Amazon Redshift now supports reading from and writing to Apache Iceberg v3 tables in your data lake. Apache Iceberg is an open table format, and its v3 release adds several new features. With this launch, Amazon Redshift introduces support for default column values, row lineage, and deletion vectors.
With default column values, you can define an initial value that Amazon Redshift applies when no value is provided, simplifying schema evolution as you add columns to existing tables. Row lineage exposes pseudo-columns that track each row’s identity and last-updated sequence number, so you can build incremental pipelines and CDC (change data capture) workflows that process only modified rows. Deletion vectors replace Iceberg v2’s positional delete files with compact compressed bitmaps, delivering faster reads and writes for high-frequency update and delete workloads such as compliance-driven record removal. You can create a v3 table with CREATE TABLE <table> … USING ICEBERG TABLE PROPERTIES (‘format-version’ = ‘3’), or upgrade an existing v2 table in place with ALTER TABLE <table> SET TABLE PROPERTIES (‘format-version’ = ‘3’).
Amazon Redshift’s Graviton based provisioned and serverless clusters support the new v3 format. To learn more, see Apache Iceberg v3 features in the Amazon Redshift Documentation.

​Amazon Redshift now supports reading from and writing to Apache Iceberg v3 tables in your data lake. Apache Iceberg is an open table format, and its v3 release adds several new features. With this launch, Amazon Redshift introduces support for default column values, row lineage, and deletion vectors. With default column values, you can define an initial value that Amazon Redshift applies when no value is provided, simplifying schema evolution as you add columns to existing tables. Row lineage exposes pseudo-columns that track each row’s identity and last-updated sequence number, so you can build incremental pipelines and CDC (change data capture) workflows that process only modified rows. Deletion vectors replace Iceberg v2’s positional delete files with compact compressed bitmaps, delivering faster reads and writes for high-frequency update and delete workloads such as compliance-driven record removal. You can create a v3 table with CREATE TABLE <table> … USING ICEBERG TABLE PROPERTIES (‘format-version’ = ‘3’), or upgrade an existing v2 table in place with ALTER TABLE <table> SET TABLE PROPERTIES (‘format-version’ = ‘3’). Amazon Redshift’s Graviton based provisioned and serverless clusters support the new v3 format. To learn more, see Apache Iceberg v3 features in the Amazon Redshift Documentation.  

Amazon Cognito now supports the GetClientToken API operation, enabling app clients to obtain access tokens for machine-to-machine (M2M) authorization directly through the AWS SDK, CLI, or API — without configuring a user pool domain. This gives you an additional path to authorize service-to-service communication for applications, microservices, and automated workloads.

The new GetClientToken API operation lets your app client authenticate with its client ID and secret to receive an access token authorized for custom scopes on your resource servers. As a native AWS API operation, GetClientToken integrates seamlessly with AWS SDKs and supports AWS WAF and VPC interface endpoints (AWS PrivateLink). The existing domain-based OAuth 2.0 client-credentials flow remains available.

This feature is available in all AWS Regions where Amazon Cognito user pools are available. To get started, configure an app client and call GetClientToken using the AWS Management Console, CLI, or SDKs. Standard Amazon Cognito M2M pricing applies. See Amazon Cognito Developer Guide and GetClientToken API Reference for details.

​Amazon Cognito now supports the GetClientToken API operation, enabling app clients to obtain access tokens for machine-to-machine (M2M) authorization directly through the AWS SDK, CLI, or API — without configuring a user pool domain. This gives you an additional path to authorize service-to-service communication for applications, microservices, and automated workloads.
The new GetClientToken API operation lets your app client authenticate with its client ID and secret to receive an access token authorized for custom scopes on your resource servers. As a native AWS API operation, GetClientToken integrates seamlessly with AWS SDKs and supports AWS WAF and VPC interface endpoints (AWS PrivateLink). The existing domain-based OAuth 2.0 client-credentials flow remains available.
This feature is available in all AWS Regions where Amazon Cognito user pools are available. To get started, configure an app client and call GetClientToken using the AWS Management Console, CLI, or SDKs. Standard Amazon Cognito M2M pricing applies. See Amazon Cognito Developer Guide and GetClientToken API Reference for details.  

• Categoría: Company News

agosto 31, 2026

Una hoja de ruta siempre activa: Dynamics 365, Power Platform y Dataverse se suman a la hoja de ruta de IA en el trabajo

Por: Richard Riley, Director General, Agentes y Low Code, Microsoft

A partir de septiembre de 2026, el contenido de la hoja de ruta de Dynamics 365, Microsoft Power Platform y Microsoft Dataverse se incorpora a la hoja de ruta de IA en el trabajo, para ofrecer a los clientes un único destino para descubrir capacidades próximas, seguir el progreso del despliegue y planificar la adopción en las aplicaciones empresariales de Microsoft, la productividad y el portafolio de IA.

Hacemos este cambio por cómo trabajan en realidad nuestros clientes. Pocas organizaciones ejecutan un solo producto de Microsoft de forma aislada. Dynamics 365, Power Platform, Microsoft 365, Copilot y los agentes personalizados construidos en Microsoft Copilot Studio cada vez operan más juntos para impulsar procesos empresariales, productividad de empleados y transformación en IA. Reunir este contenido significa que pueden ver lo que se encuentra en todos estos productos en una sola vista, filtrarlo a su propio entorno y planificar entre productos.

Exploren la hoja de ruta de la IA en el trabajo

Pasar de las ondas de liberación a la divulgación siempre activa

En paralelo a este movimiento, también cambiamos cuándo aparece la información de la hoja de ruta. Retiramos el modelo de lanzamiento semestral de la primera onda y la segunda ola de lanzamiento en favor de la publicación continua. Publicaremos nuevas capacidades tan pronto como los planes estén comprometidos y listos para compartir, en lugar de reservarlas hasta la siguiente oleada programada.

Una vez publicada, cada ítem de la hoja de ruta permanece actualizado a medida que avanza en Desarrollo, Despliegue y Lanzamiento, con información de estado y despliegue actualizada a medida que evolucionan los planes. En la práctica, esto significa que la mayoría de las capacidades aparecerán en la hoja de ruta antes de lo que ocurrirían bajo el calendario de oleadas, y las sigues hasta el final en lugar de perderlas de vista tras la publicación.

Trabajar con datos de hoja de ruta de IA en el trabajo

Hemos diseñado la hoja de ruta de IA en el trabajo para apoyar la planificación, no solo la navegación. Ustedes pueden:

• Filtrar las vistas de hoja de ruta por los productos que más importan a su organización.
• Exportar vistas completas o filtradas de hoja de ruta a un archivo CSV.
• Suscribirse a las actualizaciones a través de RSS.
• Compartir vínculos de hoja de ruta directo con las partes interesadas.
• Buscar y organizar el contenido de la hoja de ruta por medio de identificadores de características y filtros avanzados.

Descarguen la guía de la hoja de ruta de AI at Work para aprender a leer y usar la hoja de ruta.

Para los equipos que prefieren consultar la hoja de ruta en lugar de navegarla, el Release Communications MCP Server recopila la información de la hoja de ruta directo en sus propias herramientas y flujos de trabajo de IA. Las organizaciones pueden utilizarlo para generar vistas de hoja de ruta personalizadas y materiales de planificación, o para integrar datos de la hoja de ruta en herramientas y procesos empresariales existentes.

¿Qué no cambia?

Esta transición cambia la manera en que Microsoft comunica la innovación que se avecina. No cambia cómo se construyen, lanzan o despliegan nuestros productos.

• Los productos con calendarios de lanzamiento establecidos van a continuar con el cumpliento con esos calendarios.
• Message Center sigue como la fuente de notificaciones de cambios relevantes para los inquilinos.
• Microsoft Learn sigue como el hogar para la documentación de productos y la guía de implementación.

Hitos de transición en un vistazo

Cuando	¿Qué pasa?
Septiembre de 2026	Nuevas capacidades de Dynamics 365, Power Platform y Dataverse empiezan a publicarse en la hoja de ruta de AI en el Trabajo.
Septiembre de 2026 a noviembre de 2026	El contenido existente de la hoja de ruta con fecha de vista previa pública o disponibilidad general (GA, por sus siglas en inglés) del 1 de junio de 2026 o posterior pasará a la experiencia de hoja de ruta de IA en el trabajo. Las actualizaciones continuas y las notificaciones de transición se comunicarán a través del Centro de Mensajes.
Para el 15 de noviembre de 2026	La transición se completa y Release Planner se retira. La hoja de ruta de IA en el trabajo se convierte en el destino principal para la información pública de la hoja de ruta.

Consulten la hoja de ruta de la IA en el trabajo

Cómo prepararse para la transición

La transición tendrá lugar en los próximos meses, y hay algunos pasos sencillos que puedes seguir ahora.

Exploren la hoja de ruta de IA en el trabajo. Dediquen unos minutos a revisar la hoja de ruta de IA en el trabajo y a establecer filtros para los productos y entornos en la nube que utiliza tu organización.

Suscríbanse a las actualizaciones. Consulten la guía de la hoja de ruta de IA en el trabajo para aprender cómo usar RSS para seguir vistas filtradas de hoja de ruta y usen el Centro de Mensajes para cambios específicos de tu inquilino.

Actualicen las referencias de planificación. Si sus equipos dependen de enlaces de planes de lanzamiento, marcadores o documentación interna de la hoja de ruta, comiencen a actualizar esas referencias para que apunten a la hoja de ruta de IA en el trabajo. La guía para la transición estará disponible durante todo el periodo de migración.

Establezcan su propio ritmo de evaluación. La primera y segunda oleada de lanzamiento dieron a las organizaciones un momento fijo dos veces al año para reunir a los interesados y planificar el periodo futuro. Recomendamos establecer una revisión periódica, mensual o trimestral, dependiendo de la rapidez con la que su organización adopte nuevas capacidades, basada en un filtro guardado y una suscripción RSS.

Descarguen la guía de la hoja de ruta de IA en el trabajo

FAQ sobre la transición de la hoja de ruta de IA en el trabajo

Q. ¿Habrá un anuncio de lanzamiento de la segunda oleada en septiembre de 2026 o un plan de lanzamiento de la segunda oleada?

R.  No. Las nuevas capacidades se revelarán en la hoja de ruta de AI en el Trabajo a medida que se comprometan, en lugar de agruparse en un anuncio de lanzamientos semestral.

Q. ¿Se trasladará todo el contenido existente de la hoja de ruta de Dynamics 365 y Power Platform a la hoja de ruta de IA en el trabajo?

R. El contenido de la hoja de ruta con fecha de vista previa pública o disponibilidad general del 1 de junio de 2026 o posterior pasará a la hoja de ruta de IA en el trabajo. El contenido anterior sigue disponible en los planes de lanzamiento existentes en Microsoft Learn para referencia histórica.

Q. ¿Qué ocurre con los planes de lanzamiento de Microsoft Learn?

R. A partir de septiembre de 2026, los nuevos planes de lanzamiento ya no se publicarán en Release Plans on Learn. Los planes de lanzamiento existentes seguirán disponibles para referencia histórica, y Microsoft Learn seguirá como la plataforma de documentación de Microsoft.

Q. ¿Puedo continuar con la exportación de información de la hoja de ruta?

R. Sí. Consulta la guía de la hoja de ruta de IA en el trabajo para aprender cómo exportar vistas completas o filtradas a CSV. Las organizaciones también pueden usar el servidor MCP de Release Communications para integrar datos de hoja de ruta en tus propias herramientas y flujos de trabajo de IA.

Q. ¿Se mantendrán mis vistas guardadas en Mis Planes de Liberación?

R. Las vistas guardadas personalizadas dejarán de estar disponibles tras la jubilación del Planificador de Lanzamientos. Las vistas guardadas personalizadas no están disponibles en la hoja de ruta de AI en el trabajo.

Q. ¿Cómo veré qué ha cambiado desde la última vez que miré?

R. La hoja de ruta destaca capacidades nuevas y actualizadas, y tanto RSS como el Centro de Mensajes pueden notificarte a medida que ocurran cambios.

Etiquetas:

• IA
• Transformación Digital

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agosto 31, 2026

• Categoría: Company News

La IA ya transformó al talento mexicano; ahora es el turno de las empresas

• 67% de los usuarios mexicanos de IA ya realiza trabajo que hace un año no podía hacer.
• 28% percibe una alineación clara del liderazgo para traducir ese avance en nuevas formas de trabajo.

• Source LATAM

Ciudad de México – La adopción de inteligencia artificial avanza a dos velocidades en el entorno laboral mexicano: las personas incorporan estas herramientas y amplían sus capacidades, mientras las organizaciones continúan adaptando procesos, modelos de liderazgo y dinámicas de colaboración para convertir ese impulso en una transformación a escala. De acuerdo con el Work Trend Index 2026 de Microsoft, 67% de los usuarios mexicanos de IA afirma que hoy realiza trabajo que no podía hacer hace un año. Sin embargo, solo 28% percibe una alineación clara del liderazgo para traducir esas nuevas capacidades en formas distintas de operar. La distancia entre ambas cifras refleja uno de los principales retos empresariales del momento: los trabajadores avanzan con mayor rapidez que las organizaciones.

La velocidad de los trabajadores pone a prueba a las organizaciones

La brecha no responde únicamente a la disponibilidad de tecnología. Los trabajadores ya experimentan con IA para investigar, crear, analizar y coordinar tareas. El estudio señala que 67% del impacto de la IA depende de factores organizacionales y solo 32% del esfuerzo individual. El desafío para las empresas es rediseñar los flujos de trabajo, las responsabilidades y los mecanismos de decisión con la misma velocidad. Sin ese ajuste, los avances permanecen fragmentados y su impacto se concentra en individuos o equipos aislados.

El informe apunta a una transición desde la adopción hacia la transformación. Para capturar valor, las organizaciones necesitan pasar de permitir el uso de IA a establecer objetivos comunes, habilitar aprendizajes compartidos y revisar cómo colaboran las personas entre sí y con agentes. El liderazgo resulta decisivo para definir prioridades, gestionar riesgos y crear condiciones en las que la innovación pueda escalar sin perder control ni responsabilidad.

“La transformación ya ocurre dentro de los equipos. Las personas están ampliando sus capacidades con IA; el siguiente paso es rediseñar procesos y formas de colaboración para que ese avance genere resultados a escala. La oportunidad está en alinear tecnología, liderazgo y criterio humano para crear valor de manera responsable y sostenida”, señaló Ezequiel Glinsky, Director de Tecnología para Microsoft Latinoamérica.

El criterio humano gana peso a medida que crece el uso de IA

La mayor presencia de IA no reduce la importancia de las capacidades humanas; las vuelve más visibles. En México, 49% de los usuarios identifica el control de calidad como una habilidad especialmente relevante y 47% destaca el pensamiento crítico. Además, 85% utiliza la IA como punto de partida y conserva la responsabilidad sobre el razonamiento y las decisiones.

Este comportamiento sugiere que la colaboración entre personas e IA no consiste en delegar de forma automática, sino en dirigir, revisar y decidir. Conforme los sistemas asumen una parte mayor de la ejecución, los trabajadores necesitan formular mejores preguntas, validar resultados, reconocer límites y asumir la responsabilidad por el resultado final.

Los Frontier Professionals anticipan una nueva forma de trabajar

El Work Trend Index 2026 identifica a los Frontier Professionals, usuarios de IA que la integran de manera más avanzada y deliberada en sus actividades. En México representan 17% de los trabajadores analizados, ligeramente por encima del promedio global de 16%, y 81% afirma que ahora realiza trabajo que antes estaba fuera de su alcance.

La diferencia no está solo en usar IA con mayor frecuencia, sino en trabajar de manera distinta. Estos profesionales deciden qué tareas requieren intervención humana, cuáles pueden apoyarse en inteligencia artificial y cómo combinar ambas capacidades para mejorar la calidad y la velocidad de los resultados. Operan en entornos donde los líderes usan IA abiertamente, fijan estándares de calidad y crean espacios para experimentar. Los equipos también comparten aprendizajes y errores, refinan procesos y hacen una pausa deliberada para decidir qué hace la IA y qué hace la persona. Estas prácticas ofrecen una referencia concreta para las organizaciones que buscan escalar la transformación.

De la adopción individual a la ventaja competitiva

Para las empresas mexicanas, la oportunidad consiste en convertir la adopción individual en capacidad organizacional antes de que la velocidad de los trabajadores se transforme en una brecha estructural. Alinear liderazgo, talento, procesos y cultura permitirá llevar los beneficios de la IA más allá de casos aislados y traducirlos en productividad, innovación y capacidad de respuesta para áreas completas.

Las organizaciones que avancen con mayor rapidez no serán necesariamente las que incorporen más herramientas, sino las que logren alinear tecnología, talento y modelo operativo. Esto requiere que los líderes usen IA de forma visible, establezcan estándares claros de calidad y uso responsable, creen espacios seguros para experimentar y habiliten rituales de equipo para compartir aprendizajes, errores y oportunidades de rediseño. Estas prácticas de gestión pueden ponerse en marcha sin depender del tamaño de la empresa ni de una inversión tecnológica adicional.

Microsoft acompaña a personas y organizaciones en esta transición mediante tecnología, desarrollo de capacidades y nuevos modelos de trabajo que permiten convertir la adopción de IA en una transformación responsable, medible y sostenida.

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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.

Contacto de prensa:   

Microsoft                                                          Assembly México    

Tere Rodríguez                                                 microsoftMexico@assemblyinc.com     

teresar@microsoft.com                                   55 5350 1500    

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• Press Releases

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Amazon OpenSearch Service has expanded Cluster Insights with 17 new insights that identify the root causes behind Red and Yellow cluster status and provide actionable recommendations to resolve them. These insights cover resource exhaustion scenarios including JVM out-of-memory, sustained CPU saturation, as well as configuration issues such as zone imbalance, and misconfigured replica counts.

Previously, when a cluster entered Red or Yellow status due to unassigned shards, diagnosing the underlying cause required manually correlating multiple metrics across nodes and availability zones. With these new insights, OpenSearch Service automatically identifies the specific resource constraint or misconfiguration responsible and provides tailored recommendations — such as scaling up instance types, increasing disk capacity, or correcting shard allocation settings — so you can restore cluster stability faster.

Six new Critical-severity insights detect conditions causing primary shards to become unassigned (Red status), while eleven insights ranging from Medium to Critical severity surface issues preventing replica shard allocation (Yellow status). Each insight identifies affected nodes and provides specific remediation recommendations to help you take targeted corrective action.

These insights are available at no additional cost for Amazon OpenSearch Service domains running OpenSearch 1.0 and later, and Elasticsearch 6.8 and later, across 11 Regions globally: US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon), Canada (Central), Asia Pacific (Sydney, Tokyo), and Europe (Frankfurt, Ireland, London, Paris, Stockholm). To learn more, visit the Cluster Insights documentation or view the complete catalog of available insights.

​Amazon OpenSearch Service has expanded Cluster Insights with 17 new insights that identify the root causes behind Red and Yellow cluster status and provide actionable recommendations to resolve them. These insights cover resource exhaustion scenarios including JVM out-of-memory, sustained CPU saturation, as well as configuration issues such as zone imbalance, and misconfigured replica counts.
Previously, when a cluster entered Red or Yellow status due to unassigned shards, diagnosing the underlying cause required manually correlating multiple metrics across nodes and availability zones. With these new insights, OpenSearch Service automatically identifies the specific resource constraint or misconfiguration responsible and provides tailored recommendations — such as scaling up instance types, increasing disk capacity, or correcting shard allocation settings — so you can restore cluster stability faster.
Six new Critical-severity insights detect conditions causing primary shards to become unassigned (Red status), while eleven insights ranging from Medium to Critical severity surface issues preventing replica shard allocation (Yellow status). Each insight identifies affected nodes and provides specific remediation recommendations to help you take targeted corrective action.
These insights are available at no additional cost for Amazon OpenSearch Service domains running OpenSearch 1.0 and later, and Elasticsearch 6.8 and later, across 11 Regions globally: US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon), Canada (Central), Asia Pacific (Sydney, Tokyo), and Europe (Frankfurt, Ireland, London, Paris, Stockholm). To learn more, visit the Cluster Insights documentation or view the complete catalog of available insights.  

Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8gn instances, powered by the latest-generation AWS Graviton4 processors, are available in the AWS Europe (Paris) region. The C8gn instances provide up to 30% better compute performance than Graviton3-based Amazon EC2 C7gn instances. Amazon EC2 C8gn instances feature the latest 6th generation AWS Nitro Cards, and offer up to 600 Gbps network bandwidth, the highest network bandwidth among network optimized EC2 instances. 

Take advantage of the enhanced networking capabilities of C8gn to scale performance and throughput, while optimizing the cost of running network-intensive workloads such as network virtual appliances, data analytics, CPU-based artificial intelligence and machine learning (AI/ML) inference. 

For increased scalability, C8gn instances offer instance sizes up to 48xlarge, up to 384 GiB of memory, and up to 120 Gbps of bandwidth to Amazon Elastic Block Store (EBS). C8gn instances support Elastic Fabric Adapter (EFA) networking on the 16xlarge, 24xlarge, 48xlarge, metal-24xl, and metal-48xl sizes, which enables lower latency and improved cluster performance for workloads deployed on tightly coupled clusters. 

C8gn instances are available in the following AWS Regions: US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon, N.California), Europe (Frankfurt, Stockholm, Ireland, London, Spain, Zurich, Milan, Paris), Asia Pacific (Singapore, Malaysia, Sydney, Thailand, Mumbai, Seoul, Melbourne, Jakarta, Hyderabad, Tokyo, Hong Kong), Middle East (UAE), Africa (Cape Town), Canada West (Calgary, Central), South America (Sao Paulo), AWS GovCloud (US-East, US-West).
 
To learn more, see Amazon C8gn Instances. To begin your Graviton journey, visit the Level up your compute with AWS Graviton page. To get started, see AWS Management Console, AWS Command Line Interface (AWS CLI), and AWS SDKs.

​Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8gn instances, powered by the latest-generation AWS Graviton4 processors, are available in the AWS Europe (Paris) region. The C8gn instances provide up to 30% better compute performance than Graviton3-based Amazon EC2 C7gn instances. Amazon EC2 C8gn instances feature the latest 6th generation AWS Nitro Cards, and offer up to 600 Gbps network bandwidth, the highest network bandwidth among network optimized EC2 instances. 
Take advantage of the enhanced networking capabilities of C8gn to scale performance and throughput, while optimizing the cost of running network-intensive workloads such as network virtual appliances, data analytics, CPU-based artificial intelligence and machine learning (AI/ML) inference. 
For increased scalability, C8gn instances offer instance sizes up to 48xlarge, up to 384 GiB of memory, and up to 120 Gbps of bandwidth to Amazon Elastic Block Store (EBS). C8gn instances support Elastic Fabric Adapter (EFA) networking on the 16xlarge, 24xlarge, 48xlarge, metal-24xl, and metal-48xl sizes, which enables lower latency and improved cluster performance for workloads deployed on tightly coupled clusters. 
C8gn instances are available in the following AWS Regions: US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon, N.California), Europe (Frankfurt, Stockholm, Ireland, London, Spain, Zurich, Milan, Paris), Asia Pacific (Singapore, Malaysia, Sydney, Thailand, Mumbai, Seoul, Melbourne, Jakarta, Hyderabad, Tokyo, Hong Kong), Middle East (UAE), Africa (Cape Town), Canada West (Calgary, Central), South America (Sao Paulo), AWS GovCloud (US-East, US-West).   To learn more, see Amazon C8gn Instances. To begin your Graviton journey, visit the Level up your compute with AWS Graviton page. To get started, see AWS Management Console, AWS Command Line Interface (AWS CLI), and AWS SDKs.
   

Amazon Bedrock AgentCore Memory now lets developers define flexible namespace variables to scope long-term memories along any application-specific dimension – such as organization, tenant, team, or environment – without creating duplicate strategies or overloading built-in variables. This gives multi-tenant and complex-hierarchy applications fine-grained control over how memories are organized, isolated, and accessed.

Define keys on the memory resource, reference them in a strategy’s namespace template, and supply values at runtime through the CreateEvent API. The service substitutes them into namespace templates during long-term memory extraction. Up to five keys can be defined per memory resource, each referenceable across multiple strategies.

Flexible namespace variables are available today in all AWS Regions where Amazon Bedrock AgentCore Memory is generally available, at no additional cost. To get started, see Specify long-term memory organization with namespaces in the Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide.

​Amazon Bedrock AgentCore Memory now lets developers define flexible namespace variables to scope long-term memories along any application-specific dimension – such as organization, tenant, team, or environment – without creating duplicate strategies or overloading built-in variables. This gives multi-tenant and complex-hierarchy applications fine-grained control over how memories are organized, isolated, and accessed. Define keys on the memory resource, reference them in a strategy’s namespace template, and supply values at runtime through the CreateEvent API. The service substitutes them into namespace templates during long-term memory extraction. Up to five keys can be defined per memory resource, each referenceable across multiple strategies. Flexible namespace variables are available today in all AWS Regions where Amazon Bedrock AgentCore Memory is generally available, at no additional cost. To get started, see Specify long-term memory organization with namespaces in the Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide.  

Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports fine-grained access control (FGAC), enabling you to enforce per-user and per-tenant memory isolation through AgentCore Gateway without building custom authorization logic.

With FGAC, you can front your Memory resource with an AgentCore Gateway configured for OAuth (JWT) authentication and attach Cedar policies that restrict access based on the authenticated caller’s identity. You can enforce that each user only accesses their own actor’s data, restrict memory records to namespaces derived from the user’s token claims, and allow or deny specific Memory operations per caller. This lets you move access control enforcement from application code to the infrastructure layer using cryptographic proof of identity. FGAC for Memory is built on the AgentCore Memory connector, a managed gateway connector that wires a gateway target to the Memory data plane and exposes 12 Memory operations as Cedar actions with their request attributes available for policy conditions.

To get started, see Fine-grained access control for Memory in the Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide.

​Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports fine-grained access control (FGAC), enabling you to enforce per-user and per-tenant memory isolation through AgentCore Gateway without building custom authorization logic.
With FGAC, you can front your Memory resource with an AgentCore Gateway configured for OAuth (JWT) authentication and attach Cedar policies that restrict access based on the authenticated caller’s identity. You can enforce that each user only accesses their own actor’s data, restrict memory records to namespaces derived from the user’s token claims, and allow or deny specific Memory operations per caller. This lets you move access control enforcement from application code to the infrastructure layer using cryptographic proof of identity. FGAC for Memory is built on the AgentCore Memory connector, a managed gateway connector that wires a gateway target to the Memory data plane and exposes 12 Memory operations as Cedar actions with their request attributes available for policy conditions.
To get started, see Fine-grained access control for Memory in the Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide.  

AWS Transform is now in scope for FedRAMP Class C (formerly Moderate baseline) in the US East (Ohio) Region. You can now use AWS Transform to build applications and run workloads that are subject to FedRAMP Class C compliance requirements.

The Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) is a US government-wide program that delivers a standard approach to the security assessment, authorization, and continuous monitoring for cloud products and services. AWS Transform is an agentic migration and modernization service designed to compress enterprise timelines from years to months — handling everything from large-scale infrastructure migrations to continuous tech debt reduction, without the manual handoffs and lost context that commonly stall these programs.

To learn more about FedRAMP, visit the AWS services in scope page. To learn more about AWS Transform, visit the webpage and documentation.

​AWS Transform is now in scope for FedRAMP Class C (formerly Moderate baseline) in the US East (Ohio) Region. You can now use AWS Transform to build applications and run workloads that are subject to FedRAMP Class C compliance requirements.
The Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) is a US government-wide program that delivers a standard approach to the security assessment, authorization, and continuous monitoring for cloud products and services. AWS Transform is an agentic migration and modernization service designed to compress enterprise timelines from years to months — handling everything from large-scale infrastructure migrations to continuous tech debt reduction, without the manual handoffs and lost context that commonly stall these programs.
To learn more about FedRAMP, visit the AWS services in scope page. To learn more about AWS Transform, visit the webpage and documentation.  

Starting today, Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2) P6-B300 instances are available in Asia Pacific (Hyderabad) and South America (Sao Paulo) Regions. P6-B300 instances provide 8xNVIDIA Blackwell Ultra GPUs with 2.1 TB high bandwidth GPU memory, 6.4 Tbps EFA networking, 300 Gbps dedicated ENA throughput, and 4 TB of system memory.

P6-B300 instances deliver 2x networking bandwidth, 1.5x GPU memory size, and 1.5x GPU TFLOPS (at FP4, without sparsity) compared to P6-B200 instances, making them well suited to train and deploy large trillion-parameter foundation models (FMs) and large language models (LLMs) with sophisticated techniques. The higher networking and larger memory deliver faster training times and more token throughput for AI workloads.  

P6-B300 instances are now available in p6-b300.48xlarge size in the following AWS Regions: US West (Oregon), AWS GovCloud (US-East), US East (N. Virginia), Asia Pacific (Hyderabad, Seoul), and South America (Sao Paulo). To learn more about P6-B300 instances, visit Amazon EC2 P6 instances.

​Starting today, Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2) P6-B300 instances are available in Asia Pacific (Hyderabad) and South America (Sao Paulo) Regions. P6-B300 instances provide 8xNVIDIA Blackwell Ultra GPUs with 2.1 TB high bandwidth GPU memory, 6.4 Tbps EFA networking, 300 Gbps dedicated ENA throughput, and 4 TB of system memory.
P6-B300 instances deliver 2x networking bandwidth, 1.5x GPU memory size, and 1.5x GPU TFLOPS (at FP4, without sparsity) compared to P6-B200 instances, making them well suited to train and deploy large trillion-parameter foundation models (FMs) and large language models (LLMs) with sophisticated techniques. The higher networking and larger memory deliver faster training times and more token throughput for AI workloads.  
P6-B300 instances are now available in p6-b300.48xlarge size in the following AWS Regions: US West (Oregon), AWS GovCloud (US-East), US East (N. Virginia), Asia Pacific (Hyderabad, Seoul), and South America (Sao Paulo). To learn more about P6-B300 instances, visit Amazon EC2 P6 instances.