto dell'esperienza unica di un venditore, reso disponibile a un vantaggioso prezzo a consumo. Le regole gestite per AWS WAF sono state concepite per aiutarti dedicare meno tempo a scrivere regole di sicurezza e gestire i server e più tempo a creare applicazioni per i tuoi clienti.

Amazon EC2 ora consente che vengano stabilite relazioni in peering tra i Virtual Private Cloud (VPC) in aree geografiche AWS diverse. Il peering di VPC inter-regionale consente l'esecuzione di risorse VPC, come le istanze EC2, i database RDS e le funzioni Lambda, in aree geografiche AWS diverse allo scopo di comunicare tra loro utilizzando indirizzi IP privati senza richiedere gateway, connessioni VPN o appliance di rete separate.

AWS Systems Manager offre un'interfaccia utente unificata che consente di visualizzare dati operativi da più servizi AWS e di automatizzare le attività operative tra le risorse AWS.

A partire da oggi, AWS IoT Core offre nuovi meccanismi di autenticazione che consentono di connettere i propri dispositivi ad AWS. Grazie alla funzionalità di autenticazione personalizzata, i clienti possono servirsi di strategie di autenticazione dei token di connessione, come OAuth, per connettersi ad AWS senza utilizzare un certificato X.509 sui propri dispositivi. In questo modo i clienti possono riutilizzare il proprio meccanismo di autenticazione esistente per il quale hanno già fatto un investimento.

Amazon Translate è un servizio neurale di traduzione automatica che consente di realizzare traduzioni veloci e di qualità elevata a costi contenuti. La traduzione automatica neurale si serve del deep learning per offrire traduzioni più accurate e naturali rispetto ai precedenti algoritmi di traduzione statistici basati su regole. Grazie ad Amazon Translate, è possibile realizzare traduzioni su larga scala, pertanto potrai tradurre volumi elevati di testo in modo efficace per gestire task come la localizzazione di contenuti per utenti internazionali e la semplificazione della comunicazione tra lingue diverse in tempo reale.

Amazon FreeRTOS è un sistema operativo IoT per microcontroller che semplifica le procedure di programmazione, distribuzione protezione, connessione e gestione dei dispositivi edge di piccole dimensioni a bassa potenza. Amazon FreeRTOS estende il kernel FreeRTOS, un famoso sistema operativo open source in tempo reale per microcontroller, e include librerie software per garantire sicurezza, connettività e aggiornabilità. Amazon FreeRTOS rende disponibile tutto il necessario per programmare in modo facile dispositivi connessi basati su microcontroller da cui raccogliere dati per le applicazioni IoT e consente di scalare tali applicazioni in milioni di dispositivi. Oggi Amazon FreeRTOS è gratuito, open source e disponibile per tutti. Per ulteriori informazioni e per iniziare a utilizzare Amazon FreeRTO, fai clic qui.

I clienti utilizzano Amazon Kinesis per eseguire analisi in tempo reale utilizzando i flussi di dati. Ora Kinesis si è arricchito dei flussi video. Siamo lieti di presentare Amazon Kinesis Video Streams, un servizio di acquisizione e archiviazione completamente gestito. Kinesis Video Streams semplifica lo streaming in sicurezza dei video dai dispositivi connessi ad AWS per il machine learning, l'analisi e l'elaborazione. Grazie a Kinesis Video Streams, potrai inoltre effettuare lo streaming di altri dati time-coded come i segnali RADAR e LIDAR.

Adesso puoi utilizzare AWS IoT Analytics per pulire, elaborare, arricchire, archiviare e analizzare i dati dei dispositivi IoT a qualsiasi livello. È il modo più semplice per eseguire analisi sui dati IoT e ottenere informazioni utili per prendere decisioni migliori e più precise per le applicazioni IoT e i casi d'uso di machine learning.  

Amazon Glacier Select è il nuovo modo per eseguire query sui dati archiviati in Amazon Glacier. Glacier Select consente di eseguire le query direttamente sui dati archiviati in Amazon Glacier, recuperando dai tuoi archivi solo i dati necessari per l'analisi. Ciò consente di ridurre il costo totale di proprietà aumentando il tuo data lake in uno storage di archiviazione economicamente conveniente.

Amazon Elastic Container Service per Kubernetes (Amazon EKS) è un servizio gestito che consente di eseguire facilmente Kubernetes su AWS, eliminando la necessità di installare, rendere operativi e gestire i propri cluster Kubernetes.

Global Tables sfrutta l'impatto globale di DynamoDB per offrirti un database completamente gestito, multi-regionale e multi-master che offre prestazioni di lettura e scrittura, rapide e locali per applicazioni globali altamente scalate. Global Tables replica le tabelle Amazon DynamoDB in modo automatico sulla base delle regioni AWS che hai scelto.

Global Tables elimina la complessità del lavoro di replica dei dati tra due regioni e risolve i conflitti degli aggiornamenti, permettendoti di concentrarti sulla logica di business della tua applicazione. Inoltre, Global Tables consente alle tue applicazioni di rimanere altamente disponibili anche nell'improbabile caso di isolamento o problemi di un'intera regione.

AWS IoT 1-Click è un servizio che rende più semplice per i dispositivi base attivare le funzioni AWS Lambda che eseguono un'azione specifica. Con AWS IoT 1-Click, dispositivi base come il pulsante AWS IoT Enterprise e il pulsante AT&T LTE-M sono pronti per connettersi in modo sicuro ad AWS IoT, semplificandone la distribuzione. Potrai attivare i dispositivi associandoli ad azioni, come le funzioni Lambda, con un solo clic.

AWS Greengrass è un software che permette di eseguire in sicurezza calcolo, messaggistica, caching dei dati locali e funzionalità di sincronizzazione per i dispositivi connessi. AWS Greengrass ha tre nuove caratteristiche. Innanzitutto, le funzioni AWS Lambda in esecuzione su dispositivi Greengrass Core possono interagire nativamente con le funzionalità del dispositivo host sottostante, come ad esempio una fotocamera, un bus seriale o una GPU, in modo che i dispositivi Greengrass possano interagire più semplicemente con gli ambienti fisici. In secondo luogo, Greengrass ora può utilizzare il diffuso protocollo di messaggistica OPC-UA per comunicare con altre apparecchiature e inoltre i clienti possono facilmente creare i propri convertitori di protocollo. Terzo, è possibile ora aggiornare da remoto il software Greengrass Core per usufruire delle nuove caratteristiche, correzioni di bug e miglioramenti alla sicurezza.

AWS Fargate è un motore di elaborazione che consente di distribuire e gestire container senza doverne gestire anche l'infrastruttura. Fargate semplifica il dimensionamento delle applicazioni. Non è più necessario preoccuparsi di effettuare l'approvvigionamento di risorse di calcolo per le applicazioni container. In pochi secondi sarà possibile lanciare decine o decine di migliaia di container.

AWS DeepLens è una videocamera di Deep Learning wireless progettata in modo specifico per aiutare gli sviluppatori più e meno esperti a migliorare le loro capacità di machine learning tramite pratici tutorial video, codici di esempio e modelli predefiniti. DeepCam include una videocamera HD con capacità di elaborazione integrata ottimizzata per l'apprendimento profondo, completamente programmabile con AWS Lambda. Gli sviluppatori non dovranno preoccuparsi delle loro capacità di machine learning, perché DeepCam ottimizza e distribuisce automaticamente i modelli al dispositivo e si connette al cloud per ulteriori funzionalità avanzate. DeepCam si integra con Amazon SageMaker per offrire agli sviluppatori una soluzione end-to-end per apprendere, sviluppare e testare le applicazioni di machine learning nel cloud e nelle edge location, per la prima volta in assoluto.

 

Adesso puoi utilizzare AWS IoT Device Management per adottare, organizzare, monitorare e gestire da remoto in modo sicuro i tuoi dispositivi IoT a qualsiasi livello durante l'intero ciclo di vita. Con IoT Device Management, puoi caricare le informazioni e la configurazione dei dispositivi, organizzare l'inventario dei dispositivi, monitorare la tua flotta di dispositivi, gestire da remoto i dispositivi distribuiti in luoghi diversi e aggiornare il software dei dispositivi Over-The-Air. Ciò ti aiuta a dimensionare la tua flotta di dispositivi e a ridurre il costo e l'impegno necessari per gestire grandi distribuzioni di dispositivi IoT.

Amazon Aurora Serverless è una configurazione di dimensionamento automatico on-demand per Amazon Aurora, in cui il database avvia, chiude e dimensiona la capacità in base alle necessità dell'applicazione. Aurora Serverless consente di eseguire un database relazionale nel cloud senza dover gestire cluster o istanze di database.

Amazon Neptune è un servizio di database di grafici rapido, affidabile e pienamente gestito che semplifica la creazione e l'esecuzione di applicazioni che lavorano con dataset altamente connessi. Il centro nevralgico di Amazon Neptune è un motore di database di grafici ad alte prestazioni appositamente ottimizzato per archiviare miliardi di relazioni ed eseguire query dei grafici con una latenza di pochi millisecondi. Amazon Neptune supporta i modelli di grafici più diffusi Apache TinkerPop e RDF di W3C, con i relativi linguaggi di query TinkerPop Gremlin e RDF SPARQL, permettendoti di creare in modo semplice query efficaci su dataset altamente connessi. Neptune consente i casi d'uso dei grafici come motori di raccomandazioni, rilevamento delle frodi, grafici delle conoscenze, scoperte di farmaci e sicurezza delle reti.

Amazon Transcribe è un servizio di riconoscimento vocale automatico (ASR) che consente agli sviluppatori di aggiungere la funzionalità di riconoscimento vocale alle loro applicazioni in tutta semplicità. Amazon Transcribe è in grado di analizzare i file audio archiviati in Amazon S3 e restituisce un file di testo del discorso trascritto con time stamp per ogni parola, così puoi individuare l'audio nell'originale con una semplice ricerca di testo.

On-Demand Backup consente di creare backup completi dei dati delle tabelle DynamoDB per l'archiviazione dei dati, consentendo di soddisfare i requisiti normativi aziendali e governativi. È possibile eseguire il backup di tabelle da pochi megabyte a centinaia di terabyte di dati, senza nessun impatto sulle performance e sulla disponibilità delle applicazioni di produzione.

On-Demand Backup elabora le richieste di backup in secondi, indipendentemente dalla dimensione delle tabelle, in modo che la pianificazione dei backup o i processi di lunga durata non rappresentino più un problema. Tutti i backup sono automaticamente crittografati, catalogati, facilmente reperibili e conservati fino a quando non vengono esplicitamente eliminati. Le operazioni di backup e ripristino possono essere eseguite con un semplice clic nella console di gestione AWS o una singola chiamata API.

L'interfaccia a riga di comando (CLI) di Amazon Elastic Container Service (ECS) è ora disponibile nella versione 1.1.0.

Amazon Rekognition Video è un servizio di analisi video basato sull'apprendimento profondo che monitora le persone, rileva le attività e riconosce oggetti, celebrità e contenuti inappropriati. Amazon Rekognition Video rileva e riconosce i volti nei flussi live. È anche in grado di analizzare i video esistenti archiviati in Amazon S3. La funzione restituisce etichette specifiche di attività, persone, visi e oggetti con time stamp, per permetterti di individuare la scena con facilità. Per le persone e i volti, restituisce anche il riquadro che corrisponde alla loro posizione specifica nel fotogramma. Le intuitive API di Rekognition Video sono ideali per offrire una risposta immediata ai clienti che lavorano nel settore della pubblica sicurezza, generando un search index utile per i clienti del settore dei media e dell'intrattenimento e il monitoraggio per le case intelligenti.

AWS è lieta di presentare AWS IoT Device Defender, un servizio gestito che ti consente di proteggere la tua flotta di dispositivi IoT in modo continuativo. AWS IoT Device Defender monitora la tua flotta di dispositivi per garantire che soddisfi le best practice per la sicurezza, rileva comportamenti anomali, comunica i problemi legati alla sicurezza e consiglia le relative azioni di mitigazione. AWS IoT Device Defender non è al momento disponibile a livello generale. Per ulteriori informazioni su AWS IoT Device Defender e per esprimere il tuo interesse per il servizio, registrati qui.  

Amazon S3 Select è ora disponibile in anteprima. S3 Select è una nuova funzionalità di Amazon S3 progettata per estrarre da un oggetto solo i dati richiesti, migliorando in modo eccezionale le prestazioni e riducendo il costo delle applicazioni che devono accedere ai dati in S3.

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di creare, istruire e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning a qualsiasi livello. Amazon SageMaker include moduli che puoi utilizzare insieme o separatamente per creare, formare e distribuire i tuoi modelli di machine learning.

Compila
Amazon SageMaker semplifica la creazione di modelli ML e la loro preparazione per l'apprendimento fornendoti tutto il necessario per connetterti rapidamente ai dati di apprendimento e per selezionare e ottimizzare l'algoritmo e il framework migliori per la tua applicazione. Amazon SageMaker include i notebook Jupyter ospitati che semplificano la ricerca e la visualizzazione dei dati di apprendimento archiviati in Amazon S3. Potrai connetterti direttamente ai dati in S3 o utilizzare AWS Glue per spostare i dati da Amazon RDS, Amazon DynamoDB e Amazon Redshift in S3 per l'analisi nel tuo notebook.

Per aiutarti a selezionare il tuo algoritmo, Amazon SageMaker include i 10 algoritmi di machine learning più diffusi, che sono preinstallati e ottimizzati per offrire prestazioni fino a 10 volte migliori rispetto a quelle che si ottengono eseguendo questi stessi algoritmi altrove. Amazon SageMaker viene inoltre fornito preconfigurato per eseguire TensorFlow e Apache MXNet, due dei framework open source più diffusi. Avrai infine l'opzione di utilizzare il tuo framework.

Apprendimento
Potrai iniziare a formare il tuo modello con un solo clic nella console Amazon SageMaker. Amazon SageMaker gestisce tutta l'infrastruttura sottostante al tuo posto e può essere utilizzato senza difficoltà per formare modelli nell'ordine dei petabyte. Per rendere il processo di formazione ancora più rapido e semplice, Amazon SageMaker è in grado di mettere a punto automaticamente il tuo modello per raggiungere il massimo livello possibile di precisione.

Distribuisci
Dopo che il modello è stato formato e messo a punto, Amazon SageMaker ne semplifica la distribuzione in produzione, permettendoti di iniziare a generare previsioni su nuovi dati (un processo chiamato inferenza). Amazon SageMaker distribuisce il tuo modello su un cluster con dimensionamento automatico di istanze Amazon EC2, che sono distribuite in più zone di disponibilità per ottenere prestazioni superiori e alta disponibilità. Amazon SageMaker inoltre include funzionalità di test A/B integrate per permetterti di testare il tuo modello e di provarne diverse versioni per ottenere i risultati migliori.

Amazon SageMaker elimina l'impegnativa attività di machine learning e ti permette di creare, formare e distribuire rapidamente e facilmente i modelli di machine learning.

Amazon Aurora Multi-Master ti permette di creare più istanze master di lettura/scrittura in più zone di disponibilità. Questo consente alle applicazioni di leggere e scrivere i dati in più istanze di database in un cluster, proprio come oggi leggi le repliche di lettura.

Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che usa il machine learning per analizzare il tuo testo. Amazon Comprehend identifica la lingua del testo, estrae le frasi, i luoghi, le persone, i marchi o gli eventi principali, comprende il sentimento circa i prodotti o i servizi e identifica gli argomenti principali da una libreria di documenti. Il servizio apprende da diverse fonti di informazioni, come le revisioni dei clienti e le descrizioni dei prodotti di Amazon.com, ed effettua un raffronto continuo con nuovi dati per tenere il passo con l'evoluzione del linguaggio. Grazie al livello di approfondimento offerto da questo approccio di apprendimento, il servizio è in grado di fornire una copertura accurata per una vasta gamma di situazioni, come l'analisi dei feedback dei clienti, la ricerca intelligente di documenti e l'organizzazione automatica dei contenuti.

In caso di interruzione, Amazon EC2 Spot può ora ibernare le istanze supportate da Amazon EBS. Quando è disponibile la capacità, Spot può soddisfare la tua richiesta ripristinando le istanze da uno stato di ibernazione. L'ibernazione equivale a chiudere e aprire il coperchio del notebook e continuare a utilizzare l'applicazione dal punto in cui è stata interrotta.

Le istanze di Amazon EC2 H1 sono l'ultima generazione di istanze ottimizzate per lo storage di Amazon EC2, con processori Intel da 2,3 GHz^® Xeon^® E5 2686 v4 (il cui nome in codice è Broadwell) e offrono un numero più elevato di vCPU e maggiore quantità di memoria per terabyte di storage magnetico locale rispetto alle istanze D2. Le istanze dalla dimensione più ampia, h1.16xlarge, offrono 64 vCPU e 16 TB di storage di istanza basato su HDD. Le istanze H1 sono state concepite per le applicazioni che necessitano di storage a basso costo, elevato throughput del disco e accesso di I/O su disco ad alta sequenzialità a set di dati di grandi dimensioni. Le istanze H1 sono ideali per i carichi di lavoro con uso intensivo dei dati, come quelli basati su MapReduce, file system distribuiti come HDFS e MapR-FS, file system di rete, applicazioni di elaborazione dati o log come Apache Kafkae e cluster di carichi di lavoro Big Data.

Amazon EC2 ha semplificato la procedura di determinazione dei prezzi delle istanze Spot di Amazon EC2 grazie all'uso di un modello in grado di offrire prezzi contenuti e prevedibili che si adattano progressivamente in base alle tendenze a lungo termine di domanda e offerta. Continuerai a risparmiare fino al 90% del prezzo dell'istanza on demand e a pagare il prezzo Spot effettivo all'inizio di ciascuna ora di istanza per la tua istanza in esecuzione.

AWS Batch ora supporta l'invio di array di lavori con una singola chiamata API. Con i lavori in array, gli utenti possono inviare facilmente, con una singola chiamata SubmitJob, fino a 10.000 copie di un lavoro. Gli utenti possono inoltre esplicitare le dipendenze sui lavori in array, incluse le dipendenze tra numeri corrispondenti negli elementi correlati in più lavori in array. I lavori in array semplificano l'invio e la gestione di simulazioni Monte Carlo su vasta scala, sweep parametrici e lavori che devono eseguire la stessa operazione su migliaia di oggetti o file di input. AWS Batch esegue il provisioning dinamico della quantità e dei tipi di risorse di calcolo ottimali (ad es., CPU o istanze ottimizzate per la memoria) in base al volume e ai requisiti specifici di risorse per i processi batch inviati. Con AWS Batch non è necessario installare e gestire software di elaborazione in batch o cluster di server.

È ora possibile utilizzare le funzionalità di sicurezza avanzate (beta) per Amazon Cognito per proteggere l'accesso agli account utente nelle applicazioni. Queste funzionalità di sicurezza avanzate forniscono autenticazione adattiva basata sul rischio e protezione dall'uso di credenziali compromesse.

Ora è possibile spostare il traffico in entrata tra due versioni della funzione AWS Lambda in base ai pesi preassegnati. In questo modo puoi spostare gradualmente il traffico tra due versioni, riducendo così il rischio e limitare il raggio di applicazione delle nuove distribuzioni Lamba. Ora è possibile utilizzare AWS CodeDeploy anche per gestire automaticamente l'implementazione di nuove versioni delle funzioni. CodeDeploy è un servizio che automatizza le distribuzioni software in diversi servizi di calcolo come Lambda e Amazon EC2. CodeDeploy consente di distribuire in modo facile, graduale e sicuro gli aggiornamenti a Lambda ed è supportato da AWS Serverless Application Model.

Ora puoi utilizzare le distribuzioni della release Canary per distribuire gradualmente nuove API in Amazon API Gateway. In questo modo puoi distribuire in sicurezza le modifiche API e limitare il raggio di applicazione delle nuove distribuzioni.

Amazon GuardDuty è un servizio di rilevamento delle minacce che fornisce un modo semplice e accurato per monitorare e proteggere continuamente i tuoi account AWS e le applicazioni e i servizi che vengono eseguiti con tali account. Con pochi clic nella Console di gestione AWS, GuardDuty inizia immediatamente ad analizzare miliardi di eventi da AWS CloudTrail, log di flussi VPC e altre origini dati AWS.

AWS AppSync è un nuovo servizio in anteprima pubblica che consente di gestire e aggiornare in tempo reale i dati delle app per dispositivi mobili tra i dispositivi e il cloud e permette alle app di interagire con i dati del dispositivo mobile quando questo è offline. Con AWS AppSync le applicazioni possono accedere facilmente a servizi AWS utilizzando un linguaggio dei dati denominato GraphQL e un SDK ottimizzato per le applicazioni per dispositivi mobili e Web. GraphQL è uno standard aperto che consente di richiedere, modificare e iscriversi esattamente ai dati che servono in un'unica richiesta di rete. In questo modo si semplificano notevolmente le procedure di realizzazione di prototipi e di creazione di applicazioni con uso intensivo dei dati.

All'inizio del mese abbiamo presentato AWS PrivateLink, un nuovo servizio che consente ai clienti di accedere privatamente a determinati servizi AWS dal proprio Virtual Private Cloud e da locale tramite AWS Direct Connect. Ora intendiamo estendere questa capacità ai sevizi cliente e partner ospitati da AWS.

AWS Partner Network (APN) è entusiasta di annunciare il lancio della nuova competenza AWS Networking. L'AWS Competency Program è stato concepito per fare emergere partner APN che abbiano dimostrato esperienza nel settore, implementato con efficacia soluzioni in linea con le best practice architetturali di AWS e abbiano personale dotato di certificazione AWS.

AWS Marketplace è lieto di annunciare che i clienti possono ora scoprire le applicazioni Software-as-a-Service (SaaS) disponibili su AWS PrivateLink e connettersi a queste utilizzando nomi DNS verificati sugli endpoint dei servizi. AWS PrivateLink consente ai clienti un accesso altamente disponibile e scalabile ai servizi ospitati su AWS mantenendo il traffico nell'ambito della rete AWS.

Grazie alla nuova competenza AWS Alexa, ora puoi ascoltare i più recenti annunci di lancio di AWS sul tuo dispositivo compatibile con Alexa. La competenza AWS potenzia i canali esistenti (blog e post sulle novità) offrendoti un'opzione a mani libere per avere informazioni sui nuovi servizi e le nuove funzionalità di AWS. Puoi abilitare la competenza sul tuo dispositivo compatibile con Alexa filtrando i risultati di ricerca per le competenze Alexa su amazon.com ed effettuando una ricerca per "AWS". Dopo aver abilitato la competenza, puoi personalizzarla e ascoltare solo informazioni sui servizi (come EC2) o le categorie (come Calcolo) di AWS che preferisci.

Oggi annunciamo la disponibilità generale di AWS Elemental MediaLive, un servizio di elaborazione di video live che consente ai fornitori di video di codificare flussi video live di qualità elevata per la trasmissione televisiva e i dispositivi multischermo. Gestisce tutte le attività necessarie per il provisioning delle risorse, l'orchestrazione dei servizi, il dimensionamento, la correzione, la resilienza il failover, il monitoraggio e la creazione di report. Grazie alla possibilità di distribuire i contenuti con la semplice pressione di un pulsante, i clienti possono supportare canali live in pochi minuti in quanto le risorse vengono ricalibrate automaticamente in base al carico e al numero di canali. Per ottenere lo stesso risultato con le soluzioni in locale sono necessarie attività di pianificazione, approvvigionamento, installazione, provisioning, configurazione, impostazione, test e risoluzione dei problemi che possono richiedere settimane, mesi o persino anni prima di andare in produzione. Il servizio basato su canali con pagamento in base al consumo semplifica la complessità operativa, migliora l'efficienza in termini di costi e riduce al minimo il rischio finanziario. AWS Elemental MediaLive consente ai clienti di creare flussi di lavoro di video live flessibili 4 ore su 24, 7 giorni su 7 o di rendere disponibili flussi live basati su eventi con il pieno controllo dei parametri di codifica grazie a un servizio estremamente valido e al supporto di lettori video standard e CDN.

Oggi annunciamo la disponibilità generale di AWS Elemental MediaConvert, un servizio di elaborazione video basato su file che offre ai fornitori di video una libreria di contenuti di qualsiasi grandezza grazie alla quale possono transcodificare in modo semplice e affidabile i contenuti on demand per la trasmissione e la consegna multischermo. Ora puoi creare flussi di lavoro per generare output video di alta qualità in pochi minuti anziché in settimane o mesi. Grazie all'accesso a un insieme completo di funzionalità avanzate di transcodifica, i flussi di lavoro che in passato potevano essere implementati solo in locale ora possono essere creati nel cloud. Ora puoi concentrarti sulla realizzazione di esperienze multimediali coinvolgenti senza dover gestire la complessità legata alla creazione e al funzionamento dell'infrastruttura di elaborazione dei video per la trasmissione. AWS Elemental MediaConvert è facile da utilizzare con un modello di pagamento a consumo. Offre un livello elevato di disponibilità, affidabilità e scalabilità insieme a una perfetta integrazione con altri servizi AWS.

Oggi annunciamo la disponibilità generale di AWS Elemental MediaStore, un servizio di creazione e storage di video che offre le prestazioni elevate, la bassa latenza prevedibile e la coerenza immediata necessarie per i contenuti multimediali live e on demand, combinate con la sicurezza e la durabilità di Amazon Simple Storage Service (S3). Il servizio offre un metodo economico per la distribuzione agevole di contenuti con prezzi a consumo prevedibili.

Amazon Sumerian è una piattaforma che permette di creare ed eseguire in modo semplice e veloce applicazioni 3D, di realtà virtuale e di realtà aumentata anche a chi non ha particolari competenze nel settore della programmazione e della grafica 3D. Con Sumerian potrai realizzare scene estremamente immersive e interattive da eseguire sugli hardware più comuni come Oculus Rift, HTC Vive e dispositivi mobili iOS (presto sarà disponibile anche il supporto per Android ARCore). Puoi ad esempio creare una classe virtuale per la formazione di nuovi dipendenti in tutto il mondo o un ambiente virtuale che consenta alle persone di visitare un edificio da remoto. Sumerian semplifica la creazione di tutti gli elementi di base necessari per realizzare esperienze 3D estremamente immersive e interattive, che includono anche la possibilità di aggiungere oggetti (ad esempio personaggi, mobili e paesaggi), nonché la progettazione, l'animazione di ambienti e la creazione di sceneggiature. Sumerian non richiede competenze specifiche e le scene possono essere realizzate direttamente dal proprio browser.

Oggi annunciamo la disponibilità generale di AWS Elemental MediaTailor, un servizio di monetizzazione e personalizzazione dei contenuti che consente ai fornitori di video di offrire video con pubblicità mirate agli utenti finali garantendo nel contempo la qualità del servizio di trasmissione in applicazioni video multischermo. La pubblicità viene inserita a monte prima della consegna sul lato server, pertanto al dispositivo del consumatore arriva un flusso continuo senza alcuna distinzione tra contenuti e comunicati commerciali. Le pubblicità sono più facili da monetizzare, mantengono una qualità video uniforme rispetto al contenuto principale e risultano facilmente gestibili in ambienti multipiattaforma. AWS Elemental MediaTailor prevede la transcodifica gestita dei contenuti pubblicitari per offrire la migliore esperienza utente offrendo nel contempo la reportistica pubblicitaria sul lato server e sul lato client basata su standard in un unico servizio. I clienti hanno il pieno controllo del lettore, dell'origine e della CDN e possono vivere un'esperienza di visualizzazione di altissima qualità.

Oggi annunciamo la disponibilità generale di AWS Elemental MediaPackage, un servizio di creazione e realizzazione di pacchetti video in pronta consegna che consente ai distributori di video di rendere disponibili in modo sicuro contenuti in streaming su larga scala. Il servizio offre la possibilità di creare pacchetti in pronta consegna per una distribuzione di video a costi contenuti utilizzando la distribuzione multipla e standard di protezione dei contenuti e consente di arricchire l'esperienza del pubblico grazie a TV in differita e altre funzionalità avanzate. Con AWS Elemental MediaPackage i clienti possono ridurre la complessità dei flussi di lavoro, aumentare la resilienza dell'origine e proteggere i contenuti multischermo senza incorrere nel rischio di un provisioning insufficiente o eccessivo dell'infrastruttura di una soluzione per distribuire i contenuti in un ecosistema in continua crescita di dispositivi connessi ed esperienze di visualizzazione dinamiche.

SQL Server 2017 è ora disponibile per le istanze Amazon EC2 in esecuzione su Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.4 come Amazon Machine Image (AMI) di AWS Marketplace. Con questo rilascio puoi lanciare istanze RHEL on-demand utilizzando le AMI Licenza Inclusa (LI) di SQL Server 2017 Enterprise, senza dover usare la tua licenza. A partire da oggi, SQL Server 2017 su RHEL 7.4 AMI è disponibile in tutte le regioni AWS pubbliche.

Oggi, Amazon CloudFront annuncia l'aggiunta di sei nuove edge location alla propria rete globale di distribuzione dei contenuti. Le nuove edge location si trovano a: Helsinki, Finlandia; Madrid, Spagna; Manchester, Inghilterra; Denver, Colorado; Newark, New Jersey e Phoenix, Arizona. 

A partire da oggi puoi creare istanze di database Amazon RDS per motori di database MySQL, MariaDB, Oracle e PostgreSQL con fino a 16TB di storage. Anche le istanze di database esistenti possono essere dimensionate fino a 16TB di storage senza tempi di inattività.

Ora puoi lanciare tipi di istanze R4 e db.M4.16xlarge quando utilizzi Amazon Relational Database Service (RDS) per SQL Server. 

Ora puoi dimensionare lo storage delle istanze del tuo database Amazon RDS per SQL Server fino a 16TB. Per essere ritenuta idonea l'istanza deve utilizzare i tipi di storage Provisioned IOPS o General Purpose (SSD). Alcune istanze con configurazioni di storage precedenti non possono usufruire di questo vantaggio.

Ora puoi utilizzare il filtro dei messaggi su Amazon Simple Notification Service (SNS) e creare architetture pub/sub più semplici e lineari. Il filtro dei messaggi consente ai sottoscrittori degli argomenti di Amazon SNS di ricevere in modo selettivo solo un sottoinsieme dei messaggi a cui sono interessati, invece di ricevere tutti i messaggi pubblicati per un argomento. Questo nuovo approccio semplifica l'implementazione della logica per i filtri dei messaggi dei tuoi sottoscrittori o la logica di instradamento dei messaggi nei sistemi di pubblicazione.  

L'edizione di Amazon Aurora compatibile con PostgreSQL è ora disponibile in altre quattro regioni AWS: Canada (Central), UE (Francoforte), Asia Pacifico (Sydney) e Asia Pacifico (Mumbai). Il numero di regioni disponibili sale quindi a otto, poiché il servizio, lanciato il 24 ottobre 2017, è già disponibile negli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio), Stati Uniti occidentali (Oregon) e UE (Irlanda).

Ora puoi utilizzare la convalida DNS di AWS Certificate Manager per attestare la proprietà o il controllo del nome di un dominio al momento della richiesta di certificati con ACM. I certificati sono usati per proteggere le comunicazioni di rete e attestare l'identità dei siti web su Internet. Prima di emettere un certificato per il tuo sito, Amazon deve verificare se possiedi o controlli il nome del dominio per il tuo sito. In precedenza, ACM supportava solo le convalide per e-mail: il proprietario del dominio doveva ricevere un'e-mail per ogni richiesta di certificati e convalidare le informazioni presenti nella richiesta prima di approvarla. Con la convalida DNS è sufficiente scrivere un record CNAME nella configurazione DNS per attestare la proprietà o il controllo del nome del dominio. Tramite la console di gestione ACM puoi configurare i record DNS, a condizione che tu gestisca i tuoi record con Amazon Route 53. In questo modo puoi convalidare il tuo dominio con pochi clic. Una volta configurato il record CNAME, ACM può automaticamente rinnovare i certificati convalidati con DNS in uso (associati ad altre risorse AWS) prima della loro scadenza, a condizione che il record DNS non venga modificato. I rinnovi sono automatici e touchless. 

Oggi è stata rilasciata AWS Amplify, una libreria Open Source di Apache 2.0 per sviluppatori che intendono creare applicazioni connesse al cloud con JavaScript su piattaforme Web o mobili. AWS Amplify è progettata per fornire un'interfaccia dichiarativa agli sviluppatori client che intendono eseguire operazioni comuni utilizzando i servizi cloud in modo scalabile e sicuro. Queste nuove funzionalità permettono agli sviluppatori che scrivono applicazioni JavaScript di applicare sistematicamente le best practice con astrazioni comuni, ottenendo cicli di sviluppo più rapidi. Insieme alla release di AWS Amplify, è stata inoltre lanciata un'esperienza CLI completa interamente integrata con AWS Mobile Hub. L'esperienza CLI è progettata per sviluppatori che creano applicazioni da zero oppure che migliorano progetti esistenti con caratteristiche adatte al cloud AWS. 

A partire da oggi, AWS Mobile aggiunge un supporto di qualità superiore per Web e React Native, per permettere agli sviluppatori JavaScript (JS) di sviluppare facilmente applicazioni abilitate per il cloud. In precedenza, gli sviluppatori Web e React Native dovevano configurare manualmente i servizi nella Console AWS, scaricare gli SDK di base e leggere la documentazione solo per iniziare a interagire con la piattaforma. Con il lancio di oggi, gli sviluppatori JS possono configurare facilmente caratteristiche di base delle applicazioni come l'acceso utente, lo storage e le API serverless utilizzando la console riprogettata e la nuova CLI AWS Mobile.

AWS CloudFormation ora ti permette di sostituire i valori dei parametri in base all'account e alla regione nelle istanze stack. In precedenza, era possibile apportare modifiche a StackSets solo dai modelli CloudFormation originali. Ora puoi sostituire i valori dei parametri del modello quando crei per la prima volta le istanze stack, oltre a poter sostituire i valori dei parametri per le istanze stack esistenti, così da specificare e personalizzare le istanze stack in base alle tue esigenze.  

Ora puoi generare i log di accesso in Amazon API Gateway. Questa funzionalità va ad aggiungersi ai log di esecuzione dettagliati già forniti da Amazon CloudWatch per le richieste API effettuate alle tue API. La funzionalità consente di generare log di accesso in vari formati, tra cui CLF (Common Log Format), JSON, XML e CSV. I log di accesso possono essere utilizzati dagli strumenti esistenti di analisi o di elaborazione dei log per eseguire un'analisi più approfondita o agire in risposta ai dati dei log. Nel formato dei log di accesso può essere utilizzata qualsiasi variabile di contesto.

Ora puoi personalizzate il valore di timeout per le integrazioni API in Amazon API Gateway. Puoi impostare il tempo massimo che un'integrazione trascorrerà in esecuzione prima che ritorni senza una risposta. In questo modo disporrai della flessibilità necessaria a creare strategie migliori di gestione degli errori per le tue API, come l'utilizzo di nuovi tentativi automatici con le API. Il valore di timeout che puoi impostare varia da un minimo di 50 millisecondi a un massimo di 29 secondi. Visita la documentazione per ulteriori informazioni sulle integrazioni API Gateway. 

La nuova console di gestione Amazon Kinesis (si veda la screenshot di seguito) consente di ottenere facilmente informazioni sull'analisi in tempo reale e semplifica l'esperienza utente della console. Puoi utilizzare i nuovi strumenti visivi di apprendimento della console per capire in che modo Kinesis Streams, Kinesis Firehose e Kinesis Analytics possono aiutarti a effettuare lo streaming in AWS di dati in tempo reale provenienti da varie origini dati e successivamente elaborare, analizzare e caricare i dati nei data store. La nuova esperienza offerta dalla console include anche un pannello di controllo, che mostra tutte le risorse Kinesis in un'unica schermata quando esegui l'accesso. Per iniziare, visita la console di gestione Amazon Kinesis. 

A partire da oggi, è possibile utilizzare tre nuove funzionalità con Lambda@Edge, in grado di aiutarti a creare contenuti personalizzati per i visualizzatori migliorando nel contempo la latenza e semplificando l'infrastruttura di origine. In primo luogo, con la selezione dinamica dell'origine basata sui contenuti, è possibile instradare le richieste verso diversi server di origine di backend in base agli attributi delle richieste, come l'ubicazione del visualizzatore, il tipo di dispositivo del visualizzatore, le intestazioni HTTP, il percorso URL, la stringa di query o i cookie. In secondo luogo, è possibile effettuare chiamate di rete remote da eventi Amazon CloudFront connessi al visualizzatore. In terzo luogo, è possibile generare dati binari dalle funzioni Lambda@Edge che ti permettono di offrire contenuti più personalizzati e articolati con Amazon CloudFront. Abbiamo aumentato, inoltre, i limiti per le funzioni Lambda@Edge. Puoi scegliere fino a 1536 MB di memoria, distribuire pacchetti più grandi fino a 50 MB e implementare le funzioni di Lambda@Edge con timeout più lunghi (fino a 30 secondi).  

Amazon Redshift migliora le performance in caso di query ripetute con il caching del risultato e la restituzione del risultato memorizzato nella cache in caso di riesecuzione delle query. 

Oggi Amazon Rekognition ha aggiunto tre nuove caratteristiche: rilevamento e riconoscimento di caratteri nelle immagini; riconoscimento facciale in tempo reale tra milioni di volti e rilevamento di oltre 100 volti in foto complesse. I clienti che già usano Amazon Rekognition per la verifica e l'identificazione facciale constateranno, nella maggior parte dei casi, un miglioramento dell'accuratezza del 10%. 

A partire da oggi puoi utilizzare AWS Shield Advanced per ottenere un livello maggiore di protezione per le tue applicazioni eseguite in Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) o Network Load Balancer (NLB) da attacchi Distributed Denial of Service (DDoS). È sufficiente abilitare AWS Shield Advanced su un Indirizzo IP elastico AWS collegato a un'istanza EC2 o NLB connessa a Internet. AWS Shield Advanced individuerà automaticamente il tipo di risorsa AWS dietro all'indirizzo IP elastico e applicherà le relative protezioni DDoS.

Amazon RDS per MariaDB ora supporta le versioni secondarie di MariaDB 10.1.26 e 10.0.32 in tutte le regioni AWS. In queste nuove versioni è inclusa una serie di correzioni e di miglioramenti delle funzionalità per il motore di database MariaDB.

Ora, AWS CodeBuild supporta le risorse di Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). Questa nuova funzionalità consente a CodeBuild di accedere alle risorse VPC senza esporsi all'Internet pubblico. Questo ti consente di usare CodeBuild per compilare il tuo codice software all'interno della VPC e di accedere alle risorse, incluse Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon ElastiCache, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), nonché a qualsiasi endpoint dei servizi raggiungibile solo dall'interno di una VPC specifica. Per ulteriori informazioni, consulta il nostro blog qui.

Ora puoi abilitare l'autenticazione con Kerberos e l'autorizzazione fine-grained EMRFS per l'accesso di Amazon S3 ai cluster Amazon EMR. Puoi utilizzare Kerberos per autenticare le richieste tra servizi in esecuzione sul tuo cluster, azioni degli utenti sul tuo cluster e richieste di client esterni da servizi in remoto. Amazon EMR creerà un MIT KDC sul nodo master del tuo cluster e utilizzerà le impostazioni per l'autenticazione open-source Kerberos per componenti specifici dell'applicazione presenti sul cluster. Inoltre, puoi con facilità aumentare il livello di sicurezza con una Microsoft Active Directory e consentire agli utenti nella directory di autenticarsi tramite Kerberos per accedere ed eseguire carichi di lavoro su un cluster. 

AWS X-Ray ora supporta l'opzione zoom e di ingrandimento della tua mappa dei servizi. Questo consente di focalizzarti su un particolare servizio di interesse e di visualizzare le mappe dei servizi con un grande numero di nodi su un'unica schermata. 

Per il nostro anniversario di un anno siamo lieti di annunciare il rilascio di alcune nuove funzionalità di QuickSight. A partire da oggi, puoi visualizzare i dati geospaziali utilizzando le mappe, creare report tabulari usando tabelle flat nei tuoi pannelli di controllo ed eseguire calcoli run-time per i set di dati SPICE in analisi. Per i dati ad alta cardinalità abbiamo aggiunto una funzionalità bucket "Altri" per raggruppare le lunghe code di valori in un'unica categoria. Ora è possibile anche creare set di dati in QuickSight con fino a 1.000 colonne per supportare casi d'uso wide-table.

Amazon Lex ora supporta l'integrazione con la piattaforma di messaggistica Kik.

AWS CodeCommit ora supporta le richieste pull e offre un meccanismo per richiedere la revisione del codice e per discutere il codice stesso con i propri collaboratori. In precedenza, era necessario utilizzare strumenti esterni a CodeCommit per richiedere revisioni del codice e in questo modo era difficile monitorare gli input e assicurarsi che venissero integrati tutti gli aggiornamenti. Ora, puoi usare le richieste pull per abilitare un flusso di lavoro in cui richiedi revisioni del codice, i revisori possono vedere le modifiche e i commenti sul codice e, una volta ricevuta l'approvazione finale, puoi integrare il codice così ottenuto.

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ora supporta snapshot EBS abilitati con tecnologia Microsoft Volume Shadow Copy Services (VSS) per AMI di Windows Server. VSS è una tecnologia Microsoft che consente di creare il back-up dei dati delle applicazioni mentre le applicazioni sono ancora in esecuzione, tramite il coordinamento delle applicazioni utente che aggiornano i dati sul disco e quelle che eseguono il back-up delle applicazioni. Con questo rilascio è ora possibile utilizzare snapshot EBS con tecnologia VSS delle istanze Windows in esecuzione senza la necessità di creare script personalizzati o di chiudere le istanze. Per ulteriori informazioni su questa caratteristica consulta la documentazione AWS.

Amazon Connect ora ti permette di effettuare chiamate in automatico ai clienti, utilizzando le API dei contatti in uscita. Puoi eseguire chiamate automatiche come promemoria di appuntamenti o chiamate per notifiche in seguito a eventi specifici, come una frode della carta di credito. Le applicazioni aziendali come i sistemi di CRM possono utilizzare le API dei contatti in uscita, se attivati da un evento, come l'interruzione del servizio, e avviare una chiamata in uscita utilizzando un insieme di contatti predefinito. Dall'insieme di contatti si potrà stabilire se è necessaria l'interazione con un agente o se la chiamata viene instradata a una chatbot di Amazon Lex. 

Amazon Redshift Spectrum è ora disponibile in quattro regioni AWS aggiuntive: UE (Francoforte), Asia Pacifico (Sydney), Asia Pacifico (Singapore) e Asia Pacific (Seoul). Inoltre, i file compressi bzip2 e i file ORC di grandi dimensioni vengono automaticamente suddivisi per ottimizzare la performance delle query in tutte le regioni AWS disponibili. 

Grazie al pannello di controllo relativo ai limiti dei servizi di Trusted Advisor è ora possibile visualizzare, aggiornare ed esportare dati sui limiti e sull'utilizzo in base alle proprie impostazioni per monitorare in maniera proattiva e pianificare con maggiore efficienza l'utilizzo delle risorse AWS.

A partire da oggi, puoi accedere a consigli di acquisto personalizzati delle istanze riservate (IR) basate sull'uso di Amazon EC2 in AWS Cost Explorer. Tali consigli vengono calcolati in base all'uso passato e offrono l'opportunità di ridurre i costi. 

Produttori e fornitori di auto possono ora sviluppare e distribuire con maggiore facilità un'ampia gamma di servizi innovativi per veicoli connessi sul cloud AWS.  

Amazon Redshift presenta Short Query Acceleration per accelerare l'esecuzione di query di breve durata. Short Query Acceleration offre performance migliori, risultati più veloci e una maggiore prevedibilità dei tempi di esecuzione delle query. 

A partire da oggi, Amazon Redshift consente ai superuser di accedere a tutte le righe nelle tabelle e nelle visualizzazioni di sistema selezionate. 

A partire da oggi, Amazon Redshift migliora la performance delle query trasferendo automaticamente le query in scrittura e lettura alla successiva coda corrispondente senza riavviare le query spostate. Questa ottimizzazione della gestione dei carichi di lavoro consente un uso più efficiente delle risorse e un miglioramento delle performance relative alle query. 

Ora puoi risolvere i commenti, organizzarli con filtri e disabilitare le notifiche email per i file. In questo modo è più facile monitorare il feedback, disabilitare le notifiche non pertinenti e focalizzarti sul feedback più importante.

I clienti ora possono eseguire query di Amazon S3 Inventory con un linguaggio SQL standard utilizzando Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum e altri strumenti come Presto, Hive e Spark. Puoi iniziare facilmente indirizzando Amazon Athena al report S3 Inventory in formato ORC o CSV con pochi clic, eseguire query ad hoc e ottenere i risultati in pochi secondi. Questa caratteristica è disponibile in tutte le regioni AWS in cui viene offerta Athena. Per ulteriori informazioni leggi la nostra guida per sviluppatori. 

A partire da oggi, è possibile utilizzare l'Auto Scaling di Aurora per aggiungere o rimuovere automaticamente le repliche di Aurora in risposta a modifiche dei parametri di performance definiti dall'utente. Le repliche di Aurora condividono lo stesso volume sottostante dell'istanza primaria e sono adatte al dimensionamento della lettura. Con l'Auto Scaling di Aurora, è possibile specificare un valore per i parametri predefiniti delle repliche Aurora, come l'utilizzo medio della CPU o le connessioni medie attive. Puoi anche creare un parametro personalizzato per le repliche di Aurora da usare con l'Auto Scaling di Aurora. L'Auto Scaling di Aurora adegua il numero di repliche Aurora per fare in modo che il parametro selezionato sia il più vicino possibile al valore specificato. Ad esempio, un aumento del traffico potrebbe comportare un incremento dell'utilizzo medio della CPU da parte delle repliche Aurora oltre il valore specificato. Per supportare questo incremento del traffico l'Auto Scaling di Aurora aggiunge automaticamente nuove repliche. Allo stesso modo, quando l'utilizzo della CPU scende al di sotto del valore impostato, le repliche Aurora vengono annullate per evitare di pagare istanze di database non utilizzate. 

AWS Database Migration Service (DMS) ora supporta l'installazione di un agente di replica in locale e può ora migrare i dati al Cloud AWS con AWS Snowball, una soluzione per il trasferimento dei dati nell'ordine dei petabyte. Snowball utilizza dispositivi fisici sicuri per trasferire grandi quantità di dati da e verso il cloud AWS.