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Amazon CloudWatch Metric Streams unterstützt jetzt das Filtern nach Metriknamen

Amazon CloudWatch kündigt Unterstützung für das Filtern nach Metriknamen in CloudWatch Metric Streams an. Mit Metric Streams können Sie einen kontinuierlichen, nahezu in Echtzeit ablaufenden Strom von Metriken zu einem Ziel Ihrer Wahl erstellen. Mit dieser neuen Funktion können Sie jetzt die spezifischen Metriken auswählen, die Sie streamen möchten, wodurch zusätzliche Filterkontrollen bereitgestellt werden. 
Quelle: aws.amazon.com

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Einführung der speicheroptimierten Amazon EC2 I4G-Instances

Die speicheroptimierten I4G-Instances von Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), die auf AWS Graviton2-Prozessoren basieren, sind jetzt allgemein verfügbar. I4G-Instances bieten die beste Rechenleistung für eine speicheroptimierte Instance im Vergleich zu vergleichbaren x86-basierten speicheroptimierten Instances und die beste Speicherleistung pro TB für eine Graviton-basierte Speicher-Instance. I4G-Instances basieren auf AWS Nitro SSDs, die von AWS speziell entwickelt wurden und sowohl die Latenz als auch die Latenzvariabilität reduzieren. Sie sind für Workloads optimiert, die eine hohe Mischung aus zufälligem Lesen/Schreiben ausführen und eine sehr niedrige I/O-Latenz erfordern, wie z. B. Transaktionsdatenbanken (Amazon DynamoDB, MySQL und PostgreSQL) und Echtzeitanalysen wie Apache Spark.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon-SageMaker-Notebooks unterstützen jetzt ml.p4d-, ml.p4de- und ml.inf1-Instances

Notebooks und Notebook-Instances von Amazon SageMaker Studio unterstützen jetzt GPU-basierte ml.p4d- und ml.p4de-Instances, die die beste Leistung für interaktive Machine Learning (ML)-Workloads in der Cloud für Anwendungen wie große Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern, Verarbeitung natürlicher Sprache, Objekterkennung und -klassifizierung, seismische Analyse, Genomforschung und mehr bieten. Diese Instances werden unterstützt von den neuesten Intel® Cascade Lake-Prozessoren und acht NVIDIA A100 Tensor Core GPUs.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon CodeGuru Sicherheits-Plugin für SageMaker Studio und Jupyter Notebooks jetzt in der Vorschauversion

Amazon CodeGuru Security unterstützt jetzt Sicherheits- und Codequalitätsscans für Amazon SageMaker Studio- und Jupyter-Notebooks. Diese neue Funktion unterstützt Notebook-Benutzer dabei, Sicherheitslücken wie Injektionsfehler, Datenlecks, schwache Kryptografie oder fehlende Verschlüsselung in den Notebook-Zellen zu erkennen. Benutzer können auch viele häufig auftretende Probleme erkennen, die sich auf die Lesbarkeit, Reproduzierbarkeit und Richtigkeit von Computational Notebooks auswirken, wie z. B. den Missbrauch von ML-Bibliotheks-APIs, eine ungültige Ausführungsreihenfolge und Nichtdeterminismus. Wenn Sicherheitslücken oder Qualitätsprobleme im Notizbuch festgestellt werden, generiert CodeGuru Empfehlungen, die es Benutzern ermöglichen, diese Probleme auf der Grundlage der bewährten AWS-Sicherheitsmethoden zu beheben.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Rekognition führt die Erkennung von Gesichtsverdeckungen ein, um die Genauigkeit der Identitätsprüfung zu verbessern

Heute kündigte AWS die allgemeine Verfügbarkeit der Erkennung von Gesichtsverdeckungen an, um die Genauigkeit der Gesichtsverifizierung zu verbessern. Das neue FaceOccluded-Attribut in den DetectFaces- und IndexFaces-APIs von Amazon Rekognition erkennt, ob das Gesicht in einem Bild teilweise erfasst oder aufgrund von überlappenden Objekten, Kleidung und Körperteilen nicht vollständig sichtbar ist.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon QuickSight unterstützt jetzt Statuspersistenz und Lesezeichen für eingebettete Dashboards

Amazon QuickSight unterstützt jetzt Statuspersistenz für eingebettete Dashboards (und Konsolen) für registrierte Benutzer. Eingebettete QuickSight-Dashboards speichern jetzt die Filterauswahl zwischen Besuchen, wenn sie als registrierter QuickSight-Benutzer aufgerufen werden. Registrierte Benutzer können auch bestimmte Ansichten des eingebetteten Dashboards mit einem Lesezeichen versehen, sodass Sie ganz einfach von einem zentralen Ort aus auf Ihre Einstellungen zugreifen können. Sie können beispielsweise ein Lesezeichen für ein eingebettetes Dashboard mit einer bestimmten Filtereinstellung erstellen, die sich vom ursprünglichen Dashboard unterscheidet. Auf diese Weise können Sie schnell zwischen den relevanten Ansichten wechseln, ohne die Filter erneut initialisieren zu müssen. Sie können Lesezeichen und Statuspersistenz über die GenerateEmbedUrlForRegisteredUser-API aktivieren. Weitere Informationen finden Sie in unserer Dokumentation.
Quelle: aws.amazon.com