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1.1 Amazon DocumentDB正式颁布
1月9日新闻，Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB）是急剧、可扩大、高度可用且齐全托管的文件数据库服务，支持 MongoDB 工作负载？⑷嗽蹦芄皇褂靡谎 MongoDB 利用法式代码、驱动法式和工具来运杏注治理和扩大 Amazon DocumentDB 上的工作负载，并获得改进的机能、可扩大性和可用性，而无需费神治理底层基础设施。用户能够使用 AWS Database Migration Service (DMS) 轻松地将本地或 Amazon EC2 上的 MongoDB 数据库免费迁徙到 Amazon DocumentDB（每个事俘必要六个月），并且险些不会出现；。使用 Amazon DocumentDB 无需前期投资，而用户只需为使用的容量付费。
1.2 AWS Database Migration Service 此刻支持Amazon DocumentDB
1月9日，AWS Database Migration Service (AWS DMS) 扩大了职能，增长了对 Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB）指标的支持。此刻，用户能够使用 DMS 实时从 MongoDB 副本集、分区集群或任何 AWS DMS 支持的源（蕴含 Amazon Aurora、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SAP ASE 和 Microsoft SQL Server 数据库）迁徙到 Amazon DocumentDB，并且；Ψ蜃疃。
1.3 AWS Device Farm 此刻支持 Appium Node.js 和 Appium Ruby
1月10日，用户此刻能够针对 AWS Device Farm 上的本机、混合和基于浏览器的利用法式运行选取 Ruby 或 Node.js 编写的 Appium 测试。Device Farm 支持选取任何 JavaScript 和 Ruby 框架（如 Mocha 和 RSpec）编写的测试。用户还能够指定项目所需的依赖项，以及要在测试执行期间运行简直切号令，以确保测试的运行方式与在本地环境中的运行方式齐全一样。
AWS Device Farm 是一种利用法式测试服务，可让用户在多个真实设备上运行自动测试并与 Android、iOS 和 Web 利用法式进行交互。Device Farm 支持运行选取大无数盛行测试框架（蕴含 Espresso、XCTest、Appium Python 和 Appium Java）编写的自动测试。从此刻起头，用户能够使用 Device Farm 执行针对真实设备选取 Appium Node.js 和 Appium Ruby 编写的测试。 用户能够通过单一的配置文件使用这些框架自界说测试过程中的任何步骤。
1.4 AWS Storage Gateway 集成 AWS Backup
1月16日，此刻能够使用 AWS Backup 自动化和集中式备份服务来；な褂 AWS Storage Gateway 服务的块存储选项卷网关存储的卷。通过 AWS Backup，可以为卷网关卷配置备份，实现备份打算自动化，设置保留战术，监控备份并还原活动。
AWS Backup 可提供齐全治理的基于战术的备份解决规划，从而解除了自界说解决规划或手动流程需要，；ね鼐，简化治理并援手您满足业务和合规需要。通过 AWS Backup 治理的卷备份存储为 Amazon EBS 快照，易于还原到任何卷网关或 Amazon EBS 卷，用于 Amazon EC2。
1.5 AWS IoT Core 将自界说身份验证支持扩大
1月18日，AWS IoT Core 将自界说身份验证职能支持扩大到合用于 iOS 的 AWS 移动软件开发工具包此刻，用户能够沉新使用已投入的现有身份验证机造，将 iOS 设备衔接到 AWS IoT Core。用户能够利用不记名令牌身份验证战术（如 OAuth）衔接到 AWS IoT Core，而不是依赖 X.509 证书作为衔接 iOS 设备的唯一步骤。
自界说身份验证合用于其他 AWS IoT 软件开发工具包，iOS 软件开发工具包的执行与现有效法一致。
1.6 推出全新 Amazon DynamoDB 密钥诊断库
1月21日，AWS Cloud9 是一个基于云的集成开发环境 (IDE)，在该环境中，用户只需一个浏览器即可编写、运行和调试代码。此刻，AWS Cloud9 已经与 AWS CloudTrail 进行了集成，让用户能够更轻松地跟踪对 Cloud9 所做的更改。CloudTrail 会捕获这些更改，并将日志文件传送到指定的 Amazon S3 存储桶，以便让用户相识 Cloud9 环境的创建和删除。
用户此刻只需点击两下鼠标，即可在 AWS 治理节造台中打开 AWS CloudTrail
1.7 AWS Glue 推出 Python Shell 作业
1月22日，此刻能够在 AWS Glue 中使用 Python 脚正本运行中幼型通例工作，这些工作通常是 ETL（提取、转换和加载）工作流的一部门。之前，AWS Glue 中只有在无服务器 Apache Spark 环境中运行的作业。此刻，用户能够使用 Python Shell 作业向 Amazon Redshift、Amazon Athena 或 Amazon EMR 等服务提交 SQL 查问，或者运行机械进建和科学分析。
AWS Glue 中的 Python Shell 作业不仅支持与 Python 2.7 兼容的剧本，还预装了 Boto3、NumPy、SciPy 和 Pandas 等库。用户能够使用 1 个 DPU（数据处置单元）或 0.0625 个 DPU（即 1/16 个 DPU）运行 Python Shell 作业。一个 DPU 提供的处置能力由 4 个 vCPU 和 16GB 内存组成。
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