Erkennen Sie Anomalien in Ihren Metriken und diagnostizieren Sie Probleme schnell mit Amazon Lookout für Metriken – jetzt allgemein verfügbar

Heute ist Amazon Lookout for Metrics allgemein für alle AWS-Kunden verfügbar. Lookout for Metrics ist ein Service für Machine Learning (ML), der Anomalien oder unerwartete Veränderungen in Ihren Metriken erkennt und Ihnen hilft, den Zustand Ihres Unternehmens proaktiv zu überwachen, Probleme zu diagnostizieren und Chancen schnell zu finden – ohne ML-Erfahrung.
Quelle: aws.amazon.com

Konfigurierbare Endpunkte mit benutzerdefinierten Domänen jetzt allgemein verfügbar für AWS IoT Core

AWS IoT Core ermöglicht es Kunden jetzt, das Verhalten ihrer Datenendpunkte anzupassen, wodurch es einfacher wird, IoT-Anwendungen mit vorhandenen Geräten im Feld zu verbinden. Kunden können jetzt ihre Datenendpunkte mit benutzerdefinierten Domainnamen und zugehörigen Serverzertifikaten konfigurieren, die in AWS Certificate Manager gespeichert sind. Sie können auch benutzerdefinierte Genehmiger hinzufügen und mehrere Datenendpunkte für ihr Konto erstellen.
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Amazon Kinesis Data Analytics unterstützt jetzt Python mit Apache Flink v1.11

Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink unterstützt jetzt Streaming-Anwendungen, die mit Python Version 3.7 erstellt wurden. Damit können Sie Streaming-Anwendungen in der Sprache Python schreiben und sie mit Apache Flink v1.11 auf Amazon Kinesis Data Analytics ausführen. Apache Flink v1.11 bietet Unterstützung für Python durch die Table-API, die eine einheitliche, relationale API für die Datenverarbeitung ist.
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Amazon ElastiCache für Redis unterstützt jetzt hochverfügbare Cluster in AWS Local Zones

Amazon ElastiCache für Redis unterstützt jetzt den Betrieb von Clustern mit hoher Verfügbarkeit über mehrere AWS Local Zones. AWS Local Zones sind eine Erweiterung einer AWS-Region, in der Sie Ihre latenzempfindlichen Anwendungen mit AWS-Services in geografischer Nähe zu den Endbenutzern ausführen können. Zuvor unterstützte Amazon ElastiCache für Redis nur das Starten eines Clusters in einer einzelnen AWS Local Zone.
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AWS License Manager bietet die Möglichkeit, Ausschlussregeln für die automatische Erkennung einzurichten

Die automatische Erkennung von AWS License Manager ermöglicht es Kunden jetzt, Instances auszuschließen, die keine Lizenzzahlung gemäß den Lizenzvereinbarungen des Kunden benötigen. AWS License Manager verfolgt automatisch Instances in AWS- und On-Premises-Umgebungen, basierend auf vom Kunden definierten Regeln. Bei der Konfiguration der automatischen Erkennung können Administratoren jetzt Ausschlussregeln mit benutzerdefinierten Tags oder AWS-Konto-IDs definieren, um Instances zu identifizieren, die nicht für die Lizenznutzung zählen sollen. Er hilft bei der automatischen Erkennung, Instances auszuschließen, die diesen Regeln entsprechen, und vereinfacht so die Verwaltung von Softwarelizenzen weiter.
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AWS Security Hub lässt sich in Amazon Macie integrieren, um Befunde über sensible Daten automatisch zu erfassen und so die zentrale Verwaltung der Sicherheitslage zu verbessern

AWS Security Hub ist jetzt in Amazon Macie integriert, um Befunde über sensible Daten automatisch aus Macie zu erfassen. Security Hub hat bereits zuvor Richtlinienbefunde aus Macie erfasst, und diese Integration fügt Befunde über sensible Daten hinzu. Alle Befunde von Security Hub werden automatisch mit dem AWS-Security-Finding-Format (ASFF) normalisiert, sodass Sie sie einfacher durchsuchen, korrelieren und operationalisieren können. Beginnen Sie auf der Seite „Einstellungen“ in der Macie-Konsole und wählen Sie Security Hub als Veröffentlichungsziel für Befunde über sensible Daten aus. Weitere Informationen zum Auffinden sensibler Daten finden Sie auch in der Macie-Dokumentation.
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AWS Elemental MediaTailor unterstützt jetzt erweiterte Debug-Protokolle und andere Verbesserungen *

AWS Elemental MediaTailor unterstützt jetzt erweiterte Debug-Protokolle, die wertvolle Informationen zur Fehlersuche bei Problemen mit Wiedergabesitzungen liefern. Wenn der Debug-Protokollmodus aktiviert ist, zeichnet MediaTailor alle Manifestanfragen und Antwort-Payloads in den CloudWatch-Protokollen für erweiterte Diagnoseinformationen auf. Erfahren Sie mehr aus unserem Blog.
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Erstellen Sie Prognosesysteme schneller mit automatisierten Workflows und Benachrichtigungen in Amazon Forecast

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Sie jetzt Benachrichtigungen für Workflow-Statusänderungen aktivieren können, während Sie Amazon Forecast verwenden. So können Sie nahtlos arbeiten, ohne dass Sie immer wieder prüfen müssen, ob ein bestimmter Workflow abgeschlossen ist. Zusätzlich können Sie jetzt Arbeitsabläufe über die Benachrichtigungen automatisieren, um die Arbeitseffizienz zu erhöhen. Amazon Forecast verwendet Machine Learning (ML), um genaue Bedarfsprognosen zu generieren, ohne dass vorherige ML-Erfahrung erforderlich ist. Amazon Forecast stellt Entwicklern dieselbe Technologie, die bei Amazon.com verwendet wird, als vollständig verwalteten Service zur Verfügung, so dass Sie keine Ressourcen verwalten oder Ihre Systeme neu aufbauen müssen.
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NICE DCV veröffentlicht Web-Client-SDK zur Erstellung kundenspezifischer Webanwendungen

Wir freuen uns, die Veröffentlichung der Version 1.0.0 des NICE DCV Web Client Software Development Kit (SDK) bekannt zu geben. NICE DCV ist ein hochleistungsfähiges Remote-Display-Protokoll, das Anwendern einen sicheren Zugriff auf Remote-Desktop- oder Anwendungssitzungen ermöglicht, einschließlich 3D-Grafikanwendungen, die auf Servern mit Hochleistungs-GPUs gehostet werden. Dieses JavaScript-SDK ist eine optionale Komponente, die es Entwicklern und unabhängigen Softwareanbietern (ISVs) ermöglicht, einen angepassten NICE-DCV-Web-Client in ihre Webanwendungen zu integrieren. Kunden können benutzerdefinierte DCV-Web-Clients erstellen, indem sie benutzerdefinierte Komponenten für die Benutzeroberfläche und die DCV-Kernfunktionen für das Streaming verwenden, die von diesem SDK bereitgestellt werden, und so einzigartige Erfahrungen liefern, die auf ihre eigenen Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
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