Amazon Inspector setzt nicht länger ein kompatibles Kernel für Regelpakete wie Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) voraus

Amazon Inspector hat eine Erweiterung für den Inspector-Agent veröffentlicht, die Assessments für Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), Center for Internet Security (CIS) Benchmarks und AWS Security Best Practices auf unterstützten Betriebssystemen unabhängig von der installierten Kernelversion ermöglicht. Vor dieser Version war Inspector-Agent von einem internen Kernelmodul abhängig, das spezifische Betriebssystemkernelversionen unterstützte. Der Inspector-Agent ließ sich weder installieren noch ließen sich Sicherheits-Assessments für unterstützte Linux-Betriebssysteme mit nicht standardmäßigen, älteren oder angepassten Kernels ausführen. Mit diesem Update lassen sich diese Assessments jetzt für jeden Kernel ausführen. 
Quelle: aws.amazon.com

Amazon Rekognition ist ab sofort in der AWS-Region USA Ost (Ohio) verfügbar

Amazon Rekognition ist ein auf Deep Learning basierender Service, mit dem Sie auf einfache Weise Bildanalysen zu Ihren Anwendungen hinzufügen können. Mithilfe der Rekognition Image API lassen sich in Bildmaterial Objekte, Szenen, Gesichter und unangemessene Inhalte erkennen, Texte extrahieren, bekannte Persönlichkeiten erkennen und Gesichter suchen und vergleichen. Die Rekognition Video API für die AWS-Region USA Ost (Ohio) ermöglicht es, in auf Amazon S3 gespeichertem Videomaterial Personen zu verfolgen, Objekte, Szenen, Aktivitäten und unangemessene Inhalte sowie bekannte Persönlichkeiten zu erkennen und Gesichter zu suchen. 
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AWS X-Ray SDK for Ruby (Beta)

AWS X-Ray SDK for Ruby bietet Entwicklern die Möglichkeit, Informationen von ihren Anwendungen aufzuzeichnen und an den AWS X-Ray-Service auszugeben. Mit dem Repository auf Github sind Sie binnen Minuten startbereit.  
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Unterstützung von Apache Spark 2.2.1 mit Integration von Amazon SageMaker und Apache Hive 2.3.2 auf Amazon EMR Version 5.11.0

Sie können jetzt Apache Spark 2.2.1, Apache Hive 2.3.2 und die Amazon SageMaker-Integration mit Apache Spark auf Amazon EMR Version 5.11.0 verwenden. Spark 2.2.1 und Hive 2.3.2 enthalten mehrere Fehlerkorrekturen und Verbesserungen. Amazon SageMaker Spark ist eine als Open Source bereitgestellte Spark-Bibliothek für Amazon SageMaker, einen vollständig verwalteten Service, der Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung erstellen zu trainieren und bereitstellen kann. Sie ermöglicht Ihnen, Spark-Stufen und Stufen, die mit Amazon SageMaker interagieren, in Ihren Spark ML Pipelines überlappend zuzulassen, sodass Sie Modelle mit Spark DataFrames in Amazon SageMaker mit von Amazon bereitgestellten ML-Algorithmen trainieren können, wie beispielsweise K-Means-Clustering oder XGBoost.
Quelle: aws.amazon.com