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Recapitulação da AWS re:Invent 2018

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Se você acha que o Amazon Web Services (AWS) pode ficar sem serviços para o lançamento, o re:Invent deste ano deixa esse medo de lado. No evento recentemente concluído, a AWS compartilhou uma enxurrada de anúncios em várias categorias. re:Invent raramente tem um "tema" para seus anúncios. Mas houve muita atenção no aprendizado de máquina, bancos de dados, nuvem híbrida e gerenciamento de contas.

Vamos começar com anúncios relacionados a computação. A AWS lançou um par de novos tipos de instância de máquina virtual. A instância EC2 A1 apresenta processadores baseados em ARM e é adequada para cargas de trabalho no Linux. Se você precisar de máquinas virtuais com até 100 Gbps de largura de banda de rede, as novas instâncias do C5n estão disponíveis. Os usuários do EC2 que desejam escalar rapidamente sem aquecer as novas VMs podem agora hibernar uma instância em execução (Amazon Linux) e ativá-la quando necessário. Os usuários pagam apenas pelo armazenamento e pelo Elastic IPs quando uma VM está em estado de hibernação. A AWS também compartilhou sua intenção de criar uma experiência de computação híbrida. Não disponível antes do fim de 2019, o AWS Outposts pretende levar serviços e infraestrutura da AWS para qualquer data center. Os detalhes são escassos, mas novas informações devem sair nos próximos meses.

A computação sem servidor teve um impulso no re: Invent. A AWS anunciou o Lambda Layers, que oferece aos desenvolvedores até cinco pacotes para injetar em uma determinada função em tempo de execução. Isso promove o compartilhamento dos componentes e mantém o pacote das funções principais o menor possível. Os usuários do Lambda também obtêm acesso aos tempos de execução personalizados, que abrem a opção de usar linguagens como C++ e Rust para funções. Para funções do Lambda que atendem a solicitações HTTP (S), agora é possível usar o Balanceador de Carga de Aplicativo. O serviço de fluxo de trabalho orientado a funções, AWS Step Functions, também recebeu uma atualização com novas integrações para serviços como o DynamoDB, o AWS Batch, o Amazon SQS e o Amazon SageMaker. Finalmente, a AWS anunciou o Firecracker, uma tecnologia de virtualização de código aberto baseado no KVM que é usado pelo Lambda para funções de sandbox.

Em seguida, veremos os anúncios relacionados à rede. A AWS introduziu um roteador de tráfego global chamado AWS Global Accelerator. Esse serviço usa endereços IP Anycast estáticos como um ponto de entrada e roteia as solicitações TCP ou UDP por meio da rede global da AWS com base em características como: geografia, integridade do aplicativo e regras de ponderação personalizadas. O novo serviço AWS Transit Gateway possibilita a utilização de um único gateway para conexão de nuvens virtuais privadas (VPCs) a redes locais. Isso tira os clientes da conectividade ponto-a-ponto e da arquitetura hub-and-spoke. Malhas de serviço são um tema quente hoje em dia, e AWS App Mesh é a resposta da Amazon. Este serviço beta usa o proxy Envoy (e um plano de controle da AWS em vez do Istio) para melhorar o fluxo de controle e a observabilidade dos microsserviços. Como um serviço relacionado, o AWS Cloud Map fornece a descoberta de serviços rastreando componentes de aplicativo e ajudando os desenvolvedores a descobrir serviços em tempo de execução.

Serviços de armazenamento é onde a AWS começou há alguns anos e continuam a evoluir suas ofertas ainda hoje. O S3 é o serviço de armazenamento de objetos da AWS e recebeu algumas atualizações importantes. Primeiro, temos o Intelligent Tiering. Atualmente, os usuários do S3 escolhem entre as classes de armazenamento com base na frequência com que precisam acessar seus dados. Com o Intelligent Tiering, os usuários têm uma nova classe de armazenamento que monitora padrões de acesso e move objetos acessados ​​com pouca frequência para um nível mais barato. O S3 também possui um recurso, ainda na prévia, (S3 Batch Operations) que simplifica as operações em massa contra objetos no S3. A AWS também adicionou a capacidade de "bloquear" um objeto durante um período definido pelo cliente para suportar os requisitos de retenção de dados. Para aqueles que trabalham com o sistema de arquivos versus o armazenamento de objetos, a AWS oferece um par de anúncios relevantes. O Amazon FSx for Luster oferece um sistema de arquivos distribuído e gerenciado para cargas de trabalho com uso intenso de computação. Além disso, o Amazon FSx para Windows File Server fornece um sistema de arquivos gerenciado para Windows em cargas de trabalho que precisam de armazenamento de arquivos. Suporta o protocolo SMB, a integração com o Windows NTFS e o Active Directory. Para aqueles que procuram mover partes dos dados locais para o Amazon S3 ou o Elastic File System, o novo AWS DataSync já está disponível.

Como tópico relacionado, vamos revisar o banco de dados e os anúncios orientados por análises do re: Invent. A AWS oferece duas atualizações importantes para banco de dados NoSQL, o DynamoDB. Primeiro, o DynamoDB Transactions oferece transações compatíveis com ACID em várias tabelas para uma determinada região da AWS. Em segundo lugar, o DynamoDB On-demand é um novo modelo de precificação que não requer planejamento antecipado de capacidade, e ainda oferece todos os recursos padrões do DynamoDB. Seu banco de dados relacional, o Amazon Aurora, recebeu um novo recurso de geo replicação chamado Amazon Aurora Global Database. Isso se aplica à variante do MySQL pro Aurora e cria réplicas de leitura que podem ser promovidas rapidamente para um primário no caso de uma indisponibilidade regional. A AWS também anunciou uma prévia do Amazon Timestream, um banco de dados de séries temporais sem requisitos de gerenciamento de infraestrutura. O novo Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) é um banco de dados de contabilidade gerenciado que oferece um registro imutável. Ele complementa a próxima prévia do Amazon Managed Blockchain, onde a atividade de rede blockchain pode ser replicada no QLDB.

Com relação à análise de dados, o AWS Lake Formation (ainda não está em prévia) é para criar lagos de dados baseados no S3 a partir de uma variedade de fontes de dados. Outro serviço em prévia é o ML Insights para o Amazon QuickSight, que oferece itens como detecção e previsão de anomalias. Para o processamento de dados, a AWS anunciou o Amazon Managed Streaming para Kafka (em prévia), onde os desenvolvedores podem obter clusters gerenciados do Kafka (incluindo clusters do Zookeeper).

Além dos serviços mencionados acima, a AWS lançou um punhado de outros recursos orientados a aplicativos. Para implantações baseadas em contêiner, os usuários podem aproveitar o AWS CodeDeploy para implantações em blue/green para minimizar o tempo de inatividade. O AWS Transfer for SFTP oferece um serviço gerenciado altamente disponível para obter dados nos buckets do Amazon S3. O conjunto de pessoas entusiasmadas com o SFTP gerenciado e com a robótica provavelmente têm pouca sobreposição, mas para o último grupo tem agora o AWS RoboMaker para desenvolver, simular e implantar aplicativos robóticos em escala. Por fim, o Amazon Personalize (em prévia) usa o aprendizado de máquina para fornecer aos desenvolvedores a capacidade de criar e consumir modelos de recomendação.

Internet-of-Things também foi destaque no re: Inventar este ano com uma série de serviços em prévia. O AWS IoT Events é um serviço gerenciado para detectar e responder a eventos de sensores e aplicativos da IoT. Ele detecta eventos em diversos de tipos de sensores. O AWS IoT Things Graph permite que os desenvolvedores conectem visualmente dispositivos e serviços para criar aplicativos IoT. Inclui modelos pré-construídos para tipos de dispositivos populares ou é possível criar seu próprio modelo personalizado. E o AWS IoT SiteWise foi projetado para funcionar com equipamentos industriais. Os dados industriais locais passam por um gateway e são armazenados na AWS para análise.

O aprendizado de máquina foi claramente uma área de foco para a AWS no evento deste ano. A Amazon iniciou a semana anunciando que sua própria "Machine Learning University" estaria disponível para qualquer desenvolvedor. Em seguida, a AWS deu início a uma série de anúncios relacionados aos serviços de AI/ML, especialmente em torno do Amazon SageMaker. O novo recurso SageMaker Ground Truth ajuda rotular conjuntos de dados usados ​​para treinar sistemas de aprendizado de máquina. Opções para rotulagem incluem automação via aprendizado ativo ou Amazon Mechanical Turk para intervenção humana. O SageMaker Neo é um novo recurso que possibilita treinar modelos de aprendizado de máquina uma vez e executá-los em qualquer lugar na nuvem ou na borda. Isso suporta uma variedade de estruturas (por exemplo, TensorFlow, PyTorch) e arquiteturas de hardware (por exemplo, ARM, Intel). Para cientistas de dados com conjuntos de dados limitados para treinamento e interesse em aprendizado reforçado, agora existe o SageMaker RL. E agora também é possível usar o repositório Git para armazenar os cadernos do SageMaker. Anúncios adicionais do ML incluíram a prévia do Amazon Textract para reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e o Amazon Elastic Inference, que permite adicionar aceleração de GPU a qualquer instância do EC2 (e do SageMaker). Por fim, a AWS anunciou uma nova categoria de produtos de "aprendizado de máquina" (representando algoritmos e pacotes de modelos) no mercado da AWS.

A última categoria de anúncios está relacionada ao gerenciamento de contas e melhores práticas. A AWS Control Tower (em prévia) facilita a configuração de ambientes com múltiplas contas da AWS com blueprints para implantar componentes de maneira segura. O AWS Security Hub, também em prévia, oferece uma visão centralizada dos alertas de segurança em todas as contas, bem como verificações constantes de suas configurações de serviço. Caso tenha dificuldade em gerenciar todas as licenças de software comercial usadas em sua conta, o AWS License Manager será projetado para ajudar. E se as empresas quiserem limitar o catálogo de serviços complementares disponíveis aos usuários, o AWS Private Marketplace deve agregar valor. Por fim, AWS Well-Architected Tool oferece uma experiência de autoatendimento para revisar as cargas de trabalho da AWS para verificar se elas correspondem às práticas recomendadas.

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