da Agency

AWS CodePipeline unterstützt das Auslösen mit Git-Tags

Heute kündigt AWS CodePipeline die Unterstützung für das Auslösen einer Pipeline-Ausführung für Git-Tags an, die in Repositorys auf GitHub, GitHub Enterprise Server, GitLab Cloud und Bitbucket Cloud gepusht wurden, indem CodeStarSourceConnection-Quellaktionen verwendet werden. Kunden können jetzt einen Abschnitt „Trigger“ in ihre Pipeline-Definition einfügen, der einen Filter für Git-Tags mit Include- und Exclude-Mustern enthält. Wenn ein auf einen Commit im Quell-Repository angewendetes Git-Tag mit dem Trigger-Filter übereinstimmt, startet CodePipeline eine Pipeline-Ausführung. Die CodeStarSourceConnection-Aktion klont den Commit, der dem Git-Tag zugeordnet ist. Kunden können das Git-Tag, das die Pipeline-Ausführung gestartet hat, in der Konsole als Ausgabevariable der entsprechenden Quellaktion sehen. Kunden können den Bereich „Trigger“ mithilfe von API/CLI/SDK und CDK verwenden.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Amazon SQS bietet jetzt eine erhöhte Durchsatzquote für den FIFO-Modus mit hohem Durchsatz

Amazon Simple Queue Service (SQS) kündigt ein erhöhtes Kontingent für einen Modus mit hohem Durchsatz für FIFO-Warteschlangen an, sodass Sie bis zu 18.000 Transaktionen pro Sekunde pro API-Aktion in den Regionen USA Ost (Ohio), USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Europa (Irland), Europa (Frankfurt) verarbeiten können. Für die Regionen Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney) und Asien-Pazifik (Tokio) wurde das Durchsatzkontingent auf 9.000 Transaktionen pro Sekunde pro API-Aktion erhöht. Für die Regionen Europa (London) und Südamerika (Sao Paulo) wurde das Durchsatzkontingent auf 4.500 Transaktionen pro Sekunde pro API-Aktion erhöht. Für alle anderen Regionen, in denen SQS heute allgemein verfügbar ist, beträgt das Kontingent für den Modus mit hohem Durchsatz 2.400 Transaktionen pro Sekunde.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Amazon MemoryDB unterstützt jetzt Graviton3-basierte R7G-Knoten

Amazon MemoryDB unterstützt jetzt Graviton3-basierte R7G-Knoten, die im Vergleich zu Graviton2 ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. R7g-Knoten bieten im Vergleich zu R6g einen um bis zu 28 % höheren Durchsatz (Lese- und Schreibvorgänge pro Sekunde) pro Knoten. Darüber hinaus bieten diese Knoten eine höhere Netzwerkbandbreite.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Amazon Aurora PostgreSQL unterstützt jetzt pgvector V0.5.0 mit HNSW-Indizierung

Die mit Amazon Aurora PostgreSQL kompatible Edition unterstützt jetzt v0.5.0 der pgvector-Erweiterung, um Einbettungen von Machine Learning (ML)-Modellen in Ihrer Datenbank zu speichern und effiziente Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Version umfasst jetzt die Unterstützung für Hierarchical Navigable Small World (HNSW), die Parallelisierung der ivfflat-Indexerstellung und eine verbesserte Leistung der Distanzfunktionen.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

AWS CodePipeline unterstützt parametrisierte Pipelines

Heute kündigt AWS CodePipeline die allgemeine Verfügbarkeit von parametrisierten Pipelines an, einem neuen Feature, das es Kunden ermöglicht, Eingabeparameter dynamisch an eine Pipeline-Ausführung zu übergeben. Damit eine Pipeline Eingabeparameter akzeptiert, müssen Kunden die Variablen deklarieren und sie in Aktionskonfigurationen verwenden. Wenn Kunden eine Änderung über die Konsole veröffentlichen, können sie Werte für Variablen festlegen, die in der Pipeline-Ausführung verwendet werden sollen. Diese Eingabevariablen können in der Konfiguration aller Aktionstypen außer Quellaktionstypen verwendet werden. Kunden können auch die Werte für die Eingabeparameter festlegen, wenn sie eine Pipeline über API, CLI, SDK und CDK starten.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Ankündigung der Unterstützung von AWS Lambda für Internet Protocol Version 6 (IPv6) für ausgehende Verbindungen in VPC

Mit AWS Lambda können Lambda-Funktionen jetzt ohne zusätzliche Kosten auf Ressourcen in Dual-Stack-VPC (ausgehende Verbindungen) über IPv6 zugreifen. Mit dieser Markteinführung im Jahr 2021 und der Unterstützung von Lambda für öffentliche IPv6-Endpunkte (eingehende Verbindungen) ermöglicht Ihnen Lambda, Ihre Anwendung zu skalieren, ohne durch die begrenzte Anzahl von IPv4-Adressen in Ihrer VPC eingeschränkt zu sein, und die Kosten zu senken, indem der Bedarf an Übersetzungsmechanismen minimiert wird.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Neue Features für cdk8s umfassen die Synthese und den Import von Helm-Charts und die Auflösung von Cloud-Tokens

AWS stellt neue Funktionen für cdk8s vor, die einerseits die nahtlose Synthese von Anwendungen in Helm-Charts und andererseits den nativen Import von bestehenden Helm-Charts in cdk8s-Anwendungen ermöglichen. Darüber hinaus kann cdk8s jetzt während der cdk8s-Synthesephase Bereitstellungszeit-Token des AWS CDK und CDK für Terraform interpretieren. Helm zeichnet sich als weit verbreitete Lösung für die Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Anwendungen aus. Durch die Konvergenz von cdk8s und Helm können Benutzer einen einheitlichen Workflow für die Erstellung und Bereitstellung von Kubernetes-Manifesten verwenden. Mit dem kürzlich hinzugefügten Befehl „cdk8s synth“ können Sie eine cdk8s-App direkt in ein Helm-Chart umwandeln, das in Helm-Bereitstellungen integriert werden kann. 
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

M6in- und M6idn-Instances von Amazon EC2 sind jetzt in USA West (Oregon) verfügbar

Ab heute sind die M6in- und M6idn-Instances von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) in den AWS-Regionen Europa (Stockholm) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. Diese netzwerkoptimierten Instances der sechsten Generation auf der Basis von skalierbaren Intel Xeon-Prozessoren der dritten Generation, die im AWS Nitro System entwickelt wurden, bieten bis zu 200 Gbit/s Netzwerkbandbreite, zweimal mehr Netzwerkbandbreite und bis zu zweimal mehr Paketverarbeitungsleistung als vergleichbare Instances der fünften Generation. Kunden können M6in- und M6idn-Instances verwenden, um die Leistung und den Durchsatz netzwerkintensiver Workloads, wie Hochleistungsdateisysteme, verteilte In-Memory-Caches auf Web-Ebene, Caching-Flotten, Big-Data-Analytik in Echtzeit und Telekommunikationsanwendungen wie 5G User Plane Function (UPF), zu skalieren.
Quelle: aws.amazon.com