Graviton2 / EC2, Amazon Ads, AWS IoT RoboRunner, algos quantiques-classiques ; les premières annonces AWS Re:invent 2021

Des puces ARM maison Graviton2 sur des instances EC2, des détails sur l’infrastructure d’Amazon Ads, la nouvelle petite perle d’Amazon, de l’industrie 4.0 avec AWS IoT RoboRunner, et des algos quantiques-classiques sur AWS Brakets ; voici les premières annonces importantes de l’évènement AWS Re:invent 2021. En attendant d’entrer dans la journée dans le vif du sujet.

Des instances EC2 équipées de Graviton2 pour les charges de travail basées sur les GPU.

Amazon Web Services a annoncé lundi mettre à disposition un nouvel ensemble d’instances EC2, dont des instances Graviton2 conçues pour les charges de travail basées sur les GPU. Outre la puce Graviton2 conçue par Amazon, les instances Amazon EC2 G5g sont également équipées de GPU T4G Tensor Core de Nvidia.

AWS met en évidence quelques charges de travail pour lesquelles les instances G5g seraient utiles. Pour le streaming de jeux Android, les instances offrent un coût par stream et par heure jusqu’à 30% inférieur à celui des instances GPU basées sur x86, selon Amazon. Pour l’inférence ML, les instances G5g sont bien adaptées aux modèles qui sont sensibles aux performances du CPU ou qui exploitent les bibliothèques IA de Nvidia.

Les instances sont compatibles avec un certain nombre de bibliothèques graphiques et de machine learnong sur Linux, notamment NVENC, NVDEC, nvJPEG, OpenGL, Vulkan, CUDA, CuDNN, CuBLAS et TensorRT.

A noter que ces instances G5g sont pour l’instant disponibles dans les régions Est et Ouest des États-Unis, Asie-Pacifique uniquement.

AWS annonce également les instances EC2 M6a dotées des processeurs AMD Epyc de troisième génération. Avec des fréquences allant jusqu’à 3,6 GHz, elles porposent des performances jusqu’à 35% supérieures à celles des instances M5a de la génération précédente. Ces nouvelles instances sont bien adaptées aux charges de travail polyvalentes telles que les serveurs Web et les serveurs d’applications.

En plus d’offrir un meilleur rapport qualité-prix que les instances M5a, les instances M6a sont disponibles dans des tailles plus grandes, avec jusqu’à 192 vCPU et 768 Go de mémoire. M6a propose également la prise en charge d’Elastic Fabric Adapter (EFA) pour les charges de travail comme le calcul intensif ou le traitement vidéo.

Les instances M6a sont actuellement disponibles en 10 tailles dans les régions Europe (Irlande) et US Est et Ouest en tant que service a la demande, Spot et instances réservées ou dans le cadre d’un forfait économique.

A noter qu’AWS a également évoqué la création d’un programme partenaire pour mettre en avant l’offre Graviton chez les clients de l’entreprise.

AWS IoT RoboRunner, pour gérer des flottes de robots

Ce service AWS est conçu pour aider les entreprises à adapter et à orchestrer des flottes de robots.

Amazon Web Services se lance dans la gestion de flottes de robots avec un service cloud basé sur l’expérience d’Amazon dans la gestion de 350 000 robots dans ses centres logistiques.

La société vient de présenter son offre AWS IoT RoboRunner, un service de robotique conçu pour permettre aux entreprises de créer et de déployer des applications pour que les robots fonctionnent bien ensemble.

AWS IoT RoboRunner est un élément de la pile robotique du fournisseur de cloud computing. AWS RoboMaker est un service de simulation dans le cloud pour les développeurs en robotique.

Selon AWS, l’objectif d’AWS IoT RoboRunner est de connecter les robots aux ERP et de les orchestrer. Eric Anderson, directeur général d’AWS Robotics, a déclaré dans une interview que la mise à l’échelle des flottes de robots devient un défi pour diverses industries. “Il y a un défi à la fois avec l’échelle et la diversité”, a déclaré Anderson. “Il y a différents types de robots, d’équipements, de pièces et de charges utiles”.

En outre, les entreprises superposent des robots de nouvelle génération à leurs anciens robots. AWS cherche à fournir une couche cloud qui permettra aux différentes générations de robots de fonctionner ensemble. Les secteurs ciblés sont la logistique, la fabrication, le transport et la gestion des commandes, pour n’en citer que quelques-uns.

AWS IoT RoboRunner, qui est annoncé pour l’instant en preview publique, comprend les éléments suivants :

• Des outils pour créer une installation dans la console de gestion AWS afin de créer des référentiels pour stocker les données relatives aux robots, aux destinations et aux tâches.
• Les robots peuvent être configurés comme une flotte ainsi qu’en tant qu’unité particulière.
• Des outils d’intégration pour connecter les robots et les systèmes via la bibliothèque Fleet Gateway d’AWS IoT RoboRunner.
• Des outils pour développer des applications de gestion robotique avec des services tels que AWS Lambda et AWS IoT Greengrass.
• Des API pour les applications et l’attribution de tâches aux flottes de robots.

AWS Braket améliore la prise en charge des algorithmes hybrides quantiques-classiques

Les développeurs n’ont plus besoin d’une infrastructure et d’une gestion logicielle pour exécuter des algorithmes hybrides quantiques / classiques dans AWS avec Braket Hybrid Jobs.

Image : Amazon Web Services

Amazon Web Services (AWS) annonce Amazon Braket Hybrid Jobs, conçu pour aider les entreprises à mettre en place, surveiller et exécuter efficacement des algorithmes hybrides quantiques-classiques.

AWS explique que cette nouvelle capacité est une extension d’Amazon Braket, un service AWS entièrement managé et conçu pour permettre aux scientifiques, aux chercheurs et aux développeurs d’expérimenter des ordinateurs quantique, tels que ceux proposés pour l’instant par D-Wave, IonQ et Rigetti. Amazon Braket a été lancé en 2019.

Selon AWS, auparavant, pour exécuter des algorithmes hybrides, les développeurs devaient configurer manuellement l’infrastructure classique, installer les logiciels requis et gérer l’interaction entre les processus de calcul quantique et classique pendant la durée de l’algorithme hybride, en plus d’utiliser des outils de surveillance et de visualisation pour analyser les résultats.

Toutefois, l’entreprise se targue désormais qu’avec Amazon Braket Hybrid Jobs, les développeurs peuvent éviter la gestion de l’infrastructure et des logiciels, tout bénéficiant de travaux lancés instantanément, et d’exécution d’algorithme en utilisant du matériel quantique ou une simulation.

Les développeurs peuvent également définir des mesures personnalisées pour les algorithmes et, grâce à Amazon CloudWatch, ils peuvent visualiser les résultats en temps quasi réel, a indiqué AWS.

AWS a également déclaré mettre en place un “détecteur de secrets” alimenté par l’apprentissage automatique (machine learning) dans son service de visualisation de code alimenté par l’IA CodeGuru, qui a été lancé l’année dernière.

Amazon CodeGuru Reviewer Secrets Detector est un outil automatisé qui aide les développeurs à détecter les secrets dans le code source ou les fichiers de configuration, tels que les mots de passe, les clés API, les clés SSH et les jetons d’accès, afin de garantir que tout nouveau code ne contient pas de “secrets” de cette ature codés en dur avant d’être fusionné et déployé.

Outre le code Java et Python, les détecteurs de secrets analysent également les fichiers de configuration et de documentation, tout en suggérant des mesures correctives pour sécuriser les secrets.

La nouvelle fonctionnalité de détection est incluse dans le service CodeGuru Reviewer et prend en charge les fournisseurs d’API les plus courants, tels que AWS, Atlassian, Datadog, Databricks, GitHub, Hubspot, Mailchimp, Salesforce, SendGrid, Shopify, Slack, Stripe, Tableau, Telegram et Twilio.

Amazon Braket Hybrid Job et CodeGuru Reviewer Secrets Detector sont disponibles dans toutes les régions AWS où Amazon Braket et CodeGuru Reviewer sont disponibles.

Bientôt plus de détails sur l’infrastructure d’Amazon Ads

Amazon va présenter l’infrastructure et les services qui sous-tendent son activité Amazon Ads, qui connaît une croissance rapide.

Lors d’une sessions ce mardi, Amazon et AWS présenteront l’infrastructure qui sous-tend Amazon Ads. L’activité publicitaire d’Amazon connaît une croissance rapide et fait partie de la catégorie “autres” de la société dans ses rapports financiers. Au troisième trimestre, les autres revenus d’Amazon se sont élevés à 8,1 milliards de dollars. Cette ligne de revenus est de plus en plus considérée comme un proxy de l’activité publicitaire d’Amazon par les analystes.

Selon un billet de blog, la session sur Amazon Ads (Session ADM301) couvrira les types de clients, y compris les annonceurs, les partenaires tiers qui s’appuient sur les API Amazon Ads et les acheteurs.

Amazon Ads doit être capable de gérer des centaines de millions de requêtes publicitaires par seconde avec un objectif de latence de 120 millisecondes. Amazon Ads doit assurer le suivi de dizaines de milliards d’objets de campagnes publicitaires, proposer une disponibilité supérieure à 99,9999 % et gérer des pics de charge tels que le Prime Day.

En outre, le système doit respecter les budgets des annonceurs en temps réel et s’appuyer sur des modèles d’apprentissage automatique pour le ciblage.

Amazon Ads utilise une architecture de microservices ainsi que divers services Amazon. Il convient également de noter que l’équipe chargée de ce projet a déplacé l’infrastructure vers les GPU après avoir commencé avec des CPU.