Amazon MQ now supports the ability for RabbitMQ brokers to perform authentication (determining who can log in) using X.509 client certificates with mutual TLS (mTLS). The RabbitMQ auth_mechanism_ssl plugin can be configured on brokers running RabbitMQ version 4.2 and above on Amazon MQ by making changes to the associated configuration file.
To start using certificate based authentication on Amazon MQ, simply select RabbitMQ 4.2 when creating a new broker using the M7g instance type through the AWS Management console, AWS CLI, or AWS SDKs, and then edit the associated configuration file with the required values. To learn more about the plugin, see the Amazon MQ release notes and the Amazon MQ developer guide. This plugin is available in all regions where Amazon MQ RabbitMQ 4 instances are available today.
Amazon MQ now supports the ability for RabbitMQ brokers to perform authentication (determining who can log in) using X.509 client certificates with mutual TLS (mTLS). The RabbitMQ auth_mechanism_ssl plugin can be configured on brokers running RabbitMQ version 4.2 and above on Amazon MQ by making changes to the associated configuration file. To start using certificate based authentication on Amazon MQ, simply select RabbitMQ 4.2 when creating a new broker using the M7g instance type through the AWS Management console, AWS CLI, or AWS SDKs, and then edit the associated configuration file with the required values. To learn more about the plugin, see the Amazon MQ release notes and the Amazon MQ developer guide. This plugin is available in all regions where Amazon MQ RabbitMQ 4 instances are available today.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R8i and R8i-flex instances are available in the Asia Pacific (Mumbai, Hyderabad) and Europe (Paris) regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. The R8i and R8i-flex instances offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver 20% higher performance than R7i instances, with even higher gains for specific workloads. They are up to 30% faster for PostgreSQL databases, up to 60% faster for NGINX web applications, and up to 40% faster for AI deep learning recommendation models compared to R7i.
R8i-flex, our first memory-optimized Flex instances, are the easiest way to get price performance benefits for a majority of memory-intensive workloads. They offer the most common sizes, from large to 16xlarge, and are a great first choice for applications that don’t fully utilize all compute resources.
R8i instances are a great choice for all memory-intensive workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. R8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications. R8i instances are SAP-certified and deliver 142,100 aSAPS, delivering exceptional performance for mission-critical SAP workloads.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R8i and R8i-flex instances are available in the Asia Pacific (Mumbai, Hyderabad) and Europe (Paris) regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. The R8i and R8i-flex instances offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver 20% higher performance than R7i instances, with even higher gains for specific workloads. They are up to 30% faster for PostgreSQL databases, up to 60% faster for NGINX web applications, and up to 40% faster for AI deep learning recommendation models compared to R7i. R8i-flex, our first memory-optimized Flex instances, are the easiest way to get price performance benefits for a majority of memory-intensive workloads. They offer the most common sizes, from large to 16xlarge, and are a great first choice for applications that don’t fully utilize all compute resources. R8i instances are a great choice for all memory-intensive workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. R8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications. R8i instances are SAP-certified and deliver 142,100 aSAPS, delivering exceptional performance for mission-critical SAP workloads. To get started, sign in to the AWS Management Console. For more information about the R8i and R8i-flex instances visit the AWS News blog.
Starting today, Amazon EC2 M8i instances are now available in Europe (Frankfurt) and Asia Pacific (Malaysia) Regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. The M8i offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver up to 20% better performance than M7i instances, with even higher gains for specific workloads. The M8i instances are up to 30% faster for PostgreSQL databases, up to 60% faster for NGINX web applications, and up to 40% faster for AI deep learning recommendation models compared to M7i instances.
M8i instances are a great choice for all general purpose workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. The SAP-certified M8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications.
Starting today, Amazon EC2 M8i instances are now available in Europe (Frankfurt) and Asia Pacific (Malaysia) Regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. The M8i offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver up to 20% better performance than M7i instances, with even higher gains for specific workloads. The M8i instances are up to 30% faster for PostgreSQL databases, up to 60% faster for NGINX web applications, and up to 40% faster for AI deep learning recommendation models compared to M7i instances. M8i instances are a great choice for all general purpose workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. The SAP-certified M8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications. To get started, sign in to the AWS Management Console. For more information about the new instances, visit the M8i instance page or visit the AWS News blog.
Amazon DocumentDB is a fully managed, native JSON database that makes it simple and cost-effective to operate critical document workloads at virtually any scale without managing infrastructure. Amazon DocumentDB is designed to give you the scalability and durability you need when operating mission-critical MongoDB workloads. Storage scales automatically up to 128TiB without any impact to your application. In addition, Amazon DocumentDB natively integrates with AWS Database Migration Service(DMS), Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS Lambda, AWS Backup and more. Amazon DocumentDB supports millions of requests per second and can be scaled out to 15 low latency read replicas in minutes with no application downtime.
To learn more about Amazon DocumentDB, please visit the Amazon DocumentDB product page and pricing page.
Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now available in the Asia Pacific (Jakarta) region adding to the list of available regions where you can use Amazon DocumentDB. Amazon DocumentDB is a fully managed, native JSON database that makes it simple and cost-effective to operate critical document workloads at virtually any scale without managing infrastructure. Amazon DocumentDB is designed to give you the scalability and durability you need when operating mission-critical MongoDB workloads. Storage scales automatically up to 128TiB without any impact to your application. In addition, Amazon DocumentDB natively integrates with AWS Database Migration Service(DMS), Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS Lambda, AWS Backup and more. Amazon DocumentDB supports millions of requests per second and can be scaled out to 15 low latency read replicas in minutes with no application downtime. To learn more about Amazon DocumentDB, please visit the Amazon DocumentDB product page and pricing page. You can create a Amazon DocumentDB cluster from the AWS Management console, AWS Command Line Interface (CLI), or SDK.
Cuando Derek Shirk llegó a Levi Strauss & Co. la pasada primavera, pensó que entendía su misión. Como diseñador principal de producto UX, había sido contratado para ayudar a reinventar la experiencia de pago en la app de la empresa, un problema en apariencia sencillo de interfaz y flujo. Lo que resultó menos sencillo fue encontrar la información que necesitaba para hacerlo. Durante más de 170 años, Levi’s había construido una mina de oro de inteligencia minorista, desde los patrones de venta de vaqueros 501 hasta los que las chaquetas Trucker estaban en auge en Seúl. Sin embargo, los conocimientos estaban dispersos a lo largo de un laberinto de estudios de usabilidad, encuestas a clientes e informes de campo. «Esta increíble base de conocimiento estaba allí», dice Shirk, «pero encerrada en cientos de PDFs y presentaciones de diapositivas.»
Multipliquen esa complejidad por 50.000 minoristas en 120 países y el reto de navegar por los datos crece de manera exponencial. Solo el Programa de Recompensas de Lealtad Red Tab de Levi’s cuenta con 40 millones de miembros, cada uno con preferencias de tamaño, historiales de compra y afinidades de estilo distintas. Si a eso le sumamos un siglo de cambios en los gustos, lo que emerge es un vasto pozo de sabiduría de marca en gran parte inexplorado. Pero este tesoro necesitaba una renovación radical. Desde 1853, Levi’s ha construido su imperio sobre la comprensión del tejido y el ajuste, no sobre algoritmos.
«Lo que nuestros productos significaban para los mineros hace siglo y medio no es lo mismo que significa para nuestra cultura hoy», dice Jason Gowans, director digital y tecnológico de Levi’s. Por eso Levi’s se asoció hace dos años con Microsoft y Copilot para crear agentes que unifican datos en más de 400 sistemas tecnológicos, desde la sala de ventas hasta la alta dirección. En RRHH, finanzas, UX y más allá, los equipos crean agentes para modernizar flujos de trabajo y descubrir conocimientos que antes estaban fuera de su alcance. «Desde el diseño de un producto hasta el momento en que aparece en las estanterías, la IA y los agentes abordarán cada paso de nuestra transformación digital», dice Gowans. «Desbloquea un ritmo de innovación que antes no era posible.»
Al ver una oportunidad, Shirk se dispuso a probar algo nuevo. Un viernes por la tarde de mayo pasado, construyó un agente de aduanas en Copilot Studio. La llamó Minerva, en honor a la diosa romana de la sabiduría, y la entrenó primero en un puñado de informes de satisfacción del cliente, o CSAT, por sus siglas en inglés. Shirk dio a Minerva unas directrices en el propio lenguaje de Levi: llamar a los clientes «fans» y a los empleados de la tienda «estilistas». Ancla todas las respuestas de los datos de Levi. Nunca adivines: siempre cita la fuente con un enlace fiable. Lo que surgió fue como un archivo viviente fluido en la historia, sistemas y lenguaje de Levi, listo para responder en cualquier momento.
La recompensa fue inmediata. ¿Cómo han evolucionado las puntuaciones del CSAT en los últimos dos años? Minerva devolvía las tendencias con fuentes de confianza adjuntas. ¿Qué mejoras en la revisión hemos probado antes que no hayan funcionado? Encontró experimentos olvidados, como una pantalla de registro de fidelidad que resultó infructuosa. ¿En qué se diferencia la experiencia en tienda entre Levi’s en EE. UU. y Levi’s en Europa? Minerva comparó estudios regionales sobre horas punta, personal y preferencias de tamaño.
Antes de Minerva, responder a esas preguntas significaba descargar PDFs individuales, revisar presentaciones y esperar que nadie se hubiera perdido una idea crucial en la diapositiva 47. Ahora Shirk podría consultar meses de datos y recibir respuestas citadas en segundos. «Como alguien recién incorporado, esto fue un impulso instantáneo de eficiencia y una forma de adquirir conocimiento más rápido», dice. «Fue un momento en verdad impresionante.»
Así es como era una Empresa Frontera en sus primeros días. No es tanto un despliegue pulido de cinco años presentado desde la sala ejecutiva, sino un laboratorio viviente donde la experimentación surge de forma orgánica en toda la organización. El liderazgo de Levi desplegó Copilot a nivel de empresa y se tomó un paso atrás para observar lo que los empleados crearían cuando se les empoderara para resolver sus propios desafíos. Cada iniciativa comienza de manera modesta, demuestra su valor y se expande mediante el boca a boca. Aunque agentes autónomos por completo que gestionen flujos de trabajo completos aún están en el horizonte, hoy se siente un entusiasmo palpable sobre cómo estas herramientas pueden dotar a una marca histórica de la agilidad de una startup en IA.
«A lo largo de 170 años, nuestros productos han evolucionado», dice Gowans. «La forma en que trabajamos también tiene que evolucionar.»
Copilot desentierra la mina de oro de datos de Levi
Una mirada entre bastidores al agente Minerva.
Un objetivo de 10.000 millones de dólares apoyado por IA agéntica
Pasear por la sede global de Levi’s en Levi’s Plaza en San Francisco y la transformación es algo difícil de perderse. En varios departamentos, los agentes analizan qué productos compran juntos los fans de Levi’s, e incluso ajustan el manual del empleado: RRHH habla de un nuevo asistente de incorporación llamado Ask Ben (en referencia a beneficios).
Cada uno de estos pequeños avances eleva hacia una ambición mayor: llevar a Levi’s de 6.500 a 10.000 millones de dólares en ingresos anuales. Pero alcanzar ese objetivo requerirá más que vender más vaqueros. Significa reconfigurar una empresa nacida durante la Fiebre del Oro—una que ha vestido a todo el mundo, desde Albert Einstein hasta Beyoncé—para que cada decisión, desde automatizar facturas hasta predecir la demanda, se tome con la misma precisión y arrogancia que definieron su estilo en primer lugar.
Y la innovación surge en lugares inesperados. Como vicepresidenta de Finanzas de Levi’s para EE. UU. y Canadá, Lisa Stirling nunca imaginó que diseñaría su propia fuerza laboral digital. Cuando se incorporó a la empresa hace una década como subdirectora de contralora para la región de las Américas, las finanzas funcionaban como siempre: controladas, auditadas, metódicas. El cambio era difícil porque la precisión era sagrada. «No experimentabas con procesos que los auditores examinarían», dice Stirling.
El pasado septiembre, tras escuchar a sus colegas compartir sus logros en IA y ver cómo el liderazgo fomentaba la experimentación, Stirling decidió probar si la IA podía identificar oportunidades de automatización ocultas en la extensa colección de procedimientos operativos estándar del departamento—los manuales paso a paso que regulan desde la coincidencia de facturas hasta el cierre de fin de mes. Ella misma eligió cinco SOPs y pasó dos días leyéndolos, unas 15 horas en total, para buscar tareas que los agentes pudieran manejar. Era un trabajo tedioso: analizar capturas de pantalla, seguir árboles de decisión, determinar si los pasos requerían juicio humano o simplemente seguir las normas.
«Lo difícil no es la tecnología— es estar abierto a dónde puede llevarte.»
Derek Shirk, diseñador principal de producto UX, Levi’s
Luego pidió a un agente que hiciera el mismo análisis en los 1.100 SOP de la biblioteca del departamento de finanzas. Fue entonces cuando ocurrió algo sorprendente. En un solo día, el agente abordó lo que antes habría llevado casi un año a varias personas completar, dice Stirling. Catalogó 18.000 tareas individuales, las clasificó por complejidad, identificó cuáles podían automatizarse y generó un panel con gráficos circulares que desglosaban el trabajo manual, las aprobaciones y las decisiones. En lugar de temer que este tipo de automatización llegara para su trabajo, Stirling vio los resultados y pensó: Ahora tengo mucho trabajo por delante. «El agente acababa de valorar una oportunidad que yo asumía imposible de cuantificar», dice.
Desde entonces, Stirling ha estado replanteándose cómo deberían abordar su trabajo las divisiones financieras. Ha comenzado a organizar una cumbre interna de finanzas donde reunirá a los equipos con todos sus informes para que puedan demostrar lo que la IA puede hacer en directo. La cuestión es plantear una pregunta fundamental: ¿Cómo pueden los agentes agilizar el trabajo que impide a los profesionales financieros hacer lo que fueron contratados para hacer en primer lugar?
«Lo que me encanta de los agentes es que no estás agotado de datos cuando llegas al ‘¿qué salió mal aquí?’ o ‘¿dónde está la oportunidad?’», dice Stirling, que ahora crea sus propios agentes. De manera reciente montó uno de la noche a la mañana tras oír a un compañero mencionar el suyo, entrenándolo para digerir informes semanales de ventas a nivel de tienda y patrones de spot. «Tener la perspectiva limpia de un agente te mantiene súper ágil. En lugar de hacer trabajo manual, haces las cosas, no te atascas, te centras en apoyar el negocio.»
Muchos agentes, una barra de búsqueda
En Levi’s, el éxito es generar más éxito. Los agentes avanzan más allá de la recuperación hacia la toma de decisiones real. Uno supervisa el inventario y activa en automático el reabastecimiento. Otro mide la demanda regional y ajusta los precios en tiempo real. Otro detecta problemas de calidad en los envíos de los proveedores antes de que los productos lleguen siquiera a la distribución.
Pero a medida que el número de agentes se multiplica, surge otro desafío: recordar qué agente hace qué. Levi’s ahora está en proceso de desarrollo de un superagente—una interfaz que gestiona el enrutamiento entre bastidores y sirve como primera parada para cualquier tarea asistida por IA. «Los empleados hacen su pregunta en un solo lugar, y se conecta con los agentes adecuados y devuelve la respuesta», explica Michael Womack, veterano responsable de infraestructura global y servicios para usuarios finales de Levi’s. «Nuestro objetivo es eliminar toda la complejidad de TI para tener datos al alcance de la mano y movernos más rápido que nunca.»
Hoy en día no hay un manual para la IA. Es una nueva frontera. Pero están comenzando a surgir patrones. Las Empresas Frontera no superponen IA sobre trabajos existentes; reconsideran cómo se hace el trabajo desde los cimientos hacia arriba. Descubren cuellos de botella ocultos, rastrean lo que importa y construyen sistemas que aprenden a partir de la evidencia, no de las suposiciones. Así es como la IA deja de ser un complemento llamativo y se convierte en un motor de agilidad y crecimiento sostenible.
Llámenlo legado bajo demanda. Lo que empezó con pantalones vaqueros hechos para durar se ha convertido en un negocio pensado para el futuro. Derek Shirk —el diseñador que creó Minerva— ya ha comenzado a esbozar lo que viene después: un agente que lee miles de entrevistas a clientes y saca a la luz las frustraciones más comunes. Un agente que compara datos de encuestas entre continentes y detecta mensajes de error confusos antes de que lleguen a los compradores.
Es una reinvención desde cero de cómo se realiza el trabajo, todo ello realizado con pulsaciones inteligentes de teclas. «Cuando oyes términos como interfaz agente, suena complejo», dice Shirk. «Pero poner en marcha un agente fue más fácil de lo que esperaba. Lo difícil no es la tecnología, sino estar abierto a dónde puede llevarte.» Para Levi’s, eso es una expresión práctica de cómo una marca del siglo XIX se adapta al siglo XXI.
La adopción global de la inteligencia artificial continuó en aumento en la segunda mitad de 2025, incrementándose 1,2 puntos porcentuales respecto a la primera mitad del año, con alrededor de una de cada seis personas en todo el mundo que utilizan ahora herramientas de IA generativa, un progreso notable para una tecnología que, de manera reciente, apenas ha entrado en el uso generalizado.
Para seguir esta tendencia, medimos la difusión de la IA como la proporción de personas en todo el mundo que han utilizado un producto de IA generativa durante el periodo reportado. Esta medida se deriva de la telemetría agregada y anonimizada de Microsoft y luego se ajusta para reflejar diferencias en cuota de mercado de sistemas operativos y dispositivos, penetración de internet y población de países. Detalles adicionales sobre la metodología están disponibles en nuestro artículo técnico de difusión de IA.1
Ninguna métrica es perfecta, y esta no es una excepción. A través del Microsoft AI Economy Institute, seguimos con el perfeccionamiento de cómo medimos la difusión de la IA a nivel global, lo que incluye cómo varía la adopción entre países de manera que avanza mejor prioridades como el descubrimiento científico y el aumento de productividad. Para este informe, confiamos en la medida más sólida a nivel nacional disponible hoy en día, y esperamos complementarla con el tiempo con indicadores adicionales a medida que surjan y maduren.
A pesar de los avances en la adopción de la IA, los datos muestran una brecha cada vez mayor: la adopción en el Norte Global creció casi el doble de rápido que en el Sur Global. Como resultado, el 24,7 por ciento de la población en edad de trabajar en el Norte Global utiliza ahora estas herramientas, frente a solo el 14,1 por ciento en el Sur Global.
Países que han invertido pronto en infraestructura digital, habilidades en IA y adopción gubernamental, como Emiratos Árabes Unidos, Singapur, Noruega, Irlanda, Francia y España, continúan con su liderazgo. Los EAU ampliaron su ventaja como el país número uno, con un 64,0% de la población en edad laboral que utiliza IA a finales de 2025, frente al 59,4% a principios de año. Los EAU han abierto una ventaja de más de tres puntos porcentuales sobre Singapur, que sigue en segundo lugar con un 60,9 por ciento de adopción.
La segunda mitad del año en Estados Unidos muestra que el liderazgo en innovación e infraestructuras, aunque fundamental, no conduce por sí solo a una adopción generalizada de la IA. Estados Unidos lidera tanto en infraestructura de IA como en desarrollo de modelos de frontera, pero cayó del puesto 23 al 24 en uso de IA entre la población en edad laboral, con una tasa de uso del 28,3 por ciento. Está muy por detrás de economías más pequeñas, más digitalizadas y centradas en la IA.
Corea del Sur destaca como la historia de éxito de fin de año más clara. Subió siete puestos en el ranking global, para pasar del puesto 25 al 18, impulsado por políticas gubernamentales, mejoras en las capacidades del modelo de frontera en el idioma coreano y características orientadas al consumidor que conectaron con la población. La IA generativa se utiliza ahora en escuelas, lugares de trabajo y servicios públicos, y Corea del Sur se ha convertido en uno de los mercados de más rápido crecimiento de ChatGPT, lo que ha llevado a OpenAI a abrir una oficina en Seúl.2
Un desarrollo paralelo que transformó el panorama global en 2025 fue el rápido auge de DeepSeek, una plataforma de IA de código abierto que ha ganado una tracción significativa en mercados que durante mucho tiempo han sido desatendidos por los proveedores tradicionales. Al lanzar su modelo bajo una licencia de código abierto del MIT y ofrecer un chatbot gratuito, DeepSeek eliminó tanto barreras financieras como técnicas que limitaban el acceso a IA avanzada. Su adopción más fuerte, como era de esperar, ha surgido en China, Rusia, Irán, Cuba y Bielorrusia. Pero quizá aún más destacable es la creciente popularidad de DeepSeek en toda África, donde se ve impulsada por la promoción estratégica y las asociaciones con empresas como Huawei.3
Esta rápida evolución subraya una dimensión cada vez más importante de la competencia en IA entre Estados Unidos y China, que implica una carrera para promover la adopción de sus respectivos modelos nacionales. El éxito de DeepSeek refleja el creciente impulso chino en toda África, una tendencia que podría seguir acelerándose en 2026. El ascenso de DeepSeek también subraya una verdad más amplia: la difusión global de la IA está influida por factores de accesibilidad, y la próxima oleada de usuarios podría provenir de comunidades que a nivel histórico han tenido acceso limitado al progreso tecnológico. El reto que se enfrenta es asegurar que la innovación se extienda de formas que ayuden a reducir las divisiones en lugar de profundizarlas.
Today, AWS announces a simplified onboarding experience for AWS Client VPN, introducing a new Quickstart setup method that streamlines the process of creating and configuring Client VPN endpoints.
AWS Client VPN allows you to securely connect remote users to AWS resources and on-premises networks. The new Quickstart setup, reduces the number of steps required to set up an Client VPN endpoint. You can now easily set up Client VPN endpoints with pre-defined default configurations, requiring only three key inputs: IPv4 CIDR, server certificate ARN, and subnet selection. For example, development teams in large organizations who use Client VPN for remote access to their VPC resources for quick testing can now create endpoints quickly with the new simplified setup process.
The Quickstart method is available alongside the existing Standard Setup option, giving you the flexibility to choose the approach that best fits your deployment needs. Additionally, when you create a VPC, the Client VPN Quickstart workflow is automatically suggested as a follow up step. Once endpoint creation is complete, you can immediately download the client configuration file to connect using your VPN client. You can later modify and enhance your endpoint configuration using the Client VPN standard console or API as your usage patterns evolve. This enhancement is available at no additional cost in all AWS Regions where AWS Client VPN is generally available.
Today, AWS announces a simplified onboarding experience for AWS Client VPN, introducing a new Quickstart setup method that streamlines the process of creating and configuring Client VPN endpoints. AWS Client VPN allows you to securely connect remote users to AWS resources and on-premises networks. The new Quickstart setup, reduces the number of steps required to set up an Client VPN endpoint. You can now easily set up Client VPN endpoints with pre-defined default configurations, requiring only three key inputs: IPv4 CIDR, server certificate ARN, and subnet selection. For example, development teams in large organizations who use Client VPN for remote access to their VPC resources for quick testing can now create endpoints quickly with the new simplified setup process. The Quickstart method is available alongside the existing Standard Setup option, giving you the flexibility to choose the approach that best fits your deployment needs. Additionally, when you create a VPC, the Client VPN Quickstart workflow is automatically suggested as a follow up step. Once endpoint creation is complete, you can immediately download the client configuration file to connect using your VPN client. You can later modify and enhance your endpoint configuration using the Client VPN standard console or API as your usage patterns evolve. This enhancement is available at no additional cost in all AWS Regions where AWS Client VPN is generally available. To learn more about Client VPN:
Visit the AWS Client VPN product page
Read the AWS Client VPN documentation
You can now create Apache Airflow version 2.11 environments on Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA). Apache Airflow 2.11 introduces several changes to help you prepare for upgrading to Apache Airflow 3.
Amazon MWAA is a managed orchestration service for Apache Airflow that makes it easier to set up and operate end-to-end data pipelines in the cloud. Apache Airflow 2.11 introduces several notable enhancements, such as new trigger-based scheduling for delta intervals, consistent reporting of metrics in milliseconds and other changes that will make it easy to migrate to Apache Airflow 3. In addition, MWAA now provides support for Python 3.12 that you can leverage in your workflows.
Apache, Apache Airflow, and Airflow are either registered trademarks or trademarks of the Apache Software Foundationin the United States and/or other countries.
You can now create Apache Airflow version 2.11 environments on Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA). Apache Airflow 2.11 introduces several changes to help you prepare for upgrading to Apache Airflow 3. Amazon MWAA is a managed orchestration service for Apache Airflow that makes it easier to set up and operate end-to-end data pipelines in the cloud. Apache Airflow 2.11 introduces several notable enhancements, such as new trigger-based scheduling for delta intervals, consistent reporting of metrics in milliseconds and other changes that will make it easy to migrate to Apache Airflow 3. In addition, MWAA now provides support for Python 3.12 that you can leverage in your workflows. You can launch a new Apache Airflow 2.11 environment on Amazon MWAA with just a few clicks in the AWS Management Console in all currently supported Amazon MWAA regions. To learn more about Apache Airflow 2.11 visit the Amazon MWAA documentation, and the Apache Airflow 2.11 change log in the Apache Airflow documentation. Apache, Apache Airflow, and Airflow are either registered trademarks or trademarks of the Apache Software Foundation in the United States and/or other countries.
AWS is announcing starting today, Amazon EC2 I7ie instances are now available in AWS Asia Pacific (Mumbai), Canada West (Calgary) and Europe (Paris) regions. Designed for large storage I/O intensive workloads, I7ie instances are powered by 5th Gen Intel Xeon Processors with an all-core turbo frequency of 3.2 GHz, offering up to 40% better compute performance and 20% better price performance over existing I3en instances. I7ie instances offer up to 120TB local NVMe storage density for storage optimized instances and offer up to twice as many vCPUs and memory compared to prior generation instances. Powered by 3rd generation AWS Nitro SSDs, I7ie instances deliver up to 65% better real-time storage performance, up to 50% lower storage I/O latency, and 65% lower storage I/O latency variability compared to I3en instances.
I7ie are high density storage optimized instances, ideal for workloads requiring fast local storage with high random read/write performance at very low latency consistency to access large data sets. These instances are available in 9 different virtual sizes and deliver up to 100Gbps of network bandwidth and 60Gbps of bandwidth for Amazon Elastic Block Store (EBS).
AWS is announcing starting today, Amazon EC2 I7ie instances are now available in AWS Asia Pacific (Mumbai), Canada West (Calgary) and Europe (Paris) regions. Designed for large storage I/O intensive workloads, I7ie instances are powered by 5th Gen Intel Xeon Processors with an all-core turbo frequency of 3.2 GHz, offering up to 40% better compute performance and 20% better price performance over existing I3en instances. I7ie instances offer up to 120TB local NVMe storage density for storage optimized instances and offer up to twice as many vCPUs and memory compared to prior generation instances. Powered by 3rd generation AWS Nitro SSDs, I7ie instances deliver up to 65% better real-time storage performance, up to 50% lower storage I/O latency, and 65% lower storage I/O latency variability compared to I3en instances. I7ie are high density storage optimized instances, ideal for workloads requiring fast local storage with high random read/write performance at very low latency consistency to access large data sets. These instances are available in 9 different virtual sizes and deliver up to 100Gbps of network bandwidth and 60Gbps of bandwidth for Amazon Elastic Block Store (EBS). To learn more, visit the I7ie instances page.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8i and C8i-flex instances are available in the Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Seoul), and Asia Pacific (Tokyo) regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. These C8i and C8i-flex instances offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver up to 20% higher performance than C7i and C7i-flex instances, with even higher gains for specific workloads. The C8i and C8i-flex are up to 60% faster for NGINX web applications, up to 40% faster for AI deep learning recommendation models, and 35% faster for Memcached stores compared to C7i and C7i-flex.
C8i-flex are the easiest way to get price performance benefits for a majority of compute intensive workloads like web and application servers, databases, caches, Apache Kafka, Elasticsearch, and enterprise applications. They offer the most common sizes, from large to 16xlarge, and are a great first choice for applications that don’t fully utilize all compute resources.
C8i instances are a great choice for all memory-intensive workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. C8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications.
To get started, sign in to the AWS Management Console. Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information about the new C8i and C8i-flex instances visit the AWS News blog.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8i and C8i-flex instances are available in the Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Seoul), and Asia Pacific (Tokyo) regions. These instances are powered by custom Intel Xeon 6 processors, available only on AWS, delivering the highest performance and fastest memory bandwidth among comparable Intel processors in the cloud. These C8i and C8i-flex instances offer up to 15% better price-performance, and 2.5x more memory bandwidth compared to previous generation Intel-based instances. They deliver up to 20% higher performance than C7i and C7i-flex instances, with even higher gains for specific workloads. The C8i and C8i-flex are up to 60% faster for NGINX web applications, up to 40% faster for AI deep learning recommendation models, and 35% faster for Memcached stores compared to C7i and C7i-flex. C8i-flex are the easiest way to get price performance benefits for a majority of compute intensive workloads like web and application servers, databases, caches, Apache Kafka, Elasticsearch, and enterprise applications. They offer the most common sizes, from large to 16xlarge, and are a great first choice for applications that don’t fully utilize all compute resources. C8i instances are a great choice for all memory-intensive workloads, especially for workloads that need the largest instance sizes or continuous high CPU usage. C8i instances offer 13 sizes including 2 bare metal sizes and the new 96xlarge size for the largest applications. To get started, sign in to the AWS Management Console. Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information about the new C8i and C8i-flex instances visit the AWS News blog.
