一、服務的新功能

ALB 支援 Target Group level weighted 分流

Amazon Elastic Load Balancing（ELB） 提供三種負載平衡器，針對不同使用情景可以選擇不同種類的 ELB。Application Load Balancer（ALB）適合用來處理 HTTP 與 HTTPS 流量的負載平衡。

以往透過 ALB 要實作 Blue/Green 部署，會有以下做法：

1. 部署兩組 ALB Services，透過 Route53 做 DNS Ｗeighted 權重分流
2. 同一組 ALB 底下，以 Target Group 為單位，作 Listener 切換
3. 同一個 Target Group 當中做 AutoScaling Launch Configuration/Template 切換或是 Rolling update

透過本次更新，可以在同一個 listener 的 Routing Rule 底下，做 Weighted 權重分流 (0~999)。所有 Target Group 類型，EC2 Instances, IPs 或 Lambda Functions 皆有支援。

僅需要分別建立 Blue Target Group 和 Green Target Group，並在 ALB Listener 底下更新 Routing Rule 即能藉由一個 ALB 實現。同時也支援 Target Group Stickiness（Stick session），以確保使用者在一定時間內的服務體驗一致。

如下範例，將 20% 流量導致target group 1、將 80% 流量導至target group 1，其有效 Stick 時間為2000秒。

aws elbv2 modify-listener \
    --listener-arn "<listener arn" \
    --default-actions \
    '[{
       "Type": "forward",
       "Order": 1,
       "ForwardConfig": {
          "TargetGroups": [
             {"TargetGroupArn": "<target group 1 arn>", "Weight": 20}, \
             {"TargetGroupArn": "<target group 2 arn>", "Weight": 80}, \
          ],
          "TargetGroupStickinessConfig": {
             "Enabled": true,
             "DurationSeconds": 2000
          }
       }
   }]'

參考資源至 : Blog – Application Load Balancer Simplifies Deployment with Weighted Target Groups

Amazon CloudWatch 推出 Embedded Metric Format

Amazon CloudWatch 是針對 DevOps 工程師、開發人員、網路可靠性工程師 (SRE) 和 IT 管理員建置的監控和可觀察性服務。

CloudWatch Embedded Metric Format（內嵌指標格式） 可讓用戶在推送資訊到 CloudWatch Metric 時宣告成符合 Metric 的格式，CloudWatch Log 便可直接從中建立新的 Custom Metric，並可同時新增警告（Alarm），如此一來便節省了許多自訂 Metric 與 Alarm 的時間。

好處：可將自訂指標與詳細的日誌事件資料一起嵌入，CloudWatch 會自動擷取自訂指標，以便用戶可在其上視覺化和警示，以進行即時事件偵測。 此外，也可用 CloudWatch Log Insights 查詢與擷取指標相關聯的詳細日誌事件，以深入了解操作事件根本原因。

參考資源至 : Amazon CloudWatch Launches Embedded Metric Format

AWS ECS 新增功能及增強支援

AWS 推出適用於 Amazon ECS 和 AWS Fargate 的日誌路由器的 FireLens

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 是可高度擴展的高效能容器協調服務，支援 Docker 容器，可讓用戶在 AWS 上輕鬆執行及擴展容器化應用程式。無須安裝和操作自己的容器協調軟體、管理和擴展虛擬機器叢集，也不用排程這些虛擬機器上的容器。

AWS Fargate 是一種適用於 Amazon ECS 的運算引擎，可讓用戶執行容器而無需管理伺服器或叢集。不需要佈建、設定及擴展執行容器的虛擬機器叢集。免除了與伺服器或叢集互動或規劃相關事項的需要。

FireLens 是 Amazon ECS 和 AWS Fargate 的容器日誌路由器，可擴充使用 AWS 或合作夥伴解決方案的廣泛服務來進行日誌分析和儲存。意味著用戶可使用許多插件之一，包括 AWS for Fluent Bit 或攜帶自己的 Fluentd 輸出插件。

FireLens 為用戶提供簡化的介面，可在原始碼過濾日誌、新增有用的中繼資料，以及將日誌傳送到幾乎任何目的地。現在可將日誌直接串流到 Amazon CloudWatch、Amazon Kinesis 資料防火軟管目的地，例如：Amazon Elasticsearch、Amazon S3、Amazon Kinesis 資料串流和合作夥伴工具。

參考資源至 : AWS launches FireLens, a log router for Amazon ECS and AWS Fargate

ECS container instances 的監控功能，現在可在 Amazon CloudWatch Container Insights 中使用

此次更新之後，用戶現在可以監控、隔離和診斷 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）容器執行個體的效能。CloudWatch Container Insights 可自動收集十五個新 CloudWatch 自訂指標，例如：CPU、記憶體和 Amazon EC2 執行個體的檔案系統和網路使用率，並將摘要顯示在 ECS Instance 儀表板中，以改善應用程式恢復性和可用性，以及更快地疑難排解 ECS 叢集問題。

參考來源至：ECS container instances monitoring now available in Amazon CloudWatch Container Insights

Amazon Redshift 功能更新

Amazon Redshift 是快速、全受管的資料倉儲，可讓用戶使用標準 SQL 及現有的商業智慧 (BI) 工具，以簡單且經濟實惠的方式分析所有資料。它可讓用戶使用精密的查詢優化、高效能本機磁碟的單欄式儲存及大規模平衡查詢執行，對數 PB 的結構化資料執行複雜的分析查詢。

Amazon Redshift 推出跨執行個體還原

Amazon Redshift 現在支援跨執行個體還原，可讓用戶將 Redshift 快照還原到不同大小或執行不同節點類型的叢集。 這可簡化快照還原工作流程，以支援不斷演進的使用案例，並可根據特定工作負載的運算資源、儲存容量和成本需求來變更執行個體類型和計數。

例如，用戶可以跨執行個體將具有小型執行個體的生產密集計算叢集的快照還原到具有強大執行個體的叢集中，以滿足更高需求的工作負載或成本較低的開發叢集。 恢復叢集之後，可以隨著時間的效能和容量需求變更而調整它的大小。

參考資源至 : Amazon Redshift launches cross-instance restore

Amazon Redshift 宣佈主控台重新更新，並改善資料倉儲的管理和監控

Amazon Redshift 現在為用戶提供了一個新的控制台。新的使用者介面和新功能可簡化管理，並提升 Redshift 叢集和工作負載健康狀況和效能的深入解析。全新 Redshift 主控台中的新監控儀表板可統一所有相關資訊 (例如：可用性狀態、叢集和查詢效能、事件和警報)，讓管理員更容易從單一頁面監控其所有 Redshift 叢集。 這可讓系統管理員快速了解與其工作負載相關的活動。

新的主控台可簡化使用者體驗並減少日常操作的點擊次數，簡化 Redshift 叢集的管理。可以檢視與工作負載管理佇列相關聯的查詢，並將它們與叢集效能建立關聯。新的主控台允許使用者搜尋和探索查詢，然後向下展開以視覺化查詢計劃和執行統計資料，藉此減少了解和最佳化查詢效能所需的時間。它也讓使用者能夠將執行時間與叢集效能度量建立關聯，並提供就地最佳化建議。

新的查詢編輯器(Query Editor)可以使用 SQL 編輯器來改善複雜查詢的編寫，以便管理查詢並提供查詢結果的視覺分析。 它透過內容協助、查詢格式和鍵盤快速鍵等功能，提升使用者的生產力。

參考資源至 : Amazon Redshift announces a console refresh to improve management and monitoring of your data warehouse

Amazon EKS 增加佈建與管理 Kubernetes 工作節點的支援

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 可讓用戶使用 AWS 上的 Kubernetes 輕鬆部署、管理和擴展容器化應用程式。

以往，若用戶想要針對 EKS Cluster 的 worker nodes 做 Instance Type：On-Demand、Spot Instances 進行混搭，必須經過 eksctl，CloudFormation 或者 Terraform 的方式讓 Instances provision 啟動後，向 EKS Control Panel 註冊，加入 EKS Cluster 當中運作。

用戶現在可為 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 叢集佈建託管工作節點，並使用 Amazon EKS 管理主控台、API 或 CLI 讓它們保持在最新狀態。

使用 Amazon EKS 託管節點群組(managed node groups)，用戶不需要單獨佈建或連接提供運算容量來執行 Kubernetes 應用程式的 EC2 執行個體。用戶可使用單一指令來建立、更新或終止叢集的節點。

參考資源至 : Amazon EKS adds support for provisioning and managing Kubernetes worker nodes, Extending the EKS API: Managed Node Groups

Amazon SNS 新增 Dead Letter Queue（DLQ）

Amazon Simple Notification Service (SNS) 是高度可用、耐用、安全的全受管發佈/訂閱簡訊服務，可讓用戶分離微型服務、分散式系統及無伺服器應用程式。

現在可以在 Amazon Simple Notification Service (SNS) 訂閱中設定無效信件佇列 (DLQ)，以擷取無法傳遞的訊息。Amazon SNS DLQ 透過儲存訊息，以防用戶的訂閱端點無法連線，讓應用程式更具彈性和耐用性。

Amazon SNS DLQ 是標準的 Amazon SQS 佇列。 若要在無法傳遞訊息移至 DLQ 時接收通知，可設定 Amazon CloudWatch 警示，也可分析 Amazon CloudWatch 日誌，以更有效地排解訊息傳遞失敗的問題。

參考資源至 : Amazon SNS Adds Support for Dead-Letter Queues (DLQ)

Amazon GuardDuty 支援將 Exporting Findings 匯到 Amazon S3 Bucket

Amazon GuardDuty 是一種威脅偵測服務，可持續監控是否有惡意活動和未經授權的行為，以保護 AWS 帳戶和工作負載。

Amazon GuardDuty 的用戶現在可以將 Export findings 匯到 Amazon S3。透過匯出問題清單（finds），可簡化來自不同區域的問題清單。用戶可將所有關聯成員帳戶和所有 AWS 區域的 Eexport findings 至單一客戶擁有的 S3 儲存貯體。

參考資源至 : Amazon GuardDuty Supports Exporting Findings to an Amazon S3 Bucket

二、功能的增強或改動

Amazon DynamoDB 適應型容量，可以透過自動隔離經常存取的項目

Amazon DynamoDB 是一種鍵值和文件資料庫，可在任何規模下達到不到 10 毫秒的效能。它是全受管、多區域、多主機的耐用資料庫，內建安全性、備份和還原以及記憶體內快取，以供網際網路規模的應用程式使用。

如果用戶的應用程式將不成比例的高流量導致一個或多個項目，DynamoDB 將重新平衡用戶的分割區，使經常存取的項目不會位於同一個分割區上。這項最新的增強功能可協助用戶維持工作負載不間斷的效能。且讓用戶更有效率地佈建輸送量容量，而不是過度佈建以因應不均勻的資料存取模式，藉此協助降低成本。

參考資源至 : Amazon DynamoDB adaptive capacity now handles imbalanced workloads better by isolating frequently accessed items automatically

AWS App Mesh 增加了幾個資源的默認限制

AWS App Mesh 是一種服務網格，可提供應用程式層級網路，讓用戶的服務輕鬆在多種類型的運算基礎設施之間相互通訊。

AWS App Mesh 增加一組應用程式 Mesh 資源 (虛擬節點、後端、路由器和路由) 的預設限制。 這些限制增加可讓用戶更輕鬆地使用 App Mesh 管理較大的應用程式。 每個網格對應至用戶的服務、工作集或可連接至網格的部署的虛擬節點數目從 20 增加至 200。每個節點的後端端點數目；特定服務可連線的相依服務數目從 25 增加至 50。 每個網格的虛擬路由器數量從 20 個增加到 200 個，以便在所有網格連接的服務上進行路由。每個虛擬路由器的路由數量從 20 增加到 50 個，以便對多個參數進行路由決策。

參考資源至 : AWS App Mesh increases default limits on several resources

AWS Elemental MediaConvert 現在支援 Dolby Vision 和 Dolby Atmos 編碼

AWS Elemental MediaConvert 是以檔案為基礎的影片轉碼服務，內含廣播級功能。它能讓用戶輕鬆地建立隨選視訊 (VOD) 內容，以在廣播和多螢幕進行大規模交付。

AWS Elemental MediaConvert 現在支援 Dolby Vision 高動態範圍 (HDR) 視訊編碼，在消費者顯示裝置上提供更佳的色彩、對比和亮度，並支援 Dolby Atmos 音訊編碼，以提供身歷其境的環繞音效。使用 MediaConvert 搭配 Dolby Vision HDR 可為視訊輸出提供更寬廣的色域和更大的亮度範圍，改變觀賞體驗。MediaConvert 會處理 HDR 和元數據生成，無需任何額外的處理。

參考資源至 : Support for Dolby Vision and Dolby Atmos Encoding Now Available with AWS Elemental MediaConvert

Parameter Store 宣布增強的搜尋體驗

AWS Systems Manager 能讓用戶查看及控制 AWS 的基礎設施。Systems Manager 提供統一的使用者界面，方便用戶查看多項 AWS 服務的運作資料，並允許用戶將各種 AWS 資源上的操作任務設為自動化執行。

Parameter Store 為用戶的應用程式組態資料提供安全的集中式儲存。用戶可使用參數存放區將組態資料與應用程式程式碼分開。新的搜尋體驗會尋找名稱中包含搜尋關鍵字的所有參數。如：如果帳戶中有大量參數，並且需要找到名稱中有 ‘sql’ 的參數，則只需在搜索框中鍵入 ‘sql’ 即可。Parameter Store 將返回所有在其名稱中任何位置具有字符串 ‘sql’ 的參數（搜索結果不會區分大小寫）。

參考資源至 : Parameter Store announces enhanced search experience

Amazon Chime management API 現在允許用戶管理聊天室

Amazon Chime 是一項通訊服務，在公司內外都能進行會議、聊天和撥打商務電話。使用 Amazon Chime 時，可以彈性選擇用戶的線上會議、視訊會議和商務電話所需要的功能，而且僅需按用量付費。

Amazon Chime 現在提供應用程式介面 (API)，用戶可使用它在商務程序、工具和 Amazon Chime 聊天室之間建立整合。如：可自動將聊天室成員與 Active Directory 群組同步，或為您的問題管理工具中建立的票證自動建立並填入聊天室。

參考資源至 : Amazon Chime management APIs now allow you to manage chat rooms

Amazon Personalize 現在支援批量推薦

Amazon Personalize 是一種機器學習服務，用戶能夠使用可以在 Amazon Personalize 創建的自定義機器學習模型來個性化的網站、應用程序、廣告、電子郵件等。

Amazon Personalize 現在支援批次建議，可讓用戶針對大量使用者產生個人化建議，或針對大量項目一次性產生類似項目，然後在批次處理中使用它們，如：傳送電子郵件或通知。 若要使用批次建議，只需透過 AWS 主控台或 API 建立批次推斷工作，並提供檔案 (透過 S3)，其中包含用戶要為其產生建議的使用者或項目清單。 然後 Amazon Personalize 將生成建議並將其上傳到您指定作為輸出的 S3 路徑。

參考資源至 : Amazon Personalize now supports batch recommendations

Amazon WorkSpaces 引入 WorkSpaces Directory APIs

Amazon WorkSpaces 是安全且受管的桌面即服務 (DaaS) 解決方案。用戶可以使用 Amazon WorkSpaces 在幾分鐘內佈建 Windows 或 Linux 桌面，並快速地擴展，為全球工作者提供數千個桌面。

用戶現在可使用 Amazon WorkSpaces API 向 WorkSpaces 註冊目錄並修改目錄詳細資訊。新的 API 可讓用戶自動化使用 WorkSpaces 註冊目錄或修改目錄層級 WorkSpaces 屬性 (包括預設 WorkSpace 建立設定、自助權限和存取控制) 的工作流程。

參考資源至 : Amazon WorkSpaces introduces WorkSpaces Directory APIs

AWS 平行叢集 2.5.0，含有 Intel HPC 平台規格、NICE DCV、平行 19 等等

AWS ParallelCluster 是一個完全支援和維護的開放原始碼叢集管理工具，可讓科學家、研究人員和 IT 管理員在 AWS 雲端中部署和管理高效能運算 (HPC) 叢集。

這個最新版本的 AWS ParallelCluster 重大新增功能，包括：

• 增加了符合 Intel HPC 平台規格的規範
• Intel® MPI 程式庫 2019 年更新 5 的支援
• 圖形遠端桌面視覺化：AWS ParallelCluster 現在本身支援 NICE DCV，允許客戶透過在 Web 瀏覽器中執行的遠端桌面連線至 HPC 叢集。 除了其他優點之外，這也簡化了與遠端視覺效果相關的步驟，做為後處理步驟的一部分。
• Slurm 19：客戶現在可以在 GPU 執行個體上使用 Slurm 19 搭配原生 GPU 排程功能。有了這項增強功能，客戶可以對使用 GPU 的任何叢集工作進行更細微的控制。
• 改進的配置體驗：AWS 並行叢集的 pcluster 配置命令已經過改良，以簡化叢集設置。客戶現在可以利用自動化網路設定，減少建立叢集所需的步驟。

參考資源至 : AWS ParallelCluster 2.5.0 with Intel HPC Platform Specification, NICE DCV, Slurm 19, and More

較長的格式資源 ID 現在可在 Amazon EC2 中使用

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 是一種 Web 服務，可在雲端提供安全、可調整大小的運算容量。

從今天起，AWS GovCloud (美國西部) 區域的 AWS 用戶可選擇使用 API 或 AWS 管理主控台使用較長的 ID。用戶可使用較長格式測試系統，並在準備就緒時選擇加入。目前的格式是資源標識符後 8 個字元的字串。新格式將是相同的資源識別碼後 17 個字元的字串。 例如，今天，用戶的 VPC 具有類似 “vpc-1234abc0” 的資源標識符。 2020 年 4 月之後，新的 VPC 將被分配一個標識符，如 “vpc-1234567890abcdef0”。

參考資源至 : Longer Format Resource IDs are Now Available in Amazon EC2

現在擴展 AWS CloudFormation 以建模、佈建和管理第三方資源

AWS CloudFormation 提供一種通用語言，可用來描述和佈建雲端環境中的所有基礎設施資源。CloudFormation 可讓用戶使用編程語言或簡單的文字檔以自動且安全的方式，在所有區域和帳戶為應用程式所需的資源建立模型並進行佈建。

AWS CloudFormation 推出了一組功能，讓用戶可輕鬆建立第三方資源的模型和自動化管理，例如 SaaS 監控或事件管理工具，並利用基礎設施即程式碼的優點。透過此次啟動，用戶可使用 AWS CloudFormation 作為單一工具，自動佈建用戶的基礎設施和應用程式資源 (無論是 AWS 或第三方)，無需自訂指令碼或手動程序。

這項新功能也可搭配 AWS Control Tower 和 AWS Service Catalog 等服務即用，以協助用戶執行管理和資源合規，以及用於跨帳戶和跨區域管理的 AWS CloudFormation StackSets。

參考資源至 : Now extend AWS CloudFormation to model, provision, and manage third party resources

Amazon EMR 增強功能

Amazon EMR 是業界領先的雲端原生大數據平台，可讓團隊快速、經濟高效地大規模處理大量資料。

宣布 Amazon EMR 執行階段 for Apache Spark

AWS 宣布 Apache Spark 的 Amazon EMR 執行階段 – 在可用和默認情況下打開 Amazon EMR 集群，並對 Apache Spark 的性能運行時優化環境。Amazon EMR 執行階段 for Spark 運行時速度高達 32 倍，並與開源 Spark 100％ 的 API 兼容性。

參考資源至 : Announcing EMR Runtime for Apache Spark

Amazon EMR 現在支援在 Amazon S3 上的記錄層級插入、更新和刪除

Amazon EMR 5.28.0 現在支援 Apache Hudi。現在可用 Apache Hudi 來簡化需要記錄層級的插入、更新和刪除作業的增量資料管理和資料隱私使用案例。 Apache Hudi 可讓 Amazon S3 資料湖符合資料隱私權法律、使用即時串流、變更資料擷取日誌、恢復延遲到達的資料，及追蹤變更歷史記錄和回復。

Apache Hudi 可讓用戶管理 Amazon S3 中記錄層級的資料，以簡化變更資料擷取 (CDC) 和串流資料擷取，並提供一個架構來處理需要記錄層級更新和刪除的資料隱私使用案例。 由 Apache Hudi 管理的數據集使用開放存儲格式存儲在 S3 中，並與 Presto、Apache Hive、Apache Spark 和 AWS Glue 數據目錄集成，讓用戶使用熟悉的工具近乎實時訪問更新的數據。

參考資源至 : Support record-level insert, update, and delete on Amazon S3 with Amazon EMR

AWS Step Functions 增加與 Amazon EMR 服務整合

AWS Step Functions 是一項可幫助用戶協調多個 AWS 服務成為無伺服器工作流程的服務，以便將服務（例如：AWS Lambda、Amazon ECS）整合到一個應用程式中。

此次更新之後，用戶可以建立有效的資料處理工作流程，並排列 Amazon EMR 步驟、管理相依性以及並行執行工作。同時，用戶還可以在 ETL 工作流程中主動向上和向下擴展叢集。此外，也可以選擇如何處理例外、重試失敗的工作，以及警示使用者失敗，以改善資料處理工作流程的恢復能力。

若按照以下流程，可透過 Step Fumction 來建立 EMR Cluster，並在最後維持 running 的狀態。若用戶不再需要這個 Cluster，需手動關閉以免產生更多費用。

用戶可在「Create_A_Cluster」步驟的 output 中，找到新創建的 Cluster。

參考來源至：AWS Step Functions adds Amazon EMR service integration

圖片來源至：New – Using Step Functions to Orchestrate Amazon EMR workloads

AWS AppSync 使用 GraphQL 訂閱的 Pure WebSocket 支援新增即時增強功能

AppSync 是採用 GraphQL 的受管服務，可讓應用程式輕鬆取得所需的確切資料。使用 AppSync 建立可擴展的應用程式，包括需要在各式各樣資料來源 (如 NoSQL 資料存放區、關聯式資料庫、HTTP API 和 AWS Lambda 自訂資料來源) 進行即時更新的應用程式。對於行動和 Web 應用程式，AppSync 還可在裝置離線時提供本機資料存取，並在裝置重新連線之後，使用自訂衝突解決方案同步資料。

AWS 發布 AppSync 的增強功能，現在可以利用 Pure WebSockets 作為一種新的協議選項，與連接的客戶端實時通信。 新通訊協定支援更高的最大承載大小 (240kb 與 128kb)、增強的連線和廣播速率、CloudWatch 指標，以及 GraphQL 訂閱的選集篩選。現在新的與現有的 AppSync API 都支持 Pure WebSockets 協議。

參考資源至 : AWS AppSync adds Real-Time enhancements with Pure WebSockets support for GraphQL Subscriptions

參考資源至 : New features that will enhance your Real-Time experience on AWS AppSync

AWS Lambda 新增支援新的程式語言

AWS Lambda 是一種計算服務，可讓您運行代碼而無需置備或管理服務器。

此次更新之後，AWS Lambda 新增支援 Node.js 12、Java 11、Python 3.8 等程式語言。針對用戶舊有的 Lambda function，可在修改程式碼後，透過更改 runtime 來改變配置，使用最新版本並享用新版語言的新功能。

參考來源至：AWS Lambda now supports Node.js 12

參考來源至：AWS Lambda now supports Java 11

參考來源至：AWS Lambda now supports Python 3.8

AWS Lambda 支援 Amazon SQS 先進先出（FIFO, First-In-First-Out）作為事件來源

Amazon SQS 是一種完全受管的訊息佇列服務，可在分散式軟體元件和微服務之間可靠地進行通訊。FIFO 佇列會保留傳送和接收訊息的確切順序，以及支援允許單一佇列中有多個排序的訊息群組。

此次更新之後，當用戶使用 Lambda 建置事件驅動的應用程式，可將 Amazon SQS FIFO 作為事件來源，以維持其中排序的事件和作業。例如：用戶可以建立一個應用程式，以正確的順序傳送價格修改來顯示正確的產品價格。

參考來源至：AWS Lambda Supports Amazon SQS FIFO (First-In-First-Out) as an Event Source

適用於 SQL 伺服器的 Amazon RDS 現在支援額外的執行個體大小

Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）讓用戶能夠在雲端中輕鬆設定、操作和擴展關聯式資料庫。

此次更新之後，適用於 SQL 伺服器的 Amazon RDS db.m5 和 db.r5 執行個體類別提供 8xlarge 和 16xlarge 大小。原先使用 m4.10xlarge、m4.16xlarge、r4.8xlarge 或 r4.16xlarge 的用戶，可升級至最新地執行個體。

參考來源至：Amazon RDS for SQL Server now supports additional instance sizes

複製快照的 API 新支援在複製快照時新增標籤

以往，使用者必須先複製快照集，再手動將標籤新增至複製的快照集。此次更新之後，用戶可以指定要套用至複製快照的標籤清單，做為複製快照 API 的參數，以方便用戶用不同的方式分類快照。例如：按部門、目的或擁有者。用戶也可以根據標籤啟用的資源層級權限，以設定還原、複製或刪除快照的能力的存取控制。

參考來源至：Copy Snapshot API now supports adding tags while copying snapshots

Amazon SageMaker Ground Truth 現在支援更精緻的存取控制

Amazon SageMaker Ground Truth 可幫助您快速建構高度精確的機器學習訓練資料集。

此次更新之後，用戶可透過設定 IAM Policy 來指定能夠使用 condition key 的使用者，並管理其使用者的存取權限。

具體來說，用戶可以使用這些金鑰來限制 IAM 使用者的特定工作團隊的存取權限。所有工作團隊分為三種人力類型之一：Amazon Mechanical Turk（公用）、第三方服務提供者（廠商）或您自己的工作者（私人）。如果使用者嘗試使用受限制的工作團隊建立標籤任務，Amazon SageMaker Ground Truth 會傳回拒絕存取的錯誤。

參考來源至：Amazon SageMaker Ground Truth Now Supports More Refined Access Control

AWS CodeBuild 新增 ARM、GPU 和 X-Large 運算類型的支援

AWS CodeBuild 是全受管的持續整合服務，可編譯來源碼、執行測試，並產生可立即部署的軟體套件。

AWS CodeBuild 支援以 ARM 為基礎的工作負載：用戶可以原生方式建置和測試軟體更新，而無需模擬或交叉編譯。用戶可選擇 “ARM_CONTAINER” 作為環境類型和 “BUILD_GENERAL1_LARGE” 作為計算類型。基於 Amazon Linux 新託管的 images – aws/codebuild/amazonlinux2-aarch64-standard， 現在可用作這些構建的構建環境。

AWS CodeBuild 支援以 GPU 工作負載：用戶可使用 AWS CodePipeline 執行用於深度學習目的的 CI/CD 工作流程。 在透過 Pipeline 發行變更之前，現在可以測試程式碼、資料和 ML 模型中的增量變更是否準確。用戶可以通過創建或更新一個代碼構建項目並選擇 “LINUX_GPU_CONTAINER” 作為環境類型和 “BUILD_GENERAL1_LARGE” 作為計算類型開始。

AWS CodeBuild 還增加了對較大型 “LINUX_CONTAINER” 運算類型的支援。此運算類型針對需要高效能的工作負載進行最佳化。例如：需要高 I/O 的組建、平行執行工作等等。用戶可以通過創建或更新一個代碼構建項目並選擇 “BUILD_GENERAL1_2XLARGE” 作為計算類型開始。

參考來源至：AWS CodeBuild Adds Support for ARM, GPU, and X-Large Compute Types