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Presentamos RAMPART y Clarity: Herramientas de código abierto para incorporar seguridad al flujo de trabajo de desarrollo de Agentes

Presentamos RAMPART y Clarity: Herramientas de código abierto para incorporar seguridad al flujo de trabajo de desarrollo de Agentes

Ilustración que representa la información de valor global del red team de IA

Por: Ram Shankar Siva Kumar, Data Cowboy, AI Red Team.

Los sistemas de IA que se implementan hoy en las empresas son, de manera fundamental, diferentes de los que construíamos hace incluso dos años, porque han ido mucho más allá de responder preguntas y ahora acceden a su correo electrónico, recuperan registros de su CRM, llevan a cabo escritura y ejecución de código, y realizan acciones en su nombre a través de decenas de sistemas conectados. Ese cambio de «generar texto» a «hacer cosas en el mundo» cambia por completo la ecuación de seguridad, porque un agente que puede actuar, también puede actuar de manera potencial de formas que nadie pretendía.

Hoy, Microsoft abre el código de dos herramientas diseñadas para ayudar a los ingenieros: Microsoft RAMPART, un marco de pruebas de agentes para codificar escenarios adversariales y benignos como pruebas repetibles que pueden ejecutarse en CI, lo que facilita convertir hallazgos de equipos rojos e incidentes de IA en cobertura de regresión duradera; y Clarity, una caja de resonancia estructurada que ayuda a los equipos a determinar si construyen lo correcto antes de escribir una sola línea de código.

Hemos creado estas herramientas porque creemos que la seguridad en IA debe convertirse en una disciplina de ingeniería continua y no en un punto de control periódico, y creemos que la mejor manera de lograrlo es poner herramientas prácticas y abiertas en manos de quienes construyen la construcción.

Por qué invertimos en esto

  1. Ayudar a los equipos a pensar en el «por qué» antes que en el «cómo» de la construcción de software: En la era de la programación de vibración, la ejecución es fácil y la pregunta más difícil es el «por qué». Los fallos de seguridad más caros que vemos casi siempre se remontan a errores de diseño que nadie cuestionó con prontitud, mucho antes de que se involucrara cualquier adversario — por ejemplo, cuando un equipo de producto decidió que su agente debía tener acceso a una herramienta, o manejar un flujo de usuario concreto, sin analizar por completo qué podría salir mal. Cuando surge el problema en un equipo rojo, el sistema ya está en gran parte construido, y abordarlo implica volver a empezar. Queríamos ofrecer a los responsables de producto e ingenieros una forma de poner a prueba sus suposiciones al inicio de un proyecto, cuando cambiar de rumbo es barato y la conversación adecuada puede ahorrar meses de retrabajo.
  2. Ampliar las lecciones del red teaming en toda la industria. Las técnicas que descubren vulnerabilidades en un producto agente casi siempre arrojan luz sobre otro. Un ataque de inyección cruzada que funciona contra un sistema suele funcionar, con pequeñas variaciones, contra un agente de atención al cliente o un asistente de codificación. Pero esas lecciones tienden a quedarse encerradas en los informes individuales de interacción. Nuestro objetivo era construir un sistema donde las lecciones de los ejercicios de red teaming pudieran convertirse en activos de ingeniería ejecutables.  
  3. Hacer que los incidentes sean reproducibles y las mitigaciones verificables. Si algo falla en los sistemas de IA de producción, el equipo que responde debe hacer dos cosas con rapidez: replicar el incidente para entender justo qué ha pasado y verificar que la solución que envíen en verdad resiste las variantes del ataque original. Ambas tareas son más difíciles de lo que parecen con sistemas basados en LLMs probabilísticos, y la mayoría de los equipos acaban haciéndolas de manera manual de forma puntual. Queríamos herramientas diseñadas en específico para este flujo de trabajo, para que la respuesta a incidentes se convirtiera en un proceso de ingeniería repetible en lugar de un proceso de improvisación.

RAMPART: Pruebas de seguridad continuas para IA agéntica

Captura de pantalla de RAMPART

RAMPART es un marco de trabajo de pruebas de código abierto que incorpora las técnicas de red teaming directo al flujo de trabajo de desarrollo. Está construido sobre PyRIT, el marco de automatización abierta de Microsoft para agrupar sistemas de IA generativa en red team, de modo que RAMPART aproveche las mejores pruebas adversariales de su clase, listas para usar. Mientras que PyRIT está optimizado para el descubrimiento de cajas negras por parte de los investigadores de seguridad tras la construcción del sistema, RAMPART se desarrolla para los ingenieros mientras se construye el sistema.

La experiencia de desarrollador resultará familiar para cualquiera que haya escrito pruebas de integración. Los equipos escriben pruebas pytest estándar que describen escenarios derivados de su modelo de amenazas. Cada prueba se conecta al agente a través de un adaptador delgado, orquesta una interacción y evalúa los resultados observables. Las pruebas demuestran una señal clara de aprobado o suspenso y pueden ser bloqueadas en CI igual que cualquier otra prueba de integración. Cuando se añade una nueva herramienta o fuente de datos al agente, la prueba de seguridad correspondiente puede añadirse en la misma pull request.

RAMPART se diferencia de las pruebas convencionales en los siguientes aspectos:

  1. Diseñado para ataques de inyección rápida: la cobertura más madura de RAMPART hoy se centra en ataques de inyección cruzada, escenarios en los que un agente recupera o procesa contenido que podría estar envenenado de documentos, correos electrónicos, tickets u otras fuentes de datos que manipulan su comportamiento de forma indirecta.  Se pueden añadir nuevas categorías de amenaza de manera incremental a medida que evolucionan los patrones de ataque, y los puntos de extensión del framework se definen todos como protocolos Python, por lo que la integración sigue ligera incluso para arquitecturas de agentes complejas.
  2. Diseñado para comportamiento probabilístico: Dado que el comportamiento de los LLM es probabilístico, RAMPART soporta ensayos estadísticos. La misma prueba puede ejecutarse varias veces con políticas como «esta acción debe ser segura en al menos el 80 por ciento de las ejecuciones.» Esto refleja cómo se comportan en realidad los agentes en producción con mucha más precisión que la validación de un solo disparo.
  3. Diseñado para reproducir tus hallazgos de equipos rojos de IA e incidentes de IA: RAMPART está diseñado para funcionar junto con equipos rojos (red teams) dedicados, y ambos se refuerzan de manera mutua. Los resultados de un compromiso con un equipo rojo pueden codificarse como pruebas RAMPART, lo que significa que el problema queda cubierto de manera permanente, se ejecuta en cada cambio y nunca retrocede de manera silenciosa. El modelo de propiedad se invierte de manera intencionada respecto al enfoque tradicional: los ingenieros escriben las pruebas, los ingenieros las ejecutan y los ingenieros tratan los fallos como cualquier otro error. El marco proporciona las estrategias de ataque, la generación adversarial de carga útil y la lógica de evaluación. El autor de la prueba se centra en expresar expectativas sobre lo que su agente debe y no debe hacer.

La seguridad del agente depende en última instancia de lo que haga el agente, lo que significa que los evaluadores deben analizar qué herramientas invoca, qué efectos secundarios ocurren y si esas acciones se mantienen dentro de los límites esperados. Los evaluadores de RAMPART están diseñados para inspeccionar todo eso. Son componibles, por lo que los equipos pueden combinarlas con lógica booleana para expresar condiciones de seguridad matizadas en lugar de depender de una sola señal binaria.

Clarity: Ayudar a comprobar las suposiciones de ingeniería de software

Captura de pantalla de Clarity

Mientras que la mayoría de las herramientas de IA están diseñadas para ayudar a los equipos a ejecutar más rápido, Clarity fue diseñada por Microsoft para ayudarles a determinar si ejecutan lo correcto desde el principio. Plantea el tipo de preguntas que harían arquitectos, gestores de producto e ingenieros de seguridad con experiencia, las que son fáciles de saltarse cuando un equipo está entusiasmado por construir algo nuevo.

Consideren un equipo que quiere añadir colaboración en tiempo real a un editor de documentos. En lugar de saltar directo a las opciones de implementación, Clarity preguntará qué ocurre cuando dos personas editan el mismo párrafo al mismo tiempo, y si el equipo en realidad necesita una colaboración real en tiempo real con cursores e indicadores de presencia, o si «nadie pierde su trabajo» es el verdadero requisito. Esas dos respuestas pueden dar lugar a arquitecturas muy diferentes con modos de fallo muy distintos, y aclarar esa distinción pronto puede ahorrar meses de retrabajo.

Clarity funciona como una aplicación de escritorio, una interfaz web o incrustada directo en un agente de codificación. Guía a los ingenieros a través de conversaciones estructuradas que abarcan la clarificación de problemas, la exploración de soluciones, el análisis de fallos y el seguimiento de decisiones. A medida que avanza la conversación, los resultados se escriben en un directorio .clarity-protocol/ dentro del repositorio como simples archivos markdown legibles por humanos que se confirman, revisan en pull requests y se diferencian igual que el código fuente. Recogen la declaración del problema, la justificación de la solución, el análisis de fallos y las decisiones clave tomadas a lo largo del camino.

El análisis de fallos merece un análisis más detallado, porque va mucho más allá de lo que por lo general detectaría un solo revisor. Múltiples «pensadores» de IA examinan el sistema de manera independiente desde diferentes ángulos, incluida la seguridad, factores humanos, escenarios adversariales y preocupaciones operativas. El equipo trabaja entonces los resultados junto con Clarity, para agrupar fallos relacionados, rastrear cadenas causales y planificar la gestión del edificio.

La claridad también rastrea la anticuidad en estos documentos, porque forman un grafo de dependencias. Cuando cambia una declaración de problema, Clarity sabe que la descripción de la solución y el análisis de fallos pueden necesitar ser revisados y anima al equipo a hacerlo. Las decisiones importantes se capturan con sus criterios, las opciones consideradas y la justificación detrás de cada elección, de modo que seis meses después, cualquiera del equipo pueda revisar el razonamiento completo, incluidas qué alternativas se descartaron y por qué.

El directorio .clarity-protocol/ se convierte en un artefacto compartido que todos los miembros del equipo pueden ver y aportar, y para los stakeholders que necesitan un resumen antes de una revisión, Clarity puede generar un paquete de revisión que cuenta una narrativa coherente.

RAMPART y Clarity forman parte de un movimiento más amplio hacia una seguridad en IA basada en especificaciones y nativa de la ingeniería. Complementan el trabajo de Microsoft en sistemas de política a medida: Clarity ayuda a los equipos a clarificar la intención de diseño y a capturar suposiciones; RAMPART proporciona a los equipos los bloques para escribir pruebas de seguridad de agentes concretos y mantenerlas en funcionamiento a medida que los agentes evolucionan… En conjunto, estos enfoques trasladan la seguridad de la IA de una revisión única a un conjunto de artefactos vivos que los desarrolladores pueden utilizar a lo largo de todo el ciclo de vida.

RAMPART y Clarity disponibles ahora

Tanto RAMPART como Clarity están disponibles hoy en día como proyectos de código abierto de Microsoft.

Esperamos trabajar con la comunidad. Para recibir comentarios y colaborar en su implementación en el entorno empresarial, por favor contacten con aisafetytools@microsoft.com.

Contribuciones

Microsoft RAMPART está dirigido por Bashir Partovi con contribuciones de Elliot H Omiya, Richard Lundeen, Nina Chikanov, Spencer Schoenberg y Toby Kohlenberg. Claridad es un proyecto conjunto de Yonatan Zunger, Dharmin Shah, Elliot H Omiya, Eve Kazarian, Sarah Cooley y Neil Coles. Queremos agradecer a Minsoo Thigpen, Abby Palia, Mehrnoosh Sameki, Hilary Solan, Elliot Volkman, Pete Bryan, Roman Lutz y Shiven Chawla por sus valiosos comentarios.

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Announcing the general availability of a new AWS Local Zone in Istanbul, Türkiye

Today, AWS announces the general availability of a new AWS Local Zone in Istanbul, Türkiye, bringing AWS infrastructure closer to end users, while enabling organizations to meet data residency requirements by storing and backing up data locally.

AWS Local Zones are AWS infrastructure deployments that extend core services, such as compute, storage, networking, and other select services, closer to metropolitan areas worldwide. AWS Local Zones help you achieve single-digit millisecond latency for end-user workloads, meet data residency requirements, support AI/ML inference workloads, and accelerate migration and modernization of legacy applications to the cloud, all while maintaining consistent AWS APIs, tools, and services as AWS Regions. AWS Local Zones are available in more than 30 metropolitan areas worldwide.

The AWS Local Zone in Istanbul supports Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) with C7i, M7i, and R7i instances, Amazon S3 with the One Zone-Infrequent Access storage class, Amazon EBS with Local Snapshots and volume types gp3, gp2, io1, sc1, and st1, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), AWS Direct Connect, and Application Load Balancer.  

To get started, enable the AWS Local Zone in Istanbul (eu-central-1-ist-1a) from the Zones tab in the Amazon EC2 console settings or by using the ModifyAvailabilityZoneGroup API. For pricing information, visit the AWS Local Zones pricing page. To learn more, visit the AWS Local Zones overview page. 

 

​Today, AWS announces the general availability of a new AWS Local Zone in Istanbul, Türkiye, bringing AWS infrastructure closer to end users, while enabling organizations to meet data residency requirements by storing and backing up data locally.
AWS Local Zones are AWS infrastructure deployments that extend core services, such as compute, storage, networking, and other select services, closer to metropolitan areas worldwide. AWS Local Zones help you achieve single-digit millisecond latency for end-user workloads, meet data residency requirements, support AI/ML inference workloads, and accelerate migration and modernization of legacy applications to the cloud, all while maintaining consistent AWS APIs, tools, and services as AWS Regions. AWS Local Zones are available in more than 30 metropolitan areas worldwide.
The AWS Local Zone in Istanbul supports Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) with C7i, M7i, and R7i instances, Amazon S3 with the One Zone-Infrequent Access storage class, Amazon EBS with Local Snapshots and volume types gp3, gp2, io1, sc1, and st1, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), AWS Direct Connect, and Application Load Balancer.  
To get started, enable the AWS Local Zone in Istanbul (eu-central-1-ist-1a) from the Zones tab in the Amazon EC2 console settings or by using the ModifyAvailabilityZoneGroup API. For pricing information, visit the AWS Local Zones pricing page. To learn more, visit the AWS Local Zones overview page.   

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Amazon SageMaker HyperPod now supports data capture for inference workloads

Amazon SageMaker HyperPod now supports data capture for inference workloads, enabling customers to record inference request and response payloads for model monitoring, compliance, debugging, and offline analysis. Organizations deploying generative AI and machine learning models on HyperPod need systematic visibility into the inputs flowing into their models and the outputs returned to clients to detect model drift, satisfy regulatory audit requirements, debug production issues, and build ground-truth datasets for fine-tuning. Previously, customers had to either accept limited operational visibility into their inference workloads or build expensive custom logging pipelines outside the HyperPod Inference Operator.

With data capture, you can choose to record inference traffic at the SageMaker endpoint, at the load balancer, or at the model pod, depending on the level of visibility you need, and combine these options for layered observability. Captured data is delivered asynchronously to your Amazon S3 bucket and supports configurable sampling and encryption with customer-managed AWS KMS keys, so you can balance coverage with cost while keeping sensitive data protected. Data capture is designed to never block inference, ensuring production availability is preserved. You can enable data capture by configuring it on your inference endpoint when deploying models through the HyperPod Inference Operator or with SageMaker JumpStart.

This feature is available for SageMaker HyperPod clusters using the EKS orchestrator in all AWS Regions where Amazon SageMaker HyperPod is supported. To learn more, see Data capture for inference on HyperPod.

 

​Amazon SageMaker HyperPod now supports data capture for inference workloads, enabling customers to record inference request and response payloads for model monitoring, compliance, debugging, and offline analysis. Organizations deploying generative AI and machine learning models on HyperPod need systematic visibility into the inputs flowing into their models and the outputs returned to clients to detect model drift, satisfy regulatory audit requirements, debug production issues, and build ground-truth datasets for fine-tuning. Previously, customers had to either accept limited operational visibility into their inference workloads or build expensive custom logging pipelines outside the HyperPod Inference Operator. With data capture, you can choose to record inference traffic at the SageMaker endpoint, at the load balancer, or at the model pod, depending on the level of visibility you need, and combine these options for layered observability. Captured data is delivered asynchronously to your Amazon S3 bucket and supports configurable sampling and encryption with customer-managed AWS KMS keys, so you can balance coverage with cost while keeping sensitive data protected. Data capture is designed to never block inference, ensuring production availability is preserved. You can enable data capture by configuring it on your inference endpoint when deploying models through the HyperPod Inference Operator or with SageMaker JumpStart. This feature is available for SageMaker HyperPod clusters using the EKS orchestrator in all AWS Regions where Amazon SageMaker HyperPod is supported. To learn more, see Data capture for inference on HyperPod.  

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Amazon MWAA now supports Apache Airflow 3.2

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) now supports Apache Airflow version 3.2, the latest major release of the popular open-source workflow orchestration framework. Amazon MWAA is a managed service that lets you run Apache Airflow at scale without managing the underlying infrastructure. This release brings new data-aware scheduling capabilities and developer productivity improvements to teams building and operating data pipelines on AWS.

With Apache Airflow 3.2, you can now use asset partitioning to trigger downstream DAGs based on specific slices of data, such as a date-partitioned S3 path, rather than an entire asset, giving data engineering teams more precise control over pipeline execution. This release also expands Human-in-the-Loop (HITL) capabilities with a full audit history view for approvals, HITL support for the AgenticOperator, and synchronous callback support for Deadline Alerts. Additional improvements include Grid View virtualization for faster rendering of large DAGs, full XCom management from the Airflow UI, and async callable support in PythonOperator..

You can launch a new Apache Airflow 3.2 environment on Amazon MWAA, or upgrade from 2.11 or later, with just a few clicks in the AWS Management Console in all currently supported Amazon MWAA regions. To learn more about Apache Airflow 3.2 visit the Amazon MWAA documentation, and the Apache Airflow 3.2 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.

 

​Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) now supports Apache Airflow version 3.2, the latest major release of the popular open-source workflow orchestration framework. Amazon MWAA is a managed service that lets you run Apache Airflow at scale without managing the underlying infrastructure. This release brings new data-aware scheduling capabilities and developer productivity improvements to teams building and operating data pipelines on AWS.
With Apache Airflow 3.2, you can now use asset partitioning to trigger downstream DAGs based on specific slices of data, such as a date-partitioned S3 path, rather than an entire asset, giving data engineering teams more precise control over pipeline execution. This release also expands Human-in-the-Loop (HITL) capabilities with a full audit history view for approvals, HITL support for the AgenticOperator, and synchronous callback support for Deadline Alerts. Additional improvements include Grid View virtualization for faster rendering of large DAGs, full XCom management from the Airflow UI, and async callable support in PythonOperator..
You can launch a new Apache Airflow 3.2 environment on Amazon MWAA, or upgrade from 2.11 or later, with just a few clicks in the AWS Management Console in all currently supported Amazon MWAA regions. To learn more about Apache Airflow 3.2 visit the Amazon MWAA documentation, and the Apache Airflow 3.2 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.  

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Amazon ECS introduces pause and continue controls for service deployments

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now enables you to pause service deployments at critical stages during deployment progression and continue deployments when ready. You can use these pause points to introduce manual decision points and interactive controls into your deployments for scenarios such as manual approval workflows, operational checks, integration tests, or custom automation, while continuing to use native Amazon ECS deployment strategies with managed traffic shifting, bake times, fast rollbacks, CloudWatch alarms, and deployment circuit breaker.

With this launch, you can configure a new PAUSE deployment lifecycle hook as part of your Amazon ECS service deployment configuration. When a deployment reaches a configured pause point, Amazon ECS pauses deployment progression and emits Amazon EventBridge events that you can use to trigger automation workflows, approval systems, or external validation processes. You can then continue or roll back the deployment using the new ContinueServiceDeployment API. With pause hooks, you can configure timeout durations up to 14 days and timeout actions to automatically continue or roll back the deployment if no action is received.

You can configure pause hooks for rolling, blue/green, linear, and canary deployment strategies using the Amazon ECS Console, AWS CLI, AWS SDKs, AWS CloudFormation, AWS CDK, and Terraform. You can use the ContinueServiceDeployment API through the Amazon ECS Console, AWS CLI, and AWS SDKs. This feature is available in all AWS commercial and AWS GovCloud (US) Regions. To learn more, see our documentation on pause hooks for service deployments and continuing service deployments.

 

​Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now enables you to pause service deployments at critical stages during deployment progression and continue deployments when ready. You can use these pause points to introduce manual decision points and interactive controls into your deployments for scenarios such as manual approval workflows, operational checks, integration tests, or custom automation, while continuing to use native Amazon ECS deployment strategies with managed traffic shifting, bake times, fast rollbacks, CloudWatch alarms, and deployment circuit breaker.
With this launch, you can configure a new PAUSE deployment lifecycle hook as part of your Amazon ECS service deployment configuration. When a deployment reaches a configured pause point, Amazon ECS pauses deployment progression and emits Amazon EventBridge events that you can use to trigger automation workflows, approval systems, or external validation processes. You can then continue or roll back the deployment using the new ContinueServiceDeployment API. With pause hooks, you can configure timeout durations up to 14 days and timeout actions to automatically continue or roll back the deployment if no action is received.
You can configure pause hooks for rolling, blue/green, linear, and canary deployment strategies using the Amazon ECS Console, AWS CLI, AWS SDKs, AWS CloudFormation, AWS CDK, and Terraform. You can use the ContinueServiceDeployment API through the Amazon ECS Console, AWS CLI, and AWS SDKs. This feature is available in all AWS commercial and AWS GovCloud (US) Regions. To learn more, see our documentation on pause hooks for service deployments and continuing service deployments.  

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Amazon Managed Grafana now supports dual-stack connectivity (IPv6 and IPv4)

Amazon Managed Grafana now supports dual-stack connectivity, enabling workspaces to communicate over both Internet Protocol version 4 (IPv4) and Internet Protocol version 6 (IPv6). Dual-stack mode is available for workspaces running Grafana version 10.4 or later.

With dual-stack support, customers can simplify their network stack by eliminating the need to manage overlapping address spaces in their VPCs. Customers migrating to IPv6 can connect to their Grafana workspaces over IPv6 while maintaining IPv4 compatibility, and those not yet on IPv6 can continue using IPv4-only connections. This is especially beneficial as the continued growth of the internet exhausts available IPv4 addresses. 

Support for dual-stack connectivity on Amazon Managed Grafana is available in all regions where the service is generally available. To get started, update your workspace configuration via the Amazon Managed Grafana console, API, or CLI. For more information, see the Amazon Managed Grafana User Guide. To learn more about best practices for configuring IPv6 in your environment, visit the whitepaper on IPv6 in AWS.

 

​Amazon Managed Grafana now supports dual-stack connectivity, enabling workspaces to communicate over both Internet Protocol version 4 (IPv4) and Internet Protocol version 6 (IPv6). Dual-stack mode is available for workspaces running Grafana version 10.4 or later.
With dual-stack support, customers can simplify their network stack by eliminating the need to manage overlapping address spaces in their VPCs. Customers migrating to IPv6 can connect to their Grafana workspaces over IPv6 while maintaining IPv4 compatibility, and those not yet on IPv6 can continue using IPv4-only connections. This is especially beneficial as the continued growth of the internet exhausts available IPv4 addresses. 
Support for dual-stack connectivity on Amazon Managed Grafana is available in all regions where the service is generally available. To get started, update your workspace configuration via the Amazon Managed Grafana console, API, or CLI. For more information, see the Amazon Managed Grafana User Guide. To learn more about best practices for configuring IPv6 in your environment, visit the whitepaper on IPv6 in AWS.  

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Amazon Inspector is now available in the AWS Asia Pacific (Taipei) Region

Today, AWS announces the availability of Amazon Inspector in the AWS Asia Pacific (Taipei) Region. Amazon Inspector is an automated vulnerability management service that continually scans AWS workloads including Amazon EC2 instances, container images, and AWS Lambda functions for software vulnerabilities and unintended network exposure across your AWS Organization. 

With this expansion, Amazon Inspector extends its security coverage to AWS Asia Pacific (Taipei) Region, designed to help customers automatically discover workloads, conduct continuous vulnerability assessments, and receive actionable security findings. The service is designed to detect newly launched Amazon EC2 instances, Lambda functions, and eligible container images pushed to Amazon Elastic Container Registry (ECR) and scan them for software vulnerabilities and unintended network exposure.

All accounts new to Amazon Inspector are eligible for a 15-day free trial to evaluate the service and estimate its cost. During the trial, all eligible Amazon EC2 instances, AWS Lambda functions, and container images pushed to Amazon ECR are continually scanned at no cost. After the trial period, you will be charged based on public pricing for Amazon Inspector. Visit the Amazon Inspector pricing page for more details.

To get started with Amazon Inspector visit our documentation or begin your free trial today.

 

​Today, AWS announces the availability of Amazon Inspector in the AWS Asia Pacific (Taipei) Region. Amazon Inspector is an automated vulnerability management service that continually scans AWS workloads including Amazon EC2 instances, container images, and AWS Lambda functions for software vulnerabilities and unintended network exposure across your AWS Organization.  With this expansion, Amazon Inspector extends its security coverage to AWS Asia Pacific (Taipei) Region, designed to help customers automatically discover workloads, conduct continuous vulnerability assessments, and receive actionable security findings. The service is designed to detect newly launched Amazon EC2 instances, Lambda functions, and eligible container images pushed to Amazon Elastic Container Registry (ECR) and scan them for software vulnerabilities and unintended network exposure. All accounts new to Amazon Inspector are eligible for a 15-day free trial to evaluate the service and estimate its cost. During the trial, all eligible Amazon EC2 instances, AWS Lambda functions, and container images pushed to Amazon ECR are continually scanned at no cost. After the trial period, you will be charged based on public pricing for Amazon Inspector. Visit the Amazon Inspector pricing page for more details. To get started with Amazon Inspector visit our documentation or begin your free trial today.  

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Presentamos nuevos dispositivos Surface diseñados para negocios y la aceleración de IA

Presentamos nuevos dispositivos Surface diseñados para negocios y la aceleración de IA

Dos vistas de dispositivos móviles: una frontal y otra trasera.

Por: Nancie Gaskill, vicepresidenta de Surface Business, COO.

Cada líder y socio de TI con el que trabajamos se enfrenta a los mismos desafíos: la IA cambia las exigencias de cómo trabajan los equipos, las amenazas de seguridad se vuelven más sofisticadas y los agentes cambian las decisiones de inversión para el futuro. Todo bajo mayor escrutinio que nunca. Las decisiones que tomen ahora las organizaciones sobre su flota de PCs determinarán si lideran esta transformación o pasan años en intentar ponerse al día.

Microsoft desarrolla Surface para satisfacer estas demandas. Desde el silicio hasta el software, el hardware de Surface aporta seguridad, capacidad de IA híbrida y diseño intencionado en una plataforma integrada, de modo que los clientes no tienen que comprometer nada para alcanzar sus resultados empresariales. Para clientes y socios que trazan un camino a seguir, Surface es la base que hace posible el resto de la estrategia:

«En Flagstar, nos centramos en equipar a nuestros equipos con tecnología segura, flexible y lista para la próxima oleada de IA. Surface reúne el hardware, la seguridad y el ecosistema de Microsoft de una manera que tan solo funciona, que brinda a nuestros equipos la confianza para ejecutar flujos de trabajo impulsados por IA en el dispositivo mientras permanecen protegidos y productivos dondequiera que estén.» — Jason Pope, director de tecnología de Flagstar Bank

Siempre hemos creído que el hardware que utiliza la gente permite a empresas y equipos lograr más. Surface fue creado para establecer el estándar de lo que puede ser un PC premium con Windows, y ese estándar nunca ha sido tan alto.

Hoy, nos enorgullece anunciar la próxima generación del portafolio Surface for Business, el nuevo Surface Pro para Empresas y el Surface Laptop para Empresas impulsados por procesadores Intel Core Ultra Series 3, disponibles hoy en mercados seleccionados, que ofrecen un rendimiento de clase mundial e IA en el entorno para acelerar la productividad.

Impulsados por la arquitectura de nueva generación Core Ultra Series 3 de Intel, los nuevos Surface Laptop para Empresas y Surface Pro para Empresas ofrecen un salto significativo en rendimiento gráfico, para ofrecer hasta un 35% más de rendimiento gráfico que el MacBook Air con M5[1], y más de un 90% más rápido que el Laptop 5[2] en configuraciones seleccionadas con Intel Core Ultra X7.

Desde analizar información compleja hasta presentarla a clientes o crear contenido en movimiento, la GPU Intel Core Ultra Series 3 permite que el trabajo se mueva en tiempo real, para ofrecer el rendimiento sostenido y fluido que los líderes esperan de un PC empresarial premium, sin comprometer la movilidad, la duración de la batería ni la seguridad.

Ya sea que sus equipos estén en la sala de juntas, en un centro de atención al cliente o que trabajen desde cualquier lugar, estos PCs de IA están diseñados para rendir a la velocidad del negocio. A finales de este año, ampliaremos la cartera de Surface for Business con modelos que incorporan los procesadores Snapdragon X2, para ofrecer una inferencia local de IA hasta un 80% más rápida que antes[3] y una autonomía de batería sin concesiones[4].

Vista lateral derecha de una laptop

El nuevo Surface Laptop for Business de 13 pulgadas es el portátil Surface más portátil, disponible desde hoy en mercados selectos en configuraciones de 16GB y 24GB a partir de $1,499 USD (MSRP), con una configuración de 8GB que llegará más adelante este año a partir de $1,299.99 USD (MSRP). Con procesamiento de IA en el dispositivo, Wi-Fi 7[5] y un SSD de Generación 4 extraíble diseñado para la disponibilidad empresarial, lleva la experiencia completa de Surface a la gama premium de entrada sin tener que TI o empleados sacrificar rendimiento y productividad por portabilidad.

El nuevo Surface Laptop for Business, disponible en 13,8 y 15 pulgadas, está diseñado para trabajadores del conocimiento que se mueven rápido y esperan que su tecnología siga el ritmo, disponible desde hoy en mercados seleccionados, a partir de $1,949.99 USD (MSRP). Con un avanzado panel táctil háptico, impresionante pantalla táctil de alta resolución y una pantalla de privacidad integrada opcional con antirreflejo en ciertas configuraciones, ofrece una experiencia de productividad premium allá donde se trabaja. Con hasta 23 horas de autonomía[4], Surface Laptop ofrece el rendimiento y la movilidad que los profesionales necesitan para mantenerse productivos en oficinas, centros de clientes y en cualquier lugar intermedio.

Vista lateral izquierda de una Surface Pro for Business de 13 pulgadas con el teclado desacoplado.

El nuevo Surface Pro para Negocios de 13 pulgadas es delgado, potente y diseñado para pensar con la misma flexibilidad que su equipo, disponible desde hoy en mercados seleccionados, a partir de $1,949.99 USD (MSRP). El formato 2 en 1 combina la entrada táctil, de voz, lápiz o teclado junto con el procesamiento de IA en el dispositivo y el rendimiento a nivel de portátil para satisfacer las necesidades de los usuarios que trabajan en movimiento o en sus escritorios con opciones 5G que los mantienen conectados. [6]

Nuestro equipo, incansable en la construcción de Surface PCs que satisfagan las necesidades de las empresas hoy y en el futuro, se impulsa por estos tres principios de fabricación de productos.

  • La seguridad y la confianza son fundamentales y deben estar integradas en todos los aspectos de un dispositivo.
  • Los dispositivos innovadores son la plataforma que permite a las organizaciones avanzar más rápido con IA híbrida para acelerar flujos de trabajo, productividad y gestión de extremo a extremo.
  • El diseño intencionado, funcional y centrado en las personas es imprescindible para hardware que apoye el funcionamiento de las empresas, con PCs diseñados con un enfoque en la fiabilidad, sostenibilidad y reparabilidad para mantener a los empleados productivos y en su flujo.

En Surface, la seguridad es un principio de diseño incorporado desde la primera línea de código de firmware. Cada nuevo dispositivo Surface for Business viene como un PC de núcleo seguro: lo que permite una protección del chip a la nube (chip-to-cloud) actual, aplicada[7] y alineada con su pila de seguridad de Microsoft. Las actualizaciones de firmware se entregan a través de Windows Update sin la complejidad de terceros.

Vista de lado izquierdo de una computadora portátil con la pantalla de privacidad activada.

Por primera vez en un dispositivo Surface, presentamos una pantalla de privacidad integrada opcional con antirreflejos. Integrado de manera directa en configuraciones seleccionadas de la pantalla de 13,8 pulgadas de nuestro Surface Laptop for Business, este filtro visual de privacidad impulsado por software ayuda a proteger información sensible de espectadores no deseados y puede ser gestionado de manera centralizada por TI o activado al instante por los empleados con una sola pulsación de tecla. Una vez activada, la pantalla de privacidad ofrece protección inmediata frente a miradas indiscretas sin necesidad de un protector físico de terceros. Diseñada desde cero como parte de nuestro enfoque de seguridad desde el diseño (security-by-design), esta innovación solo es posible gracias a la estrecha integración del hardware y software de Surface.

Surface es el primer PC construido sobre un firmware seguro en memoria a través de nuestra Interfaz Unificada de Firmware Extensible (UEFI, por sus siglas en inglés) de código abierto Project Mu y Open Device Partnership (ODP), controladores basados en Rust y un controlador embebido seguro basado en protección por hardware, una respuesta directa a una de las clases de vulnerabilidades más persistentes de la industria. Cuando decimos que la seguridad está integrada, nos referimos a todas las capas de la pila.

Los dispositivos Surface for Business están diseñados para el futuro de la IA. Tanto si ustedes ejecutan modelos en la nube como en el dispositivo, los dispositivos Surface están diseñados para aprovechar ambos. Eso significa funciones como transcripción de reuniones en tiempo real, asistencia inteligente para la escritura, generación de imágenes seleccionadas en el dispositivo y traducción en vivo que funcionan tanto si su empleado está en una sala de servidores, en avión o en una sala hospitalaria. [8] Para los clientes que ponen la IA en funcionamiento en entornos reales, esa flexibilidad ya ha comenzado a resultar esencial:

Surface nos permite ejecutar IA donde ocurre el aprendizaje, en el propio dispositivo. El futuro de la IA no es que todo vaya a la nube; es la IA en el entorno.» — Eric Sedore, AVP y Director de Tecnología, Universidad de Syracuse

Para organizaciones que desarrollan y despliegan aplicaciones de IA empresarial, Surface es también la plataforma de referencia para las APIs de IA de Windows y la plataforma Foundry. Surface está diseñado en específico para desarrolladores que necesitan una base de hardware fiable y consistente, lo que ayuda a habilitar el procesamiento de IA en el dispositivo, que puede descargar cargas de trabajo cotidianas desde la nube y optimizar los costes generales de infraestructura de IA a gran escala.

Surface for Business no solo transforma la experiencia de los empleados, también transforma la experiencia de TI. Desde UEFI hasta navegador, puede gestionarse a través de Microsoft Intune. Cada dispositivo de esta cartera está diseñado para soportar la pila de Microsoft de extremo a extremo: Microsoft Intune, Windows Autopilot y el Portal de Gestión de Surface ofrecen a los administradores de TI un plano único y unificado para aprovisionar dispositivos a gran escala, aplicar políticas y gestionar todo el ciclo de vida del dispositivo, incluido el despliegue sin contacto, que permite que las personas sean productivas desde el primer día. [7]

Cuando el hardware, el sistema operativo, la plataforma de gestión y la suite de productividad son todos construidos y optimizados por Microsoft, el resultado no es solo eficiencia operativa, sino un nivel de seguridad y confianza que beneficia a los clientes finales y a las empresas.

Persona activando el soporte trasero en un dispositivo Surface.

Surface diseña PCs para cómo funcionan las empresas. Los materiales que elegimos en cada dispositivo Surface for Business no son solo por la apariencia; construimos PCs con la durabilidad en mente. Cada uno se valida mediante años de pruebas de fiabilidad[9] diseñadas para simular las condiciones reales del uso profesional cotidiano: las caídas, la presión, los cambios de temperatura, los ciclos de apertura y cierre. El resultado es un dispositivo que se mantiene fuerte, funcional y con un aspecto estupendo.

La relación de pantalla 3:2 de la Surface no es una elección estética, es una cuestión de productividad. La superficie vertical de la pantalla proporcionada a la relación de visualización significa que pueden tener dos documentos uno al lado del otro sin concesiones, con múltiples ventanas que dan espacio a cada aplicación para garantizar la productividad. Combinado con tecnología de pantalla antirreflejo en determinadas configuraciones. Las pantallas de superficie están diseñadas para reducir la fatiga visual durante largas jornadas laborales[10], porque la mejor pantalla es aquella que se desvanece en el fondo, permitiéndoles concentrarse en su trabajo.

Mano de una persona extendiéndose hacia el teclado de una computadora portátil.

Con hápticos avanzados, Surface Laptop for Business añade una retroalimentación táctil sutil e inteligente a la experiencia del touchpad. Desde el ajuste de ventanas y el redimensionamiento hasta arrastrar, soltar y navegar por el contenido, las hápticas refuerzan la intención en todo el sistema operativo y a través de ciertas aplicaciones de terceros que ofrecen una experiencia más precisa, responsiva e inspiradora de confianza.

Los dispositivos Surface for Business están diseñados con la sostenibilidad en mente. Surface Laptop, de 13,8 y 15 pulgadas, y Surface Pro de 13 pulgadas, están fabricados con una carcasa duradera de aluminio 100% reciclado, lo que reduce la dependencia de materiales vírgenes[11].

Estos dispositivos están diseñados para un alto rendimiento y eficiencia energética. Cada dispositivo está certificado por ENERGY STAR y supera al menos un 45% la línea base de eficiencia[12]. La iluminación automática de teclado, una nueva configuración activada en los teclados de 13, 13,8 y 15 pulgadas del Surface Laptop, y en los teclados Surface Pro de 13 pulgadas, puede ayudar a reducir el consumo de energía[13].

Los PCs Surface for Business también están diseñados para ser reparables, lo que significa menos pegamento y mayor acceso. Casi todos los componentes principales de dispositivos en la cartera de Surface for Business son reemplazables, respaldados por una sólida cadena de suministro de piezas para que los equipos de TI puedan conseguir lo que necesitan con rapidez y mantener los dispositivos en servicio por más tiempo. Las reparaciones están diseñadas para simplificar, la orientación visual clara guía a los técnicos en cada paso, y el proceso está diseñado para completarse con herramientas disponibles de manera común. Cuando se utiliza reparación en lugar de reemplazo, un dispositivo puede permanecer más tiempo en el campo, lo que ayuda a maximizar la inversión y reduce el desperdicio. [14]

El ciclo del PC con IA ya ha llegado. Las organizaciones que se trasladen ahora construirán la ventaja de productividad que se acumulará con el tiempo. Quienes esperen sólo buscarán cerrar una brecha que solo crece. Nuestro equipo sigue con las innovaciones en dispositivos diseñados para que las empresas inviertan en un futuro en evolución de la informática. Para profundizar en los nuevos PCs Surface for Business, lean nuestro blog de Surface IT Pro.

Surface for Business les da la claridad para actuar: un portafolio seguro, listo para IA y con un diseño excepcional, disponible hoy en mercados seleccionados con Intel Core Ultra Series 3 y que se expandirá más adelante este año con Snapdragon X2. Es toda la pila de Microsoft, realizada en hardware, lista para lo que venga después.

Nuevos Surface Pro para Empresas y Surface Portátil para Empresas están disponibles hoy en Surface para Empresas y a través de distribuidores comerciales autorizados por Microsoft.

[1] Probado por Microsoft en abril de 2026 con el benchmark multinúcleo CineBench 2024 donde se compara Surface Laptop for Business, 13,8 y 15 pulgadas con Intel Core Ultra X7 y MacBook Air, 13,5 pulgadas, chip M5 y CPU de 10 núcleos.

[2] Probado por Microsoft en abril de 2026 con el benchmark multinúcleo CineBench 2024. Hasta un 95% más rápido al comparar el Surface Laptop, de 15 pulgadas con Intel Core Ultra X7, y el Surface Laptop 5 de 15 pulgadas con Intel Core i7. Hasta un 93% más rápido al comparar el Surface Laptop for Business de 13,8 pulgadas con procesadores Intel Core Ultra X7 y el Surface Laptop 5 de 13,5 pulgadas con Intel Core i7.

[3] Probado por Microsoft en abril de 2026 con el benchmark de Procyon AI al comparar Surface Laptop, 13,8 y 15 pulgadas (8ª Edición) con Snapdragon con Surface Laptop, 13,8 y 15 pulgadas (7ª Edición) con Snapdragon. El rendimiento varía según la configuración.

[4] Basado en una prueba local de reproducción de vídeo. La duración de la batería varía de manera significativa según el uso, la red y la configuración de funciones, la intensidad de la señal, los ajustes y otros factores. Consulten aka.ms/SurfaceBatteryPerformance para más detalles.

[5] La banda de 6GHz no está disponible en todas las regiones.

[6] El 5G no está disponible en todas las zonas. La compatibilidad y el rendimiento dependen de la red del operador, el plan y otros factores. Consulten el operador para más detalles y precios.

[7] Se requiere licencia de software para algunas funciones. Vendido por separado

[8] La disponibilidad y el rendimiento de las funciones pueden variar según el dispositivo, la configuración y la región. Algunas experiencias de IA requieren conexión a internet, hardware compatible o suscripción a Microsoft 365.

[9] Pruebas de fiabilidad realizadas bajo condiciones de laboratorio controladas. Las pruebas no prometen ni garantizan un rendimiento futuro bajo las mismas condiciones en el mundo real. Daños inducidos por el cliente o el uso más allá de las condiciones normales de uso no están cubiertos por la Garantía Limitada de Hardware de Microsoft.

[10] El Surface Laptop para Empresas con pantallas Intel ha sido diseñado para minimizar reflejos no deseados y ha sido certificado por TÜV SÜD para cumplir con los requisitos de la norma ISO 9241-307.

[11] Surface Pro for Business, carcasa de 13 pulgadas que incluye cubo y soporte de protección. 86% de contenido reciclado en la carcasa, compuesta por aleación de aluminio 100% reciclada en cubo y metales de tierras raras 100% reciclados en los imanes. Surface Laptop for Business, carcasa de 13,8 y 15 pulgadas, incluye una cubierta A y un cubo C. 64% de contenido reciclado en la carcasa, compuesta por aleación de aluminio 100% reciclada en A Cover y C Bucket, y 100% tierras raras recicladas en los imanes. Basado en la validación realizada por Underwriter Laboratories, Inc. con el Procedimiento de Validación de Reclamaciones Ambientales (ECVP, por sus siglas en inglés) para Contenido Reciclado, UL ECVP 2809-2, Segunda Edición, fechada en junio de 2024.

[12] Comparación basada en el consumo energético del producto frente a los límites de certificación ENERGY STAR para ordenadores personales. El rendimiento real varía según la configuración y el uso.

[13] Comparado con el uso típico sin la función activada. El ahorro real de energía varía según el uso, los ajustes, la iluminación ambiental y otros factores. No es compatible con desacoplamiento inalámbrico en el teclado Flex Surface Pro de 13 pulgadas.

[14] Componentes de repuesto disponibles a través de distribuidores autorizados de dispositivos Surface Commercial. Los componentes pueden ser reemplazados in situ por un técnico cualificado a través de la Guía de Servicio de Microsoft. También pueden ser necesarias herramientas de Microsoft (vendidas por separado). La disponibilidad de componentes de repuesto y opciones de servicio puede variar según el producto, el mercado y a lo largo del tiempo. Ver Opciones de servicio Surface – Surface | Microsoft Learn. Abrir y/o reparar su dispositivo puede presentar riesgos de descargas eléctricas, incendio, lesiones personales, y otros peligros. Tengan precaución al realizar reparaciones caseras por ustedes mismos. Salvo que la ley lo exija, los daños al dispositivo causados durante la reparación no estarán cubiertos por la Garantía de Hardware ni los planes de protección de Microsoft.

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AWS Management Console now displays AWS Local Zones in the Region Selector

Today, AWS announces the addition of AWS Local Zones to the Region selector in the AWS Management Console, providing a unified experience across AWS global infrastructure. AWS Local Zones now appear alongside AWS Regions in the Console’s top navigation, making it easier for customers to quickly navigate to the Console page for managing their resources in AWS Local Zones.

Now, when customers select the Local Zones tab in the Region selector, they will see all opted-in AWS Local Zones in one place. Clicking on an AWS Local Zone takes customers directly to its parent Region’s Console page to view and manage resources. This capability streamlines navigation for customers operating across multiple AWS Local Zones parented to different AWS Regions.

This capability is available across all AWS Local Zones in public AWS Regions. To get started, navigate to the Region selector in the AWS Management Console. For more information, see the AWS Local Zones documentation.

 

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Now, when customers select the Local Zones tab in the Region selector, they will see all opted-in AWS Local Zones in one place. Clicking on an AWS Local Zone takes customers directly to its parent Region’s Console page to view and manage resources. This capability streamlines navigation for customers operating across multiple AWS Local Zones parented to different AWS Regions.
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AWS Glue zero-ETL is now available in Asia Pacific (Mumbai) region

AWS Glue zero-ETL integrations are now available in the Asia Pacific (Mumbai) region. With this expansion, customers in the Asia Pacific (Mumbai) region can now use zero-ETL integrations to simplify their data pipelines, reduce data movement latency, and accelerate time-to-insight for analytics and machine learning workloads.

Zero-ETL integrations offer a set of fully managed integrations by AWS that minimizes the need to build ETL data pipelines for common ingestion and replication use cases. You can use zero-ETL to replicate data from sources such as Amazon DynamoDB, Oracle Database@AWS, self-managed databases (Oracle, SQL Server, MySQL or PostgreSQL), and supported SaaS applications including Salesforce, SAP, Zendesk, and Zoho CRM directly into target analytics data stores without writing or maintaining ETL pipelines. It automatically handles schema mapping, change data capture, and incremental data replication, eliminating the need to build and manage complex data pipelines by yourself. This allows your data engineering teams to focus on deriving value from data rather than managing infrastructure, while replicating data in your target data stores in near real-time.

To learn more, visit the AWS Glue documentation

 

​AWS Glue zero-ETL integrations are now available in the Asia Pacific (Mumbai) region. With this expansion, customers in the Asia Pacific (Mumbai) region can now use zero-ETL integrations to simplify their data pipelines, reduce data movement latency, and accelerate time-to-insight for analytics and machine learning workloads. Zero-ETL integrations offer a set of fully managed integrations by AWS that minimizes the need to build ETL data pipelines for common ingestion and replication use cases. You can use zero-ETL to replicate data from sources such as Amazon DynamoDB, Oracle Database@AWS, self-managed databases (Oracle, SQL Server, MySQL or PostgreSQL), and supported SaaS applications including Salesforce, SAP, Zendesk, and Zoho CRM directly into target analytics data stores without writing or maintaining ETL pipelines. It automatically handles schema mapping, change data capture, and incremental data replication, eliminating the need to build and manage complex data pipelines by yourself. This allows your data engineering teams to focus on deriving value from data rather than managing infrastructure, while replicating data in your target data stores in near real-time. To learn more, visit the AWS Glue documentation.