Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in AWS GovCloud (US-West). U7i instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TiB 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.
Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in AWS GovCloud (US-West). U7i instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TiB 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.
Starting today, Amazon Bedrock supports Claude Opus 4.6. According to Anthropic, Opus 4.6 is their most intelligent model and the world’s best model for coding, enterprise agents, and professional work. Claude Opus 4.6 brings advanced capabilities to Amazon Bedrock customers, including industry-leading performance for agentic tasks, complex coding projects, and enterprise-grade workflows that require deep reasoning and reliability.
Claude Opus 4.6 excels across use cases that require sophisticated reasoning and multi-step orchestration. For agentic workflows, it manages complex tasks across dozens of tools with industry-leading reliability, proactively spinning up subagents and working with less oversight. Developers can leverage Opus 4.6’s coding capabilities for long-horizon projects, complex implementations, and large-scale codebases—handling the full lifecycle from requirements gathering to implementation and maintenance. Enterprise teams can use the model to power end-to-end workflows with professional polish, including financial analysis that surfaces insights requiring days of manual compilation, cybersecurity applications that catch subtle attack patterns, and computer use workflows that move data between applications. The model supports both 200K and 1M context tokens (preview), enabling processing of extensive documents and codebases.
Claude Opus 4.6 is now available in Amazon Bedrock. For the full list of available regions, refer to the documentation. To learn more and get started with the model in Amazon Bedrock, read the About Amazon blog and visit the Amazon Bedrock console.
Starting today, Amazon Bedrock supports Claude Opus 4.6. According to Anthropic, Opus 4.6 is their most intelligent model and the world’s best model for coding, enterprise agents, and professional work. Claude Opus 4.6 brings advanced capabilities to Amazon Bedrock customers, including industry-leading performance for agentic tasks, complex coding projects, and enterprise-grade workflows that require deep reasoning and reliability. Claude Opus 4.6 excels across use cases that require sophisticated reasoning and multi-step orchestration. For agentic workflows, it manages complex tasks across dozens of tools with industry-leading reliability, proactively spinning up subagents and working with less oversight. Developers can leverage Opus 4.6’s coding capabilities for long-horizon projects, complex implementations, and large-scale codebases—handling the full lifecycle from requirements gathering to implementation and maintenance. Enterprise teams can use the model to power end-to-end workflows with professional polish, including financial analysis that surfaces insights requiring days of manual compilation, cybersecurity applications that catch subtle attack patterns, and computer use workflows that move data between applications. The model supports both 200K and 1M context tokens (preview), enabling processing of extensive documents and codebases. Claude Opus 4.6 is now available in Amazon Bedrock. For the full list of available regions, refer to the documentation. To learn more and get started with the model in Amazon Bedrock, read the About Amazon blog and visit the Amazon Bedrock console.
Cómo la tecnología podría ayudar a los Vikings a construir la ‘ventaja ganadora’ del próximo año
Por: Elliott Smith, redactor de Microsoft.
Mientras los New England Patriots y los Seattle Seahawks se preparan para enfrentarse en el Super Bowl LX, los otros 30 equipos de la National Football League (NFL) que no llegaron al gran partido han centrado su atención en la próxima temporada — donde cada yarda importa para llegar al escenario más grande del fútbol americano.
Eso incluye a los Minnesota Vikings, que no lograron clasificarse para la postemporada pero cerraron la temporada con fuerza con cinco victorias consecutivas, donde demostraron su mejora semana a semana y su capacidad para adaptarse sobre la marcha. El cuerpo técnico del equipo trabajará de manera estrecha con la directiva mientras toman decisiones sobre la evaluación de jugadores, la agencia libre y el Draft de la NFL durante la pretemporada.
Por suerte, los Vikings cuentan con una herramienta de alta tecnología que les ayuda a analizar los pasos que deben dar en su búsqueda del campeonato del próximo año. Viper es una plataforma propietaria que los Vikings diseñaron, en colaboración con Microsoft, que utiliza tecnología Azure. Es un sistema interno de revisión por vídeo, personalizable por completo y basado en la nube, que el equipo actualiza y perfecciona con frecuencia para satisfacer las necesidades específicas de la organización — desde ajustes semanales impulsados por el cuerpo técnico hasta la optimización de la última tecnología para ayudar a encontrar ventaja en la evaluación de jugadores basada en las recomendaciones del departamento de ojeadores.
«Evalúo jugadores ofensivos, defensivos, jugadores de equipos especiales — todos estos jugadores de nuestra plantilla», dice el entrenador de Minnesota, Kevin O’Connell. «¿Cómo nos aseguramos de que esto sea fluido para que pueda comparar en todos los aspectos y analizar los datos de una forma que nunca habría podido?»
O’Connell solía pasar largas horas con un clicker en la mano para intentar navegar por todas las grabaciones. Ahora, usar Viper «hace que empiece a sentir que puedes ver hacer tu trabajo de forma más eficiente», dice, y el equipo puede «hacer que esto se convierta en una ventaja ganadora para nosotros.»
Los Vikings usan la app Viper para revisar las grabaciones de los entrenamientos.
La plataforma combina prácticas de scouting, revisión de partidos y evaluación de prospectos en una experiencia intuitiva. Contiene todo el vídeo del partido, del rival y de los entrenamientos, así como el seguimiento de jugadores y registros históricos, y es información que se puede buscar mediante varias consultas. Cientos de miles de archivos se suben a Viper cada temporada, para brindar al equipo de los Vikings una gran cantidad de información para revisar.
El equipo de desarrollo de los Vikings, liderado por Luke Burson, director senior de sistemas de información futbolística, puede diseñar, programar y enviar actualizaciones con rapidez por medio de GitHub Copilot, lo que permite a los entrenadores solicitar cambios que les ayuden cada semana durante la temporada. Burson recuerda una petición hecha por un líder de la oficina principal de los Vikings mientras buscaba información en Viper como ejemplo de lo ágil que puede ser la plataforma.
«Me preguntó si teníamos esta información extra, y le dije que ya formaba parte del conjunto de datos, y que solo necesitaba exponérsela», dice Burson. «Y así, 20 minutos después, tenía lo que quería ver.»
Burson atribuye a O’Connell y al cuerpo técnico de los Vikings su flexibilidad y apertura a sugerencias que se alejan mucho de la mentalidad de entrenadores tradicional, que a menudo dependía del instinto y la aversión a voces externas.
«La inclusión y la comunicación son dos piezas muy importantes», dice Burson. «Poder ir al campamento de entrenamiento, ver entrenamientos o actividades organizadas del equipo y ver algunas cosas mientras los jugadores se mueven nos ayuda a inspirarnos con ideas y luego decir: ‘Oye, ¿qué te parece esto? ¿Podemos hacer esta pieza más eficiente? ¿Te interesaría esta información para tu trabajo?’»
Él dice que «poder formar parte de ello y no tan solo encerrarse en alguna habitación del fondo del edificio» es clave.
«Puede darnos cosas reales y formidables que podemos usar para ser mejores que nuestro oponente, y eso es lo que todos buscamos a diario.»
— Kevin O’Connell, entrenador de los Minnesota Vikings
En la pretemporada, los Vikings utilizan a Viper para evaluar a jugadores universitarios hasta el Draft de la NFL en abril. Eso incluirá imágenes de toda la temporada de fútbol americano universitario, partidos de estrellas universitarias como el East-West Shrine Bowl y entrenamientos presenciales. También rastrearán imágenes del NFL Scouting Combine en marzo y utilizarán la aplicación NFL Combine, una herramienta impulsada por Azure AI que ofrece a los 32 equipos de la NFL información instantánea sobre los jugadores y comparaciones de datos durante el evento en Indianápolis.
A medida que los Vikings recurren a las reuniones del Draft de la NFL, los desarrolladores participan en sesiones para ayudar a mantener a Viper informado con rapidez, de modo que los entrenadores puedan centrarse en los jugadores y no en navegar por la tecnología. Los Vikings también utilizan la plataforma para ayudar con la planificación de sus agentes libres y las evaluaciones internas de jugadores.
Entrenadores, ojeadores y personal pueden acceder a las grabaciones casi al instante y filtrarlas por personal, situaciones del partido o participación mientras planifican y evalúan. Cortar película solía ser una tarea tediosa y que consumía mucho tiempo. Antes de Viper, los Vikings enviaban discos duros externos con grabaciones a sus exploradores regionales cada semana. Ahora, la preparación para el próximo partido o la próxima temporada puede comenzar de inmediato.
Los Vikings pueden hacer todo esto de forma segura, ya que Viper está protegido mediante Microsoft Entra ID, con autenticación centralizada y acceso condicional para proteger los entornos de producción y los portales de administración. La información sensible de los jugadores y los datos estratégicos se mantienen bloqueados, por lo que los Vikings pueden preservar su ventaja competitiva.
«Disponemos de grandes herramientas, herramientas basadas en tecnología, que pueden tomar estos datos y darnos respuestas», dice O’Connell. «Puede darnos cosas reales y formidables que podemos usar para ser mejores que nuestro oponente, y eso es lo que todos buscamos a diario.»
Imagen principal: Kevin O’Connell, entrenador principal de los Minnesota Vikings, durante un partido de fútbol americano de la NFL contra los Dallas Cowboys el domingo 14 de diciembre de 2025, en Arlington, Texas. (Foto AP/Matt Patterson)
Elliott Smith escribe sobre la IA y la innovación en Microsoft, desde cómo la Premier League transforma su presencia online hasta por qué la IA podría desempeñar un papel fundamental en salvar la selva amazónica. Antes, Smith trabajó como reportero deportivo en Washington D.C., el estado de Washington y Texas, donde cubría desde institutos hasta profesionales. Pueden contactar con él en LinkedIn.
Un nuevo informe del Microsoft Data Security Index explora la adopción segura de IA para proteger datos sensibles
Por: Herain Oberoi, vicepresidente de seguridad de datos e IA.
La IA generativa y la IA agéntica redefinen la manera en que las organizaciones innovan y operan, lo que desbloquea nuevos niveles de productividad, creatividad y colaboración entre los equipos del sector. Desde acelerar la creación de contenido hasta agilizar los flujos de trabajo, la IA ofrece beneficios transformadores que permiten a las organizaciones trabajar de manera más inteligente y rápida. Sin embargo, estas capacidades también introducen nuevas dimensiones del riesgo de datos: a medida que crece la adopción de la IA, también aumenta la urgencia de una seguridad de datos eficaz que siga el ritmo de la innovación en IA. En el informe Microsoft Data Security Index 2026 (Índice de Seguridad de Datos), exploramos una de las preguntas más urgentes a las que se enfrentan las organizaciones actuales: ¿Cómo podemos aprovechar el poder de la IA mientras protegemos los datos sensibles?
El 47% de las organizaciones encuestadas implementan controles centrados en cargas de trabajo de IA generativa
Para aprovechar de manera plena el potencial de la IA, las organizaciones deben combinar innovación con responsabilidad y una sólida seguridad de los datos. Este año, el informe del Índice de Seguridad de Datos se basa en las respuestas de más de 1.700 líderes de seguridad para destacar tres prioridades críticas para proteger los datos de la organización y asegurar la adopción de la IA:
Pasar de herramientas fragmentadas a seguridad unificada de datos.
Gestionar la productividad impulsada por IA de forma segura.
Reforzar la seguridad de los datos con la propia IA generativa.
Al consolidar soluciones para una mejor visibilidad y controles de gobernanza, implementar procesos de control robustos para proteger los datos en flujos de trabajo impulsados por IA, y utilizar agentes de IA generativa y automatización para mejorar los programas de seguridad, las organizaciones pueden construir una base resiliente para su próxima ola de productividad e innovación impulsada por IA generativa. El resultado es un futuro en el que la IA impulsa la eficiencia y actúa como un aliado poderoso para defenderse del riesgo de los datos, para desbloquear el crecimiento sin comprometer la protección.
En este artículo profundizaremos en algunos de los hallazgos clave del informe del Índice de Seguridad de Datos relacionados con la IA generativa y cómo se operacionalizan en Microsoft. El propio informe tiene un enfoque mucho más amplio y una profundidad de perspectiva.
1. De herramientas fragmentadas a seguridad unificada de datos
Muchas organizaciones todavía dependen de herramientas desconectadas y controles aislados, lo que crea puntos ciegos que dificultan la eficacia de los equipos de seguridad. Según el Índice de Seguridad de Datos 2026, los responsables de la toma de decisiones citan como sus principales retos para mantener una visibilidad y gobernanza adecuadas, la falta de una visión unificada entre los entornos y los paneles de control dispares. Estas brechas dificultan conectar los conocimientos y responder con rapidez a los riesgos, en especial a medida que aumentan los volúmenes de datos y la complejidad del entorno de datos. Los líderes de seguridad tan sólo no reciben la supervisión que necesitan.
Por qué es importante
Consolidar herramientas en plataformas integradas mejora la visibilidad, la gobernanza y la gestión proactiva de riesgos.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones consolidan herramientas, al invertir en plataformas unificadas como Microsoft Purview que unen las operaciones mientras mejoran la visibilidad y el control holísticos. Estas soluciones integradas suelen superar a conjuntos de herramientas fragmentados, lo que permite una mejor detección y respuesta, una gestión más ágil y una gobernanza más sólida.
A medida que las organizaciones adoptan nuevas tecnologías impulsadas por IA, muchas también se inclinan hacia disciplinas emergentes como la Gestión de Postura de Seguridad de Datos (DSPM, por sus siglas en inglés) de Microsoft Purview para mantenerse al día con los riesgos cambiantes. Los programas DSPM efectivos ayudan a los equipos a identificar y priorizar los riesgos de exposición de datos, detectar el acceso a información sensible y aplicar controles consistentes mientras reducen la complejidad mediante la visibilidad unificada. Cuando DSPM proporciona una supervisión proactiva y continua, se convierte en una salvaguarda crítica, en especial a medida que los flujos de datos impulsados por IA se vuelven más dinámicos en las operaciones principales.
Más del 80% de las organizaciones encuestadas implementan o desarrollan estrategias DSPM
«Intentamos usar menos proveedores. Si necesitamos 15 herramientas, preferiríamos no gestionar soluciones de 15 proveedores. Preferiríamos reducirlo a cinco, donde cada proveedor maneje tres herramientas.»
—Director global de seguridad informática en la industria de la hostelería y los viajes
2. Gestionar la productividad impulsada por IA de forma segura
La IA generativa ya ha comenzado a influir en los patrones de incidentes de seguridad de datos: el 32% de los incidentes de seguridad de datos de las organizaciones encuestadas implican el uso de herramientas de IA generativa. De manera comprensible, los líderes de seguridad encuestados han respondido con rapidez a esta tendencia. Casi la mitad (47%) de los líderes de seguridad encuestados en el Índice de Seguridad de Datos 2026 implementan controles específicos de IA generativa, un aumento del 8% desde el informe de 2025. Esto ayuda a permitir la innovación mediante la adopción segura de aplicaciones y agentes de IA generativa, manteniendo la seguridad.
Por qué importa
La IA generativa impulsa la productividad y la innovación, pero deben gestionarse tanto las herramientas de IA no autorizadas como las autorizadas. Es esencial controlar el uso de las herramientas y monitorizar cómo se accede y comparte los datos con la IA.
En el informe completo, exploramos más en profundidad cómo la productividad impulsada por IA cambia el perfil de riesgo de las empresas. También exploramos varios mecanismos, tanto técnicos como culturales, que ya ayudan a mantener la confianza y reducir riesgos sin sacrificar ganancias de productividad ni cumplimiento.
3. Fortalecimiento de la seguridad de los datos con IA generativa
El Índice de Seguridad de Datos de 2026 indica que el 82% de las organizaciones han desarrollado planes para integrar la IA generativa en sus operaciones de seguridad de datos, frente al 64% del año anterior. Desde descubrir datos sensibles y detectar riesgos críticos hasta investigar y triar incidentes, así como perfeccionar políticas, la IA generativa se despliega tanto para casos de uso proactivos como reactivos a gran escala. El informe explora cómo la IA cambia las operaciones diarias en los equipos de seguridad, incluida la aparición de la automatización asistida por IA y de los agentes.
Por qué importa
La IA generativa automatiza la detección de riesgos, escala la protección y acelera la respuesta, lo que amplifica la experiencia humana mientras mantiene la supervisión.
Nuestros sistemas de IA generativa observan, aprenden y hacen, de manera constante, recomendaciones para modificaciones con muchos más datos de los que sería posible con cualquier tipo de proceso manual o cuasi-manual.»
—Director de TI en la industria energética
Convertir recomendaciones en acción
A medida que las organizaciones se enfrentan a los retos de la seguridad de los datos en la era de la IA, el informe del Índice de Seguridad de Datos 2026 ofrece tres imperativos claros: unificar la seguridad de los datos, aumentar la supervisión de la IA generativa y utilizar soluciones de IA para mejorar la efectividad de la seguridad de los datos.
La seguridad unificada de los datos requiere supervisión continua y una aplicación coordinada en todo tu patrimonio de datos. Lograr este escenario requiere mecanismos que puedan descubrir, clasificar y proteger información sensible a gran escala, al tiempo que extienden las salvaguardas a endpoints y cargas de trabajo. Microsoft Purview DSPM operacionaliza este principio mediante el descubrimiento, clasificación y protección continuos de datos sensibles en la nube, software como servicio (SaaS, por sus siglas en inglés) y activos locales.
La adopción responsable de la IA depende de controles estrictos (pero dinámicos) y de una gestión proactiva del riesgo de datos. Las organizaciones deben hacer cumplir mecanismos automatizados que eviten la exposición no autorizada de datos, monitorizar el uso anómalo y guiar a los empleados hacia herramientas autorizadas y prácticas responsables. Microsoft hace cumplir estos principios mediante políticas de gobernanza apoyadas por Microsoft Purview Data Loss Prevention y Microsoft Defender for Cloud Apps. Estas soluciones detectan, previenen y responden a comportamientos riesgosos de IA generativa que aumentan la probabilidad de exposición de datos, violaciones de políticas o resultados inseguros, para asegurar que la innovación esté alineada con los requisitos de seguridad y cumplimiento.
Las operaciones de seguridad modernas se benefician de una automatización que acelera la detección y la respuesta junto con una supervisión estricta. Los agentes impulsados por IA pueden agilizar la investigación de amenazas, recomendar políticas y reducir la carga de trabajo manual, lo que mantiene la supervisión humana para laresponsabilidad. Ofrecemos esta capacidad a través de Microsoft Security Copilot, integrada en Microsoft Sentinel, Microsoft Entra, Microsoft Intune, Microsoft Purview y Microsoft Defender. Estos agentes automatizan la detección de amenazas, la investigación de incidentes y las recomendaciones de políticas, lo que permite una respuesta más rápida y una mejora continua de la postura de seguridad.
Manténganse informados, sean productivos, manténganse protegidos
Las ideas que hemos tratado aquí solo rozan la superficie de lo que revela el Índice de Seguridad de Datos de Microsoft. El informe completo profundiza en tendencias globales, métricas detalladas y perspectivas reales de líderes en seguridad de sectores y de todo el mundo. Proporciona especificidad y contexto para ayudarlos a moldear su estrategia de IA generativa con confianza.
Si quieren explorar los datos detrás de estos hallazgos, ver cómo varían las prioridades según la región y descubrir recomendaciones prácticas para la adopción segura de la IA, lean el Índice de Seguridad de Datos de Microsoft 2026 completo para acceder a investigaciones completas, comentarios de expertos y orientación práctica para construir una base de seguridad prioritaria para la innovación.
Descubran más sobre las soluciones unificadas de seguridad de datos de Microsoft Purview.
Para saber más sobre las soluciones de seguridad de Microsoft, visiten nuestra página web. Agreguen a Favoritos el blog de Seguridad para estar al día con nuestra cobertura experta sobre temas de seguridad. Además, síganos en LinkedIn (Microsoft Security) y X (@MSFTSecurity) para las últimas noticias y actualizaciones sobre ciberseguridad.
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Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) now offers a direct integration between EKS add-ons and EKS Pod Identity in AWS GovCloud (US) Regions, streamlining the lifecycle management process for critical cluster operational software that needs to interact with AWS services outside the cluster.
EKS add-ons that enable integration with underlying AWS resources need IAM permissions to interact with AWS services. EKS Pod Identities simplify how Kubernetes applications obtain AWS IAM permissions. With today’s launch, you can directly manage EKS Pod Identities using EKS add-ons operations through the EKS console, CLI, API, eksctl, and IAC tools like AWS CloudFormation, simplifying usage of Pod Identities for EKS add-ons. This integration expands the selection of Pod Identity compatible EKS add-ons available for installation through the EKS console during cluster creation.
EKS add-ons integration with Pod Identities is generally available in AWS GovCloud (US-East) and AWS GovCloud (US-West) Regions. To get started, see the EKS user guide.
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) now offers a direct integration between EKS add-ons and EKS Pod Identity in AWS GovCloud (US) Regions, streamlining the lifecycle management process for critical cluster operational software that needs to interact with AWS services outside the cluster. EKS add-ons that enable integration with underlying AWS resources need IAM permissions to interact with AWS services. EKS Pod Identities simplify how Kubernetes applications obtain AWS IAM permissions. With today’s launch, you can directly manage EKS Pod Identities using EKS add-ons operations through the EKS console, CLI, API, eksctl, and IAC tools like AWS CloudFormation, simplifying usage of Pod Identities for EKS add-ons. This integration expands the selection of Pod Identity compatible EKS add-ons available for installation through the EKS console during cluster creation. EKS add-ons integration with Pod Identities is generally available in AWS GovCloud (US-East) and AWS GovCloud (US-West) Regions. To get started, see the EKS user guide.
Amazon Web Services (AWS) is announcing the general availability of the «Related resources» tab for security groups in the Amazon EC2 and VPC consoles. This new feature provides customers with a consolidated view of all resources that depend on a specific security group, eliminating the need to manually check multiple services before making configuration changes. Security groups act as virtual firewalls that control inbound and outbound traffic for AWS resources, and understanding their dependencies is critical for maintaining secure and stable infrastructure.
Previously, customers managing complex security group configurations had to navigate through multiple AWS services individually to identify dependencies before modifying or deleting security groups. This manual process required checking EC2 instances, Elastic Network Interfaces, ElastiCache clusters, RDS databases, and other services one by one, making it time-consuming and error-prone. The «Related resources» tab streamlines this workflow by displaying all dependent resources in a single location, enabling customers to quickly assess the impact of proposed changes and make informed decisions with confidence. This enhancement is beneficial for organizations managing large-scale deployments where security groups may be attached to dozens or hundreds of resources across different services.
This feature is now available in all AWS commercial regions at no additional cost.
To learn more about managing security groups and viewing the «Related resources» tab in the Amazon EC2 and VPC consoles, see the Amazon EC2 User Guide.
Amazon Web Services (AWS) is announcing the general availability of the «Related resources» tab for security groups in the Amazon EC2 and VPC consoles. This new feature provides customers with a consolidated view of all resources that depend on a specific security group, eliminating the need to manually check multiple services before making configuration changes. Security groups act as virtual firewalls that control inbound and outbound traffic for AWS resources, and understanding their dependencies is critical for maintaining secure and stable infrastructure. Previously, customers managing complex security group configurations had to navigate through multiple AWS services individually to identify dependencies before modifying or deleting security groups. This manual process required checking EC2 instances, Elastic Network Interfaces, ElastiCache clusters, RDS databases, and other services one by one, making it time-consuming and error-prone. The «Related resources» tab streamlines this workflow by displaying all dependent resources in a single location, enabling customers to quickly assess the impact of proposed changes and make informed decisions with confidence. This enhancement is beneficial for organizations managing large-scale deployments where security groups may be attached to dozens or hundreds of resources across different services. This feature is now available in all AWS commercial regions at no additional cost. To learn more about managing security groups and viewing the «Related resources» tab in the Amazon EC2 and VPC consoles, see the Amazon EC2 User Guide.
AWS is announcing the general availability of new Amazon EC2 C8id, M8id, and R8id instances powered by custom Intel Xeon 6 processors. These instances deliver up to 43% higher performance and 3.3x more memory bandwidth compared to previous generation C6id, M6id, and R6id instances.
C8id, M8id, and R8id instances offer up to 384 vCPUs, 3TiB of memory, and 22.8TB of NVMe SSD storage, 3x more than previous generation instances. These instances deliver up to 46% higher performance for I/O intensive database workloads, and up to 30% faster query results for I/O intensive real-time data analytics than previous sixth-generation instances. Additionally, these instances support Instance Bandwidth Configuration, allowing 25% flexible allocation between network and EBS bandwidth, allocating resources optimally for each workload.
C8id instances are ideal for compute-intensive workloads such as high-performance web servers, batch processing, distributed analytics, ad serving, video encoding, and gaming servers. M8id instances are well-suited for balanced workloads including application servers, microservices, enterprise applications, and small to medium databases. R8id instances are ideal for memory-intensive workloads such as in-memory databases, real-time big data analytics, large in-memory caches, and scientific computing applications.
C8id, M8id and R8id instances are available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), and US West (Oregon). R8id instances are additionally available in Europe (Frankfurt). Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information visit the Amazon EC2 instance type page.
AWS is announcing the general availability of new Amazon EC2 C8id, M8id, and R8id instances powered by custom Intel Xeon 6 processors. These instances deliver up to 43% higher performance and 3.3x more memory bandwidth compared to previous generation C6id, M6id, and R6id instances. C8id, M8id, and R8id instances offer up to 384 vCPUs, 3TiB of memory, and 22.8TB of NVMe SSD storage, 3x more than previous generation instances. These instances deliver up to 46% higher performance for I/O intensive database workloads, and up to 30% faster query results for I/O intensive real-time data analytics than previous sixth-generation instances. Additionally, these instances support Instance Bandwidth Configuration, allowing 25% flexible allocation between network and EBS bandwidth, allocating resources optimally for each workload. C8id instances are ideal for compute-intensive workloads such as high-performance web servers, batch processing, distributed analytics, ad serving, video encoding, and gaming servers. M8id instances are well-suited for balanced workloads including application servers, microservices, enterprise applications, and small to medium databases. R8id instances are ideal for memory-intensive workloads such as in-memory databases, real-time big data analytics, large in-memory caches, and scientific computing applications. C8id, M8id and R8id instances are available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), and US West (Oregon). R8id instances are additionally available in Europe (Frankfurt). Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information visit the Amazon EC2 instance type page.
AWS Batch now extends its job scheduling capabilities to unmanaged compute environments on Amazon EKS. With unmanaged EKS compute environments, you can leverage AWS Batch’s job orchestration while maintaining full control over your Kubernetes infrastructure for security, compliance, or operational requirements.
With this capability, you can create unmanaged compute environments through CreateComputeEnvironment API and AWS Batch console by selecting your existing EKS cluster and specifying a Kubernetes namespace, then associate your EKS nodes with the compute environment using kubectl labeling.
AWS Batch supports developers, scientists, and engineers in running efficient batch processing for ML model training, simulations, and analysis at any scale. Unmanaged compute environments on Amazon EKS are available today in all AWS regions where AWS Batch is available. For more information, see the AWS Batch User Guide.
AWS Batch now extends its job scheduling capabilities to unmanaged compute environments on Amazon EKS. With unmanaged EKS compute environments, you can leverage AWS Batch’s job orchestration while maintaining full control over your Kubernetes infrastructure for security, compliance, or operational requirements. With this capability, you can create unmanaged compute environments through CreateComputeEnvironment API and AWS Batch console by selecting your existing EKS cluster and specifying a Kubernetes namespace, then associate your EKS nodes with the compute environment using kubectl labeling. AWS Batch supports developers, scientists, and engineers in running efficient batch processing for ML model training, simulations, and analysis at any scale. Unmanaged compute environments on Amazon EKS are available today in all AWS regions where AWS Batch is available. For more information, see the AWS Batch User Guide.
Cartesia’s Sonic 3 model is now available in Amazon SageMaker JumpStart, expanding the portfolio of foundation models available to AWS customers. Sonic 3 is Cartesia’s latest state space model (SSM) for streaming text-to-speech (TTS), delivering high naturalness, accurate transcript following, and industry-leading latency with fine-grained control over volume, speed, and emotion.
Sonic 3 supports 42 languages and provides advanced controllability through API parameters and SSML tags for volume, speed, and emotion adjustments. The model includes natural laughter support, stable voices optimized for voice agents, and emotive voices for expressive characters. With sub-100ms latency, Sonic 3 enables real-time conversational AI that captures human speech nuances including emotions and tonal shifts.
With SageMaker JumpStart, customers can deploy Sonic 3 with just a few clicks to address their voice AI use cases. To get started with this model, navigate to the SageMaker JumpStart model catalog in the SageMaker Studio or use the SageMaker Python SDK to deploy the model to your AWS account. For more information about deploying and using foundation models in SageMaker JumpStart, see the Amazon SageMaker JumpStart documentation.
Cartesia’s Sonic 3 model is now available in Amazon SageMaker JumpStart, expanding the portfolio of foundation models available to AWS customers. Sonic 3 is Cartesia’s latest state space model (SSM) for streaming text-to-speech (TTS), delivering high naturalness, accurate transcript following, and industry-leading latency with fine-grained control over volume, speed, and emotion.
Sonic 3 supports 42 languages and provides advanced controllability through API parameters and SSML tags for volume, speed, and emotion adjustments. The model includes natural laughter support, stable voices optimized for voice agents, and emotive voices for expressive characters. With sub-100ms latency, Sonic 3 enables real-time conversational AI that captures human speech nuances including emotions and tonal shifts. With SageMaker JumpStart, customers can deploy Sonic 3 with just a few clicks to address their voice AI use cases. To get started with this model, navigate to the SageMaker JumpStart model catalog in the SageMaker Studio or use the SageMaker Python SDK to deploy the model to your AWS account. For more information about deploying and using foundation models in SageMaker JumpStart, see the Amazon SageMaker JumpStart documentation.
Starting today, Amazon EC2 G7e instances accelerated by NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs are now available in US West (Oregon) region. G7e instances offer up to 2.3x inference performance compared to G6e.
Customers can use G7e instances to deploy large language models (LLMs), agentic AI models, multimodal generative AI models, and physical AI models. G7e instances offer the highest performance for spatial computing workloads as well as workloads that require both graphics and AI processing capabilities. G7e instances feature up to 8 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, with 96 GB of memory per GPU, and 5th Generation Intel Xeon processors. They support up to 192 virtual CPUs (vCPUs) and up to 1600 Gbps of networking bandwidth. G7e instances support NVIDIA GPUDirect Peer to Peer (P2P) that boosts performance for multi-GPU workloads. Multi-GPU G7e instances also support NVIDIA GPUDirect Remote Direct Memory Access (RDMA) with EFA in EC2 UltraClusters, reducing latency for small-scale multi-node workloads.
You can use G7e instances for Amazon EC2 in the following AWS Regions: US West (Oregon), US East (N. Virginia) and US East (Ohio). You can purchase G7e instances as On-Demand Instances, Spot Instances, or as part of Savings Plans.
Starting today, Amazon EC2 G7e instances accelerated by NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs are now available in US West (Oregon) region. G7e instances offer up to 2.3x inference performance compared to G6e.
Customers can use G7e instances to deploy large language models (LLMs), agentic AI models, multimodal generative AI models, and physical AI models. G7e instances offer the highest performance for spatial computing workloads as well as workloads that require both graphics and AI processing capabilities. G7e instances feature up to 8 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs, with 96 GB of memory per GPU, and 5th Generation Intel Xeon processors. They support up to 192 virtual CPUs (vCPUs) and up to 1600 Gbps of networking bandwidth. G7e instances support NVIDIA GPUDirect Peer to Peer (P2P) that boosts performance for multi-GPU workloads. Multi-GPU G7e instances also support NVIDIA GPUDirect Remote Direct Memory Access (RDMA) with EFA in EC2 UltraClusters, reducing latency for small-scale multi-node workloads.
You can use G7e instances for Amazon EC2 in the following AWS Regions: US West (Oregon), US East (N. Virginia) and US East (Ohio). You can purchase G7e instances as On-Demand Instances, Spot Instances, or as part of Savings Plans.
To get started, visit the AWS Management Console, AWS Command Line Interface (CLI), and AWS SDKs. To learn more, visit G7e instances.
