Starting today, Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in the Europe (London) region. U7i-6tb instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TB of DDR5 memory, enabling customers to scale transaction processing throughput in a fast-growing data environment.
U7i-6tb instances offer 448 vCPUs, support up to 100Gbps Elastic Block Storage (EBS) for faster data loading and backups, deliver up to 100Gbps of network bandwidth, and support ENA Express. U7i instances are ideal for customers using mission-critical in-memory databases like SAP HANA, Oracle, and SQL Server.
Starting today, Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in the Europe (London) region. U7i-6tb instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TB of DDR5 memory, enabling customers to scale transaction processing throughput in a fast-growing data environment. U7i-6tb instances offer 448 vCPUs, support up to 100Gbps Elastic Block Storage (EBS) for faster data loading and backups, deliver up to 100Gbps of network bandwidth, and support ENA Express. U7i instances are ideal for customers using mission-critical in-memory databases like SAP HANA, Oracle, and SQL Server. To learn more about U7i instances, visit the High Memory instances page.
Microsoft Azure ofrece el primer clúster a gran escala con NVIDIA GB300 NVL72 para cargas de trabajo de OpenAI
Por: Rani Borkar, presidenta de Azure Hardware Systems and Infrastructure y Nidhi Chappell, vicepresidenta principal de Azure AI Infrastructure.
Microsoft ofrece el primer clúster de producción a escala con más de 4.600 NVIDIA GB300 NVL72, con GPU NVIDIA Blackwell Ultra conectadas a través de la red NVIDIA InfiniBand de próxima generación. Este clúster es el primero de muchos, ya que escalamos a cientos de miles de GPU Blackwell Ultra implementadas en los centros de datos de IA de Microsoft a nivel mundial, lo que refleja nuestro compromiso continuo de redefinir la infraestructura de IA y la colaboración con NVIDIA. Los clústeres de escala masiva con GPU Blackwell Ultra permitirán el entrenamiento de modelos en semanas en lugar de meses, lo que brindará un alto rendimiento para las cargas de trabajo de inferencia. También desbloqueamos modelos más grandes y potentes, y seremos los primeros en admitir modelos de entrenamiento con cientos de billones de parámetros.
Esto fue posible gracias a la colaboración entre hardware, sistemas, cadena de suministro, instalaciones y muchas otras disciplinas, así como con NVIDIA.
El lanzamiento del superclúster NVIDIA GB300 NVL72 por parte de Microsoft Azure es un paso emocionante en el avance de la IA de vanguardia. Este sistema de ingeniería conjunta ofrece el primer clúster de producción GB300 a escala del mundo, para brindar el motor de supercomputación necesario para que OpenAI sirva a modelos de varios billones de parámetros. Esto establece el nuevo estándar definitivo para la computación acelerada.
Ian Buck, vicepresidente de hiperescala y computación de alto rendimiento de NVIDIA
De NVIDIA GB200 a GB300: un nuevo estándar en rendimiento de IA
A principios de este año, Azure presentó las máquinas virtuales (VM, por sus siglas en inglés) ND GB200 v6, aceleradas por la arquitectura Blackwell de NVIDIA. Estos se convirtieron con rapidez en la columna vertebral de algunas de las cargas de trabajo de IA más exigentes de la industria, incluso para organizaciones como OpenAI y Microsoft, que ya usan clústeres masivos de GB200 NVL2 en Azure para entrenar e implementar modelos de frontera.
Ahora, con las máquinas virtuales ND GB300 v6, Azure vuelve a subir el listón. Estas máquinas virtuales están optimizadas para modelos de razonamiento, sistemas de IA agentiva e IA generativa multimodal. Construido en un sistema a escala de bastidor, cada bastidor tiene 18 máquinas virtuales con un total de 72 GPU:
72 GPU NVIDIA Blackwell Ultra (con 36 CPU NVIDIA Grace).
800 gigabits por segundo (Gbp/s) por GPU de ancho de banda de escalabilidad horizontal entre bastidores a través de NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand de próxima generación (2x GB200 NVL72).
130 terabytes (TB) por segundo de ancho de banda de NVIDIA NVLink dentro del bastidor.
37 TB de memoria rápida.
Hasta 1.440 petaflops (PFLOPS) de rendimiento FP4 Tensor Core.
Construir para la supercomputación de IA a escala
La construcción de infraestructura para la IA de frontera requiere que reimaginemos cada capa de la pila (computación, memoria, redes, centros de datos, refrigeración y energía) como un sistema unificado. Las máquinas virtuales ND GB300 v6 son una clara representación de esta transformación, después de años de colaboración en silicio, sistemas y software.
A nivel de rack, NVLink y NVSwitch reducen las restricciones de memoria y ancho de banda, lo que permite hasta 130 TB por segundo de transferencia de datos dentro del rack conectando un total de 37 TB de memoria rápida. Cada bastidor se convierte en una unidad estrechamente acoplada, lo que ofrece un mayor rendimiento de inferencia con latencias reducidas en modelos más grandes y ventanas de contexto más largas, lo que permite que los sistemas de IA agéntica y multimodal sean más receptivos y escalables que nunca.
Para escalar más allá del bastidor, Azure implementa una arquitectura completa de árbol grueso y sin bloqueo mediante NVIDIA Quantum-X800 Gbp/s InfiniBand, el tejido de red más rápido disponible en la actualidad. Esto garantiza que los clientes puedan escalar el entrenamiento de modelos ultragrandes de manera eficiente a decenas de miles de GPU con una sobrecarga de comunicación mínima, lo que brinda un mejor rendimiento de entrenamiento de extremo a extremo. La reducción de la sobrecarga de sincronización también se traduce en la máxima utilización de las GPU, lo que ayuda a los investigadores a iterar más rápido y a costos más bajos a pesar de la naturaleza hambrienta de computación de las cargas de trabajo de entrenamiento de IA. La pila de ingeniería conjunta de Azure, que incluye protocolos personalizados, bibliotecas colectivas y computación en red, garantiza que la red sea de una alta confiabilidad y que las aplicaciones la usen por completo. Funciones como NVIDIA SHARP aceleran las operaciones colectivas y duplican el ancho de banda efectivo al realizar cálculos matemáticos en el conmutador, lo que hace que el entrenamiento y la inferencia a gran escala sean más eficientes y confiables.
Los sistemas de refrigeración avanzados de Azure usan unidades de intercambiador de calor independientes y refrigeración de instalaciones para minimizar el uso de agua y, al mismo tiempo, mantener la estabilidad térmica para clústeres densos y de alto rendimiento, como GB300 NVL72. También continuamos con el desarrollo e implementación de nuevos modelos de distribución de energía capaces de admitir la alta densidad de energía y el equilibrio de carga dinámico requerido por la clase de VM ND GB300 v6 de clústeres de GPU.
Además, nuestras pilas de software rediseñadas para almacenamiento, orquestación y programación están optimizadas para utilizar por completo la infraestructura informática, de redes, de almacenamiento y de centros de datos a escala de supercomputación, lo que ofrece niveles de rendimiento sin precedentes con alta eficiencia a nuestros clientes.
Mirar hacia el futuro
Microsoft ha invertido en infraestructura de IA durante años, para permitir una rápida habilitación y transición a la tecnología más nueva. También es la razón por la que Azure está en una posición única para ofrecer infraestructura GB300 NVL72 a escala de producción a un ritmo rápido, para satisfacer las demandas de la IA de vanguardia en la actualidad.
A medida que Azure continúa con el aumento de las implementaciones de GB300 en todo el mundo, los clientes pueden esperar entrenar e implementar nuevos modelos en una fracción del tiempo en comparación con las generaciones anteriores. Las máquinas virtuales ND GB300 v6 están preparadas para convertirse en el nuevo estándar para la infraestructura de IA, y Azure se enorgullece de liderar el camino, para ayudar a los clientes a avanzar en el desarrollo de IA de vanguardia.
Estén atentos para obtener más actualizaciones y pruebas comparativas de rendimiento a medida que Azure expande la implementación de producción de NVIDIA GB300 NVL72 a nivel mundial.
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Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now supports AWS CloudTrail data events, providing detailed visibility into Amazon ECS Agent API activities. This new capability enables customers to monitor, audit, and troubleshoot container instance operations.
With CloudTrail data event support, security and operations teams can now maintain comprehensive audit trails of ECS Agent API activities, detect unusual access patterns, and troubleshoot agent communication issues more effectively. Customers can opt in to receive detailed logging through the new data event resource type AWS::ECS::ContainerInstance for ECS agent activities, including when the ECS agent polls for work (ecs:Poll), starts telemetry sessions (ecs:StartTelemetrySession), and submits ECS Managed Instances logs (ecs:PutSystemLogEvents). This enhanced visibility enables teams to better understand how container instance roles are utilized, meet compliance requirements for API activity monitoring, and quickly diagnose operational issues related to agent communications.
This new feature is available for Amazon ECS on EC2 in all AWS Regions and ECS Managed Instances in select regions. Standard CloudTrail data event charges apply. To learn more, visit the Developer Guide.
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now supports AWS CloudTrail data events, providing detailed visibility into Amazon ECS Agent API activities. This new capability enables customers to monitor, audit, and troubleshoot container instance operations. With CloudTrail data event support, security and operations teams can now maintain comprehensive audit trails of ECS Agent API activities, detect unusual access patterns, and troubleshoot agent communication issues more effectively. Customers can opt in to receive detailed logging through the new data event resource type AWS::ECS::ContainerInstance for ECS agent activities, including when the ECS agent polls for work (ecs:Poll), starts telemetry sessions (ecs:StartTelemetrySession), and submits ECS Managed Instances logs (ecs:PutSystemLogEvents). This enhanced visibility enables teams to better understand how container instance roles are utilized, meet compliance requirements for API activity monitoring, and quickly diagnose operational issues related to agent communications. This new feature is available for Amazon ECS on EC2 in all AWS Regions and ECS Managed Instances in select regions. Standard CloudTrail data event charges apply. To learn more, visit the Developer Guide.
Nuevos patrones y prácticas de Microsoft Secure Future Initiative (SFI): Guías prácticas para fortalecer la seguridad
Por: Hammad Rajjoub, director, marketing de seguridad.
Al aprovechar el impulso de nuestro lanzamiento inicial de los patrones y prácticas de Microsoft Secure Future Initiative (SFI), esta segunda entrega continúa nuestro compromiso de hacer que la implementación de seguridad sea práctica y escalable. La primera versión introdujo una biblioteca fundamental de orientación procesable basada en arquitecturas probadas como Zero Trust. Ahora, ampliamos esa guía con nuevos ejemplos que reflejan nuestros aprendizajes continuos, para ayudar a los clientes y socios a comprender nuestro enfoque estratégico de manera más profunda y aplicarlo de manera efectiva en sus propios entornos.
El siguiente conjunto de artículos sobre patrones y prácticas de SFI incluye una guía práctica y procesable creada por profesionales, para profesionales, en las áreas de redes, sistemas de ingeniería y respuesta de seguridad. Cada uno de los seis artículos incluye detalles sobre cómo Microsoft ha mejorado nuestra posición de seguridad en cada área para que los clientes, los socios y la comunidad de seguridad en general puedan hacer lo mismo.
Contener infracciones de forma predeterminada. Segmenten y aíslen su red (a través de ACL por servicio, redes virtuales aisladas y más) para evitar el movimiento lateral y limitar los ciberatacantes si ingresan.
Ayuden a eliminar los inquilinos «en la sombra». Apliquen directivas de seguridad de línea base, como la autenticación multifactor (MFA, por sus siglas en inglés), el acceso condicional y más, a cada inquilino de la nube y retiren los que no se usan, para que los ciberatacantes no puedan aprovechar los entornos olvidados y poco protegidos.
Cierren las puertas traseras de identidad. Apliquen altos estándares de seguridad para todas las aplicaciones de Microsoft Entra ID (Azure AD) (quitar aplicaciones no utilizadas, restringir permisos y requerir una autorización segura) para bloquear errores de configuración comunes de los que abusan los ciberatacantes para ataques entre inquilinos.
Protejan la canalización de desarrollo. Requerir MFA de prueba de presencia para confirmaciones y fusiones de código crítico para ayudar a garantizar que solo los desarrolladores verificados puedan insertar código y evitar que los ciberatacantes inyecten cambios de manera subrepticia.
Bloqueen las compilaciones y las dependencias. Controlen sus canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD, por sus siglas en inglés) y la gestión de paquetes: utilicen plantillas de compilación estandarizadas, feeds de paquetes internos y análisis automatizados para bloquear los ciberataques a la cadena de suministro antes de que lleguen a la producción.
Aceleren las investigaciones. Estandaricen y centralicen su recopilación de registros (con una retención más prolongada) para que los equipos de seguridad tengan una visibilidad unificada y puedan detectar e investigar incidentes más rápido, incluso en entornos complejos de múltiples nubes.
Más información sobre los patrones y prácticas de SFI
Al igual que los patrones de diseño de software brindan soluciones reutilizables a problemas comunes de ingeniería, los patrones y prácticas de SFI ofrecen enfoques repetibles y probados para resolver desafíos complejos de ciberseguridad. Cada patrón está diseñado para abordar un riesgo de seguridad específico (infraestructura heredada o canalizaciones de CI/CD inconsistentes) y se basa en la propia experiencia de Microsoft. Al igual que los patrones de diseño en la arquitectura de software, estos patrones de seguridad son modulares, extensibles y están diseñados para su reutilización en diversos entornos.
Además, cada patrón en la biblioteca de patrones y prácticas de SFI sigue una estructura consistente y con un propósito. Cada artículo comienza con un nombre de patrón, un identificador conciso que captura la esencia del desafío de ciberseguridad. La sección de problemas describe el riesgo de seguridad y su contexto en el mundo real, para ayudar a los lectores a comprender por qué es importante. La solución describe cómo Microsoft abordó el problema a nivel interno. La sección de orientación proporciona recomendaciones prácticas que los clientes pueden considerar aplicar en sus propios entornos. Por último, la sección de implicaciones describe los resultados y las compensaciones de implementar el patrón, para ayudar a las organizaciones a anticipar tanto los beneficios como las consideraciones operativas.
Esta estructura ofrece un marco para comprender, aplicar y evolucionar las prácticas de seguridad.
Próximos pasos con SFI
La seguridad es un recorrido y Microsoft se compromete a compartir nuestros conocimientos de SFI. Estén atentos a más consejos prácticos en los próximos meses. Los patrones y prácticas de SFI proporcionan una hoja de ruta para poner en práctica una arquitectura segura. La adopción de estos enfoques permite a las organizaciones avanzar en su postura de seguridad, minimizar los obstáculos de implementación y establecer entornos seguros por diseño, de forma predeterminada y en las operaciones.
Para obtener más información sobre las soluciones de seguridad de Microsoft, visiten nuestro sitio web. Agreguen a Favoritos el blog de Seguridad para mantenerse al día con nuestra cobertura experta en asuntos de seguridad. Además, síganos en LinkedIn (Microsoft Security) y X (@MSFTSecurity) para conocer las últimas noticias y actualizaciones sobre ciberseguridad.
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AWS Parallel Computing Service (PCS) now supports Slurm v25.05. You can now create AWS PCS clusters running the newer Slurm v25.05.
The release of Slurm v25.05 in PCS provides new Slurm functionalities including enhanced multi-cluster sackd configuration and improved requeue behavior for instance launch failures. With this release, login nodes can now control multiple clusters without requiring sackd reconfiguration or restart. This enables administrators to pre-configure access to multiple clusters for their users. The new requeue behavior enables more resilient job scheduling by automatically retrying failed instance launches during capacity shortages, thus increasing overall cluster reliability.
AWS PCS is a managed service that makes it easier for you to run and scale your high performance computing (HPC) workloads on AWS using Slurm. To learn more about PCS, refer to the service documentation and AWS Region Table.
AWS Parallel Computing Service (PCS) now supports Slurm v25.05. You can now create AWS PCS clusters running the newer Slurm v25.05. The release of Slurm v25.05 in PCS provides new Slurm functionalities including enhanced multi-cluster sackd configuration and improved requeue behavior for instance launch failures. With this release, login nodes can now control multiple clusters without requiring sackd reconfiguration or restart. This enables administrators to pre-configure access to multiple clusters for their users. The new requeue behavior enables more resilient job scheduling by automatically retrying failed instance launches during capacity shortages, thus increasing overall cluster reliability. AWS PCS is a managed service that makes it easier for you to run and scale your high performance computing (HPC) workloads on AWS using Slurm. To learn more about PCS, refer to the service documentation and AWS Region Table.
Today, AWS is announcing the general availability of Amazon EC2 Capacity Manager, a new capability that enables customers to monitor, analyze, and manage EC2 capacity across all of their accounts and regions. This new capability simplifies resource management using a single interface.
EC2 Capacity Manager offers customers a comprehensive view of On-Demand, Spot, and Capacity Reservation usage across their accounts and Regions. The new service features dashboards and charts that present high-level insights while allowing customers to drill down into specific details where needed. These details include historical usage trends to help customers gain a better understanding of their capacity patterns over time, as well as optimization opportunities to guide informed capacity decisions, complete with workflows for implementing these insights. In addition to the updated user interface and APIs, EC2 Capacity Manager allows customers to export data, enabling integration with their existing systems.
Today, AWS is announcing the general availability of Amazon EC2 Capacity Manager, a new capability that enables customers to monitor, analyze, and manage EC2 capacity across all of their accounts and regions. This new capability simplifies resource management using a single interface. EC2 Capacity Manager offers customers a comprehensive view of On-Demand, Spot, and Capacity Reservation usage across their accounts and Regions. The new service features dashboards and charts that present high-level insights while allowing customers to drill down into specific details where needed. These details include historical usage trends to help customers gain a better understanding of their capacity patterns over time, as well as optimization opportunities to guide informed capacity decisions, complete with workflows for implementing these insights. In addition to the updated user interface and APIs, EC2 Capacity Manager allows customers to export data, enabling integration with their existing systems. EC2 Capacity Manager is available in all commercial AWS Regions enabled by default at no additional cost. To learn more, visit the EC2 Capacity Manager user guide, read the AWS News Blog, or get started using EC2 Capacity Manager in the AWS console.
AWS Marketplace now supports purchase order line numbers for AWS Marketplace purchases, simplifying cost-allocation and payment processing. This launch makes it easier for customers to process and pay invoices.
AWS purchase order support allows customers to provide purchase orders per transaction, which reflect on invoices related to that purchase. Now, customers can associate transaction charges not only to purchase orders, but also to a specific PO line number for AWS Marketplace purchases. This capability is supported during procurement and, for future charges, post-procurement in the AWS Marketplace console. You can also view the purchase order and purchase order line number associated to an AWS invoice in the AWS Billing and Cost Management console. Streamline your invoice processing by accurately matching AWS invoices with your purchase order and purchase order line number.
This capability is available today in all AWS Regions where AWS Marketplace is supported.
AWS Marketplace now supports purchase order line numbers for AWS Marketplace purchases, simplifying cost-allocation and payment processing. This launch makes it easier for customers to process and pay invoices. AWS purchase order support allows customers to provide purchase orders per transaction, which reflect on invoices related to that purchase. Now, customers can associate transaction charges not only to purchase orders, but also to a specific PO line number for AWS Marketplace purchases. This capability is supported during procurement and, for future charges, post-procurement in the AWS Marketplace console. You can also view the purchase order and purchase order line number associated to an AWS invoice in the AWS Billing and Cost Management console. Streamline your invoice processing by accurately matching AWS invoices with your purchase order and purchase order line number. This capability is available today in all AWS Regions where AWS Marketplace is supported. To learn about transaction purchase orders for AWS Marketplace, view the AWS Marketplace buyer guide. For information on using blanket purchase orders with AWS, refer to the AWS Billing Documentation.
Microsoft elige Santiago para lanzar su AI Tour en Latinoamérica y debatir el futuro de la inteligencia artificial
La compañía está liderando una nueva fase de transformación digital, en la que la inteligencia artificial y la infraestructura en la nube son motores fundamentales de la competitividad y el crecimiento de las organizaciones de Chile y la región.
Santiago, Chile — Microsoft celebró en Santiago de Chile la primera parada en Latinoamérica de su evento global AI Tour, reuniendo a más de 1.200 líderes empresariales y expertos en tecnología para debatir cómo la inteligencia artificial está transformando la economía y los servicios en Chile y la región.
La jornada en Santiago, que se desarrolló en Espacio Riesco, comenzó con la apertura a cargo de Andrés Roepke, recientemente nombrado Country Manager de Microsoft Chile, quien destacó la oportunidad única que representa la IA para impulsar la economía digital del país.
Shawn Villaron, Vicepresidente de Customer & Strategic Initiatives en Microsoft, ofreció la conferencia principal, que presentó el concepto de Frontier Firms, refiriéndose a aquellas organizaciones que lideran la adopción de IA como eje central de su estrategia.
Esta visión representa una oportunidad real para cerrar la brecha que existe actualmente entre la búsqueda por aumentar la productividad y la falta de tiempo o energía de la fuerza laboral, como muestra el Informe Anual del Índice de Tendencias Laborales 2025. De hecho, según esta investigación citada por Shawn Villaron, el 89 % de los líderes confía en que el trabajo digital ampliará la capacidad de sus equipos en los próximos 12-18 meses.
Por eso, las empresas fronteras están integrando agentes digitales en procesos clave, creando nuevos roles impulsados por IA y generando ventajas competitivas en experiencia del empleado, interacción con clientes, optimización de procesos y aceleración de la innovación. Este enfoque marca el inicio de una nueva era empresarial, donde la IA no solo complementa, sino que redefine la manera en que las compañías operan y crecen.
Posteriormente, en un panel moderado por Tito Arciniega, Presidente de Microsoft Latinoamérica, líderes del Banco de Chile y Cencosud explicaron su visión respecto al uso e impacto de la tecnología en sus organizaciones, en virtud de favorecer la innovación y competitividad de sus negocios.
En este contexto, el Banco de Chile destacó especialmente al convertirse en la primera empresa privada en el país en firmar una alianza estratégica de IA con Microsoft. La entidad fue la primera de su tipo en Chile en dar acceso a todos sus equipos —cerca de 12.000 personas— a la herramienta de IA Generativa, Copilot Chat; así, automatizó procesos clave, permitiendo a sus colaboradores agilizar tareas, analizar información y fortalecer la toma de decisiones. Junto con ello, se implementaron iniciativas para optimizar procesos, mejorar la productividad interna y fortalecer la seguridad digital.
La alianza estratégica entre ambas compañías contempla la conformación de un Comité Ejecutivo y un Comité de Seguimiento, que velarán por la correcta implementación de las iniciativas y la generación de valor sostenible en el tiempo, dándole continuidad al proceso de transformación digital, explorando nuevas tecnologías que agreguen valor a clientes y colaboradores.
“El AI Tour refleja la energía y el impulso que vive Latinoamérica en la era de los agentes. Este encuentro no solo muestra el poder transformador de la inteligencia artificial, sino también cómo nuestras empresas y gobiernos están listos para liderar esta nueva etapa con innovación y responsabilidad”, comentó Tito Arciniega, Presidente de Microsoft Latinoamérica.
Adicionalmente, representantes del Ministerio de Salud y el Ministerio de Vivienda y Urbanismo (Minvu) compartieron su visión del uso de la IA y su potencial para transformar sus operaciones y servicios, orientadas directamente en beneficio de los ciudadanos.
El Minvu destacó como pionero en impulsar iniciativas transformadoras en el sector público, en este caso con la democratización de Copilot Chat, que busca empoderar a todos los colaboradores del ministerio mediante licencias que agilizan la redacción de documentos, el análisis de información y la gestión de solicitudes. Este proceso está acompañado por un ciclo de capacitaciones y un programa de “champions” para asegurar una adopción efectiva y una gestión del cambio organizacional. Además, con la solución Customer Insights, el Ministerio mejoró la atención ciudadana y automatizó procesos internos, posicionándose como referente en transformación digital pública.
El AI Tour, que consolida el compromiso de Microsoft con la innovación y la transformación digital, así como con una IA ética y segura, recorrerá más de 40 ciudades de todo el mundo durante la temporada. A la fecha ya ha completado presentaciones en Estados Unidos, Canadá, Japón y Reino Unido, y continuará en mercados estratégicos para llevar la conversación sobre inteligencia artificial a la vanguardia de las organizaciones públicas y empresariales.
Acerca de Microsoft
Microsoft (Nasdaq «MSFT» @microsoft) crea plataformas y herramientas impulsadas por la IA para ofrecer soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades cambiantes de nuestros clientes. La empresa de tecnología está comprometida con hacer que la IA esté ampliamente disponible, de manera responsable, con la misión de empoderar a cada persona y a cada organización en el planeta para lograr más.
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Amazon CloudWatch Database Insights now supports tag-based access control for database and per-query metrics powered by RDS Performance Insights. You can implement access controls across a logical grouping of database resources without managing individual resource-level permissions.
Previously, tags defined on RDS and Aurora instances did not apply to metrics powered by Performance Insights, creating significant overhead in manually configuring metric-related permissions at the database resource level. With this launch, those instance tags are now automatically evaluated to authorize metrics powered by Performance Insights. This allows you to define IAM policies using tag-based access conditions, resulting in improved governance and security consistency.
Please refer to RDS and Aurora documentation to get started with defining IAM policies with tag-based access control on database and per-query metrics. This feature is available in all AWS regions where CloudWatch Database Insights is available.
CloudWatch Database Insights delivers database health monitoring aggregated at the fleet level, as well as instance-level dashboards for detailed database and SQL query analysis. It offers vCPU-based pricing – see the pricing page for details. For further information, visit the Database Insights User Guide.
Amazon CloudWatch Database Insights now supports tag-based access control for database and per-query metrics powered by RDS Performance Insights. You can implement access controls across a logical grouping of database resources without managing individual resource-level permissions. Previously, tags defined on RDS and Aurora instances did not apply to metrics powered by Performance Insights, creating significant overhead in manually configuring metric-related permissions at the database resource level. With this launch, those instance tags are now automatically evaluated to authorize metrics powered by Performance Insights. This allows you to define IAM policies using tag-based access conditions, resulting in improved governance and security consistency. Please refer to RDS and Aurora documentation to get started with defining IAM policies with tag-based access control on database and per-query metrics. This feature is available in all AWS regions where CloudWatch Database Insights is available. CloudWatch Database Insights delivers database health monitoring aggregated at the fleet level, as well as instance-level dashboards for detailed database and SQL query analysis. It offers vCPU-based pricing – see the pricing page for details. For further information, visit the Database Insights User Guide.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8g instances are available in AWS Europe (Milan), and AWS Asia Pacific (Hong Kong, Osaka, Melbourne) regions. These instances are powered by AWS Graviton4 processors and deliver up to 30% better performance compared to AWS Graviton3-based instances. Amazon EC2 C8g instances are built for compute-intensive workloads, such as high performance computing (HPC), batch processing, gaming, video encoding, scientific modeling, distributed analytics, CPU-based machine learning (ML) inference, and ad serving. These instances are built on the AWS Nitro System, which offloads CPU virtualization, storage, and networking functions to dedicated hardware and software to enhance the performance and security of your workloads.
AWS Graviton4-based Amazon EC2 instances deliver the best performance and energy efficiency for a broad range of workloads running on Amazon EC2. These instances offer larger instance sizes with up to 3x more vCPUs and memory compared to Graviton3-based Amazon C7g instances. AWS Graviton4 processors are up to 40% faster for databases, 30% faster for web applications, and 45% faster for large Java applications than AWS Graviton3 processors. C8g instances are available in 12 different instance sizes, including two bare metal sizes. They offer up to 50 Gbps enhanced networking bandwidth and up to 40 Gbps of bandwidth to the Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8g instances are available in AWS Europe (Milan), and AWS Asia Pacific (Hong Kong, Osaka, Melbourne) regions. These instances are powered by AWS Graviton4 processors and deliver up to 30% better performance compared to AWS Graviton3-based instances. Amazon EC2 C8g instances are built for compute-intensive workloads, such as high performance computing (HPC), batch processing, gaming, video encoding, scientific modeling, distributed analytics, CPU-based machine learning (ML) inference, and ad serving. These instances are built on the AWS Nitro System, which offloads CPU virtualization, storage, and networking functions to dedicated hardware and software to enhance the performance and security of your workloads. AWS Graviton4-based Amazon EC2 instances deliver the best performance and energy efficiency for a broad range of workloads running on Amazon EC2. These instances offer larger instance sizes with up to 3x more vCPUs and memory compared to Graviton3-based Amazon C7g instances. AWS Graviton4 processors are up to 40% faster for databases, 30% faster for web applications, and 45% faster for large Java applications than AWS Graviton3 processors. C8g instances are available in 12 different instance sizes, including two bare metal sizes. They offer up to 50 Gbps enhanced networking bandwidth and up to 40 Gbps of bandwidth to the Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS). To learn more, see Amazon EC2 C8g Instances. To get started, see the AWS Management Console.
