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AWS Elastic Disaster Recovery 正式 GA

AWS Elastic Disaster Recovery 可以讓使用者快速且可靠的恢復 on-premises 及雲上的應用程式來降低停機時間和資料遺失。也可以使用該項服務來簡化 AWS 上各種服務的災難恢復流程，包括 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等關聯式資料庫以及 SAP 等企業應用程式。

AWS Elastic Disaster Recovery 可以將來源伺服器上的服務在不影響效能的情況下，不斷地在 AWS 環境中製作副本。與傳統 on-premises 的災難恢復方案相比，利用價格合理的 AWS 存儲服務及最少的運算資源做持續複製可以帶來的優勢太多了。如果要在 AWS 上恢復應用程式，可以在幾分鐘內完成。在恢復過程中，使用者可以選擇最新的伺服器狀態作為恢復點，也可以選擇從較早的時間點恢復應用程式。時間點恢復有助於從勒索病毒等資料損壞事件中恢復。在主環境中解决問題後，可以使用 AWS Elastic Disaster Recovery 進行 Failback 流程。

參考來源至：Announcing general availability of AWS Elastic Disaster Recovery

圖片來源至：AWS Elastic Disaster Recovery、Scalable, Cost-Effective Disaster Recovery in the Cloud

其他服務更新

• AWS CloudFormation 新增支援更多 AWS 資源，可透過撰寫 Template 的方式自動化佈署：

  • AWS IoT Device Management：現在使用者可透過撰寫 CloudFormation Template，快速部署、配置 IoT fleet management 相關資源，如： Job Templates、Fleet Metrics 及 IoT Logging settings。
  • EKS cluster 相關的組態設定：使用者現在可透過 CloudFormation 來自動化配置 EKS Tgs、endpoint access control 以及 control plane logging 等參數的設定。

• AWS CDK 新增支援更多服務及操作，讓使用者可使用自身熟悉的程式語言，快速部署、配置多項 AWS 資源：

  • 創建、部署 App Runner 應用程式：使用者只需要定義程式碼來源，例如：Amazon ECR Public、Amazon ECR private 或是 GitHub，就可以透過 CDK 來部署應用程式。
  • 創建使用者自定義的 Amplify-created 後端應用程式所需的 AWS 資源：Amplify 推出 amplify add custom 指令，讓使用者可以自定義由 Amplify 驅動的應用程式需要什麼樣的 AWS 資源，而不是僅能使用 Amplify 內建的模組。
  • 取代由 Amplify 產生的 AWS 資源：透過 amplify override auth 指令，產生一個可供使用者調整的 function，使用者就可以自行調整像是 IAM、Cognito 及 S3 等 AWS 資源的配置。

• Amazon EKS Connector 正式 GA：Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Connector 正式 GA 使用者可透過這項功能在統一介面中觀測到所有 Kubernetes clusters (包含 on-premises)的狀態、設定檔及工作負載。

• AWS Glue FindMatches 現在支援 incrementally 類型地配對新增加的資料集：AWS Glue FindMatches 可以幫助使用者快速識別、匹配新增的資料集與現有資料集中的重複資料，讓使用者可以更快速的清理和刪除重複資料集。

• Amazon Kendra 是一個透過 ML 技術驅動的智慧搜尋服務，可讓使用者輕鬆創建出智慧化的搜尋引擎，來搜尋文本內的關鍵字，現在 Kendra 推出新功能：

  • 與 AWS Single Sign-On 整合：使用者現在可以透過 Amazon Kendra 與 AWS Single Sign-On 的整合，利用使用者額外的身份驗證及授權機制來控管使用者能搜尋到的內容。此外，AWS Single Sign-On 支援多個第三方驗證機制，如：Azure AD、CyberArk、Okta..等等。
  • SharePoint Connector：使用者現在可以串接 Microsoft SharePoint 2013 或 2016 版本至 Kendra，快速搜尋存放在 Microsoft SharePoint 內的文件。

• Amazon SageMaker Autopilot 現在會產生更多與資料相關的分析數據及使用建議：Amazon SageMaker Autopilot是一個可以幫助使用者建立資料前處理、算法選擇、模型參數調整及部署模型的全自動 AI 服務，現在他能夠額外產生一些重要的資料洞察報告及建議，包括預測能力、特徵之間的相關性、目標列分佈、重複行、異常行、不平衡的類分佈、多分類目標響應的影響力。

• Amazon Athena 的 federated query 功能，新支援跨帳號的讀取：如果 Athena query 的資料來源並不是在 S3 bucket，可以透過 federated query 匯集多個來源資料至統整的 S3 bucket，現在此功能也支援可以跨帳號的讀取位在不同帳號的資料來源。

• AWS IoT Greengrass 新增支援 Windows 裝置：AWS IoT Greengrass 是一個物聯網 (IoT) 邊緣運算雲服務，可幫助使用者創建、部署和管理 IoT 裝至上的軟體，在 AWS IoT Greengrass ver 2.5 已被廣泛的在 Windows Server 2019 和 Windows 10 測試，使用者終於可以在 Windows 裝置上使用 AWS IoT Greengrass 管理了。

• Amazon Rekognition 是一個運用機器學習模型來幫助使用者做圖像、影像辨識的服務，近期做出了以下更新：

  • Amazon Rekognition text detection 新增 7 種新語言並提高準確性：Amazon Rekognition text detection 是一個可以讓使用者更輕鬆地辨識出圖像中文字的服務，現在新增 7 種語言分別是阿拉伯語、俄語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語和西班牙語，此外 Amazon Rekognition text detection 也藉由提高圖片中扭曲的文字的辨識度，提高了整體的準確性。
  • Amazon Rekognition 提高 content moderation 功能的準確性：Amazon Rekognition 現在運用了新的機器學習模型，降低 Rekognition 在辨識影像及圖片的正當性時，出現 false positive 的機率，藉此提高辨識的準確率。

• AWS CloudTrail 推出 ErrorRate Insights：CloudTrail Insights 可幫助使用者識別帳戶中異常的 API 活動，例如：頻繁地修改資源配置、發生 AWS IAM 操作錯誤..等。此次新推出的功能，使用者可利用 ErrorRate Insights，在不需要額外做設定的前提下，自動地判斷發生錯誤的機率，以採取後續的修復動作。