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Cloud Computing

re:Invent 2022

AWS steigt in den Halbleiter-Ring

02.12.2022
Von  und
Anirban Ghoshal ist Senior Writer für Enterprise-Software, Datenbanken und Cloud-Infrastruktur bei unserer US-Schwesterpublikation InfoWorld.
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Apurva Venkat ist Hauptkorrespondentin für die indischen Ausgaben von CIO, CSO und Computerworld. Zuvor berichtete sie für ISMG, IDG India, Bangalore Mirror und Business Standars über neue technologische Entwicklungen sowie Tech-Unternehmen, Startups, Fintech, E-Commerce und Cybersicherheit.
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Auf seiner Hausmesse re:Invent hat die Cloud-Sparte von Amazon neue Services und Features vorgestellt – und ihren Einstieg ins Chip-Business bekannt gegeben.
AWS-CEO Adam Selipsky auf der Bühne der re:Invent 2022.
AWS-CEO Adam Selipsky auf der Bühne der re:Invent 2022.
Foto: AWS

Amazon Web Services (AWS) hat auf seiner Hausmesse re:Invent im Jahr 2022 zahlreiche Neuerungen angekündigt, die für Enterprise-Kunden interessant sein dürften. Peter DeSantis, Senior Vice President Utility Computing bei AWS, kündigte im Rahmen seiner Eröffnungs-Keynote unter anderem eine aktualisierte Version der Virtualisierungsumgebung Nitro, eine leistungsfähigere EC2-Instanz sowie neue Graviton-Chips (ab Minute 08:00) an:

Einen Tag später kam auch AWS-CEO Adam Selipsky mit Chip-Neuigkeiten auf die Bühne. Er kündigte mit Inferentia2 einen neuen Prozessor an, der dafür optimiert ist, große Datenmengen zu verarbeiten. Zudem versprach Selipsky den Kunden eine "Zero ETL Future". Dank einer neuen Integrationsmöglichkeit für das Redshift Data Warehouse und den Datenbank-Service Aurora könnten Kunden auf die für Data Warehouses typischen aufwändigen Extract-, Transform- und Load-Phasen verzichten.

Cloud-Experte Corey Quinn zeigte sich auf Twitter von Selipskys Keynote jedoch eher enttäuscht:

In einem Video-Interview mit Bloomberg äußerte sich der AWS-Chef unter anderem zur Strategie hinter den neuen Chips sowie den wirtschaftlichen Aussichten für AWS und die Branche im Allgemeinen:

Im Folgenden haben wir die wichtigsten Ankündigungen der AWS re:Invent 2022 für Sie zusammengefasst.

AWS Supply Chain

AWS geht in Sachen Lieferketten-Management neue Wege. Mit der Cloud-Anwendung AWS Supply Chain will das Unternehmen seine Kunden dabei unterstützen, einen ganzheitlichen Überblick über Lieferanten, Bestände, Logistikprozesse und alle anderen Komponenten der Supply Chain zu bekommen.

AWS Supply Chain ist über die Management Console abrufbar und kann über integrierte Konnektoren mit bestehenden ERP- und SCM-Systemen verbunden werden, um alle Daten in einem Supply Chain Data Lake zu konsolidieren. Dieser ist laut AWS dafür vorgesehen, verwertbare Insights zu generieren. Die Konnektoren verwenden dabei vortrainierte Machine-Learning-Modelle, um Daten zu extrahieren und aggregieren.

Um die Lieferkettentransparenz zu verbessern, stellt AWS Supply Chain auch eine kartenbasierte Echtzeit-Visualisierung der Daten zur Verfügung, die auch kontextbezogene Informationen (etwa Bestandsengpässe oder Verspätungen) berücksichtigen soll. Das wird laut AWS dabei helfen, Störungen zu deeskalieren. Zudem kann der Cloud-Service so konfiguriert werden, dass er im Fall von Unterbrechungen oder Stauungen Warnmeldungen aussendet. Doch damit nicht genug: Mit Supply Chain liefert AWS seinen Kunden auch automatisierte Handlungsempfehlungen, wenn es zu Supply-Chain-Problemen kommt. In diesem Fall dürfte den verantwortlichen Teams auch die integrierte Messaging-Funktion zugutekommen.

Supply Chain Management (SCM) ist ein großer Wachstumsmarkt. Den Analysten von Gartner zufolge wird der Umsatz in diesem Bereich im Jahr 2022 bereits 20,42 Milliarden Dollar erreichen. Mit Supply Chain will sich AWS nun ein Stück vom Kuchen sichern. Das Unternehmen konkurriert hier fortan beispielsweise mit Oracles Fusion Cloud SCM oder Microsofts Dynamics 365 Supply Chain Management.

Redmonk-Analyst James Governor kommentierte den Service auf Twitter wie folgt:

AWS DataZone

Amazon Web Services gewährte auf der re:Invent auch erste Einblicke in die Preview-Version eines neuen Datenmanagement-Services: DataZone soll Kunden dabei unterstützen, Daten konzernweit zu katalogisieren, zu teilen und zu managen. Die Daten können dabei aus AWS-, On-Premises- oder Drittquellen stammen. Über das Webportal des neuen Dienstes können Unternehmen Datenkataloge einrichten, indem sie Datenquellen, -taxonomien und Governance-Richtlinien definieren.

Ist der Datenkatalog eingerichtet, so schreibt AWS in einer Pressemitteilung, können Datenbestände und Metadaten über das Webportal von DataZone durchsucht werden. Um damit Analysen zu fahren, müssen Unternehmensanwender ein DataZone-Projekt einrichten - einen gemeinsam genutzten Bereich im Webportal, der es den Anwendern ermöglicht eine bestimmte Auswahl an Datensätzen zu nutzen, den Zugriff mit Kolleginnen und Kollegen zu teilen und im Team an Analysen zu arbeiten: "DataZone ist in AWS-Analysedienste wie Redshift, Athena und QuickSight integriert, so dass Datenkonsumenten auf diese Services im Kontext ihres Datenprojekts zugreifen können."

Darüber hinaus bietet DataZone auch APIs, um benutzerdefinierte Lösungen zu integrieren - beispielsweise von DataBricks, Snowflake oder Tableau.

AWS verabschiedet ETL

Datenmanagement und -analysen zu vereinfachen, war ein großes Thema auf der re:Invent 2022: AWS kündigte neue Services und Funktionen an, die insbesondere ETL-Prozesse vereinfachen - oder gänzlich überflüssig machen - und unternehmensübergreifende Suchen unterstützen sollen.

Mit der Zero-ETL-Integration von Amazon Aurora und Redshift (derzeit in der Preview-Version) will AWS ETL überflüssig machen. Nach Angaben des Unternehmens werden die Transaktionsdaten, die in Aurora geschrieben werden, quasi direkt in RedShift repliziert und stehen so zeitnah für Analysen bereit: "Kunden können Daten aus mehreren Amazon-Aurora-Datenbankclustern in dieselbe Redshift-Instanz replizieren, um Erkenntnisse über mehrere Anwendungen hinweg zu gewinnen", heißt es in einem Statement des Konzerns.

Mit der Integration von Amazon Redshift und Apache Spark will AWS seine Kunden, beziehungsweise deren Entwickler dabei unterstützen, die hauseigenen Analytics- und Machine-Learning-Services zu nutzen, um Spark-Applikationen auf Grundlage von Redshift-Daten zu erstellen und auszuführen: "Entwickler können mit Hilfe gängiger Frameworks wie Java, Python, R oder Scala innerhalb von Sekunden über Anwendungen auf Apache-Spark-Basis Redshift-Daten durchsuchen", schreibt der Cloud-Riese. Die Integration ist bereits allgemein verfügbar.

AWS Clean Rooms

Mit dem neuen Service Clean Rooms will AWS Unternehmen dabei unterstützen, mit ihren Partnern auf der Basis eines gemeinsamen Datenbestands zusammenzuarbeiten. Der Dienst, der derzeit AWS-Kunden vorbehalten ist, kann über die AWS Management Console aufgerufen werden und bietet Optionen, um Datensätze für Kooperationen mit Partnern freizugeben und die Zugriffsrechte entsprechend zu konfigurieren.

In Clean Rooms genutzten Datensätze sind verschlüsselt und müssen laut dem Hyperscaler zur Bearbeitung nicht aus der AWS-Umgebung entfernt oder in eine andere Plattform geladen werden. Auch Abfragen sollen auf Grundlage dieser Datensätze möglich sein.

AWS Clean Rooms wird als eigenständiges Angebot und als Bestandteil von AWS for Advertising and Marketing ab Anfang 2023 verfügbar sein. Zunächst in den Redionen USA Ost, USA West, Asien-Pazifik, Europa (Frankfurt, Dublin, London, Stockholm).

AWS Application Composer

Mit Application Composer hat AWS auf der re:Invent auch ein Low-Code-Tool vorgestellt, um Serverless-Anwendungen auf diversen AWS-Services zu entwickeln. Entwicklern stellt der Dienst eine visuelle Umgebung zur Verfügung, mit der sie im Drag-und-Drop-Verfahren Software schreiben können: "AWS Application Composer hilft Ihnen, sich auf die Entwicklung zu konzentrieren, indem es einsatzbereite Infrastructure-as-Code-Definitionen inklusive Integrationskonfigurationen bereitstellt", schreibt AWS.

AWS Application Composer befindet sich derzeit in der Preview und ist in folgenden Regionen über die Management Console abrufbar: USA West, USA Ost, Asien-Pazifik, Europa (Frankfurt, Dublin).

AWS SageMaker

Für seinen Managed ML-Service SageMaker stellte AWS neue Notebook- und Governance-Funktionen vor. Notebooks im Kontext von AWS SageMaker sind Compute-Instanzen, auf denen die Jupyter-Notebook-Anwendung läuft. Laut AWS sollen die neuen Funktionen es Unternehmen ermöglichen, die Governance über den gesamten Lifecycle ihrer ML-Modelle hinweg zu ermöglichen und zu skalieren.

  • SageMaker Role Manager soll es Administratoren erleichtern, Zugriffe zu kontrollieren und die Berechtigungen für Benutzer zu verwalten. Das Tool erstellt laut AWS binnen weniger Minuten automatisch Zugriffsrichtlinien mit den erforderlichen Berechtigungen.

  • Ebenfalls neu ist das Tool SageMaker Model Cards, das Data Scientists dabei unterstützen soll, von der manuellen Datenspeicherung wegzukommen. Das Tool bietet einen zentralen Ort, um Modellinformationen in der AWS-Konsole zu speichern. Es kann Trainingsdetails wie Eingabedatensätze sowie Trainingsumgebung und -ergebnisse direkt und automatisiert in SageMaker Model Cards eintragen.

  • Darüber hinaus bietet AWS mit dem SageMaker Model Dashboard künftig eine zentrale Schnittstelle, um ML-Modelle zu tracken.

  • Mit SageMaker Model Monitor können Unternehmen auch Integrationen via Dashboard nutzen.

Neben Governance-Funktionen für SageMaker hat AWS neue Funktionen zu SageMaker Studio Notebook hinzugefügt, um die Zusammenarbeit von Data-Science-Teams in Unternehmen und die Datenaufbereitung innerhalb von Notebook zu beschleunigen.

Amazon QuickSight

Seinem Business-Intelligence-Dienst QuickSight spendiert AWS neue Funktionen: Mit QuickSight Q können dank Machine Learning nun auch Natural-Language-Abfragen auf Grundlage von Geschäftsdaten vorgenommen werden. Laut AWS bekommen die Kunden so in Sekunden relevante Visualisierungen geliefert und können Prognosen fahren.

QuickSight Q verfügt außerdem über eine weitere Funktion, die automatisch semantische Informationen zu Datensätzen ableitet und hinzufügt, wodurch die Zeit, die Business-Intelligence-Teams mit der Vorbereitung von Daten für NLP-Abfragen verbringen, laut AWS von Tagen auf Minuten reduziert wird. Möglich wird das in erster Linie durch vortrainierte ML-Modelle sowie Daten aus BI-Assets.

Beide Funktionen stehen QuickSight-Q-Kunden ohne weitere Kosten zur Verfügung.

Amazon Security Lake

Auch in Sachen Cybersecurity hatte AWS auf der re:Invent 2022 große Neuigkeiten im Gepäck: mit Security Lake führt der Cloud-Gigant einen neuen Security Service ein, der automatisiert Sicherheitsdaten aus Cloud- und lokalen Quellen in einem Data Lake zentralisieren soll.

"Kunden müssen in der Lage sein, Sicherheitsrisiken schnell zu erkennen und darauf zu reagieren, um zeitnah Maßnahmen zum Schutz ihrer Daten und Netzwerke zu ergreifen. Die Daten, die sie für die Analyse benötigen, sind jedoch oft über mehrere Quellen verteilt und in unterschiedlichen Formaten gespeichert. Mit Amazon Security Lake können Kunden jeder Größe mit nur wenigen Klicks einen Security-Data-Lake einrichten, um Protokolle und Ereignisdaten aus Dutzenden von Quellen zu aggregieren, zu normalisieren und auf breiter Basis nutzbar zu machen", zitiert das Unternehmen Jon Ramsey, seinen Vice President for Security Services, in einer Pressemitteilung.

Der neue Service kann in Kombination mit Amazons Sicherheitslösungen (Athena, OpenSearch und SageMaker) sowie mit Lösungen von Drittanbietern (IBM, Splunk, SumoLogic) genutzt werden. Darüber hinaus werden mehr als 50 verschiedene Datenquellen unterstützt (darunter etwa Cisco, CrowdStrike und Palo Alto Networks). Zudem unterstützt Security Lake das Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) und passt alle Daten automatisch entsprechend an.

"Im Ergebnis hilft Amazon Security Lake den Kunden, ihre allgemeine Sicherheitslage zu verbessern, ermöglicht Sicherheitsteams mehr Transparenz, um Ereignisse zu identifizieren und zu verstehen und reduziert die Zeit, die benötigt wird, um Sicherheitsprobleme zu lösen", schreibt AWS.

Amazon Security Lake ist derzeit in den Regionen USA Ost, USA West, Asien-Pazifik und Europa (Frankfurt und Dublin) verfügbar. Weitere Regionen sollen in Kürze folgen.

Amazon Omics

Mit dem ebenfalls neuen Service Omics adressiert AWS in erster Linie Forscher und Wissenschaftler. Der Dienst ist auf groß angelegte Studien mit den entsprechende Datenmengen ausgelegt und soll beispielsweise Bioinformatikern dabei helfen, genomische Datentypen zu analysieren und zu speichern. Ziel ist es, die Fortschritte in der Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Omics kann laut AWS auch dabei unterstützen, grundlegende Bioinformatik-Workflows und -Analysen aufzusetzen - die zugrundeliegende Infrastruktur passt sich automatisch an die Nutzung an.

Wie der Hyperscaler in einem Blogpost schreibt, funktioniert der neue Dienst auf der Grundlage dreier primärer Komponenten: einem für Omics optimierten Objektspeicher, Managed Compute und optimierten Data Stores. Omics unterstützt darüber hinaus auch den Import von Rohdaten in einen Annotation Store. Wissenschaftler und andere Nutzer können über die Konsole des Dienstes mit dem Import von Daten in den Objektspeicher beginnen.

Der neue Service kann in Kombination mit anderen Diensten wie Amazon HealthLake genutzt werden und ist ab sofort in den Regionen USA Ost, USA West, Asien-Pazifik, Europa (Frankfurt, Dublin, London) verfügbar.

AWS SimSpace Weaver

Mit dem neuen Managed Compute Service SimSpace Weaver will AWS seinen Kunden komplexe 3D-Simulationen mit mehr als einer Million Objekten ermöglichen. Dabei hat der Cloud-Gigant Szenarien wie etwa die Verkehrsströme von Städten im Sinn. Der Service unterstützt großangelegten Simulationen, indem er mehrere EC2-Instanzen nutzt, um die zugrundeliegenden Rechen-, Speicher- und Netzwerkanforderungen zu managen. Laut AWS müssen sich die Kunden nicht mehr mit der Infrastruktur herumschlagen.

Um den Service nutzen zu können, müssen Unternehmen zunächst das AWS SimSpace Weaver SDK herunterladen und dann mit dessen Hilfe die AWS SimSpace Weaver APIs in ihren Simulationscode integrieren. Der neue Service bietet den Kunden eine lokale Entwicklungsumgebung, in der sie einzelne Versionen ihrer räumlichen Simulationen auf eigener Hardware kostenlos iterieren und testen können, bevor sie diese in großem Maßstab in der Amazon-Cloud ausführen. Die lokale Umgebung verwendet dieselben APIs wie AWS SimSpace Weaver. Anwenderunternehmen können ihre Simulation laut AWS also in die Cloud übertragen, ohne ihren Code zu ändern.

AWS SimSpace Weaver ist in den Regionen USA Ost, USA West, Asien-Pazifik, Europa (Frankfurt, Dublin, Stockholm) allgemein verfügbar. Weitere Regionen sollen in Kürze folgen.

AWS Wickr für Unternehmen

Erst kürzlich hatte Amazon Web Services (AWS) bekannt gegeben, seinen für Privatkunden konzipierten Messaging-Dienst Wickr Me Ende 2023 einstellen zu wollen, um sich damit ganz auf Unternehmen und Behörden zu konzentrieren. Auf der re:Invent 2022 in Las Vegas ließ AWS nun Taten folgen und kündigte an, die Enterprise-Version von Wickr, die erstmals im Juli 2022 angekündigt worden war, ausrollen zu wollen. Bislang war der Service lediglich in einer Preview-Version verfügbar.

Wie AWS mitteilte, soll Wickr Business-Anwendern eine sichere Kommunikation und Zusammenarbeit per Text, Sprache und Video ermöglichen, ebenso das Teilen von Inhalten. Man wolle Kunden künftig auch dabei unterstützen, Audit- und Regulierungsanforderungen zu erfüllen, heißt es dazu in einem Blogpost des Unternehmens.

AWS geht diesen Schritt in einer Zeit, in der das Unternehmen aufgrund der schwierigen wirtschaftlichen Bedingungen damit rechnet, dass seine Kunden weniger investieren werden. Allerdings ist der globale Markt für sichere Messenger eine Ausnahme, wenn man Analysten Glauben schenkt. Er soll zweistellig wachsen. Ein Report der IMARC Group geht davon aus, dass das Marktvolumen in diesem Bereich im Jahr 2022 von 5,1 Milliarden Dollar (2021) auf 11,2 Milliarden Dollar expandieren wird.

Um Unternehmen dabei zu unterstützen, den Wickr-Service zu konfigurieren und zu managen, hat AWS das dafür nötige Administrations-Framework in die Management Console integriert - in das Portal also, über das AWS-Kunden sämtliche Services und Konfigurationen steuern. Um die Wickr-Verwaltungsrichtlinien einzurichten, können Unternehmen auf die AWS IAM-Zugriffskontrolle und -Richtlinien zurückgreifen. Administratoren können zudem Netzwerke für Wickr managen. Die Kunden der Unternehmen, die Wickr einsetzen, können über iOS-, Android-, Windows-, Linux- und macOS-Geräte auf die Anwendung zugreifen. Die verschiedenen Wickr-Versionen stehen auf den jeweiligen Marktplätzen zum Download bereit.

Darüber hinaus können IT-Teams Wickr so konfigurieren, dass die Daten des Dienstes an einem bestimmten Ort gespeichert werden, um gesetzlichen Vorgaben einzelner Branchen gerecht zu werden. Um Daten zu speichern, müssen IT-Teams einen Data-Retention-Prozess einrichten und ihn auf Netzwerke anwenden. Laut AWS werde so der maximale Schutz der Daten gewährleistet. Der Data-Retention-Prozess ist darüber hinaus auch als Docker-Container verfügbar. Zudem umfasst Wickr auch mehrere Bots, die als Docker-Container verpackt sind. Diese Bots, die dem von Slack ähneln, können Entwickler verwenden, um Workflows mit Node JS zu erstellen.

Der Wickr-Service für Unternehmen ist bislang nur in der AWS-Region US East (North Virginia) verfügbar - weitere Regionen sollen aber bald folgen. Der Messaging Service ist für Einzelpersonen und Teams mit bis zu 30 Personen für die ersten drei Monate kostenlos nutzbar. Wird die User-Begrenzung überschritten, tritt ein Standard-Preisplan für fünf Dollar pro Benutzer und Monat in Kraft. AWS hat auch einen Premium-Preisplan für 15 Dollar pro Benutzer und Monat in petto, der zusätzliche Funktionen mitbringt.

Amazon Connect

Last, but not least kündigte AWS auf der re:Invent 2022 die allgemeine Verfügbarkeit von Prognose-, Kapazitätsplanungs-, Terminierungs- und Contact-Lens-Funktionen für seinen Contact-Center-Service Amazon Connect an.

AWS hatte Amazon Connect im Jahr 2017 eingeführt, um seinen Kunden eine kostengünstige Alternative zu traditionellen Softwarelösungen im Bereich Call Center und Kundenservice anzubieten. Die bereits im März 2022 angekündigten Funktionen für Prognose, Kapazitätsplanung und Terminierung sollen Unternehmen dabei unterstützen, die Auslastung ihrer Contact Center vorherzusagen, den Personaleinsatz zu planen und ihre Agenten je nach Bedarf einzuteilen.

Für die Prognose nutzt Amazon Connect Machine Learning. Hierbei werden historische Daten mit Planungsszenarien und spezifischen Metriken (Auslastung, tägliche Fluktuation, etc.) kombiniert. Die so erstellten Pläne können bei Bedarf in Echtzeit angepasst oder überprüft werden. Aktivierbar sind die neuen Funktionen über die Amazon Connect Console. Die Vorhersage-, Kapazitätsplanungs- und Terminierungsfunktionen sind zunächst in den Regionen USA Ost, USA West, Asia Pacific und Europa (London) verfügbar.

Amazon Connect wird außerdem künftig offiziell um den Contact-Lens-Service erweitert. Der ermöglicht es, Gespräche in Echtzeit mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und Speech-to-Text-Analysen zu analysieren.

"Contact Lens hilft Ihnen, die Stimmung der Kunden zu verstehen, sensible Informationen aufzunehmen und die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien durch die Agenten zu überwachen, um deren Performance und das Kundenerlebnis zu optimieren", schreibt AWS in einem Blogpost. Mit Contact Lens für Amazon Connect können Unternehmen auch Bewertungsformulare über die Performance von Agenten erstellen oder über eine No-Code-Schnittstelle benutzerdefinierte Workflows und Tutorials für Agenten erstellen. Der Service ist aktuell in der Preview-Version für die Regionen USA Ost, USA West, Asien-Pazifik und Europa (London) verfügbar. (fm)

Mit Material unserer Schwesterpublikationen CIO.com & CSO Online.