aws | BizimKokpit Haber

Vakit bilgisi yükleniyor...Vakit --:--:--$ 45,4123 · € 53,1794

--.----:--:--

Bilim & Teknoloji

AWS Lambda, Lambda Yönetilen Örneklerinde fonksiyonlar için planlı ölçeklendirmeyi destekliyor

AWS Lambda artık Amazon EventBridge Scheduler kullanarak Lambda Yönetilen Örnekleri üzerinde çalışan fonksiyonlar için planlı ölçeklendirmeyi destekliyor. Bu yetenek, beklenen trafik öncesinde fonksiyonunuzun kapasite sınırlarını proaktif olarak ayarlayan bir kez veya tekrarlayan programlar tanımlamanıza olanak tanır; böylece yoğun dönemlerde performans hedeflerinizi karşılayabilir ve boşta kalma dönemlerinde maliyetlerden kaçınabilirsiniz. Lambda Yönetilen Örnekleri, Lambda fonksiyonlarını yerleşik yönlendirme, yük dengeleme ve otomatik ölçeklendirme ile yönetilen Amazon EC2 örnekleri üzerinde çalıştırmanıza olanak tanır. Kapasite, trafiğe bağlı olarak yapılandırdığınız minimum ve maksimum yürütme ortamı sınırları arasında ölçeklenir. Daha önce, iş saatleri uygulamaları veya pazarlama etkinlikleri gibi öngörülebilir trafik desenlerine sahip müşterilerin, bilinen talep değişiklikleri öncesinde kapasite sınırlarını manuel olarak ayarlamaları veya bir programda ölçeklendirmeyi yönetmek için özel otomasyon oluşturmaları gerekiyordu. Planlı ölçeklendirme ile artık beklenen trafik öncesinde fonksiyonunuzun kapasite sınırlarını proaktif olarak ayarlayan programlar tanımlayabilirsiniz. Örneğin, iş saatleri öncesinde kapasite sınırlarını artıracak şekilde programlayabilir, böylece ilk istekler geldiğinde yürütme ortamları hazır olur. Ayrıca, boşta kalma dönemlerinde kapasiteyi sıfıra ölçeklendiren bir program tanımlayabilir (bu sayede fonksiyon aktif olarak trafik sunmadığında yalnızca ödeme yaparsınız) ve trafik geri dönmeden önce tekrar artıracak şekilde programlayabilirsiniz. Lambda Yönetilen Örnekleri üzerinde çalışan fonksiyonlar için planlı ölçeklendirme, Lambda Yönetilen Örneklerinin desteklendiği tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur. Programlarınızı Amazon EventBridge Scheduler konsolu, AWS CLI, AWS SDK, AWS CDK veya AWS CloudFormation kullanarak oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için AWS Lambda Yönetilen Örnekleri belgelerine, Amazon EventBridge Scheduler belgelerine, AWS Lambda fiyatlandırmasına ve Amazon EventBridge fiyatlandırmasına göz atabilirsiniz.

Bilim & Teknoloji

Amazon EventBridge Scheduler, 619 yeni SDK API eylemi ekliyor, bunlar arasında Lambda Yönetilen Örnekler de var

Amazon EventBridge Scheduler, AWS SDK entegrasyonlarını 13 ek hizmet ve yeni ve mevcut AWS hizmetleri arasında 619 yeni API eylemi ile genişletiyor; bunlar arasında AWS Lambda Yönetilen Örnekleri de bulunuyor. Artık özel entegrasyon kodu yazmadan daha geniş bir AWS hizmetleri setinin doğrudan çağrılarını planlayabilirsiniz. EventBridge Scheduler, 270'ten fazla AWS hizmeti arasında milyarlarca planlanmış etkinlik ve görevi oluşturmanıza, çalıştırmanıza ve yönetmenize olanak tanıyan sunucusuz bir zamanlayıcıdır; altyapıyı sağlama veya yönetme gereği olmadan. Bu genişletme ile artık zaman tabanlı bir programda Lambda yönetilen örneklerini yukarı veya aşağı ölçeklendirme gibi daha geniş bir AWS API eylemleri setini doğrudan Scheduler'dan planlayabilirsiniz; bu, kapasite sağlama üzerinde hassas kontrol sağlar. Bu geliştirmeler, AWS EventBridge Scheduler'ın mevcut olduğu tüm AWS Bölgelerinde genel olarak kullanılabilir. Belirli hizmetler ve API eylemleri, hedef hizmetin AWS Bölgesindeki kullanılabilirliğine tabidir. AWS EventBridge Scheduler SDK entegrasyonları hakkında daha fazla bilgi için Geliştirici Kılavuzu'nu ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

AWS Güvenlik Ajanı artık tam depo kod incelemelerini destekliyor

Bugün, AWS, tam depo kod incelemesi özelliğinin piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Bu yeni özellik, AWS Güvenlik Ajanı'nda yer alan, tüm kod tabanınızın derin, bağlama duyarlı güvenlik analizini gerçekleştiren bir yetenektir. Geleneksel statik analiz araçlarının bilinen zayıflık kalıplarına karşı kodu eşleştirmesinin aksine, tam depo kod incelemesi, uygulamanızın mimarisini, güven sınırlarını ve veri akışlarını göz önünde bulundurarak sistemik zayıflıkları ortaya çıkarır; bu, kalıp eşleştirme araçlarının gözden kaçırdığı zayıflıklardır. Zayıflıklar bulunduğunda, tarayıcı, belirli dosya ve satıra bağlı spesifik düzeltmeler içeren kod düzeltmeleri üretir, böylece ekipler güvenlik zayıflıklarını daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde tanımlayıp düzeltme yapabilir. Bu yetenek, mevcut AWS Güvenlik Ajanı müşterileri için önizleme süresince ek bir ücret olmaksızın sunulmaktadır. AI destekli siber güvenlik yetenekleri hızla gelişiyor. AWS Güvenlik Ajanı, zayıflıkları bulabilir ve daha önce hiç görmediğimiz bir ölçek ve hızda çalışan istismarlar oluşturabilir. AWS, müşterilere ücretsiz erken erişim sağlamayı önceliklendiriyor ve savunuculara kod tabanlarını güçlendirme ve öğrendiklerini paylaşma fırsatı veriyor, böylece tüm sektör fayda sağlayabilir. Tam depo kod incelemesi, AWS Güvenlik Ajanı'nın mevcut olduğu tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur. Başlamak için, tam depo kod incelemesini etkinleştirmek ve ilk incelemenizi yapmak üzere AWS Güvenlik Ajanı konsolunu ziyaret edin. Daha fazla bilgi için AWS Güvenlik Ajanı belgelerine bakın.

Bilim & Teknoloji

Amazon SageMaker Özellik Mağazası artık SageMaker Python SDK V3'ü destekliyor

Amazon SageMaker Feature Store artık SageMaker Python SDK v3'ü destekliyor ve Lake Formation erişim kontrolü ile Apache Iceberg tablo özellikleri yapılandırması için yeni yetenekler sunuyor. Feature Store, makine öğrenimi modelleri için özellikleri depolamak, paylaşmak ve yönetmek amacıyla tamamen yönetilen bir depo. Veri bilimcileri artık modern, modüler SDK v3 arayüzlerini kullanarak, ince ayrıntılı erişim kontrolü ve optimize edilmiş çevrimdışı depolama ile özellik gruplarını yönetebiliyor. Veri bilimcileri, sadeleştirilmiş iş akışları ve azaltılmış şablon kodu ile özellik gruplarını yönetmek için SageMaker Python SDK v3'ü kullanabilir. Lake Formation entegrasyonu ile veri bilimcileri, özellik grubu oluşturma sırasında bir opt-in ayarı aracılığıyla çevrimdışı depolama verileri üzerinde sütun düzeyinde ve satır düzeyinde erişim kontrolü uygulayabilir. Iceberg özellikleri desteği ile veri bilimcileri, depolama ve sorgu performansını optimize etmek için SDK aracılığıyla doğrudan sıkıştırma ve anlık görüntü süresi gibi ek tablo özelliklerini yapılandırabilir. Bu yetenekler, veri bilimcilerinin özellik verilerine erişimi yönetmelerine ve tek bir SDK'dan ayrı araçlar yönetmeden çevrimdışı depolama performansını optimize etmelerine olanak tanır. Bu yetenekler, Amazon SageMaker Feature Store'un mevcut olduğu tüm AWS bölgelerinde mevcuttur. Başlamak için, SageMaker Python SDK v3.8.0 veya daha yenisini yükleyin. Daha fazla bilgi için Lake Formation erişim kontrolleri ve Iceberg meta veri yönetimi belgelerine bakın.

Bilim & Teknoloji

Karpenter artık Amazon Uygulama Kurtarma Kontrolörü bölgesel kaydırmayı destekliyor

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), açık kaynak Karpenter projesini kullanarak hesaplama sağlama işlemlerinde Amazon Uygulama Kurtarma Kontrolörü (ARC) bölgesel kaydırma ve bölgesel otomatik kaydırmayı desteklemeye başladı. ARC, uygulamalarınızın AWS Bölgeleri ve Erişim Alanları (AZ'ler) arasında kurtarma yönetimini ve koordinasyonunu sağlamanıza yardımcı olur. Bu lansman ile, etkilenen bir AZ'den iç küme ağ trafiğini kaydırma sürecini otomatikleştirerek Kubernetes uygulama kullanılabilirliğini daha iyi koruyabilirsiniz. Müşteriler, tek bir arıza noktasını ortadan kaldırmak için Amazon EKS'de birden fazla AZ'de yüksek kullanılabilirliğe sahip uygulamalar dağıtma eğilimindedir. ARC bölgesel kaydırma ile, etkilenen AZ'den iç küme ağ trafiğini yönlendirerek AZ bozulmasını geçici olarak hafifletebilirsiniz. Tamamen otomatik bir deneyim için, ARC bölgesel otomatik kaydırma kullanarak AWS'nin bu işlemi sizin adınıza yönetmesine izin verebilirsiniz; bu, kümenizin bir AZ daha az ile beklendiği gibi çalıştığını doğrulamak için uygulama çalışmaları içerir. EKS kümeniz için bir bölgesel kaydırma etkinleştirildiğinde, Karpenter etkilenen AZ'de yeni kapasite sağlamayı durdurur, o AZ'deki düğümler için konsolidasyon ve kayma gibi isteğe bağlı kesintileri durdurur ve etkilenen bölgeye pod yerleştirilmesine bağlı olan sağlıklı bölgelerde isteğe bağlı kesintileri önler. Hacim yakınlıkları gibi sıkı zamanlama gereksinimleri olan podlar, etkilenen bölgeyi gerektirdiğinde başlatma girişimlerini tetiklemez. Bölgesel kaydırma süresi dolduğunda veya iptal edildiğinde, Karpenter normal işlemlere devam eder. Bu Karpenter özelliği, hem manuel bölgesel kaydırmalar hem de bölgesel otomatik kaydırmalar ile çalışır. Özel ARC kaynaklarına gerek yoktur, çünkü Karpenter mevcut EKS kümesi ARC kaynağı ile doğrudan entegre olur. Bölgesel kaydırma desteğini etkinleştirmek için Karpenter ayarlarınızda ENABLE_ZONAL_SHIFT ayarını belirleyin. Daha fazla bilgi için Karpenter belgelerine ve ARC bölgesel kaydırma belgelerine göz atın.

Bilim & Teknoloji

Amazon Redshift, AWS Graviton ile güçlendirilmiş RG örneklerini piyasaya sürdü

Amazon Redshift, RG örneklerinin genel kullanılabilirliğini duyurdu. Bu, AWS Graviton işlemcileriyle güçlendirilmiş, daha iyi performans sunan yeni nesil tahsis edilmiş küme düğümleridir. RG örnekleri, veri ambarı ve veri gölü iş yüklerini önceki nesil RA3 örneklerine göre %240 daha hızlı çalıştırırken, vCPU başına %30 daha düşük fiyat sunar. RG örnekleri, Apache Iceberg ve Parquet verilerini küme düğümlerinizde işleyen Redshift'in özel olarak geliştirilmiş vektörleştirilmiş veri gölü sorgu motorunu içerir; bu sayede tek bir motor kullanarak veri ambarınız ve veri gölünüz üzerinde SQL analitiği gerçekleştirebilirsiniz. Bu, Redshift Spectrum'un ayrı tarama filosuna ve buna bağlı terabayt başına ücretlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır. İster Redshift Yönetilen Depolama üzerinde yapılandırılmış veri ambarı iş yükleri çalıştırıyor olun, ister Amazon S3'te açık format veri gölü tablolarını sorguluyor olun, RG örnekleri önemli performans iyileştirmeleri sunar — veri ambarı iş yükleri için RA3 örneklerine göre %220 daha hızlı, Apache Iceberg sorguları için %240 daha hızlı ve Parquet iş yükleri için %150 daha hızlıdır. Yerel olarak inşa edilmiş veri gölü motoru, akıllı önceden alma, NVMe önbellekleme, vektörleştirilmiş Parquet taramaları ve gelişmiş dosya ve bölüm düzeyi budama ile özel olarak tasarlanmış bir G/Ç alt sistemine sahiptir. Just-in-Time (JIT) Analiz, manuel ayarlama olmadan sürekli hızlı sorgular sunar — verileriniz ve iş yükü desenleriniz geliştikçe otomatik olarak tablo istatistiklerini toplar ve günceller. Akıllı NVMe önbellekleme, sık erişilen veri setlerini hesaplamaya yakın tutarak, tekrar eden sorgularda daha hızlı yanıt süreleri için veri gölünüze yapılan gidiş dönüşleri azaltır. RG örnekleri, lansmanda iki örnek boyutunda mevcuttur — rg.xlarge ve rg.4xlarge. Mevcut RA3 kümeleri, Snapshot & Restore, Elastic Resize veya Classic Resize kullanarak geçiş yapabilir. RG örnekleri, Ön Ödeme olmadan 1 yıl ve 3 yıl Süreli Örnekler de dahil olmak üzere esnek fiyatlandırma seçenekleriyle mevcuttur. Fiyat detayları için Amazon Redshift fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin. Amazon Redshift RG örnekleri artık aşağıdaki AWS bölgelerinde mevcuttur: ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Doğu (Ohio), ABD Batı (Oregon), ABD Batı (Kuzey Kaliforniya), Kanada (Merkez), Güney Amerika (São Paulo), Avrupa (İrlanda), Avrupa (Frankfurt), Avrupa (Londra), Avrupa (Paris), Avrupa (Stockholm), Avrupa (Milano), Avrupa (İspanya), Asya Pasifik (Tokyo), Asya Pasifik (Seul), Asya Pasifik (Singapur), Asya Pasifik (Sidney), Asya Pasifik (Mumbai), Asya Pasifik (Cakarta), Asya Pasifik (Hong Kong), Asya Pasifik (Osaka), Asya Pasifik (Malezya), Asya Pasifik (Hyderabat), Asya Pasifik (Tayvan), Asya Pasifik (Melbourne) ve Orta Doğu (BAE). Başlamak için aşağıdaki kaynaklara başvurun: Amazon Redshift RG Örneği Dokümantasyonu RA3'ten RG'ye Yükseltme Kılavuzu Amazon Redshift Fiyatlandırması

Bilim & Teknoloji

SageMaker Studio defterlerinde P6-B200 örneklerinin Bölge Genişlemesini Duyuruyoruz

Amazon EC2 P6-B200 örneklerinin AWS US East (Kuzey Virginia) bölgesinde SageMaker Studio defterlerinde genel olarak kullanılabilir olduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Amazon EC2 P6-B200 örnekleri, 1440 GB yüksek bant genişliğine sahip GPU belleği ve 5. Nesil Intel Xeon işlemcileri (Emerald Rapids) ile güçlendirilmiş 8 NVIDIA Blackwell GPU'su ile donatılmıştır. Bu örnekler, AI eğitimi için P5en örneklerine kıyasla %100'e kadar daha iyi performans sunar. Müşteriler, P6-B200 örneklerini büyük temel modelleri, LLM'leri, uzman karışımı modellerini ve çok modlu akıl yürütme modellerini etkileşimli olarak geliştirmek ve ince ayar yapmak için kullanabilirler. Bu örnekler, JupyterLab veya CodeEditor ortamlarında daha büyük modellerle verimli deneyler yapmayı mümkün kılarak, kurumsal yardımcılar ve metin, görüntü ve video içeriği üretimi gibi üretken AI uygulamaları için kullanılabilir. SageMaker Studio'da JupyterLab ve CodeEditor uygulamalarını kurma ve kullanma talimatları için geliştirici kılavuzlarına göz atın. Bu örneklerin fiyat bilgisi için lütfen fiyatlandırma sayfamızı ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

ENA Express, Amazon EC2 örnekleri için artık Erişilebilirlik Alanları arasında trafiği destekliyor

Elastic Network Adapter (ENA) Express artık bir Bölge içindeki farklı Erişim Alanları arasındaki Amazon EC2 örnekleri arasında trafiği destekliyor ve tek akışta 25 Gbps'ye kadar bant genişliği sunuyor. ENA Express, ağ performansını artırmak için AWS Ölçeklenebilir Güvenilir Datagram (SRD) protokolünü kullanan bir ağ özelliğidir. SRD, gelişmiş tıkanıklık kontrolü ve çoklu yol kullanımı ile performans iyileştirmeleri sağlayan güvenilir bir ağ protokolüdür. Yüksek performanslı hesaplama ve makine öğrenimi iş yükleri için Amazon Elastic Block Store (EBS) io2 Block Express ve Elastic Fabric Adapter (EFA) de SRD'den yararlanmaktadır. Dağıtık depolama, veritabanları ve dosya sistemleri gibi iş yükleri, dayanıklılık için birden fazla Erişim Alanı boyunca dağıtım gerektirir, ancak Erişim Alanları arasındaki tek akışlar ENA ile 5 Gbps'ye kadar desteklenmektedir. ENA Express, Erişim Alanları arasındaki trafik için 25 Gbps'ye kadar tek akış bant genişliği sunar. Bunu başarmak için ENA Express, EC2 örnekleriniz arasındaki uyumluluğu algılar ve her iki iletişim kuran örnekte de ENA Express etkin olduğunda bir SRD bağlantısı kurar. Bağlantı kurulduktan sonra, SRD, trafiğinizi ağ boyunca yönlendirmek için çoklu yol kullanır ve paketlerin sıralı gelmesi gerekmediği için baştaki engellemeleri önler. Bu yetenekleri kullanarak, ENA Express, TCP ve UDP protokolleri ile uygulamanıza şeffaf bir şekilde performans avantajları sunar. Bir Bölge içindeki Erişim Alanları arasındaki bağlantılar için ENA Express, Afrika (Cape Town), Asya Pasifik (Hong Kong, Hyderabad, Jakarta, Malezya, Melbourne, Mumbai, Yeni Zelanda, Osaka, Seul, Singapur, Sydney, Tayvan, Tayland, Tokyo), Kanada (Merkez), Kanada Batı (Calgary), Avrupa (Frankfurt, İrlanda, Londra, Milano, Paris, İspanya, Stockholm, Zürih), İsrail (Tel Aviv), Meksika (Merkez), ABD Doğu (Kuzey Virginia, Ohio), ABD Batı (Kuzey Kaliforniya, Oregon) ve AWS GovCloud (ABD) bölgelerinde desteklenen tüm örnek türleri ve boyutları için mevcuttur. ENA Express ek bir maliyet olmadan sunulmaktadır. Desteklenen örnekler ve yapılandırma rehberi için lütfen en son EC2 belgelerini inceleyin.

Bilim & Teknoloji

SageMaker Studio defterlerinde P4de örneklerinin Bölge Genişlemesini Duyuruyoruz

Amazon EC2 P4de örneklerinin Asya Pasifik (Tokyo, Singapur) ve Avrupa (Frankfurt) bölgelerinde SageMaker Studio defterlerinde genel kullanılabilirliğini duyurmaktan memnuniyet duyuyoruz. Amazon EC2 P4de örnekleri, mevcut P4d örneklerindeki GPU'ların 2 katı olan 80GB yüksek performanslı HBM2e GPU belleğe sahip 8 NVIDIA A100 GPU ile desteklenmektedir. Yeni P4de örnekleri toplamda 640GB GPU belleği sunarak, P4d örneklerine kıyasla %60'a kadar daha iyi makine öğrenimi (ML) eğitim performansı ve %20 daha düşük eğitim maliyeti sağlamaktadır. Geliştirilen performans, müşterilerin model eğitim sürelerini azaltmalarına ve pazara çıkış sürelerini hızlandırmalarına olanak tanıyacaktır. P4de üzerindeki artırılmış GPU belleği, yüksek çözünürlüklü büyük veri setleri üzerinde eğitim yapması gereken iş yüklerine de fayda sağlayacaktır. JupyterLab ve CodeEditor uygulamalarını SageMaker Studio'da kurma ve kullanma talimatları için geliştirici kılavuzlarını ziyaret edin. Bu örneklerin fiyat bilgisi için lütfen fiyatlandırma sayfamızı ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

SageMaker Studio defterlerinde G6 örneklerinin Bölge Genişlemesi Duyurusu

Amazon EC2 G6 örneklerinin Orta Doğu (Dubai) ve Asya Pasifik (Malezya) bölgelerinde SageMaker Studio defterlerinde genel kullanılabilirliğini duyurmaktan memnuniyet duyuyoruz. Amazon EC2 G6 örnekleri, her biri 24 GB bellek kapasitesine sahip 8 adede kadar NVIDIA L4 Tensor Core GPU ve üçüncü nesil AMD EPYC işlemcileri ile güçlendirilmiştir. G6 örnekleri, EC2 G4dn örneklerine kıyasla derin öğrenme çıkarımı için 2 kat daha iyi performans sunmaktadır. Müşteriler, G6 örneklerini model dağıtımını etkileşimli olarak test etmek ve üretken yapay zeka ince ayarı, çıkarım yükleri, doğal dil işleme, dil çevirisi, bilgisayarla görme ve öneri motorları gibi kullanım senaryoları için etkileşimli model eğitimi yapmak amacıyla kullanabilirler. SageMaker Studio'da JupyterLab ve CodeEditor uygulamalarını kurma ve kullanma talimatları için geliştirici kılavuzlarını ziyaret edin. Bu örneklerin fiyat bilgisi için lütfen fiyatlandırma sayfamızı ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

G6e örneklerinin SageMaker Studio defterlerinde bölge genişlemesini duyuruyoruz

Amazon EC2 G6e örneklerinin Orta Doğu (Dubai), Asya Pasifik (Tokyo, Seul) ve Avrupa (Frankfurt, Stockholm, İspanya) bölgelerinde SageMaker Studio defterlerinde genel olarak kullanılabilir olduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Amazon EC2 G6e örnekleri, her biri 48 GB belleğe sahip 8 adede kadar NVIDIA L40s Tensor Core GPU ve üçüncü nesil AMD EPYC işlemcileri ile güçlendirilmiştir. G6e örnekleri, EC2 G5 örneklerine kıyasla %250'ye kadar daha iyi performans sunar. Müşteriler, G6e örneklerini model dağıtımını etkileşimli olarak test etmek ve üretken yapay zeka ince ayarı gibi etkileşimli model eğitimi kullanım durumları için kullanabilirler. G6e örneklerini, 13 milyar parametreye kadar büyük dil modellerini (LLM'ler) ve görüntü, video ve ses üretimi için difüzyon modellerini dağıtmak amacıyla kullanabilirsiniz. SageMaker Studio'da JupyterLab ve CodeEditor uygulamalarını kurma ve kullanma talimatları için geliştirici kılavuzlarını ziyaret edin. Bu örneklerin fiyat bilgisi için lütfen fiyatlandırma sayfamızı ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

Amazon Aurora DSQL artık beş ek AWS Bölgesinde kullanılabilir durumda

Amazon Aurora DSQL tek Bölge kümeleri artık Asya Pasifik (Hong Kong), Asya Pasifik (Mumbai), Asya Pasifik (Singapur), Avrupa (Stockholm) ve Güney Amerika (Sao Paulo) bölgelerinde mevcuttur. Aurora DSQL, her zaman erişilebilir uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan, neredeyse sınırsız ölçeklenebilirlik, en yüksek kullanılabilirlik ve sıfır altyapı yönetimi sunan en hızlı sunucusuz, dağıtılmış SQL veritabanıdır. Uygulamalarınız için ölçeklenmeyi ve dayanıklılığı zahmetsiz hale getirmek üzere tasarlanmıştır ve en hızlı dağıtılmış SQL okuma ve yazma işlemlerini sunar. Bu lansman ile Aurora DSQL, aşağıdaki AWS bölgelerinde kullanılabilir: ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Doğu (Ohio), ABD Batı (Oregon), Kanada (Merkez), Kanada Batı (Calgary), Asya Pasifik (Hong Kong), Asya Pasifik (Melbourne), Asya Pasifik (Mumbai), Asya Pasifik (Osaka), Asya Pasifik (Singapur), Asya Pasifik (Sydney), Asya Pasifik (Tokyo), Asya Pasifik (Seul), Avrupa (İrlanda), Avrupa (Londra), Avrupa (Frankfurt), Avrupa (Paris), Avrupa (Stockholm) ve Güney Amerika (Sao Paulo). AWS Ücretsiz Katmanı ile Aurora DSQL ile ücretsiz olarak başlayın. Daha fazla bilgi için Aurora DSQL web sayfasını ve belgelerini ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

AWS HealthOmics artık iptal edilen iş akışı çalıştırmalarının önbelleğe alınmasını destekliyor.

AWS HealthOmics artık iptal edilen çalışmalara ait tamamlanmış görev çıktılarının önbelleğe alınmasını destekliyor, bu da müşterilerin çıktıları yeniden kullanmalarına ve daha önce tamamlanmış görevleri yeniden hesaplamaktan kaçınmalarına olanak tanıyor. Önbellekleme etkinleştirildiğinde ve bir çalışma iptal edildiğinde, HealthOmics otomatik olarak tamamlanmış görev çıktısını müşterinin S3 kovasında saklıyor, bu da müşterilerin çalışmaları iptal noktasından yeniden başlatmalarını sağlıyor. AWS HealthOmics, sağlık ve yaşam bilimleri müşterilerine tam yönetilen biyoinformatik iş akışları ile ölçeklenebilir bilimsel atılımları hızlandırmalarında yardımcı olan HIPAA uyumlu bir hizmettir. İptal edilen çalışmaların önbelleğe alınması, araştırmacıların, biyoinformatik uzmanlarının ve iş akışı geliştiricilerinin ara dosyaları ve tamamlanmış görev çıktıları saklayarak iş akışlarını verimli bir şekilde hata ayıklamalarına ve iteratif olarak geliştirmelerine yardımcı olur. Bu, müşterilerin saatler almış olabilecek tamamlanmış görevleri yeniden hesaplama maliyetinden tasarruf etmelerini sağlar ve yalnızca kalan tamamlanmamış görevleri yürüterek sonraki çalışmaları hızlandırır. İptal edilen çalışmaların önbelleğe alınması artık Nextflow, WDL ve CWL çalışmaları için tüm AWS HealthOmics bölgelerinde mevcuttur: ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Batı (Oregon), Avrupa (Frankfurt, İrlanda, Londra), İsrail (Tel Aviv) ve Asya Pasifik (Singapur, Seul). Daha fazla bilgi için iş akışı önbelleği belgelerine göz atın.

Bilim & Teknoloji

Claude Platform, AWS'de artık genel kullanımda.

Bugün, AWS, mevcut AWS hesapları aracılığıyla müşterilere Anthropic'in yerel Claude Platform deneyimine doğrudan erişim sağlayan yeni bir hizmet olan Claude Platform'un genel kullanılabilirliğini duyurdu. AWS, yerel Claude Platform deneyimine erişim sunan ilk bulut sağlayıcısıdır. Geliştiriciler ve organizasyonlar, Anthropic'in yerel Claude Platform deneyimine, API'ler, konsol ve erken erişim beta özellikleri dahil olmak üzere, mevcut AWS hesapları aracılığıyla, ayrı hesaplar, faturalama veya takip yönetimi yapmadan erişim sağlama seçeneğine sahip. AWS üzerindeki Claude Platform, Anthropic tarafından işletilmektedir ve müşteri verileri AWS güvenlik sınırlarının dışında işlenmektedir. AWS üzerindeki Claude Platform, Anthropic'in yerel Claude Platform geliştirme deneyimine erişim isteyen ve belirli bölgesel veri ikamet gereksinimleri olmayan geliştirme ekipleri ve işletmeler için tasarlanmıştır. Müşteriler, mevcut IAM kimlik bilgilerini ve erişim kontrolünü, konsolide AWS faturalamasını ve tam güvenlik görünürlüğü için CloudTrail denetim günlüğünü kullanmaya devam ederler. AWS üzerindeki Claude Platform aracılığıyla sunulan özellikler arasında Claude Yönetilen Ajanlar (beta), danışman stratejisi (beta), web araması, web alma, kod yürütme, dosyalar API'si (beta), Yetenekler (beta), MCP bağlantısı (beta), istem önbellekleme, alıntılar, toplu işleme ve istem geliştirme ve değerlendirme için Claude Konsolu bulunmaktadır. AWS üzerindeki Claude Platform, ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Doğu (Ohio), ABD Batı (Oregon), Kanada (Merkez), Güney Amerika (São Paulo), Avrupa (Dublin), Avrupa (Londra), Avrupa (Frankfurt), Avrupa (Milano), Avrupa (Zürih), Avrupa (Paris), Avrupa (Stockholm), Asya Pasifik (Tokyo), Asya Pasifik (Seul), Asya Pasifik (Melbourne), Asya Pasifik (Cakarta), Asya Pasifik (Sydney) ve Asya Pasifik (Melbourne) bölgelerinde mevcuttur. Daha fazla bilgi için AWS üzerindeki Claude Platform ürün sayfasını ziyaret edin. Başlamak için AWS üzerindeki Claude Platform belgelerine bakın.

Bilim & Teknoloji

AWS Transform, göçler sırasında konteynerleştirme yeteneği ekliyor.

AWS Transform artık AWS'ye geçiş sırasında uygulamaları konteynerlere yeniden platformlaştırmayı destekliyor. Bu sürüm, AWS Transform'un ajans AI yeteneklerini genişleterek kaynak kodunuzun konteynerleştirilmesini otomatikleştiriyor ve böylece geçiş ve modernizasyonu paralel olarak gerçekleştirmenizi sağlıyor; bu da yerel sunuculardan bulut tabanlı mimarilere geçişin zamanını ve karmaşıklığını azaltıyor. Geçiş ekipleri, GitHub, Bitbucket, GitLab veya .zip dosyalarından kaynak kodunu konteynerleştirebilir, Docker görüntüleri oluşturabilir, Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) ile yayınlayabilir ve Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) veya Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) üzerine dağıtabilir. Bu, konteynerleştirmeyi ekibinizin yeniden barındırma geçişlerini planlamak ve yürütmek için kullandığı aynı iş akışına entegre ediyor. AWS Transform, kaynak kodu depolarınızı analiz eder, Dockerfile'lar oluşturur ve yaygın güvenlik açıkları ve maruziyetleri (CVE'ler) için entegre güvenlik taraması ile konteyner görüntüleri oluşturur. Hedef ortamınız için dağıtıma hazır Terraform altyapı kodu ve Helm şemaları üretir. Hizmet, monolitik depolar (monorepos) ve çoklu depo yapıları, AWS CodeArtifact aracılığıyla özel bağımlılık çözümü ve ölçeklenebilir binlerce uygulamanın konteynerleştirilmesini destekler. Geçiş dalgası planlaması sırasında, uygulamaları ya yeniden barındırma ya da konteynerlere yeniden platformlaştırma yoluna atayabilirsiniz, böylece AWS'nin avantajlarından daha hızlı yararlanabilirsiniz. Bu yeni yetenek, AWS Transform'un sunulduğu tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur. Daha fazla bilgi için lütfen AWS Transform Kullanıcı Kılavuzu'nu ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

AWS Client VPN artık Ubuntu OS sürüm 26.04 LTS'yi destekliyor

AWS Client VPN artık Ubuntu 26.04 LTS sürümü ile Linux masaüstü istemcisini destekliyor. Artık en son Ubuntu işletim sistemi sürümlerinde AWS tarafından sağlanan VPN istemcisini çalıştırabilirsiniz. AWS Client VPN masaüstü istemcileri ücretsiz olarak mevcuttur ve buradan indirilebilir. AWS Client VPN, uzaktan çalışanlarınızı AWS veya yerel ağlara güvenli bir şekilde bağlayan yönetilen bir hizmettir. MacOS, Windows ve Ubuntu-Linux için masaüstü istemcilerini destekler. Bu sürümle birlikte, CVPN artık en son Ubuntu istemcisi olan 26.04 LTS'yi, 22.04 ve 24.04 ile birlikte desteklemektedir. Ayrıca Mac OS sürümü Sonoma 14.0, Sequoia 15.0 ve Tahoe 26.0 ile Windows 11'i de desteklemektedir. İstemci, MacOS ve Windows için ARM64'ü de desteklemektedir. Bu istemci sürümü, AWS Client VPN'in genel olarak mevcut olduğu tüm bölgelerde ek bir maliyet olmadan mevcuttur. Client VPN hakkında daha fazla bilgi edinmek için: AWS Client VPN ürün sayfasını ziyaret edin AWS Client VPN belgelerini okuyun.

Bilim & Teknoloji

Amazon Connect, İletişim Sonrası Çalışmalar için Varsayılan Adım Adım Kılavuzlar Ekliyor

Amazon Connect artık İletişim Sonrası Çalışma (ACW) için Varsayılan Kılavuzları destekliyor. Bu özellik, iletişim merkezi yöneticilerinin, bir ajanın ACW durumuna girdiğinde otomatik olarak Adım Adım Kılavuz başlatmasını sağlıyor ve herhangi bir manuel iş gerektirmiyor. Bu yetenek, iletişim merkezlerinin iletişim sonrası iş akışlarını standart hale getirmesine ve ajanların gerekli kapanış görevlerini (örneğin, durum kodlarını kaydetme, vakaları güncelleme veya takip eylemlerini tamamlama) otomatik olarak yönlendirilmesini sağlayarak işlem süresini azaltmasına yardımcı oluyor. Ajanların ACW sırasında doğru uygulamaya manuel olarak gitme ihtiyacını ortadan kaldırarak, kuruluşlar tutarlılığı artırabilir, hataları azaltabilir ve iletişim merkezi operasyonları genelinde ajan verimliliğini hızlandırabilir. Daha fazla bilgi edinmek ve başlamaya başlamak için Amazon Connect web sayfasını ve belgelerini ziyaret edin.

Bilim & Teknoloji

Amazon Route 53 Global Resolver artık herhangi bircast DNS çözümü için AWS Bölgelerini ekleyip kaldırmanıza olanak tanıyor.

Amazon Route 53 Global Resolver artık anycast DNS çözümü için AWS Bölgelerini ekleyip kaldırmanıza olanak tanıyor, bu da DNS sorgularınızın nerede çözüleceği üzerinde esnek bir kontrol sağlar. Bu, organizasyonunuz büyüdükçe Global Resolver kapsamını kolayca genişletmenizi veya uyum gereksinimlerini karşılamak için bölgesel dağıtımı ayarlamanızı sağlar. Global Resolver, herhangi bir yerden genel internet alan adları ve özel Route 53 barındırılan alanlar için anycast DNS çözümü sunar ve DNS sorgu filtreleme ile merkezi günlükleme özellikleri içerir. Bu güncelleme ile, Global Resolver yapılandırmanızı yeniden oluşturmadan hangi AWS Bölgelerinin anycast çözümüne katılacağını dinamik olarak ayarlayabilirsiniz. Bu yetenek, Route 53 Global Resolver'ın desteklendiği tüm AWS Bölgelerinde ek bir maliyet olmadan mevcuttur. Başlamak için Route 53 Global Resolver belgelerine bakın. Bölgesel kullanılabilirlik için Route 53 Global Resolver Bölge listesine göz atın. Fiyatlandırma için Amazon Route 53 fiyatlandırmasına bakın.

Bilim & Teknoloji

AWS Servis Kataloğu artık AWS Asya Pasifik (Yeni Zelanda) ve Kanada Batı (Calgary) bölgelerinde kullanılabilir.

AWS Service Catalog artık iki ek AWS Bölgesinde, Asya Pasifik (Yeni Zelanda) ve Kanada Batı (Calgary) müşterilerine sunulmaktadır. AWS Service Catalog, müşterilerin AWS üzerinde dağıtım için onaylı Altyapı olarak Kod (IaC) ürünlerinin bir kataloğunu oluşturmasına, yönetmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Yöneticiler, ürünleri AWS CloudFormation veya Terraform gibi diğer IaC araçlarını kullanarak tanımlar. Bir ürün, tek bir hesaplama örneğinden tam yapılandırılmış çok katmanlı bir uygulamaya kadar değişebilen bir dizi AWS kaynağıdır. Müşteriler, AWS Organizations aracılığıyla onaylı ürünlerin portföylerini AWS hesapları ve organizasyon birimleri arasında paylaşabilir, böylece mühendisler, veritabanı yöneticileri, veri bilimcileri ve diğer son kullanıcılar, organizasyonları genelinde yönetilen AWS kaynaklarına tutarlı bir şekilde kendi kendine hizmet erişimi sağlar. AWS Service Catalog ile organizasyonlar, ürünlerin nasıl sağlanacağını yönetmek için başlatma ve şablon kısıtlamaları uygulayabilir, ürün sürümlerini geliştikçe yönetebilir ve AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) kullanarak birey, grup veya mali merkez bazında erişimi kontrol edebilir. AWS Service Catalog, işletmeler, sistem entegratörleri ve yönetilen hizmet sağlayıcıları tarafından AWS üzerinde ölçekli olarak kaynakları düzenlemek, yönetmek ve sağlamak için kullanılmaktadır. Daha fazla bilgi için lütfen AWS Service Catalog ürün sayfasını ve belgelerini ziyaret edin. Tam bölgesel erişim için AWS Bölge Tablosuna bakın.

Bilim & Teknoloji

IAM Politika Otomati, Java desteği ve Terraform uyumlu politika oluşturma ekliyor

IAM Policy Autopilot artık Java uygulamalarını ve Terraform uyumlu politika oluşturmayı destekliyor, böylece dil kapsamını genişletiyor ve koddan daha az izin veren IAM politikaları oluşturma yeteneğini artırıyor. IAM Policy Autopilot, 2025 re:Invent etkinliğinde tanıtılan açık kaynaklı bir araçtır ve geliştiricilerin AWS üzerinde temel IAM politikalarını hızlı ve belirleyici bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olur; bu politikaları uygulamanız geliştikçe iyileştirebilirsiniz, böylece IAM politikaları yazma ve erişim sorunlarını çözme sürenizi azaltır. Java, IAM Policy Autopilot kullanıcıları tarafından en çok talep edilen dillerden biri olmuştur. Bu sürümle birlikte, Java geliştiricileri artık uygulama kaynak kodlarını analiz ederek AWS IAM politikaları oluşturabilirler; Python, TypeScript ve Go gibi desteklenen diller arasına katılmışlardır. Ayrıca, IAM Policy Autopilot artık Terraform kaynak tanımlarını uygulama kodunuzdaki SDK çağrılarıyla çapraz referanslayarak her IAM eylemi için gerçek kaynak ARN'lerini çözebilir. Örneğin, S3 GetObject çağrısı yapan bir uygulama için oluşturulan bir politika artık varsayılan olarak joker (*) kaynaklara yönelmek yerine Terraform'da tanımlanan belirli bir kovayı referans alacaktır. IAM Policy Autopilot, ek bir maliyet olmadan kullanılabilir ve kendi makinenizden erişilebilir. Başlamak için IAM Policy Autopilot GitHub deposunu ziyaret edin.