Die AWS re:Invent 2023 in Las Vegas hatte wieder eine Reihe von Innovationen mit Potenzial, die Zukunft des Cloud-Computing wegweisend zu gestalten, zu bieten. Von Next-Gen Compute- und Speicherservices bis hin zu neuen Anwendungsfällen für AI und maschinellem Lernen hat AWS eine Reihe von Funktionen und Services vorgestellt, die die Art und Weise, wie Unternehmen zukünftig arbeiten und Innovation vorantreiben, verändern werden.
Ein Team von PCG-Consultants und -Technikern nahm den Flug nach Las Vegas, um an der Konferenz teilzunehmen und die für uns wichtigsten Ankündigungen der Woche zusammenzufassen. AWS hat vom 27. November bis zum 1. Dezember mehr als 125 Funktionen und Dienste angekündigt, die hauptsächlich in die folgenden Kategorien fallen:
- Generative AI
- Maschinelles Lernen & AI
- Daten & Analytik
- Rechenleistung & Datenbanken
- Speicherung
Wir haben einige Services ausgewählt, die unserer Meinung nach für Kunden, die von der Cloud profitieren wollen, im Jahr 2024 von Bedeutung sind:
AWS Q: Eine einheitliche Schnittstelle für intelligente Automatisierung
Eine der größten Ankündigungen war die Einführung von AWS Q, einem KI-gestützten Assistenten, der die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen im AWS Umfeld erleichtert. Q unterstützt im Umgang mit der AWS Console, beim Debugging von Problemen und ermöglicht Anwendern, die eingesetzten Ressourcen effizienter zu nutzen. Q hat das Potenzial, die effiziente Nutzung von AWS zu unterstützen, indem manueller Aufwand durch den Fokus auf Automatisierung und Operations reduziert wird.
https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-amazon-q-a-new-generative-ai-powe
Generative AI: Förderung von Kreativität und Innovation
AWS hat im Bereich der generativen KI einen bedeutenden Schritt nach vorn getätigt und eine Reihe neuer Tools und Funktionen eingeführt, die kreative Anwendungen revolutionieren könnten. Zu diesen Fortschritten gehören unter anderem der Titan Image Generator, eine Text-to-Image-KI, die fotorealistische Bilder aus Textbeschreibungen generiert, und Model Evaluation in Amazon Bedrock, die einen Vergleich von KI-Basismodellen ermöglicht.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Leichteren Zugang schaffen
Ein vereinfachter Zugang zu Services für maschinelles Lernen und eine niedrigere Lernkurve bei der Entwicklung von ML-Modellen sind ein Schwerpunktthema für AWS. Amazon SageMaker Canvas ist ein Service, das es Benutzern ermöglicht, über einen visuellen Editor ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, ohne Code schreiben zu müssen. Das Service verwendet Drag-and-Drop-Komponenten und interaktive Visualisierungen, um den ML-Entwicklungsprozess intuitiver und zugänglicher zu gestalten. Amazon SageMaker Clarify hilft Entwicklern und Datenwissenschaftlern verantwortungsvolle und vertrauenswürdige ML-Modelle zu erstellen, indem es Einblicke in Modell-Verzerrungen und -Vorhersagen ermöglicht.
Zu guter Letzt lag AWS auch in Bezug auf Amazon CodeWhisperer nicht auf der faulen Haut. Das Service existiert bereits seit einiger Zeit, aber seit kurzem bietet es zusätzlich KI-gestützte Codeüberprüfung und -korrektur für mehrere Programmiersprachen, sowie Unterstützung für IaC (TerraForm, CDK, CloudFormation), um die Effizienz der Entwickler zu steigern.
Daten & Analytics
Was haben Aurora, Redshift, OpenSearch und ElastiCache gemeinsam? Exakt. Sie alle werden von AWS als serverlose Services angeboten, wobei die neueste Ergänzung ElastiCache Serverless für Redis und Memcached ist. Amazons Aurora-Service hat ebenfalls ein großes Funktions-Upgrade erfahren: Aurora Limitless (für PostgreSQL) befindet sich jetzt im Preview-Status und ermöglicht zusätzlich horizontale Skalierung, um eine exorbitante Anzahl von Schreibtransaktionen pro Sekunde zu unterstützen. AWS kündigte auch eine Reihe von Services an, die jetzt Zero-ETL-Integrationen mit Redshift und S3 bieten und damit die Komplexität von ETL-Pipelines reduzieren können.
https://aws.amazon.com/blogs/aws/join-the-preview-amazon-aurora-limitless-database/
Compute (& Security)
Ja, wir wissens. Compute - kein aufregendes Thema... oder etwa doch? AWS hat die neue Generation von ARM-basierten CPUs, Graviton4, angekündigt, die im Vergleich zur aktuellen Generation erhebliche Leistungsvorteile bietet.
AWS GuardDuty und Inspector sind zwar streng genommen keine Compute-Services, haben aber auch - wieder einmal - wichtige Verbesserungen erhalten und bieten jetzt Laufzeiterkennung in ECS, KI-gestützte Codebereinigung für Lambda-Funktionen und Scannen von EC2-Instanzen ohne Agents (d.h. SSM-Agent).
Hat jemand schon einmal mit AWS WorkSpaces oder AWS AppStream gearbeitet? Selbst wenn nicht, gibt es jetzt einen Grund mehr, darüber nachzudenken - AWS hat den AWS WorkSpaces Thin Client angekündigt, eine kleine Box, die sich mit einer AWS WorkSpace- oder AppStream-Instanz verbindet, um dem Benutzer ein Desktop-Erlebnis zu bieten, ohne etwas auf dem Thin Client selbst zu speichern. Wir konnten dieses Gerät in der Praxis testen, und wenn man bedenkt, dass es sich um die erste Generation handelt, war der erste Eindruck überraschend positiv. Sicher, 1080p ist vielleicht nicht mehr state of the art, aber das kleine Gerät scheint prädestiniert für einen einfachen Desktop in einem Büro, das Teil einer Unternehmensumgebung mit strengen Compliance-Standards ist.
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-workspaces-thin-client/
Storage: Alles dreht sich um Performance und Kosten
Am Dienstag, dem 28. November, stellte Adam Selipsky S3 Express One Zone vor, eine neue Speicherklasse, die für besonders niedrige Latenzzeiten bei häufig abgerufenen Daten sorgt. Diese speziell entwickelte Speicherlösung eignet sich besonders gut für unternehmenskritische Anwendungen, die einen zeitkritischen, nahezu sofortigen Datenabruf erfordern. Nicht nur die Geschwindigkeit von S3 wurde erhöht, sondern auch die Leistung von EFS wurde erweitert und erreicht nun bis zu 250.000 Lese-IOPS und 50.000 Schreib-IOPS pro Dateisystem. Darüber hinaus wurde eine neue Speicherklasse für EFS (EFS Archive) angekündigt, die dazu beiträgt, die Speicherkosten für selten genutzte Dateien zu senken, die dennoch über das NFS-Protokoll zugänglich sein müssen.
Einer unserer beliebtesten Speicherdienste, FSx für ONTAP, hat auch eine stark nachgefragte Funktion erhalten - ab dem 26. November können ONTAP Multi-AZ-Dateisysteme in geteilten VPCs eingerichtet werden.
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-s3-express-one-zone-high-performance-storage-class/
https://aws.amazon.com/blogs/aws/replication-failback-and-increased-iops-are-new-for-amazon-efs/
https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-shared-vpc-support-for-amazon-fsx-for-netapp-ontap/
Zu guter Letzt noch eine neue Funktion, die nicht wirklich in eine der oben genannten Kategorien passt: CloudFormation unterstützt jetzt Deployments über git-sync. Wir scheinen diese Ankündigung auf der re:Invent selbst verpasst zu haben, aber dennoch freuen wir uns darauf, diese neue Funktion auszuprobieren. Die Bereitstellung von CloudFormation-Templates kann sehr mühsam sein, insbesondere die Nachverfolgung von Änderungen. Wir sind gespannt, wie diese neue Funktion uns die Arbeit erleichtern könnte und wie sie sich in der Praxis schlägt.
https://aws.amazon.com/blogs/devops/automate-safe-aws-cloudformation-deployments-from-github/
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