Heute kündigt AWS Marketplace die allgemeine Verfügbarkeit des Amazon QuickSight-Dashboards für Verträge und Verlängerungen für Verkäufer an. AWS Marketplace-Verkäufer können jetzt im AWS Marketplace Management Portal (AMMP) über den Tab Insights > Sales Operations auf das Dashboard zugreifen.
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Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit von Finch an, einem Open-Source-Befehlszeilentool, mit dem Entwickler Linux-Container auf macOS erstellen, ausführen und veröffentlichen können. Mit dieser Version starten wir auch eine Website, die Ihnen helfen soll, alle Informationen, Tutorials und andere Ressourcen zu Finch zu finden, um mit der Verwendung von Finch zu beginnen.
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AWS Identity and Access Management (IAM) bietet jetzt für mehr als 60 zusätzliche Services Informationen über die Aktion, auf die zuletzt zugegriffen wurde, damit Sie die Berechtigungen Ihrer IAM-Rollen verfeinern können. Sie können Informationen zur zuletzt aufgerufenen Aktion verwenden, um ungenutzte Berechtigungen zu identifizieren und den Zugriff Ihrer IAM-Rollen nur auf die Aktionen zu beschränken, die sie verwenden. Mit dieser Version können Sie die Informationen zur zuletzt aufgerufenen Aktion für Services wie AWS Auto Scaling, Amazon Redshift und Amazon Route 53 überprüfen, um die Best Practice der geringsten Berechtigung besser einzuhalten.
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Heute kündigt AWS AppFabric die Unterstützung für zwei neue SaaS-Anwendungen (Software as a Service) an: GitHub und ServiceNow. Ab sofort können IT-Administratoren und Sicherheitsanalysten AWS AppFabric verwenden, um angereicherte und normalisierte SaaS-Auditprotokolle dieser beiden zusätzlichen Anwendungen zu aggregieren oder den Endbenutzerzugriff auf jede Anwendung zu überprüfen. Diese Markteinführung erweitert die von AWS AppFabric unterstützten Anwendungen, die unternehmensweit verwendet werden.
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Sie können Amazon SageMaker Data Wrangler jetzt über Amazon EMR Studio starten, um von codearmer Datenvorbereitung für Machine Learning (ML) zu profitieren. Amazon EMR ist die cloudbasierte Big-Data-Lösung für Datenverarbeitung im Petabyte-Bereich, interaktive Analysen und Machine Learning unter Verwendung von Open-Source-Frameworks wie Apache Spark, Apache Hive und Presto. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert die Zeit, die zum Aggregieren und Aufbereiten von Daten für Machine Learning (ML) benötigt wird, von Wochen auf Minuten. Die neue Integration bietet eine vereinfachte Erfahrung beim Starten von SageMaker Data Wrangler aus EMR Studio, um Daten für ML vorzubereiten, ohne Code schreiben zu müssen.
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Amazon Redshift kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von Multi-AZ-Bereitstellungen für RA3-Cluster an. Redshift Multi-AZ-Bereitstellungen unterstützen den gleichzeitigen Betrieb Ihres Data Warehouse in mehreren AWS Availability Zones (AZ) und arbeiten auch in unvorhergesehenen Ausfallszenarien weiter. Eine Multi-AZ-Bereitstellung erhöht das Redshift Service Level Agreement (SLA) auf 99,99% und bietet ein hochverfügbares Data Warehouse für die anspruchsvollsten geschäftskritischen Workloads.
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Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für SQL Server unterstützt jetzt db.t3.micro Instances in allen kommerziellen Regionen und den Regionen von AWS GovCloud (USA). Dadurch stehen Ihnen zusätzlich zur Instance db.t2.micro im derzeitigen kostenlosen Kontingent für AWS für neue AWS-Kunden mehr Optionen zur Verfügung.
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Heute hat Amazon Athena einstündige Reservierungen für Provisioned Capacity angekündigt. Sie können jetzt Kapazitäten für die Abfrageverarbeitung reservieren und nach einer Stunde wieder freigeben, wodurch es einfacher wird, die Kosten für Workloads zu optimieren, deren Bedarf sich im Laufe der Zeit ändert.
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Wir freuen uns, Ihnen heute mitteilen zu können, dass Sie interaktive Analysen für EMR-Serverless-Anwendungen aktivieren können. Mit diesem Start können Sie neben EMR auf EC2-Clustern und EMR auf virtuellen EKS-Clustern auch EMR Serverless-Anwendungen als Computer auswählen, um Jupyterlab Notebooks aus EMR-Studio-Workspaces auszuführen. Amazon EMR Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren leicht macht, Analytik-Anwendungen zu entwickeln, zu visualisieren und zu debuggen, die in R, Python, Scala und PySpark geschrieben wurden. Amazon EMR Serverless ist eine serverlose Option für Amazon EMR, die es einfach macht, Open-Source-Frameworks für Big-Data-Analysen, wie Apache Spark, auszuführen, ohne Cluster oder Server konfigurieren, verwalten und skalieren zu müssen.
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Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Kapazitätsblöcken für ML an. Sie können EC2-Kapazitätsblöcke verwenden, um GPU-Instances in einem Amazon EC2 UltraCluster für einen zukünftigen Zeitpunkt für den Zeitraum zu reservieren, den Sie für die Ausführung Ihrer Machine Learning (ML)-Workloads benötigen. Dies ist eine innovative Methode zur Kapazitätsreservierung, bei der Sie GPU-Instances so planen können, dass sie an einem zukünftigen Datum genau für den Zeitraum verfügbar sind, für den Sie diese Instances benötigen.
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