noviembre 4, 2025

• Categoría: Noticias de Microsoft

Microsoft Edge presenta guardado y sincronización de claves de acceso con Microsoft Password Manager

Por: Vinithra Rajendran

Estamos encantados de compartir que las claves de acceso ahora se pueden guardar y sincronizar de forma segura en sus dispositivos de escritorio de Windows a través de Microsoft Password Manager en Edge. Esta actualización hace que el inicio de sesión sea más fácil y seguro. Así es como funciona y por qué las claves de acceso son la opción inteligente para proteger sus cuentas en línea.

Tengan en cuenta que esta característica se ha comenzado a implementar de manera gradual en Microsoft Edge 142 en Windows para cuentas de Microsoft (MSA, por sus siglas en inglés) y estará disponible en plataformas adicionales más adelante.

¿Qué son las claves de acceso?

Las claves de acceso son una forma más sencilla y segura de iniciar sesión en sus aplicaciones y sitios web sin necesidad de una contraseña. En lugar de escribir una contraseña, se autentican por medio de la seguridad integrada de su dispositivo, como una huella digital, reconocimiento facial o un PIN.

Las claves de acceso se basan en el estándar abierto Fast IDentity Online 2 (FIDO2), que utiliza criptografía de clave pública para iniciar sesión de forma segura. Su cuenta almacena una clave privada única específica de forma segura para un sitio web, mientras que el sitio web solo mantiene una clave pública. Esto significa que incluso si un sitio web sufre una violación de datos, su cuenta permanece segura.

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¿Por qué debería usar claves de acceso?

Las claves de acceso se han comenzado a convertir en el futuro de la seguridad en línea.

Mayor seguridad:

• Las claves de acceso no se pueden adivinar ni reutilizar como las contraseñas.
• Son resistentes a los ataques de phishing y relleno de credenciales.

Una forma más rápida y sencilla de iniciar sesión:

• No es necesario recordar contraseñas complejas ni escribirlas de manera manual.
• Solo tienen que usar su huella dactilar, escaneo facial o PIN del dispositivo para iniciar sesión.

Sin problemas en todos los dispositivos:

• Las claves de acceso se sincronizan de forma segura a través de su cuenta de Microsoft y en la actualidad están disponibles en dispositivos Windows, con disponibilidad futura planificada en plataformas adicionales.

La privacidad es lo primero por diseño:

• Sus datos biométricos se procesan a nivel local en su dispositivo.
• Los sitios web solo obtienen una prueba criptográfica de que ustedes son ustedes.

¿Cómo puedo usar claves de paso en Microsoft Edge?

Pueden almacenar claves de acceso en Microsoft Password Manager en Edge. Esto se admite en la actualidad en Windows, con disponibilidad futura planificada en plataformas adicionales.

Las claves de acceso se almacenan en su cuenta de Microsoft y están protegidas por un PIN de Microsoft Password Manager, que configurarán al crear la clave de acceso por primera vez.

Cuando visiten un sitio que admita claves de paso, se les preguntará si desean crear una clave de paso en Microsoft Password Manager. La clave de acceso creada se guarda en Microsoft Password Manager y se puede usar para iniciar sesión en el sitio web específico tan solo con realizar su forma preferida de autenticación del dispositivo, como huella digital, reconocimiento facial o código PIN.

Al sincronizar claves de paso en dispositivos posteriores, se les pedirá que se comprueben al brindar el PIN de Microsoft Password Manager que crearon antes para desbloquear las claves de paso en el nuevo dispositivo.

¿Listos para probar las claves de acceso?

Siempre que vean el  mensaje Crear una clave de acceso, ¡pruébenlo! Es la forma más fácil de hacer que su vida en línea sea más simple y segura.

Requisitos previos:

• Dispositivo Windows (versión 10 y superior)
• Microsoft Edge (versión 142 y posteriores)
• Cuenta Microsoft

¿Cómo se almacenan de forma segura mis claves de acceso en Microsoft Password Manager?

Las claves de acceso creadas se almacenan de forma segura en la nube en un formato cifrado y, además, están protegidas por un PIN de Microsoft Password Manager. Para desbloquear claves de acceso en un nuevo dispositivo, tendrán un máximo de 10 intentos para ingresar el PIN correcto.

Si olvidan el PIN de Microsoft Password Manager, pueden restablecerlo desde un dispositivo que ya tenga acceso a la clave de paso si navegan a Configuración de Edge > Contraseñas y rellenado automático >  Microsoft Password Manager > Configuración.

Todos los intentos de desbloqueo y restablecimiento del PIN de Microsoft Password Manager se registran y se protege la integridad en el libro de contabilidad confidencial inmutable de Azure  para mayor transparencia.

¿Puedo usar claves de paso creadas en Microsoft Password Manager en otras aplicaciones?

Con el complemento Microsoft Password Manager en Windows, pueden usar sus claves de acceso fuera de Edge, como en otros navegadores y aplicaciones en Windows. Esta capacidad estará disponible más adelante en Windows.

Preguntas frecuentes

¿Qué sucede con mis contraseñas guardadas?

Sus contraseñas guardadas permanecen intactas. Pueden seguir usándolas como de costumbre. Pero siempre que un sitio admita claves de acceso, tendrán la opción de actualizar a una clave de acceso para una mayor seguridad e inicios de sesión más rápidos.

¿Necesito crear nuevas cuentas para usar claves de acceso?

No. Para la mayoría de las cuentas existentes, ustedes tan solo agregan una clave de acceso sin cambiar nada más.

¿Qué pasa si cambio de dispositivo?

Se realiza una copia de seguridad y sincronización de las claves de paso de forma segura a través de su cuenta Microsoft. Cuando inician sesión en un nuevo dispositivo, sus claves de acceso vienen con ustedes.

Nota: Esto requiere verificarse con el PIN de Microsoft Password Manager en el nuevo dispositivo. La capacidad de sincronización de claves de acceso está disponible en Windows y pronto se ampliará a otras plataformas.

¿La sincronización de claves de paso está disponible en dispositivos móviles o para cuentas profesionales o educativas (Microsoft Entra)?

No, esta funcionalidad no está disponible en la actualidad para dispositivos móviles ni para cuentas de Microsoft Entra.

¿Son seguras las claves de acceso si alguien roba mi dispositivo?

Sí, las claves de acceso están diseñadas para ser seguras incluso si pierden o les roban su dispositivo. Sin su huella digital, reconocimiento facial o PIN del dispositivo, nadie puede usarlos.

¿Puedo seguir viendo o administrando mis contraseñas guardadas?

Por supuesto. Pueden administrar tanto sus contraseñas como claves de paso existentes desde su Administrador de contraseñas de Microsoft en Edge.

¿Dónde puedo obtener más información?

Para obtener más información sobre el libro de contabilidad confidencial de Azure, visiten la documentación del libro de contabilidad confidencial de Azure.

Etiquetas:

• Seguridad

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AWS Config announces launch of an additional 42 managed Config rules for various use cases such as security, cost, durability, and operations. You can now search, discover, enable and manage these additional rules directly from AWS Config and govern more use cases for your AWS environment.

With this launch, you can now enable these controls across your account or across your organization. For example, you can evaluate your tagging strategies across Amazon EKS Fargate profiles, Amazon EC2 Network Insight Analyses, AWS Glue Machine learning transforms. Or you can assess your security posture across Amazon Cognito Identity pools, Amazon Lightsail buckets, AWS Amplify apps and more. Additionally, you can leverage Conformance Packs to group these new controls and deploy across an account or across organization, streamlining your multi-account governance.

For the full list of recently released rules, visit the AWS Config developer guide. For description of each rule and the AWS Regions in which it is available, please refer our Config managed rules documentation. To start using Config rules, please refer our documentation.

New Rules Launched:

1. AMPLIFY_APP_NO_ENVIRONMENT_VARIABLES
2. AMPLIFY_BRANCH_DESCRIPTION
3. APIGATEWAY_STAGE_DESCRIPTION
4. APIGATEWAYV2_STAGE_DESCRIPTION
5. API_GWV2_STAGE_DEFAULT_ROUTE_DETAILED_METRICS_ENABLED
6. APIGATEWAY_STAGE_ACCESS_LOGS_ENABLED
7. APPCONFIG_DEPLOYMENT_STRATEGY_MINIMUM_FINAL_BAKE_TIME
8. APPCONFIG_DEPLOYMENT_STRATEGY_TAGGED
9. APPFLOW_FLOW_TRIGGER_TYPE_CHECK
10. APPMESH_VIRTUAL_NODE_CLOUD_MAP_IP_PREF_CHECK
11. APPMESH_VIRTUAL_NODE_DNS_IP_PREF_CHECK
12. APPRUNNER_SERVICE_IP_ADDRESS_TYPE_CHECK
13. APPRUNNER_SERVICE_MAX_UNHEALTHY_THRESHOLD
14. APS_RULE_GROUPS_NAMESPACE_TAGGED
15. AUDITMANAGER_ASSESSMENT_TAGGED
16. BATCH_MANAGED_COMPUTE_ENV_ALLOCATION_STRATEGY_CHECK
17. BATCH_MANAGED_SPOT_COMPUTE_ENVIRONMENT_MAX_BID
18. COGNITO_IDENTITY_POOL_UNAUTHENTICATED_LOGINS
19. COGNITO_USER_POOL_PASSWORD_POLICY_CHECK
20. CUSTOMERPROFILES_DOMAIN_TAGGED
21. DEVICEFARM_PROJECT_TAGGED
22. DEVICEFARM_TEST_GRID_PROJECT_TAGGED
23. DMS_REPLICATION_INSTANCE_MULTI_AZ_ENABLED
24. EC2_LAUNCH_TEMPLATES_EBS_VOLUME_ENCRYPTED
25. EC2_NETWORK_INSIGHTS_ANALYSIS_TAGGED
26. EKS_FARGATE_PROFILE_TAGGED
27. GLUE_ML_TRANSFORM_TAGGED
28. IOT_SCHEDULED_AUDIT_TAGGED
29. IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_DESCRIPTION
30. IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_JITP
31. IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_TAGGED
32. KINESIS_VIDEO_STREAM_MINIMUM_DATA_RETENTION
33. LAMBDA_FUNCTION_DESCRIPTION
34. LIGHTSAIL_BUCKET_ALLOW_PUBLIC_OVERRIDES_DISABLED
35. RDS_MYSQL_CLUSTER_COPY_TAGS_TO_SNAPSHOT_CHECK
36. RDS_PGSQL_CLUSTER_COPY_TAGS_TO_SNAPSHOT_CHECK
37. ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_DOMAIN_LIST_TAGGED
38. ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_RULE_GROUP_ASSOCIATION_TAGGED
39. ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_RULE_GROUP_TAGGED
40. ROUTE53_RESOLVER_RESOLVER_RULE_TAGGED
41. RUM_APP_MONITOR_TAGGED
42. RUM_APP_MONITOR_CLOUDWATCH_LOGS_ENABLED

​AWS Config announces launch of an additional 42 managed Config rules for various use cases such as security, cost, durability, and operations. You can now search, discover, enable and manage these additional rules directly from AWS Config and govern more use cases for your AWS environment.
With this launch, you can now enable these controls across your account or across your organization. For example, you can evaluate your tagging strategies across Amazon EKS Fargate profiles, Amazon EC2 Network Insight Analyses, AWS Glue Machine learning transforms. Or you can assess your security posture across Amazon Cognito Identity pools, Amazon Lightsail buckets, AWS Amplify apps and more. Additionally, you can leverage Conformance Packs to group these new controls and deploy across an account or across organization, streamlining your multi-account governance.
For the full list of recently released rules, visit the AWS Config developer guide. For description of each rule and the AWS Regions in which it is available, please refer our Config managed rules documentation. To start using Config rules, please refer our documentation. New Rules Launched:

AMPLIFY_APP_NO_ENVIRONMENT_VARIABLES
AMPLIFY_BRANCH_DESCRIPTION
APIGATEWAY_STAGE_DESCRIPTION
APIGATEWAYV2_STAGE_DESCRIPTION
API_GWV2_STAGE_DEFAULT_ROUTE_DETAILED_METRICS_ENABLED
APIGATEWAY_STAGE_ACCESS_LOGS_ENABLED
APPCONFIG_DEPLOYMENT_STRATEGY_MINIMUM_FINAL_BAKE_TIME
APPCONFIG_DEPLOYMENT_STRATEGY_TAGGED
APPFLOW_FLOW_TRIGGER_TYPE_CHECK
APPMESH_VIRTUAL_NODE_CLOUD_MAP_IP_PREF_CHECK
APPMESH_VIRTUAL_NODE_DNS_IP_PREF_CHECK
APPRUNNER_SERVICE_IP_ADDRESS_TYPE_CHECK
APPRUNNER_SERVICE_MAX_UNHEALTHY_THRESHOLD
APS_RULE_GROUPS_NAMESPACE_TAGGED
AUDITMANAGER_ASSESSMENT_TAGGED
BATCH_MANAGED_COMPUTE_ENV_ALLOCATION_STRATEGY_CHECK
BATCH_MANAGED_SPOT_COMPUTE_ENVIRONMENT_MAX_BID
COGNITO_IDENTITY_POOL_UNAUTHENTICATED_LOGINS
COGNITO_USER_POOL_PASSWORD_POLICY_CHECK
CUSTOMERPROFILES_DOMAIN_TAGGED
DEVICEFARM_PROJECT_TAGGED
DEVICEFARM_TEST_GRID_PROJECT_TAGGED
DMS_REPLICATION_INSTANCE_MULTI_AZ_ENABLED
EC2_LAUNCH_TEMPLATES_EBS_VOLUME_ENCRYPTED
EC2_NETWORK_INSIGHTS_ANALYSIS_TAGGED
EKS_FARGATE_PROFILE_TAGGED
GLUE_ML_TRANSFORM_TAGGED
IOT_SCHEDULED_AUDIT_TAGGED
IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_DESCRIPTION
IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_JITP
IOT_PROVISIONING_TEMPLATE_TAGGED
KINESIS_VIDEO_STREAM_MINIMUM_DATA_RETENTION
LAMBDA_FUNCTION_DESCRIPTION
LIGHTSAIL_BUCKET_ALLOW_PUBLIC_OVERRIDES_DISABLED
RDS_MYSQL_CLUSTER_COPY_TAGS_TO_SNAPSHOT_CHECK
RDS_PGSQL_CLUSTER_COPY_TAGS_TO_SNAPSHOT_CHECK
ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_DOMAIN_LIST_TAGGED
ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_RULE_GROUP_ASSOCIATION_TAGGED
ROUTE53_RESOLVER_FIREWALL_RULE_GROUP_TAGGED
ROUTE53_RESOLVER_RESOLVER_RULE_TAGGED
RUM_APP_MONITOR_TAGGED
RUM_APP_MONITOR_CLOUDWATCH_LOGS_ENABLED  

Starting today, you can add warm pools to Auto Scaling groups (ASGs) that have mixed instances policies. With warm pools, customers can improve the elasticity of their applications by creating a pool of pre-initialized EC2 instances that are ready to quickly serve application traffic. By combining warm pools with instance type flexibility, an ASG can rapidly scale out to its maximum size at any time, deploying applications across multiple instance types to enhance availability.

Warm pools are particularly beneficial for applications with lengthy initialization processes, such as writing large amounts of data to disk, running complex custom scripts, or other time-consuming setup procedures that can take several minutes or longer to serve traffic. With this new release, the warm pool feature now works seamlessly with ASGs configured for multiple On-Demand instance types, whether specified through manual instance type lists or attribute-based instance type selection. The combination of instance type flexibility and warm pools provides a powerful solution that helps customers scale out efficiently while maximizing availability.

The warm pool feature is available through the AWS Management Console, the AWS SDKs, and the AWS Command Line Interface (CLI). It is available in all public AWS Regions and AWS GovCloud (US) Regions. To learn more about warm pools, visit this AWS documentation.

​Starting today, you can add warm pools to Auto Scaling groups (ASGs) that have mixed instances policies. With warm pools, customers can improve the elasticity of their applications by creating a pool of pre-initialized EC2 instances that are ready to quickly serve application traffic. By combining warm pools with instance type flexibility, an ASG can rapidly scale out to its maximum size at any time, deploying applications across multiple instance types to enhance availability. Warm pools are particularly beneficial for applications with lengthy initialization processes, such as writing large amounts of data to disk, running complex custom scripts, or other time-consuming setup procedures that can take several minutes or longer to serve traffic. With this new release, the warm pool feature now works seamlessly with ASGs configured for multiple On-Demand instance types, whether specified through manual instance type lists or attribute-based instance type selection. The combination of instance type flexibility and warm pools provides a powerful solution that helps customers scale out efficiently while maximizing availability. The warm pool feature is available through the AWS Management Console, the AWS SDKs, and the AWS Command Line Interface (CLI). It is available in all public AWS Regions and AWS GovCloud (US) Regions. To learn more about warm pools, visit this AWS documentation.  

Amazon Kinesis Data Streams launches On-demand Advantage, so customers can warm on-demand streams to handle instant throughput increases up to 10GB or 10 million events per second, eliminating the need to over-provision or build custom scaling solutions. Amazon Kinesis Data Streams is a serverless streaming data service that makes it easy to capture, process, and store data streams at any scale. On-demand streams automatically scale capacity based on data usage, and now you can warm write capacity ad hoc. On-demand Advantage also provides a simpler pricing structure that removes the fixed, per-stream charge, so customers only pay for data usage at better rates.

On-demand Advantage offers data usage with 60% lower pricing compared to On-demand Standard, with data ingest at $0.032/GB and data retrieval at $0.016/GB in the US East (N. Virginia) region. The price of Enhanced fan-out data retrieval is the same as shared-throughput retrievals, making higher fan-out use cases more cost effective. The mode also decreases the price of extended retention by 77% from $0.10/GB-month to $0.023/GB-month. Once you enable On-demand Advantage mode, the account will be billed for a minimum of 25MB/s of data ingest and 25MB/s of data retrieval at the lower rates across all on-demand streams. The new pricing means On-demand Advantage is the most cost effective way to stream with Kinesis Data Streams when you ingest at least 10MB/s in aggregate, fan out to more than two consumer applications, or have hundreds of streams in a region. You can check directly in the Kinesis console and the pricing page if On-demand Advantage is a good fit for your account.

On-demand Advantage is available in all AWS regions where Kinesis Data Streams is available, including AWS GovCloud (US) and China regions. To learn more, see the launch blog and the Kinesis Data Streams User Guide.

​Amazon Kinesis Data Streams launches On-demand Advantage, so customers can warm on-demand streams to handle instant throughput increases up to 10GB or 10 million events per second, eliminating the need to over-provision or build custom scaling solutions. Amazon Kinesis Data Streams is a serverless streaming data service that makes it easy to capture, process, and store data streams at any scale. On-demand streams automatically scale capacity based on data usage, and now you can warm write capacity ad hoc. On-demand Advantage also provides a simpler pricing structure that removes the fixed, per-stream charge, so customers only pay for data usage at better rates. On-demand Advantage offers data usage with 60% lower pricing compared to On-demand Standard, with data ingest at $0.032/GB and data retrieval at $0.016/GB in the US East (N. Virginia) region. The price of Enhanced fan-out data retrieval is the same as shared-throughput retrievals, making higher fan-out use cases more cost effective. The mode also decreases the price of extended retention by 77% from $0.10/GB-month to $0.023/GB-month. Once you enable On-demand Advantage mode, the account will be billed for a minimum of 25MB/s of data ingest and 25MB/s of data retrieval at the lower rates across all on-demand streams. The new pricing means On-demand Advantage is the most cost effective way to stream with Kinesis Data Streams when you ingest at least 10MB/s in aggregate, fan out to more than two consumer applications, or have hundreds of streams in a region. You can check directly in the Kinesis console and the pricing page if On-demand Advantage is a good fit for your account. On-demand Advantage is available in all AWS regions where Kinesis Data Streams is available, including AWS GovCloud (US) and China regions. To learn more, see the launch blog and the Kinesis Data Streams User Guide.  

Amazon CloudWatch Synthetics multi-browser support is now available in the AWS GovCloud (US-East, US-West) Regions. This expansion enables customers in these two regions to test and monitor their web applications using both Chrome and Firefox browsers.

With this launch, you can run the same canary script across Chrome and Firefox when using Playwright-based canaries or Puppeteer-based canaries. CloudWatch Synthetics automatically collects browser-specific performance metrics, success rates, and visual monitoring results while maintaining an aggregate view of overall application health. This helps development and operations teams quickly identify and resolve browser compatibility issues that could affect application reliability.

To learn more about configuring multi-browser canaries, see the canary docs in the Amazon CloudWatch Synthetics User Guide. 

​Amazon CloudWatch Synthetics multi-browser support is now available in the AWS GovCloud (US-East, US-West) Regions. This expansion enables customers in these two regions to test and monitor their web applications using both Chrome and Firefox browsers. With this launch, you can run the same canary script across Chrome and Firefox when using Playwright-based canaries or Puppeteer-based canaries. CloudWatch Synthetics automatically collects browser-specific performance metrics, success rates, and visual monitoring results while maintaining an aggregate view of overall application health. This helps development and operations teams quickly identify and resolve browser compatibility issues that could affect application reliability. To learn more about configuring multi-browser canaries, see the canary docs in the Amazon CloudWatch Synthetics User Guide.   

AWS Config now supports 52 additional AWS resource types across key services including Amazon EC2, Amazon Bedrock, and Amazon SageMaker. This expansion provides greater coverage over your AWS environment, enabling you to more effectively discover, assess, audit, and remediate an even broader range of resources.

With this launch, if you have enabled recording for all resource types, then AWS Config will automatically track these new additions. The newly supported resource types are also available in Config rules and Config aggregators.

You can now use AWS Config to monitor the following newly supported resource types in all AWS Regions where the supported resources are available:

To view the complete list of AWS Config supported resource types, see the supported resource types page.

​AWS Config now supports 52 additional AWS resource types across key services including Amazon EC2, Amazon Bedrock, and Amazon SageMaker. This expansion provides greater coverage over your AWS environment, enabling you to more effectively discover, assess, audit, and remediate an even broader range of resources. With this launch, if you have enabled recording for all resource types, then AWS Config will automatically track these new additions. The newly supported resource types are also available in Config rules and Config aggregators. You can now use AWS Config to monitor the following newly supported resource types in all AWS Regions where the supported resources are available:

Resource Types
 

AWS::ApiGateway::DomainName
AWS::IAM::GroupPolicy

AWS::ApiGateway::Method
AWS::IAM::RolePolicy

AWS::ApiGateway::UsagePlan
AWS::IAM::UserPolicy

AWS::AppConfig::Extension
AWS::IoTCoreDeviceAdvisor::SuiteDefinition

AWS::Bedrock::ApplicationInferenceProfile
AWS::MediaPackageV2::Channel

AWS::Bedrock::Prompt
AWS::MediaPackageV2::ChannelGroup

AWS::BedrockAgentCore::BrowserCustom
AWS::MediaTailor::LiveSource

AWS::BedrockAgentCore::CodeInterpreterCustom        
AWS::MSK::ServerlessCluster

AWS::BedrockAgentCore::Runtime
AWS::PaymentCryptography::Alias

AWS::CloudFormation::LambdaHook
AWS::PaymentCryptography::Key

AWS::CloudFormation::StackSet
AWS::RolesAnywhere::CRL

AWS::Comprehend::Flywheel
AWS::RolesAnywhere::Profile

AWS::Config::AggregationAuthorization
AWS::S3::AccessGrant

AWS::DataSync::Agent
AWS::S3::AccessGrantsInstance

AWS::Deadline::Fleet
AWS::S3::AccessGrantsLocation

AWS::Deadline::QueueFleetAssociation
AWS::SageMaker::DataQualityJobDefinition

AWS::EC2::IPAMPoolCidr
AWS::SageMaker::MlflowTrackingServer

AWS::EC2::SubnetNetworkAclAssociation
AWS::SageMaker::ModelBiasJobDefinition

AWS::EC2::VPCGatewayAttachment
AWS::SageMaker::ModelExplainabilityJobDefinition

AWS::ECR::RepositoryCreationTemplate
AWS::SageMaker::ModelQualityJobDefinition

AWS::ElasticLoadBalancingV2::TargetGroup
AWS::SageMaker::MonitoringSchedule

AWS::EMR::Studio
AWS::SageMaker::StudioLifecycleConfig

AWS::EMRContainers::VirtualCluster
AWS::SecretsManager::RotationSchedule

AWS::EMRServerless::Application
AWS::SES::DedicatedIpPool

AWS::EntityResolution::MatchingWorkflow
AWS::SES::MailManagerTrafficPolicy

AWS::Glue::Registry
AWS::SSM::ResourceDataSync

To view the complete list of AWS Config supported resource types, see the supported resource types page.  

We’re excited to announce a simplified pricing model for Amazon Cognito’s machine-to-machine (M2M) authentication. Starting today we are removing the M2M app client pricing dimension, making it more cost-effective for customers to build and scale their M2M applications. Cognito supports applications that access API data with machine identities. Machine identities in user pools are clients that run on application servers and connect to remote APIs. Their operation happens without user interaction such as scheduled tasks, data streams, or asset updates. This change reduces the pricing of Cognito for customers using M2M authentication by removing the app client price dimension. Customers will continue to be charged based on the number of successful M2M token requests per month.

Previously, customers were charged for each M2M app client registered, regardless of usage amount, and each successful token request made by the app client to access a resource. With this change, customers will only pay for their successful token requests, making it more cost-effective to build and scale M2M applications using Amazon Cognito.

This pricing change is automatic and requires no action from customers. It is effective in all supported Amazon Cognito regions. To learn more about Amazon Cognito pricing, visit our pricing page. 

​We’re excited to announce a simplified pricing model for Amazon Cognito’s machine-to-machine (M2M) authentication. Starting today we are removing the M2M app client pricing dimension, making it more cost-effective for customers to build and scale their M2M applications. Cognito supports applications that access API data with machine identities. Machine identities in user pools are clients that run on application servers and connect to remote APIs. Their operation happens without user interaction such as scheduled tasks, data streams, or asset updates. This change reduces the pricing of Cognito for customers using M2M authentication by removing the app client price dimension. Customers will continue to be charged based on the number of successful M2M token requests per month. Previously, customers were charged for each M2M app client registered, regardless of usage amount, and each successful token request made by the app client to access a resource. With this change, customers will only pay for their successful token requests, making it more cost-effective to build and scale M2M applications using Amazon Cognito. This pricing change is automatic and requires no action from customers. It is effective in all supported Amazon Cognito regions. To learn more about Amazon Cognito pricing, visit our pricing page.   

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noviembre 3, 2025

Cómo las ciudades construyen infraestructuras resilientes con IA de confianza

Por: Doug Priest, gerente sénior de estrategia empresarial, Microsoft.

A medida que los extremos climáticos se intensifican y las poblaciones urbanas crecen, las ciudades enfrentan un desafío fundamental: construir infraestructura que sea resiliente a los impactos, sostenible para operar y realista para que las agencias la mantengan a lo largo del tiempo. La IA se ha convertido en una fuerza transformadora en este esfuerzo, para permitir a los líderes de las ciudades predecir riesgos, optimizar recursos y tomar decisiones más inteligentes que protejan a las comunidades y el medio ambiente.

En Microsoft, estamos orgullosos de asociarnos con gobiernos e innovadores de todo el mundo para avanzar en la infraestructura impulsada por IA. El último Informe de Tendencias Mundiales de Ciudades Inteligentes, desarrollado en colaboración con Microsoft, destaca cómo las ciudades pasan de la planificación reactiva a la resiliencia proactiva, a través de la IA para anticiparse, adaptarse y actuar.

Lean el Informe de tendencias mundiales de ciudades inteligentes

Pasar de la predicción a la preparación en la gestión de inundaciones de Yakarta

En Yakarta, Indonesia, las inundaciones han representado durante mucho tiempo una amenaza para millones de residentes. El programa Jakarta Smart City, en asociación con SAS¹, implementó una plataforma de análisis impulsada por IA que pronostica los riesgos de inundación con hasta seis horas de anticipación. Al integrar datos de sensores de lluvia, medidores de ríos y servicios meteorológicos, el sistema permite a las autoridades cerrar compuertas, activar bombas y emitir alertas a través de la aplicación JAKI antes de que ocurra un desastre.

Este cambio de la acción reactiva a la preventiva ejemplifica cómo la IA fortalece la resiliencia. Como explica Hannah Prior, líder de resiliencia climática para el sector público mundial de Microsoft:

«Ahora hemos comenzado a entrar en una era en la que en verdad no sabemos qué va a pasar después… En el pasado, los planificadores de la ciudad habrían dicho: ‘Planifiquemos una inundación de una en 100 años’. Pero ese tipo de eventos se han vuelto mucho más comunes y, por lo tanto, más difíciles de planificar».

Mejora de las operaciones con IA: la transformación de los servicios públicos de Evergy

En los Estados Unidos, Evergy, una empresa de servicios públicos que atiende a 1,7 millones de clientes en Kansas y Missouri, ha adoptado la IA y la automatización para transformar sus operaciones. Por medio de la Plataforma de energía de Microsoft, Evergy desarrolló más de 275 soluciones de automatización que ahorran más de 120,000 horas al año. Desde el procesamiento de imágenes con drones para inspecciones de líneas eléctricas hasta la extracción inteligente de datos para la gestión de inventarios, la IA ayuda a Evergy a mejorar la eficiencia, reducir los errores y mejorar la resiliencia en toda su infraestructura energética.

Estas innovaciones no solo agilizan los procesos internos, sino que también respaldan la transición de Evergy hacia una generación de energía más limpia, con adaptabilidad de la fuerza laboral y continuidad operativa en un panorama energético en rápida evolución.

Fortalecer la resiliencia hídrica para los desafíos futuros

En el sur de Francia, la Société du Canal de Provence (SCP) aborda el estrés hídrico a través de su programa REImu, una iniciativa de red de agua inteligente impulsada por  tecnologías de Microsoft Azure. Al integrar sensores de IoT, medidores inteligentes y plataformas de big data, SCP puede monitorear el consumo, detectar fugas y pronosticar la demanda en una red de distribución de 6,000 kilómetros. El sistema también combina datos meteorológicos y agrícolas para proporcionar consejos de riego adaptables y mejorar la preparación para la sequía.

La siguiente fase utilizará IA para refinar los pronósticos de consumo y detectar ineficiencias en automático, lo que convierte las redes de agua en sistemas basados en datos y resistentes al clima.

Adoptar un enfoque de sistema de sistemas para planificar la incertidumbre

Más allá de los casos de uso individuales, las ciudades han comenzado a adoptar un enfoque de sistema de sistemas, a través de la integración de datos en los dominios del agua, la energía, el transporte y el medio ambiente para modelar interacciones complejas y planificar de manera dinámica. Plataformas como Sentient Hubs en Australia ejemplifican este cambio, lo que permite la planificación de escenarios casi en tiempo real y la toma de decisiones colaborativa.

«En realidad se trata de pasar de un plan estático de inundaciones de cinco años en un PDF en un estante a un plan dinámico y vivo que existe como una plataforma digital… Las personas pueden acceder a él en cualquier momento para comprender, casi en tiempo real, lo que sucede en sus sistemas».

—Hannah Prior, líder de resiliencia climática para el sector público mundial de Microsoft

Este enfoque transforma la planificación de la resiliencia en un proceso activo y adaptativo, que evoluciona con cada nuevo conjunto de datos y permite a las ciudades responder a la incertidumbre con confianza.

Avanzar en la sostenibilidad y la eficiencia a través de la IA

El valor de la IA se extiende más allá de la resiliencia; también ayuda a las ciudades a cumplir con los objetivos de sostenibilidad. En Múnich, Alemania, la empresa municipal Stadtwerke München utiliza Microsoft Azure IoT y Azure AI para optimizar las operaciones de los autobuses eléctricos, pronosticar la demanda de energía y reducir el desperdicio. El noventa por ciento de la electricidad de Múnich ya proviene de fuentes renovables, y la IA ayuda a la ciudad a acercarse a la neutralidad total de carbono.

En Singapur, la iniciativa Smart P.U.B. utiliza miles de sensores y análisis de IA para detectar fugas y optimizar la distribución del agua, para lograr un ahorro de agua del 5% y roturas de tuberías casi nulas.² Estos ejemplos muestran cómo la IA puede reducir las emisiones, conservar los recursos y mejorar la prestación de servicios.

Construir infraestructuras responsables e inclusivas para todos

A medida que las ciudades escalan la infraestructura impulsada por IA, la gobernanza y la equidad deben mantenerse fundamentales. El Plan de IA 2025-2026 de Seattle establece un punto de referencia para el despliegue responsable, basado en principios de innovación, responsabilidad, equidad y transparencia.³ El plan exige la supervisión humana, prohíbe las aplicaciones dañinas e introduce un marco de prueba de valor para evaluar los proyectos de IA para un impacto responsable.

Utilizada de manera responsable, la IA puede democratizar la resiliencia, al hacer que la previsión sea asequible y accesible, reducir el sesgo en la toma de decisiones y asegurar que la infraestructura sirva a todas las comunidades de manera equitativa.

Únanse a nosotros en el Smart City Expo World Congress del 4 al 6 de noviembre

El camino hacia una infraestructura resiliente y sostenible está en marcha, y la IA está en el centro de él. Desde Yakarta hasta Kansas City, desde la Provenza hasta Múnich, las ciudades muestran lo que es posible cuando la tecnología se encuentra con el propósito.

Para obtener más información sobre cómo Microsoft y nuestros socios ayudan a las ciudades a construir una infraestructura preparada para el futuro, únanse a nosotros en el Smart City Expo World Congress 2025. Descubran las últimas innovaciones, conéctense con líderes mundiales y exploren cómo la IA puede ayudar a su ciudad a prosperar en medio de la incertidumbre.

¹ https://www.sas.com/sas/partners.html

² Detección y localización de anomalías habilitadas para gemelos digitales de alta fidelidad en Singapur | El año en infraestructura | Sistemas Bentley

³ Seattle lanza un plan de implementación de IA responsable – Smart Cities World, 25 de septiembre de 2025

Etiquetas:

• IA
• Innovación
• Sostenibilidad

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Amazon CloudWatch agent now supports the collection of detailed performance metrics for NVMe local volumes on Amazon EC2 instances. These metrics give you insights into behavior and performance characteristics of your NVMe local storage.

The CloudWatch agent can now be configured to collect and send detailed NVMe metrics to CloudWatch, providing deeper visibility into storage performance. The new metrics include comprehensive performance indicators such as queue depths, I/O sizes, and device utilization. These metrics are similar to the detailed performance statistics available for EBS volumes, providing a consistent monitoring experience across both storage types. You can create CloudWatch dashboards, set alarms, and analyze trends for your NVMe-based instance store volumes.

Detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes via Amazon CloudWatch agent are available for all local NVMe volumes attached to Nitro-based EC2 instances in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions. See the Amazon CloudWatch pricing page for CloudWatch pricing details.

To get started with detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes in CloudWatch, see Collect Amazon EC2 instance store volume NVMe driver metrics in the Amazon CloudWatch User Guide. To learn more about detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes, see Amazon EC2 instance store volumes in the Amazon EC2 User Guide.

​Amazon CloudWatch agent now supports the collection of detailed performance metrics for NVMe local volumes on Amazon EC2 instances. These metrics give you insights into behavior and performance characteristics of your NVMe local storage. The CloudWatch agent can now be configured to collect and send detailed NVMe metrics to CloudWatch, providing deeper visibility into storage performance. The new metrics include comprehensive performance indicators such as queue depths, I/O sizes, and device utilization. These metrics are similar to the detailed performance statistics available for EBS volumes, providing a consistent monitoring experience across both storage types. You can create CloudWatch dashboards, set alarms, and analyze trends for your NVMe-based instance store volumes. Detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes via Amazon CloudWatch agent are available for all local NVMe volumes attached to Nitro-based EC2 instances in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions. See the Amazon CloudWatch pricing page for CloudWatch pricing details. To get started with detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes in CloudWatch, see Collect Amazon EC2 instance store volume NVMe driver metrics in the Amazon CloudWatch User Guide. To learn more about detailed performance statistics for Amazon EC2 instance store volumes, see Amazon EC2 instance store volumes in the Amazon EC2 User Guide.  

You can now monitor Mountpoint operations in observability tools such as Amazon CloudWatch, Prometheus, and Grafana. With this launch, Mountpoint emits near real-time metrics such as request count or request latency using OpenTelemetry Protocol (OTLP), an open source data transmission protocol. This means you can use applications such as CloudWatch agent or the OpenTelemetry (OTel) collector to publish the metrics into observability tools and create dashboards for monitoring and troubleshooting.

Previously, Mountpoint emitted operational data into log files, and you needed to create custom tools to parse the log files for insights. Now, when you mount your Amazon S3 bucket, you can configure Mountpoint to publish the metrics to an observability tool to proactively monitor issues that might impact your applications. For example, you can check if an application is unable to access S3 due to permission issues by analyzing the S3 request error metric that provides error types at an Amazon EC2 instance granularity.

Follow the step-by-step instructions to set up the CloudWatch agent or the OTel collector and configure Mountpoint to publish metrics into an observability tool. For more information, visit the Mountpoint for Amazon S3 GitHub repository, Mountpoint product page, and Mountpoint for Amazon S3 CSI driver GitHub page.

​You can now monitor Mountpoint operations in observability tools such as Amazon CloudWatch, Prometheus, and Grafana. With this launch, Mountpoint emits near real-time metrics such as request count or request latency using OpenTelemetry Protocol (OTLP), an open source data transmission protocol. This means you can use applications such as CloudWatch agent or the OpenTelemetry (OTel) collector to publish the metrics into observability tools and create dashboards for monitoring and troubleshooting. Previously, Mountpoint emitted operational data into log files, and you needed to create custom tools to parse the log files for insights. Now, when you mount your Amazon S3 bucket, you can configure Mountpoint to publish the metrics to an observability tool to proactively monitor issues that might impact your applications. For example, you can check if an application is unable to access S3 due to permission issues by analyzing the S3 request error metric that provides error types at an Amazon EC2 instance granularity. Follow the step-by-step instructions to set up the CloudWatch agent or the OTel collector and configure Mountpoint to publish metrics into an observability tool. For more information, visit the Mountpoint for Amazon S3 GitHub repository, Mountpoint product page, and Mountpoint for Amazon S3 CSI driver GitHub page.