【每周快報】1014-1020 AWS 服務更新
前言
一年一度的 re:Invent 又快到了,每年 re:Invent 上都會宣布許多新服務,在去年底宣布的 AWS Panorama Appliance 於上周終於正式發布,這是個內建電腦視覺模型的硬體裝置,能夠分析地端攝影鏡頭所拍攝到的影像與影片,還可以透過 SageMaker 進行客製化的影像辨識模型訓練,並部署到 Panorama 硬體上。
除了這項重要服務的發布外,上週 AWS 也針對許多服務做了些改動,包含 AWS Pricing Calculator、Amazon Forecast Weather Index、AWS RoboMaker…等多項服務。
焦點新聞
AWS Panorama Appliance 正式發佈!
在 AWS 2020 年 re:Invent 時,AWS Panorama Appliance 就已經在大會上亮相並主打會將電腦視覺的元素擴展到地端攝影鏡頭上,目的就是為了實現某些產線上的自動化流程。
舉例來說,在過去許多工廠為了增加工廠產能輸出,會在許多產線上安裝鏡頭來確保產線正常,或用來監控操作人員與設備有保持正常的安全距離等。但如果要分析鏡頭拍攝的影片或影像時,常常會花費大量的時間與資源,且早期許多鏡頭是沒有連網能力的,更不用說使用協定的安全性。而今天企業若是想要增加鏡頭相關的延伸應用,例如:透過電腦視覺功能做到瑕疵檢測,或是細微的品質管理,其本地端的鏡頭運算能力相當有限,且訓練自己的機器學習模型相當耗時。 然而,當一些用戶將影片從現有的本地鏡頭裝置發送或備份到第三方的伺服器時,通常需要很高的網路成本,或者裝置位於網路速度較慢的偏遠地區,綜合以上因素都會降低分析的實用性。因此,大多數企業都被困在使用緩慢、昂貴、容易出錯或手動的流程來進行視覺監控和檢查任務進而造成營運效率低落。
而現在用戶只需要與 AWS Panorama Appliance 做連線,就能輕鬆的在本地端使用電腦視覺的功能並且針對指定要的串流即時內容做分析。由於機器學習的模型已經預先搭建好在 AWS Panorama Appliance 的邊緣裝置中,用戶無需擔心是否需要連網才能使用,或是擔心網路傳輸是否穩定和成本問題等。
此外 AWS Panorama Appliance 也與 Amazon SageMaker 做結合,用戶可先在 Amazon SageMaker 訓練好自己的機器學習模型或隨時根據搜集資料的變化來重新建立、訓練、部署機器學習模型到 AWS Panaroma Appliance 上,也能將其應用數據結果導入到 Amazon CloudWatch 或是將資料儲存在 Amazon S3 上。
若是用戶不想自己訓練機器學習模型,也可以參考 AWS Panaroma Partner ( Deloitte, TaskWatch, Vistry, Sony, Accenture) 先預建置好的模型,再針對自己的使用場景如:醫療、零售、金融、製造業等來去包裝成自己的解決方案。
目前只能美洲地區和歐洲部分區域才能夠訂購 AWS Panaroma Appliance 的實體裝置,而可先在 AWS Elemental 的 Console 介面開始訂購產品。而 AWS Panaroma 服務目前也僅提供支援以下區域 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Canada (Central), and Europe (Ireland) 做選取。
參考連結:Announcing General Availability of the AWS Panorama Appliance
其他服務更新
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Amazon Transcribe 的 custom language models 功能,現在也可以在即時語音轉譯中使用:如果使用者先前有利用 Transcribe – custom language models (CLM) 的功能來訓練自己的 speech-to-text 模型的話,現在也可以在即時語音轉文字的場景下使用。
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AWS Pricing Calculator 新增支援 Amazon CloudFront:現在使用者可以利用 Pricing Calculator 預先計算 CloudFront 可能產生的費用,幫助掌握成本。
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Amazon Forecast Weather Index 新增支援 Central America、Middle East 及 Africa 的天氣資訊:Amazon Forecast Weather Index 可以幫助使用者快速在 Forecast 產生推論時,加入天氣資訊作為參考的依據之一,且不需額外的費用。現在 Amazon Forecast Weather Index 新增中美洲、中東及非洲的天氣資訊可供選擇。
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現在使用者可以直接在 AWS Batch console 畫面看到可視化的 AWS Step Functions workflow:AWS Step Functions 是一個可幫助使用者串連、統整多個 serverless 服務/應用程式成工作流的服務,而 Step Functions 支援的服務也包含了 AWS Batch。現在,使用者如果利用 Step Functions 來管理 AWS Batch 的運行流程,可直接在 AWS Batch 的 console 畫面看到 Step Functions workflow,而不必切換畫面。
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AWS Glue Crawlers 新增支援 Amazon S3 的事件通知作為觸發資料處理的機制:使用者可利用 AWS Glue Crawlers,通過掃描 Amazon S3 中的資料及關聯式資料庫來擷取其 schema,同時自動生成 Data Catalog,讓資料處理的流程更加簡單。現在使用者可以將 S3 的事件通知(例如:上傳事件)作為觸發 AWS Glue Crawlers 開始進行資料處理的機制,形成從資料上傳到資料前處理的自動化流程。
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Amazon WorkSpaces 推出可幫助使用者更新、新增映像檔的 API:以往使用者如果要更新 Amazon WorkSpaces 的映像檔成最新版,或是新增自定義的映像檔,需要手動啟用 instance、下載驅動程式,再自行更新映像檔,耗費較多時間。現在可透過呼叫 Amazon WorkSpaces API 取代上述流程,甚至也可以寫成腳本自動執行,節省人力、時間。
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AWS RoboMaker 新增支援任何的機器人及模擬軟體:先前使用者使用 AWS RoboMaker 的時候,Robot Operating System (ROS) 及 Gazebo 是唯一支援的機器人及模擬軟體;現在使用者可選擇任何自己偏好的軟體或模擬環境,RoboMaker 可以把驗證流程、模擬工具,甚至串流用的 GUI 工具與其他的軟體串接。
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AWS Data Exchange 推出支援 Amazon Redshift (預覽版): AWS 宣布推出適用於 Amazon Redshift 的 AWS Data Exchange 的預覽版,此功能的釋出,使用戶能夠在 AWS Data Exchange 中查找和訂閱第三方的資料集,用戶可以在幾分鐘內在 Amazon Redshift Data Warehouse 中查詢這資料,無需設定 ETL。 Data Provider 可以在 AWS Data Exchange 目錄中列出和提供包含 Amazon Redshift 資料集的產品,授予訂閱者對存儲在 Amazon Redshift 中的資料的直接讀訪問權限。此功能使用戶能夠使用這些第三方資料集快速查詢、分析和構建其應用場景。