Anúncios da AWS de relance: abril de 2021

Com a chegada da primavera por aqui, a AWS tem aproveitado os dias mais longos e o tempo mais quente para lançar uma série de novos recursos, serviços e atualizações. Como em qualquer mês, abril foi um mês cheio de anúncios da AWS — com o controle de bots no AWS WAF, as atualizações do Amazon CodeGuru, o lançamento do Amazon Lookout for Equipment e os Warm Pools no EC2 Auto Scaling, temos muito para ver.

Novo controle de bots no AWS WAF

A AWS oferece às organizações os meios para controle de tráfego de bots de forma mais simples, antes que eles cheguem aos seus sites e aplicativos, permitindo que os recursos que atendem à sua plataforma operem de forma mais eficiente. A nova funcionalidade e os recursos do AWS WAF permitem a identificação dos bots, bem como a captura e visualização de métricas, e a capacidade de definir ações personalizadas com base no tipo de bot.

O controle de bots do WAF é um novo grupo de regras gerenciadas no AWS WAF, e inclui painéis pré-construídos que permitem um maior entendimento rápido de quanto do seu tráfego vem de bots, bem como de que tipos de bots eles são, tais como raspadores de conteúdo, ferramentas de monitoramento ou rastreadores de SEO. A ação padrão é bloquear o tráfego de bot indesejado, mas podem ser definidas ações personalizadas para devolver uma resposta personalizada ou usar um novo cabeçalho para identificar a solicitação para ser tratada posteriormente. Ao usar o controle de bots para remover tráfego indesejado, as métricas do negócio reunidas por você nos seus sistemas finais estarão mais limpas e serão mais úteis para entender sua base de clientes, e ainda permitirão que você escalone seus sistemas de forma mais eficiente, reduzindo custos.

O controle de bots do AWS WAF já está disponível, e o painel de visualização está incluído no nível gratuito do AWS WAF.

Atualizações do Amazon CodeGuru Reviewer

O Amazon CodeGuru está disponível de modo geral desde junho passado, permitindo que as organizações automatizem o processo de revisão de códigos, aumentando a qualidade de suas bases de códigos. Este mês, dois grandes anúncios foram feitos para tornar esse serviço ainda melhor.

Primeiro, a AWS melhorou o modelo de preços do CodeGuru. Antes, ele se baseava no número de linhas de código analisadas por mês. O impacto disso era desincentivar seu uso em repositórios de código extremamente ativos. O novo modelo se trata de uma taxa mensal fixa calculada sobre o tamanho total dos repositórios conectados. O nível inicial fica em US$ 10 por mês para 100 mil linhas de código, com US$ 30 adicionais por mês para cada 100 mil linhas de código adicionais. Com essa mudança, as organizações podem esperar uma diminuição de até 90% nos custos com o CodeGuru.

O outro grande anúncio é que o suporte para Python agora está disponível de forma geral. Antes, havia suporte apenas para Java. Como uma linguagem extremamente popular, ela será um complemento bem-vindo para muitas equipes de desenvolvimento, permitindo que se beneficiem das recomendações oferecidas pelo CodeGuru. De sugestões de melhores práticas em Python a melhores estruturas de dados e simultaneidade, as equipes poderão usar o CodeGuru para manter seu código otimizado e seguro.

Saiba mais na página do produto do Amazon CodeGuru, e comece a adicionar seus repositórios de Python para ajudar a manter os altos padrões dos seus códigos.

Amazon Lookout for Equipment (GA)

Na AWS re:Invent 2020, foi anunciado o Amazon Lookout for Equipment, um serviço que analisa dados de sensores de equipamentos e oferece informações preditivas sobre a saúde do equipamento. O Lookout for Equipment cria e treina automaticamente um modelo de machine learning baseado nos dados do seu sensor, depois o usa para identificar anormalidades e problemas em tempo real. Usando o Lookout for Equipment, as organizações podem obter rapidamente as vantagens do machine learning nos dados de seus sensores sem a necessidade de cientistas de dados especializados. Sensores específicos que exibirem um comportamento anormal podem ser rapidamente identificados, bem como o impacto do evento, permitindo que as equipes ajam rapidamente para diagnosticar e corrigir o problema emergente, evitando problemas de larga escala.

Com a disponibilidade geral do Amazon Lookout for Equipment, organizações com grandes bases de equipamentos, como as do vertical de manufatura, podem usar os dados de seus sensores e machine learning para manter os equipamentos funcionando em seu melhor desempenho.

O Amazon EC2 Auto Scaling apresenta os warm pools

O Auto Scaling sempre foi uma ferramenta incrível para aumentar e diminuir instâncias do EC2 em resposta a alterações de demanda, como uma alta no número de visitantes de um site ou flutuações de trabalho em uma fila. Um desafio que surgiu foram os aplicativos em instâncias do EC2 que exigem inicialização ou compilação extensivas que não podem ser pré-construídas na AMI, como importações de grandes quantidades de dados na inicialização ou provisionamento personalizado.

A AWS introduziu os warm pools ao EC2 Auto Scaling para ajudar a resolver esse problema. Os warm pools mantêm um conjunto de instâncias paradas, mas pré-inicializadas, que permitem que o grupo em expansão possa ser dimensionado rapidamente para seu tamanho máximo quando necessário. Conforme as instâncias são pré-inicializadas e mantidas no estado parado, os custos são minimizados. Além disso, garante-se que elas estejam prontas para responder rapidamente. Hooks de ciclo de vida permitem que as instâncias estejam adequadamente preparadas antes de chegarem ao warm pool, e as ações também são controladas conforme elas deixam o warm pool.

Consulte a documentação do Amazon EC2 Auto Scaling sobre warm pools para obter mais informações sobre como configurar e utilizá-los.

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