前言

近兩年因疫情因素，許多公司採線上線下混合式的辦公模式，為使企業於線上辦公時可以更流暢，AWS 首度推出優化影片轉碼的虛擬機類型 – Amazon EC2 VT1 Instances，讓使用者可兼顧成本考量又能在使用上更具彈性與可擴展性。

另外，AWS 於九月也推出了 Amazon GameLift Plug-in for Unity，讓使用 Unity 開發遊戲的使用者，能夠結合 AWS GameLift 的特色在未來能夠更方便的開發遊戲。上述服務外，文中也將介紹 Amazon QuickSight、Amazon CloudWatch、AWS CodeBuild…等服務的改動。

焦點新聞

Amazon GameLift Plug-in for Unity 正式推出

Amazon GameLift 是一個能夠讓使用者部署多人線上遊戲的託管服務（Game Server），而現在 GameLift 推出了適用於 Unity 的套件，讓 Unity 的遊戲開發者能夠快速地透過這個套件，利用自動化佈署服務 – AWS CloudFormation 來部署以 GameLift 為基礎的遊戲環境：

• 僅部署身份驗證：部署此方案的話會有一個能夠執行玩家身份驗證的伺服器（非遊戲伺服器），背後則會透過 Amazon Cognito、 Amazon API Gateway 與 AWS Lambda 來進行身份驗證
• 單／多 Region 的遊戲伺服器：部署此方案的話則會部署多個遊戲伺服器
• 具配對功能的遊戲

而此功能推出之後，也讓廣大使用 Unity 開發遊戲的使用者，能夠結合以上 AWS GameLift 的特色在未來能夠更方便的開發遊戲。

參考來源至：AWS announces General Availability of the Amazon GameLift Plug-in and AWS CloudFormation Templates for Unity

Amazon QuickSight 推出 Dataset-as-a-Source 功能

以往為了要針對提取 data source 的權限，而有 Authors、Reader 等身份，所以在 dataset 匯入階段會需要有權限的人來進行這個動作，而通常一個 dataset 會有多種用途（製作成不同的報表），因此當原始的 dataset 資料一有更改，動輒又是數十個 dataset 需要一起更動，因此效率會變得非常低落，甚至容易因為人為疏失，遺漏修改或修改錯誤任一個 dataset。

而 Dataset-as-a-Source 就是希望創建一個集中的 dataset，並共享給其他人，讓每個被共享者可以再各自提取其中的資料，形成各自所需的 dataset（其他資料庫、CSV…）進行作業。日後，如果需要更動 dataset 中的資料，也可以僅更新集中化的那一個 dataset，而其餘相關連的 dataset 則會跟著自動更新，從而節省使用者的時間並防止人為疏失。

參考來源至：Amazon QuickSight launches Dataset-as-a-Source

AWS 首度推出優化影片轉碼的虛擬機類型 – Amazon EC2 VT1 Instances

由於近兩年疫情肆虐的關係，許多企業都已經實施混合辦公模式，讓員工可以選擇彈性的在家上班或是在公司上班多利用視訊軟體開會等，來避免增加染疫的風險。

但隨著需求用戶逐漸增加，市面上有許多視訊軟體常常會遇到某個時間點使用者過多，而造成視訊軟體背後伺服器塞車或是無法回應的情形發生，進而導致使用者體驗不佳。 除此之外，不只是視訊軟體的需求逐漸上升，如體育賽事的現場直播或是遊戲實況主即時串流的平台 – Twitch 等，不只要求影音的品質，甚至畫質跟解析度也要滿足使用者的需求。

而 AWS 基於以上情況，在今日首度推出針對影音串流而進行優化的 EC2 Instances – Amazon EC2 VT1 Instances。

Amazon EC2 VT1 Instances 除了提供流暢的串流影音解碼功能和解析度高達 4K UHD 特色，而且在價格方面也較最新的 GPU-Based EC2 Instances 便宜了 30% 等。在網路延遲性的表現，VT1 Instance 提供了高達 25 Gbps 的頻寬，讓影音串流的服務使用起來不會過於卡頓。Amazon EC2 VT1 Instance 的計價模式甚至可以選擇，On-Demand、Spot、Reserved、Saving Plan 等。以上種種特色能讓使用者擁抱可擴展和彈性和兼顧成本上的考量。

就讓我們來看一下有哪些類型可以選擇吧！

參考來源至：Announcing general availability of Amazon EC2 VT1 instances – the first EC2 instance optimized for video transcoding

圖片來源至：Amazon EC2 VT1 Instances

其他服務更新

• AWS 正式推出 Amazon MSK Connect：簡易、快速且可自動擴展的連結外部資源至 Amazon MSK，讓使用者透過 MSK Connect 就可以將原先由自己管理，或是運行在 AWS 以外的外部資源，轉移至 Amazon MSK，且不需要做額外的程式碼修改，就可以直接連結使用。

• Amazon CloudWatch 推出可監控 S3 Access Points 請求狀況的 metrics：現在使用者可透過 CloudWatch metrics 來監控透過特定 S3 Access Points 發出請求的狀況，藉此了解發出請求的頻率、模式，幫助審視針對 S3 安全性、權限控管上的設定。

• AWS CodeBuild 支援小型 ARM 虛擬機型：自從 2019 年 11 月 CodeBuild 開始支援在 AWS Graviton 處理器上運行 ARM-based 的 workload 之後，現在更是支援 AWS Graviton2 處理器，可提供需要較少資源的 workload。

• Amazon SES 現在支援信件大小最高可到 40MB：相較於以往，使用者僅能寄送最大 10MB、接收最大 30MB 的信件，現在寄送／接收都最高可到 40MB。

• Amazon Lex 新增支援韓語：現在使用者可以創建能夠理解韓語的 Lex 聊天機器人，以正確、流暢的對談與韓語用戶互動。

• Amazon EC2 Hibernation 新增支援 Red Hat Enterprise Linux 8、CentOS 8，以及 Fedora 34：使用 Red Hat Enterprise Linux 8、CentOS 8，以及 Fedora 34 的使用者，現在如果想在 EC2 暫停時，保存位在 RAM 裡的資料，可以使用 Hibernation 作為暫停的動作。

• Amazon Transcribe 新增支援在即時轉譯時，隱藏個人的敏感資訊：在即時的語音轉文字的過程中，現在能將 PII（personal identifiable information）redaction 功能開啟，來隱藏在即時轉譯的過程中可能曝露的個人資訊，像是身分證號碼或是銀行帳戶等資訊。

• Amazon ECR 支援複製單一鏡像檔至不同 Region 或 AWS Account：自從 2020 年 12 月 AWS ECR 支援 CRR (cross region replication) 之後，就引起不少開發者的關注，但當時僅支援將全部映像檔複製到不同 Region，而無法針對單一個映像檔複製。而現在可以透過 ECR API 來複製需要的映像檔。

• Amazon EMR Studio 支援在同一個 Jupyter Notebook IDE 環境使用多種程式語言開發 Spark workloads：Amazon EMR Studio 是一個提供 IDE 環境，並讓使用者能夠開發、除錯、視覺化大數據和資料分析的功能。以往使用者只能夠在同一個 Jupyter Notebook IDE 環境使用一種程式語言作為開發的工具，現在 EMR Studio 支援在同一個 Jupyter Notebook IDE 環境使用不只一種程式語言來開發，加強了整體使用上的彈性。

• Amazon Lex V2 新增 utterances statistics 功能：此功能可以讓使用者查看 Amazon Lex V2 成功辨識的話語，以及它沒有辨識出來的話語，透過這個功能可以幫助調整使用者調整語音機器人。

• Amazon SageMaker Autopilot 針對分類問題新增指標：Autopilot 現在會針對分類問題（classification）新增 F1 score、AUC (area under the curve) 等指標。

• AWS RoboMaker 支援自定義 container images：當 RoboMaker 在訓練模型時，AWS 會自建構一個模擬環境作為訓練使用。現在使用者可以自定義用於訓練的模擬環境。將應用程式打包成 container image 之後，再將 image 上傳至 Amazon ECR 後，即可透過 container images 引入 RoboMaker 來當作模擬環境。

• Amazon CloudWatch Application Insights 新增 application auto-discovery 及儀表板：透過 Amazon CloudWatch Application Insights 監控在 AWS Resource Groups 裡的資源，或是在帳戶中的應用程式資源，Amazon CloudWatch Application Insights 會自動設置推薦的 Metrics、telemetry、logs 及 alarm，設置完成後這些資訊會導入到儀表板，幫助維運人員更方便知道資源的狀態。

• AWS Firewall Manager 支援 AWS WAF rate-based rules：透過 AWS Firewall Manager 就能集中管理組織裡的 AWS WAF rate-based rules，追蹤每個 Request 來自哪個 IP 及發出 Request 的速度，當 IP 發出 Request 的速率超過 Rate-based rules 的限制，觸發對應的操作（e.g. 封鎖此 IP 發出的 Request）。