AWS-Ankündigungen im Überblick: April 2021

By Ross Lawrie -

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AWS hat den Einzug des Frühlings genutzt, um eine Vielzahl neuer Funktionen, Services und Updates zu veröffentlichen. Wie jeden Monat gab es auch im April eine Reihe von Ankündigungen von AWS: Bot Control in AWS WAF, Updates für Amazon CodeGuru, der Release von Amazon Lookout for Equipment und Warm Pools in EC2 Auto Scaling. Diese Neuerungen möchten wir uns heute genauer ansehen.

 

AWS WAF Bot Control

AWS bietet Unternehmen jetzt die Möglichkeit, den Datenverkehr von Bots noch einfacher zu kontrollieren, bevor er ihre Websites und Anwendungen erreicht, sodass die Ressourcen, die ihre Plattform bedienen, effizienter arbeiten können. Neue Funktionen und Merkmale innerhalb von AWS WAF ermöglichen die Identifizierung von Bots sowie die Erfassung und Visualisierung relevanter Kennzahlen. Basierend auf den verschiedenen Bot-Typen können benutzerdefinierte Aktionen implementiert werden.

WAF Bot Control ist eine neue verwaltete Regelgruppe innerhalb von AWS WAF. Sie umfasst vorgefertigte Dashboards, mit denen Sie auf einen Blick erkennen können, wie viel Ihres Datenverkehrs von Bots stammt und um welche Arten von Bots es sich dabei handelt, z. B. Content-Scraper, Monitoring-Tools oder SEO-Crawler. Der unerwünschte Bot-Verkehr wird standardmäßig blockiert, doch anhand von benutzerdefinierten Aktionen kann auch eine individuelle Antwort zurückgegeben oder ein neuer Header verwendet werden, um die Anfrage für eine spätere Bearbeitung zu markieren. Wenn Sie Bot Control einsetzen, um unerwünschten Datenverkehr zu entfernen, bereinigen Sie die über Ihre Endsysteme gesammelten Geschäftskennzahlen, sodass Sie Ihren Kundenstamm besser verstehen können. Zudem können Sie Ihre Systeme effizienter skalieren und Kosten reduzieren.

AWS WAF Bot Control ist ab sofort verfügbar, und das Visualisierungs-Dashboard ist im kostenlosen Kontingent von AWS WAF enthalten.

 

Updates für Amazon CodeGuru-Reviewer

Amazon CodeGuru ist seit Juni letzten Jahres allgemein verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, ihren Code-Review-Prozess zu automatisieren und gleichzeitig die Qualität ihrer Code-Basis zu verbessern. Diesen Monat wurden einige große Ankündigungen gemacht, wie dieser Service zukünftig noch besser werden soll.

Zunächst einmal hat AWS das Preismodell von CodeGuru verbessert. Zuvor basierten die Preise auf der Anzahl der monatlich analysierten Codezeilen. Dieses Angebot war für extrem aktive Code-Repositories jedoch nicht besonders attraktiv. Das neue Modell besteht stattdessen aus einer festen monatlichen Rate, die sich nach der Gesamtgröße der angeschlossenen Repositories berechnet: Es werden 10 $ pro Monat für 100.000 Codezeilen berechnet und dann zusätzliche 30 $ pro Monat für alle weiteren 100.000 Codezeilen. Mit dieser Änderung können Unternehmen sich auf eine Senkung der CodeGuru-Kosten um bis zu 90 % freuen.

Die andere große Ankündigung ist, dass der Support für Python jetzt allgemein verfügbar ist. Vorher wurde nur Java unterstützt. Bei Python handelt es sich um eine sehr beliebte Programmiersprache – diese Neuerung wird für viele Entwicklungsteams also eine willkommene Ergänzung bedeuten, da sie zukünftig Empfehlungen von CodeGuru nutzen können. CodeGuru unterstützt sie bei der Optimierung ihres Codes, unter anderem mit Vorschlägen zu Best Practices in Python, zu optimalen Datenstrukturen oder auch zur Behebung von Nebenläufigkeitsproblemen.

Mehr dazu erfahren Sie auf der Produktseite von Amazon CodeGuru. Um Ihren hohen Code-Standards gerecht zu werden, müssen Sie dann einfach nur noch Ihre Python-Repositories hinzufügen.

 

Amazon Lookout for Equipment (GA)

Auf der AWS re:Invent 2020 wurde Amazon Lookout for Equipment angekündigt, ein Service zur Analyse der Sensordaten von Geräten, mit dem Sie prädiktive Einblicke in den Zustand Ihrer Geräte erhalten. Lookout for Equipment erstellt und trainiert automatisch ein Machine-Learning-Modell auf Basis Ihrer Sensordaten und nutzt dieses anschließend, um Anomalien und Probleme in Echtzeit zu identifizieren. Mit Lookout for Equipment können Unternehmen schnell die Vorteile des Machine Learning auf ihre Sensordaten anwenden, ohne auf den Rat von Datenexperten angewiesen zu sein. Spezifische Sensoren, die ein abnormales Verhalten an den Tag legen, können schnell identifiziert werden – ebenso wie die Auswirkung des Ereignisses – sodass Teams schnell handeln können, um das Hindernis zu diagnostizieren und zu beheben sowie größere Probleme zu vermeiden.

Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Amazon Lookout for Equipment können Unternehmen nun mit einer großen Anzahl von Geräten – wie z. B. in der Fertigungsindustrie – ihre Sensordaten und Machine Learning nutzen, um diese Geräte mit optimaler Leistung zu betreiben.

 

Amazon EC2 Auto Scaling führt Warm Pools ein

Auto Scaling war schon immer ein großartiges Hilfsmittel, um EC2-Instanzen als Reaktion auf Änderungen in der Nachfrage herunter- oder hochzufahren, z. B. bei einer Spitzenanzahl von Website-Besuchen oder Schwankungen der Arbeit in einer Warteschlange. Eine Herausforderung auf EC2-Instanzen sind Anwendungen, die eine umfangreiche Initialisierung oder Kompilierung erfordern, die nicht vorab im AMI implementiert werden können, wie z. B. der Import großer Datenmengen beim Booten oder eine benutzerdefinierte Bereitstellung.

Um dieses Problem zu beheben, hat AWS Warm Pools für EC2 Auto Scaling eingeführt. Warm Pools enthalten eine Reihe von gestoppten, aber vorab initialisierten Instanzen, mit denen die Skalierungsgruppe bei Bedarf schnell auf ihr Maximum skaliert werden kann. Da die Instanzen vorinitialisiert und dann in einem gestoppten Zustand gehalten werden, profitieren Sie von reaktionsbereiten Instanzen bei gleichzeitiger Kostenminimierung. Lifecycle-Hooks ermöglichen die ordnungsgemäße Vorbereitung der Instanzen vor der Aufnahme in einen Warm Pool, sowie die Steuerung von Aktionen beim Verlassen des Warm Pool.

Weitere Informationen zur Konfiguration und Nutzung von Warm Pools finden Sie in der Dokumentation für Amazon EC2 Auto Scaling.

 

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