AWS re:Invent 2022
Performantere Cloud-Nutzung
Auch dieses Jahr lud AWS wieder Partner, Kunden und Gäste zur AWS re:Invent nach Las Vegas. Die AWS-Hausmesse, die 2022 zum elften Mal stattfand, hat nach Covid-19 wieder eine Größe erreicht, die an Vor-Pandemiezeiten erinnert. Über 50.000 Teilnehmer besuchten die Konferenz, über 2.700 Fachleute hielten Vorträge über Cloud-Themen. AWS verkündete auf seiner Hausmesse zahlreiche Neuigkeiten, darunter den neuen Nitro-Chip der fünften Generation.
Der Nitro-Chip, eine von den hauseigenen Annapurna Labs entwickelte DPU (Data Processing Unit), verarbeitet Hypervisor-, Netzwerk- und Management-Workloads gebündelt und entlastet damit die CPU der jeweiligen virtuellen Maschine. Neu beim Nitro v5 ist die native Unterstützung des von AWS entwickelten Netzwerkprotokolls SRD (Scalable Reliable Datagram). Dieses Protokoll bietet beim Einsatz in großen Rechenzentren gegenüber TCP den Vorteil einer konsistenteren und niedrigeren Latenzzeit.
Auch für die EC2-Instanzen – die AWS-Bezeichnung für verschiedene Arten virtueller Maschinen – gibt es neue Chips. Für die eigene Chipserie Graviton hat der Anbieter ein 3E-Model. Der Chip ist ARM-basiert und soll besonders für HPC-Workloads (High-Performance Computing) optimiert sein. Passend zum neuen Chip gibt es auch neue EC2-Instanzen, die mit Nitro v5 wie auch dem Graviton3E-Chip ausgestattet sind und explizit für HPC-Workloads optimiert wurden. Hier gibt AWS an, eine um 35 Prozent bessere Performance im Vergleich zum Vorgängermodel bei höherer Energieeffizienz erreicht zu haben.
Mit SimSpace Weaver stellte AWS einen neuen Service für 3D-Simulationen vor. Der Service ist auf Szenarien ausgerichtet, in denen viele Millionen Objekte gleichzeitig zu simulieren sind. Beispielhafte Einsatzszenarien sind Simulationen im Verkehrsbereich oder in der virtuellen Architektur und Städteplanung.
Für Anwenderunternehmen, die eine gute Übersicht über ihre Lieferketten brauchen, bietet AWS den neuen Service Supply Chain an. Dieser kann laut AWS nicht nur Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen bündeln und visualisieren, sondern kann auch mittels ML-gestützter (Machine Learning) Prognose Handlungsempfehlungen aussprechen.
Einen weiteren Schritt in Richtung Zero ETL (Extract, Transform, Load) geht AWS mit einer Integration von Amazon Aurora mit Amazon Redshift. Das soll helfen, die Prozesszeiten bei der Extraktion, Transformation und dem Laden von Daten für Analysezwecke zu minimieren. Außerdem kündigte AWS eine Redshift-Integration mit Apache Spark an, die Spark-Nutzern die Analyse in Redshift erleichtern soll.
Immer mehr mobile Geräte speichern Geodaten wie zum Beispiel den Standort beim Aufnehmen eines Fotos mit dem Smartphone. Deshalb kündigte AWS eine Erweiterung seines ML-Dienstes Amazon SageMaker an. Sie unterstützt die Verknüpfung und Verarbeitung eben dieser mobilen Geodaten und lässt dabei viele verschiedene Datenquellen zu.
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