AWS re:Invent 2021 Zusammenfassung: Eine G2-Perspektive

Nach fast einem Jahr voller virtueller Veranstaltungen veranstaltete Amazon Web Services (AWS) die Lernkonferenz AWS re:Invent 2021 vom 29. November bis 3. Dezember 2021. Es wurden mehrere Ankündigungen gemacht, die Cloud, Computing, Netzwerke, Datenbanken und maschinelles Lernen betreffen. Hier ist ein kurzer Überblick über einige der spannendsten Ankündigungen, die während der Veranstaltung gemacht wurden, zusammen mit den Einschätzungen der Marktforschungsanalysten von G2. **Höhepunkte** - **Einführung von Karpenter:** Ein leistungsstarker, quelloffener Kubernetes-Cluster-Autoscaler. - **Einführung von Amazon Redshift Serverless:** Eine neue Fähigkeit, Analysen in beliebigem Umfang durchzuführen, ohne sich um die Verwaltung der Data-Warehouse-Infrastruktur kümmern zu müssen. - **Ankündigung von Amazon SageMaker Canvas:** Eine No-Code-Maschinenlern-Fähigkeit zur Erstellung von ML-Modellen. - **Start der öffentlichen Vorschau von AWS IoT RoboRunner:** Ein Robotikdienst zur Erstellung von Anwendungen für das Flottenmanagement von Robotern. - **Ankündigung von AWS Amplify Studio:** Eine visuelle Entwicklungsumgebung mit Funktionen zur Beschleunigung der UI-Entwicklung mit minimalem Codierungsaufwand. **Analytik** **Amazon Redshift Serverless** Amazon Redshift ermöglichte es Benutzern, strukturierte und semi-strukturierte Daten über operative Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes hinweg mit SQL zu analysieren. Das neu eingeführte Amazon Redshift Serverless ermöglicht es Benutzern, Analysen in beliebigem Umfang durchzuführen, ohne sich um die Verwaltung der Data-Warehouse-Infrastruktur kümmern zu müssen. Amazon Redshift Serverless weist automatisch die richtigen Rechenressourcen zu, um Analysen durchzuführen, ohne dass Cluster eingerichtet oder verwaltet werden müssen. Es ist nützlich, wenn es schwierig ist, den Rechenbedarf vorherzusagen. **AWS Data Exchange für APIs** AWS Data Exchange erleichtert das Auffinden, Abonnieren und Nutzen von Drittanbieterdaten in der Cloud. Die kürzlich angekündigte Fähigkeit, AWS Data Exchange für APIs, erleichtert das Auffinden, Abonnieren und Nutzen von Drittanbieter-APIs. Diese Fähigkeit kann das Leben von IT-Administratoren und Entwicklern erheblich vereinfachen, die den Zugriff auf mehrere Drittanbieter-APIs sichern müssen. **IoT** **AWS IoT FleetWise** Das neu angekündigte AWS IoT FleetWise erleichtert und macht es kostengünstiger für Automobilhersteller, Fahrzeugdaten in Echtzeit zu sammeln, zu transformieren und in die Cloud zu übertragen. Sobald die Daten in der Cloud gespeichert sind, können sie verwendet werden, um die Gesundheit der Fahrzeugflotte zu analysieren, maschinelle Lernmodelle zu trainieren und Fahrzeugprobleme zu diagnostizieren. Nathan Calabrese, Forschungsanalyst bei G2, Supply Chain, Logistik, Finanzen und Buchhaltung, sagt: "Flottenmanagement-Software ist so wichtig für jede Dienstleistungsbranche, die Fahrzeuge im Außendienst einsetzt. Kunden sind anspruchsvoller denn je, und es ist entscheidend, dass Dienstleistungsorganisationen die richtigen Softwareplattformen haben, um die Leistung ihrer Fahrzeuge und Fahrer zu verwalten und zu analysieren, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Diese Software hilft, Automobilprobleme zu identifizieren, bevor sie zu einem flächendeckenden Problem werden, und reduziert die Kosten, indem effizientere Fahrtrouten erstellt und Kostenmanagement und -analyse bereitgestellt werden." **AWS IoT TwinMaker** AWS IoT TwinMaker ist ein neuer Dienst, der die Erstellung und Nutzung von Digital-Twin-Software erleichtert und beschleunigt. Unternehmen können digitale Zwillinge von Prozessen und Einrichtungen erstellen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Gerätesensoren, Geschäftsanwendungen und Video-Feeds, verbinden. **AWS IoT ExpressLink** AWS IoT ExpressLink, die neueste Ergänzung des AWS IoT-Produktportfolios, erleichtert und beschleunigt die Verbindung von IoT-Geräten mit der Cloud. Es hilft Unternehmen, Geräte mit der Cloud zu verbinden und auf mehr als 200 IoT-AWS-Dienste zuzugreifen. **AWS IoT RoboRunner** Die öffentliche Vorschau von AWS IoT RoboRunner wurde während der Veranstaltung gestartet. Es ist ein Robotikdienst, der Unternehmen befähigt, Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, die Flotten von Robotern nahtlos zusammenarbeiten lassen. Es ermöglicht auch die Verbindung von Robotern und Arbeitsmanagementsystemen. **Containerisierung** **Karpenter** Karpenter, ein quelloffener, leistungsstarker und flexibler Kubernetes-Cluster-Autoscaler, der mit AWS entwickelt wurde, wurde während der Veranstaltung als produktionsbereit angekündigt. Es kann die Verfügbarkeit von Anwendungen und die Effizienz von Clustern verbessern. Preethica Furtado, Senior Market Research Analyst bei G2, Cloud Computing und Datenmanagement, sagt: "Die Containerisierung wächst rasant. Für Entwickler ist es wichtig zu verstehen, dass ihre Software, egal wo sie bereitgestellt wird, immer eine Umgebung haben wird, in der sie mit Hilfe von Containern ausgeführt werden kann. Mit der Einführung von Karpenter können sich Entwickler nun darauf konzentrieren, auf die richtigen Ressourcen zuzugreifen, um Geschwindigkeit, Agilität und Leistung der Anwendungsbereitstellung sicherzustellen." **Pull-through-Cache-Repositories-Unterstützung** Die neu angekündigte Pull-through-Cache-Repositories-Unterstützung bietet eine bessere Leistung, Verfügbarkeit und Sicherheit des Amazon Elastic Container Registry für Container-Images, die aus öffentlichen Registries stammen. **Maschinelles Lernen** **Amazon SageMaker Canvas** Amazon kündigte die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Canvas an, einer No-Code-Maschinenlern-Fähigkeit, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, maschinelle Lernmodelle zu erstellen und genaue Vorhersagen zu generieren, ohne ML-Expertise oder das Schreiben von Code zu benötigen. SageMaker Canvas verwendet dieselbe Technologie wie Amazon SageMaker. Es unterstützt mehrere Arten von Problemen, einschließlich Mehrklassenklassifikation, binäre Klassifikation, Zeitreihenprognosen und numerische Regression. Unternehmen können diese Fähigkeit für Betrugserkennung, Bestandsoptimierung und Churn-Reduktion nutzen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Matthew Miller, Senior Market Research Analyst bei G2, KI, Analytik und Automatisierung, sagt: "Dies entspricht den Trends, die G2 im KI-Bereich sieht. Da immer mehr Unternehmen KI einsetzen wollen, stoßen sie zwangsläufig auf die Hürden von Zeit und Ressourcen, da nicht alle Unternehmen über ein robustes Data-Science-Talent verfügen können. Mit No-Code-Fähigkeiten werden Unternehmen in der Lage sein, die Macht des maschinellen Lernens schneller und kostengünstiger in ihre Software und Dienstleistungen zu integrieren, als dies mit einem vollwertigen Data-Science-Team möglich wäre." **Amazon SageMaker Inference Recommender** Eine brandneue Fähigkeit von Amazon SageMaker Studio namens Amazon SageMaker Inference Recommender wurde angekündigt. Sie automatisiert Lasttests und optimiert die Modellleistung über ML-Instanzen hinweg. Diese Fähigkeit kann die Zeit verkürzen, die benötigt wird, um ML-Modelle von der Entwicklung in die Produktion zu bringen, und ihren Betrieb kostengünstiger machen. **Amazon SageMaker Ground Truth Plus** Ein neuer Dienst in der Amazon SageMaker-Suite namens Ground Truth Plus wurde angekündigt, der das Labeln von Datensätzen erleichtert. Dieser Dienst nutzt eine Expertengruppe, um schnell hochwertige Trainingsdatensätze bereitzustellen und die Kosten um bis zu 40 % zu senken. **Amazon SageMaker Studio Lab** Mit dem Ziel, maschinelles Lernen zugänglicher zu machen, kündigte AWS die öffentliche Vorschau von Amazon SageMaker Studio Lab an, einem kostenlosen Dienst, der es Benutzern ermöglicht, maschinelles Lernen zu lernen und zu experimentieren, ohne ein AWS-Konto oder Cloud-Konfigurationskenntnisse zu benötigen. Benutzer können schnell maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und Datenanalytik-Projekte mit Notebooks in ihren Browsern erstellen. Das Beste daran ist, dass bei der Anmeldung keine Rechnungs- oder Kreditkarteninformationen erforderlich sind, was die Einstiegshürde für maschinelles Lernen senkt. **SageMaker Training Compiler** Eine neue Amazon SageMaker-Fähigkeit namens SageMaker Training Compiler wurde angekündigt. Sie kann das Training von Deep-Learning-Modellen um bis zu 50 % beschleunigen. **App-Entwicklung** **AWS Amplify Studio** Das neu angekündigte AWS Amplify Studio ist eine visuelle Entwicklungsumgebung, die neue Funktionen bietet, um die Entwicklung von Benutzeroberflächen mit minimalem Codierungsaufwand zu beschleunigen. Entwickler können es verwenden, um UI-Komponenten zu erstellen, ein Backend einzurichten und die beiden miteinander zu verbinden. **Secrets Detector** Amazon führt eine neue, maschinell lernbasierte Funktion namens Secrets Detector in CodeGuru ein, die Entwicklern hilft, Geheimnisse in Konfigurationsdateien oder Quellcode zu erkennen. Diese neue Funktionalität ist ohne zusätzliche Kosten in CodeGuru enthalten, und Entwickler können die Geheimnisse mit AWS Secrets Manager sichern. Adam Crivello, Forschungsanalyst bei G2, Entwicklung von Software, sagt: "Die Einführung weiterer Tools wie Secrets Detector spricht für einen breiteren Sicherheitsschub in der Softwareentwicklung. Insbesondere suchen Unternehmen nach mehr Lösungen, die die Entwicklung sicher und geschützt durch Design machen, anstatt sich ausschließlich auf Cybersicherheitsprüfungen zu verlassen. Software-Tools, die helfen, Sicherheitsbest-Praktiken zu automatisieren, ohne Abstriche zu machen, sind entscheidend, um diesen Wandel zu aktivieren." **Amazon CloudWatch Evidently** Eine Amazon CloudWatch-Fähigkeit namens Amazon CloudWatch Evidently wurde angekündigt. Sie erleichtert das Feature-Management und die Einführung von Experimenten im Anwendungscode für Entwickler. **AWS Backup-Unterstützung für VMware** Die neue Fähigkeit, AWS Backup-Unterstützung für VMware, ermöglicht es Unternehmen, den Datenschutz von virtuellen Maschinen, die auf VMware Cloud auf AWS und VMware vor Ort laufen, zu automatisieren und zu zentralisieren. **Cloud-Sicherheit** **Neuer Amazon Inspector** Seit 2015 hilft Amazon Inspector Organisationen jeder Größe, Sicherheitsbewertungen und -management zu automatisieren. Der neue Amazon Inspector erkennt automatisch und führt kontinuierliche Bewertungen von Amazon Elastic Container Registry-basierten Container-Workloads durch, selbst wenn sich die zugrunde liegenden Ressourcen ändern. **Amazon VPC Network Access Analyzer** Der neu angekündigte Amazon VPC Network Access Analyzer hilft, Netzwerkkonfigurationen zu identifizieren, die zu unbeabsichtigtem Netzwerkzugriff führen. Er kann AWS-Netzwerke jeder Größe und Komplexität analysieren und Möglichkeiten zur Verbesserung der Sicherheitslage aufzeigen. **IT-Infrastruktur** **AWS Cloud WAN** AWS Cloud WAN ist ein verwalteter Weitverkehrsnetzwerkdienst (WAN), der es einfacher macht, ein globales Netzwerk zu erstellen, zu überwachen und zu verwalten, das Ressourcen über lokale und Cloud-Umgebungen hinweg verbindet. Aaron Walker, Forschungsleiter bei G2, Cybersicherheit, sagt: "Cloud-basierte Weitverkehrsnetze werden schnell zum Industriestandard für Netzwerke, wenn es um komplexe Computerumgebungen geht. AWS Cloud WAN bietet ein fehlendes Glied für die sichere Verbindung von Cloud-Ressourcen und Netzwerken. Es verstärkt auch die Sicherheit mit Mikrosegmentierung, zentraler Richtlinienkontrolle und umfassenden Überwachungsfunktionen, die ideal für das globale Unternehmen sind." **DynamoDB Standard-IA** Die kürzlich angekündigte Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access (DynamoDB Standard-IA) Tabellenklasse kann die Speicherkosten um 60 % senken, verglichen mit bestehenden DynamoDB Standard-Tabellen, ohne Kompromisse bei Leistung, Skalierung oder Haltbarkeit einzugehen. **Amazon RDS Custom für SQL Server** Die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon RDS Custom für SQL Server wurde während der Veranstaltung angekündigt. Es unterstützt Anwendungen mit Abhängigkeiten von spezifischen Konfigurationen und Drittanbieter-Apps, die Anpassungen in E-Commerce, Unternehmens- und Content-Management-Systemen erfordern. **Amazon S3 Glacier Instant Retrieval** Die kürzlich angekündigte Amazon S3 Glacier Instant Retrieval Speicherklasse bietet den kostengünstigsten Speicher für selten abgerufene, langlebige Daten. Sie ist sicher und langlebig und bietet Abrufoptionen von Minuten bis Stunden. **Offline-Bandmigration** Mit der Offline-Bandmigration-Fähigkeit können Unternehmen bis zu 80 TB Daten auf jedem AWS Snowball Edge-Gerät migrieren. Bänder können in Amazon S3 Glacier Deep Archive oder Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval Speicherklassen gespeichert und von cloudbasierten und lokalen Backup- und Wiederherstellungsdiensten aus zugegriffen werden. Der AWS News Blog bietet weitere Informationen zu den wichtigsten Ankündigungen von AWS re:Invent 2021.