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Les premières annonces faites à AWS re:Invent 2019

Depuis le 2 décembre, les experts d’AWS, à travers le monde, se sont donné rendez-vous à la conférence annuelle du cloud provider, AWS re:Invent 2019, à Las Vegas. L’équipe de premaccess n’a pas manqué cet évènement incontournable. Elle vous rapporte les premières annonces d’AWS, tant en nouveaux services qu’en fonctionnalités supplémentaires.


Amazon Bracket

Vous allez découvrir l’informatique quantique (Quantum Computing). À la différence des ordinateurs classiques qui réalisent des opérations avec des bits égaux à 0 ou 1, les ordinateurs quantiques peuvent produire des opérations avec des bits à l’état de 0 et 1. Nous parlons alors de qubits. Ces ordinateurs peuvent ainsi démultiplier le nombre de calculs. Ils sont rares et doivent fonctionner dans des environnements physiques contrôlés. Avec Amazon Bracket, vous pouvez acquérir une expérience pratique des qubits et des circuits quantiques, créer et tester vos circuits dans un environnement simulé.

https://aws.amazon.com/de/blogs/aws/amazon-braket-get-started-with-quantum-computing/


Amazon Outpost

Annoncé l’an dernier en preview, ce service est désormais disponible. Il vous permet d’exécuter votre infrastructure AWS sur site, en ayant accès aux mêmes API et outils disponibles aujourd’hui sur le cloud.

https://aws.amazon.com/fr/outposts/


Amazon EKS est maintenant disponible sur Amazon Fargate

Ainsi, vous pouvez utiliser Amazon Elastic Kubernetes (EKS) pour exécuter les pods Kubernetes sur AWS Fargate. EKS et Fargate facilitent l’exécution d’applications basées sur Kubernetes sur AWS. Avec AWS Fargate, plus besoin d’être des experts des opérations Kubernetes pour gérer un cluster hautement disponible et optimisé en termes de coûts. Plus besoin non plus de gérer les instances EC2. 

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-eks-on-aws-fargate-now-generally-available/


Amazon S3 Access Points

est une nouvelle fonctionnalité S3. Elle simplifie la gestion de l’accès aux données partagées. Avec S3 Access Points, vous pouvez facilement créer des centaines de points d’accès avec un nom dédié et des autorisations personnalisées sur votre application. 

https://aws.amazon.com/fr/about-aws/whats-new/2019/12/amazon-s3-access-points-manage-data-access-at-scale-shared-data-sets/


Provisioned Concurrency pour les fonctions Lambda

alors que Lambda fête ses 5 ans, l’équipe d’AWS nous propose de contrôler encore mieux les performances de nos applications en serverless. Et ce, avec Provisioned Concurrency. Cette fonctionnalité maintient les fonctions initialisées de vos applications pour qu’elles répondent en quelques millisecondes. Cela peut être notamment utile pour les microservices.

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/new-provisioned-concurrency-for-lambda-functions/


Amazon CodeGuru

Vous pouvez automatiser la révision de votre code. Même pour les ingénieurs les plus expérimentés, il peut être difficile de détecter des problèmes dans le code lors de revues par des pairs ou lors de tests unitaires. Amazon CodeGuru vous permet d’identifier les lignes de code les plus chères dans vos applications et de recevoir des recommandations afin de les corriger ou de les améliorer.


https://aws.amazon.com/fr/about-aws/whats-new/2019/12/aws-announces-amazon-codeguru-for-automated-code-reviews-and-application-performance-recommendations/


Côté Machine Learning, plusieurs nouvelles fonctionnalités ont été ajoutées à Amazon SageMaker.

Nous retrouvons notamment :

Studio : premier environnement de développement entièrement dédié au Machine Learning

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-sagemaker-studio-the-first-fully-integrated-development-environment-for-machine-learning/

Model Monitor : surveillance automatique de vos modèles de Machine Learning en production

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-sagemaker-model-monitor-fully-managed-automatic-monitoring-for-your-machine-learning-models/

Autopilot : pour créer des modèles de Machine Learning de haute qualité

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-sagemaker-autopilot-fully-managed-automatic-machine-learning/


EC2 Image Builder

jusqu’à présent, il n’était pas simple d’automatiser la génération d’images virtuelles. EC2 Image Builder pallie ce manque. Ce nouveau service facilite et accélère la création et la maintenance d’images de système d’exploitation sécurisé pour Windows Server et Amazon Linux 2. Et ce, à l’aide de pipelines de génération automatisés. Les images, créées par EC2 Image Builder, peuvent être utilisées avec Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).

https://aws.amazon.com/de/blogs/aws/automate-os-image-build-pipelines-with-ec2-image-builder/


Managed Cassandra Service

avec Apache Cassandra, vous stockez et gérez de grandes quantités de données structurées. Mais, la gestion de ces données n’est pas toujours simple et peut prendre beaucoup de temps. Pour remédier à cela, AWS lance le service Amazon Managed Apache Cassandra Service (MCS). Il s’agit d’un service de base de données évolutif, hautement disponible et compatible avec Apache Cassandra. Amazon MCS étant serverless, vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez. Il redimensionne automatiquement vos tables en fonction du trafic de vos applications. Avec MCS, vous n’avez pas de limite dans la taille des tables. Vos données sont répliquées automatiquement trois fois sur plusieurs zones de disponibilité AWS pour des raisons de durabilité. Enfin, ce nouveau service est intégré à AWS Identity and Access Management (IAM) pour vous aider à gérer l’accès à vos tables et données.

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/new-amazon-managed-apache-cassandra-service-mcs/


Amazon Detective

Vous aide à analyser et à visualiser la sécurité de vos données à grande échelle. Ce service n’est pas encore disponible, mais vous pouvez en avoir un aperçu ici :

https://pages.awscloud.com/amazon-detective-preview.html


UltraWarm

Nouvel outil de stockage de haute disponibilité pour Amazon Elasticsearch Service. Entièrement managé et peu coûteux, il est aujourd’hui disponible en preview. Il offre jusqu’à 900 To de stockage.

https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/announcing-ultrawarm-preview-for-amazon-elasticsearch-service/


Firecracker-containerd

Le repository Firecracker-containerd, disponible sur Github, permet d’utiliser un container runtime, Containerd, pour manager les microVM de Firecracker. Firecracker est une technologie de virtualisation open source spécialement conçue pour gérer des services sécurisés, multi-locataires et basés sur des conteneurs. Grâce à ce service, présenté l’an dernier, vous pouvez déployer des charges de travail sur des machines virtuelles légères (microVM). Ces dernières offrent une sécurité et une isolation de charge de travail améliorées par rapport aux machines virtuelles traditionnelles, tout en optimisant la rapidité et l’efficacité des conteneurs. Firecracker a été développé par AWS pour améliorer l’expérience client notamment sur AWS Lambda et AWS Fargate.


https://github.com/firecracker-microvm/firecracker-containerd
https://firecracker-microvm.github.io/


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