re:Invent22 : Annonces sur les nouveautés de la plateforme AWS

Lors des conférences re:Invent 2022 se déroulant à las Vegas, Adam Selipsky le CEO d’AWS, a présenté dans sa Keynote les nouveaux services de la plateforme AWS.

Un focus particulier a été fait cette année sur la Data, la Sécurité et les solutions verticalisées dédiées aux secteurs de l’industrie, la Supply Chain et la santé.

Des services de gestion de la data toujours plus intégrés :

Un focus tout particulier a été fait sur les données et notamment l’intégration des données gérées dans les différents services de stockage AWS : Stockage Objet, Base de Données, systèmes Analytics, cluster Big Data, …

L’objectif affiché étant de réduire très fortement voir de supprimer la complexité liée au chargement des données d’un système à un autre. Par exemple le chargement des données dans un référentiel BI a partir des bases de données de travail, ou l’accès aux données pour analyse par un cluster Big data

Première annonce allant dans ce sens, Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift, un service permettant de charger automatiquement dans un cluster Analytics Redshift, les données en provenance d’un ensemble de base de données Aurora.

Cette offre permet donc d’alimenter en continu et sans définir des règles de chargement dans un ETL, le cube OLAP d’un cluster Redshift et ce en mode serverLess sans avoir besoin de gérer l’infrastructure sous-jacente nécessaire à cette alimentation.

Pour compléter, une seconde annonce, Amazon Redshift integration for Apache Spark, permettant d’effectuer des analyses de données à l’aide d’un cluster Big Data Spark directement sur les données stockées dans Redshift sans les extraire comme cela était nécessaire jusqu’alors.

Des annonces également dans le domaine de la visualisation des données (Dataviz) avec notamment de nouveaux modules s’intégrant à Amazon QuickSight.

Le module, Operational paginated reports, permet de faire des rapport structurés et paginés dans les tableaux de bord QuickSight à partir les données stockées dans les services AWS (bases de données, S3, Redshift, OpenSearch, …).

Le module ML-powered forecasting with Q, permet le calcul de forecast grâce à des modèles de Machine Learning s’appliquant aux données existantes, à partir de requêtes exprimées en langage naturel.

Une meilleure intégration des événements de sécurité :

La sécurité, et notamment son intégration de manière très homogène dans tous les services, reste le point fort de la plateforme AWS.

Une première annonce très intéressante concerne, la mise a disposition d’un nouveau service de détection des menaces au sein des containers : Container runtime threat detection for GuardDuty.

Il s’agit d’un nouveau module venant s’ajouter à l’offre existante GuardDuty permettant de monitorer les comptes et les services AWS afin de détecter des événements et comportements suspects. Ce nouveau module, spécifiquement dédié aux containers permettra d’identifier les comportements considérés comme anormaux tels que l’accès à un serveur externe inconnu, un flux d’I/O anormal vers des systèmes de stockage …

Cependant la principale annonce reste l’ouverture du service Amazon Security Lake permettant de collecter et d’analyser les informations et les événements de sécurité en provenance des différents services de sécurité tels que Amazon GuardDuty, AWS IAM Access Manager, mais également de services réseau tel que VPC, d’audit tel que CloudTrail et surtout en provenance des solutions éditeurs utilisées .

Amazon Security Lake permet donc la mise en place d’un véritable SIEM (Security Information and Event Management) sous la forme d’un service PaaS managé par AWS.

Une véritable avancée pour permettre un monitoring et une analyse à grande échèle des informations et événements de sécurité.

Des solutions verticalisées orientées sur les métier :

Enfin, Adam Selipsky a également fait plusieurs annonces concernant de nouvelles solutions verticalisées orientés métier.

Un premier service appelé AWS SimSpace Weaver dédié à la mise en œuvre de simulations spatiales 3D à grande échelle tel que par exemple la modélisation d’une ville ou d’un monde virtuel faisant interagir une grande quantité d’objets.

Ce service intègre les principaux moteurs 3D du marché notamment Unity et Unreal permettant la modélisation d’univers 3D. L’intérêt d’un tel service est de permettre la modélisation d’environnements complexes nécessitant une infrastructure extensible et un stockage de données très important.

Autre annonce dans le domaine de la Supply Chain avec AWS Supply Chain, offrant de manière intégrée des services de stockage de données à grande échelle (Supply Chain data lake), du Machine Learning (ML data association), des mécanismes d’analyse proposant des optimisations (Recommended actions), des services de collaboration …

Enfin, dans le domaine de la santé déjà très bien couvert avec l’offre AWS for Health

un nouveau service, Amazon Omics dédié à la génomique qui couvre l'étude de l'information sur les séquences génétiques ou épigénétiques des organismes. Ce service intègre des capacités de stockage, d’analyse et de manipulation de grande quantités de données et s’intègre également avec l’ateliers de machine Learning SageMaker, le tout dans un environnements sécurisé et monitoré.

En conclusion :

Beaucoup de nouvelles annonces très orientées sur la gestion, l’intégration et l’analyse de données couplé avec du machine Learning. Une orientation tout à fait en phase avec les attentes du marché !