Resumen de los anuncios de AWS: abril de 2021

By Ross Lawrie -

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Con la llegada de la primavera, AWS ha aprovechado los días más largos y el clima más cálido para lanzar una cantidad de nuevas características, nuevos servicios y nuevas actualizaciones. Al igual que otros meses, abril fue un mes lleno de anuncios de AWS, con Bot Control en AWS WAF, actualizaciones de Amazon CodeGuru, el lanzamiento de Amazon Lookout for Equipment y Warm Pools en EC2 Auto Scaling, por lo que hay muchos temas en los que profundizar.

 

Nuevo AWS WAF Bot Control

AWS ahora les brinda a las organizaciones los medios para controlar de forma más fácil el tráfico de los bots, antes de que lleguen a sus sitios y aplicaciones, lo que permite que los recursos que prestan servicios a su plataforma operen de forma más eficiente. Las nuevas funcionalidades y características dentro de AWS WAF permiten identificar bots, como también captar y visualizar métricas, y poder definir acciones personalizadas en función del tipo de bot.

WAF Bot Control es un grupo nuevo de reglas administradas dentro de AWS WAF e incluye dashboards prediseñados que posibilitan comprender en gran medida qué cantidad de su tráfico proviene de bots, y qué tipo de bots son, como por ejemplo, raspadores de contenido, herramientas de monitoreo y rastreadores de SEO. La acción predeterminada consiste en bloquear el tráfico de bots no deseado, pero las acciones personalizadas pueden definirse para que devuelvan una respuesta personalizada o para que usen un encabezado nuevo, a fin de identificar la solicitud de procesamiento posterior. Al usar Bot Control para eliminar el tráfico no deseado, las métricas comerciales que usted recopila de sus sistemas finales serán más claras y útiles para comprender su base de clientes. Además, le permitirán escalar sus sistemas de manera más eficiente y reducir los costos.

AWS WAF Bot Control está disponible ahora, y el dashboard de visualización se incluye en el nivel gratuito de AWS WAF.

 

Actualizaciones del revisor de Amazon CodeGuru

Amazon CodeGuru ha estado generalmente disponible desde el pasado junio, lo que les permite a las organizaciones automatizar su proceso de revisión de código al tiempo que mejora la calidad de sus bases de códigos. Este mes, se han hecho importantes anuncios para mejorar aún más este servicio.

En primer lugar, AWS ha mejorado el modelo de precios de CodeGuru. Anteriormente, se basaba en la cantidad de líneas de código analizadas por mes. Esto generó que se desaliente su uso para los repositorios de código sumamente activos. En cambio, el nuevo modelo tiene una tarifa mensual fija que se calcula en función del tamaño total de repositorios conectados: el nivel inicial es de US$10 por mes por 100,000 líneas de código y, luego, US$30 adicionales por mes por cada 100,000 líneas de código si se supera esa cantidad. Con este cambio, las organizaciones pueden esperar hasta una reducción del 90 % en los costos de CodeGuru.

El otro anuncio importante es que ahora el soporte de Python está generalmente disponible. Antes, solo Java tenía soporte. Como un lenguaje muy popular, esta será una adición muy valorada por muchos equipos de desarrollo, ya que les permitirá aprovechar las recomendaciones que ofrece CodeGuru. Desde las sugerencias sobre las mejores prácticas de Python hasta las estructuras de datos óptimas y la concurrencia, los equipos podrán usar CodeGuru para mantener su código optimizado y seguro.

Obtenga más información sobre la página de productos Amazon CodeGuru y, luego, comience a agregar sus repositorios de Python para poder mantener los estándares de código en un alto nivel.

 

Amazon Lookout for Equipment (GA)

En AWS re:Invent 2020, se anunció Amazon Lookout for Equipment, un servicio para analizar los datos de los sensores de los equipos y proveer información predictiva acerca de la condición de ese equipo. Lookout for Equipment desarrolla y entrena automáticamente un modelo de machine learning en función de los datos de sus sensores, y luego usa eso para identificar anormalidades y problemas en tiempo real. Al usar Lookout for Equipment, las organizaciones pueden rápidamente aprovechar las ventajas del machine learning sobre los datos de sus sensores sin la necesidad de contar con científicos de datos expertos. Se pueden identificar con rapidez los sensores específicos que muestran un comportamiento anormal, como también el impacto del evento, lo que les permite a los equipos pasar con velocidad al diagnóstico y remediar el problema emergente, y evitar problemas a gran escala.

Con la disponibilidad general de Amazon Lookout for Equipment, las organizaciones con bases de equipo grandes, tales como aquellas en el sector de manufacturing, pueden utilizar los datos de sus sensores y el machine learning para mantener ese equipo en funcionamiento con el mejor rendimiento.

 

Amazon EC2 Auto Scaling presenta Warm Pools

Auto Scaling siempre ha sido una herramienta increíble para aumentar y disminuir las instancias de EC2 en respuesta a los cambios en la demanda, como un pico en la cantidad de visitantes al sitio web o las fluctuaciones del trabajo en cola. Un desafío que ha surgido son las aplicaciones en las instancias EC2 que requieren una amplia inicialización o compilación que no se pueden integrar en la tecnología AMI, como importaciones de grandes cantidades de datos al arranque o el aprovisionamiento a la medida.

AWS presentó Warm Pools para EC2 Auto Scaling, a fin de ayudar a abordar este problema. Warm Pools mantiene un conjunto de instancias detenidas pero preinicializadas que permiten que el grupo de escalado se expanda rápido a su capacidad máxima cuando sea necesario. A medida que las instancias se preinicializan y, luego, se mantienen en un estado de detención, se minimizan los costos, al tiempo que se garantiza que pueden estar preparadas para responder rápido. Los enlaces de ciclo de vida permiten que las instancias estén preparadas de forma adecuada antes de que se unan a un Warm Pool y permiten controlar acciones a medida que salen de un Warm Pool.

Consulte la documentación de Amazon EC2 Auto Scaling sobre Warm Pools para obtener más información sobre su configuración y uso.

 

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