AWS Local Zones ist jetzt in Auckland, Neuseeland verfügbar. Sie können jetzt AWS Local Zones in Auckland verwenden, um Anwendungen bereitzustellen, die eine Latenz im einstelligen Millisekundenbereich oder lokale Datenverarbeitung erfordern.
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Das Amazon SageMaker Python SDK ist eine Open-Source-Bibliothek für das Training und die Bereitstellung von Modellen für Machine Learning auf Amazon SageMaker. Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass das SageMaker Python SDK Datenwissenschaftler dabei unterstützt, jeden lokalen ML-Code, den sie in ihrer bevorzugten IDE und ihren lokalen Notebooks erstellt haben, zusammen mit den zugehörigen Laufzeitabhängigkeiten als groß angelegte ML-Modell-Trainingsjobs mit minimalen Codeänderungen auszuführen.
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Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der Unterstützung von AWS IoT Core Device Advisor für MQTT über WebSocket bekannt zu geben. AWS IoT Core Device Advisor ist eine cloudbasierte, vollständig verwaltete Testfunktion, die die AWS-IoT-Gerätesoftware für eine zuverlässige und sichere Konnektivität mit AWS IoT Core validiert. Mit diesem Update können Kunden alle drei Testsuiten von AWS IoT Core Device Advisor – Qualifikations-, benutzerdefinierte und Langzeittests – mit Signature Version 4 für MQTT over WebSocket ausführen. Signature Version 4 ist ein Protokoll zur Authentifizierung eingehender API-Anfragen an AWS-Services in allen AWS-Regionen.
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Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass der Amazon-CloudWatch-Logs-Datenschutz jetzt im Nahen Osten (VAE), in der Region Asien-Pazifik (Hyderabad), in Europa (Spanien), in Europa (Zürich) und in der Region Asien-Pazifik (Melbourne) verfügbar ist. Der Datenschutz ist eine Funktion, die den Musterabgleich und Machine-Learning-Funktionen nutzt, um sensible Protokolldaten während der Übertragung zu erkennen und zu schützen. Amazon CloudWatch Logs ermöglicht Ihnen, Protokolle aus all Ihren Systemen, Anwendungen und AWS-Services in einem einzelnen, hochskalierbaren Service zu zentralisieren. Mit dem Protokolldatenschutz in Amazon CloudWatch Logs können Sie jetzt vertrauliche Protokolldaten während der Übertragung erkennen und schützen, z. B. Kreditkartennummern oder behördliche Ausweise, die von Ihren Systemen und Anwendungen protokolliert werden.
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Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra), ein skalierbarer, hochverfügbarer und vollständig verwalteter mit Apache Cassandra kompatibler Serverless-Datenbankdienst, unterstützt jetzt die Verwendung des IN-Operators für SELECT-Anfragen in Cassandra Query Language (CQL).
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Wir kündigen die allgemeine Verfügbarkeit von AWS DataSync Discovery an. Damit erhalten Sie Einblick in die Leistung und Nutzung des On-Premises-Speichers und erhalten Empfehlungen zur Vereinfachung und Beschleunigung der Datenmigration zu AWS. DataSync Discovery ermöglicht es Ihnen, die Leistung und Kapazität Ihres On-Premises-Speichers durch automatische Datenerfassung und -analyse zu verstehen. Es ermöglicht Ihnen, die zu migrierenden Daten schnell zu identifizieren und die vorgeschlagenen AWS-Speicherservices zu bewerten, die Ihren Leistungs- und Kapazitätsanforderungen entsprechen. Zu den Funktionen, die seit der Vorversion hinzugefügt wurden, gehören die Unterstützung von NetApp ONTAP 9.7, Empfehlungen auf Cluster- und Speicherebene für virtuelle Maschinen (SVM) sowie Discovery-Job-Events in Amazon EventBridge.
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NICE DCV kündigt die allgemeine Verfügbarkeit des Erweiterungs-Software-Development-Kits (SKD) von DCV an. Dieses SDK ermöglicht es Kunden und unabhängigen Softwareanbietern (ISVs), kundenspezifische Erweiterungen für das DCV-Protokoll zu erstellen. Mithilfe dieser Erweiterungen können Sie Ihre Streaming-Sitzung flexibel integrieren, um benutzerdefinierte Peripheriegeräte, native Anwendungen und vieles mehr zu unterstützen.
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Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit von Trn1n-Instances in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) an, die von AWS-Trainium-Beschleunigern betrieben werden. Auf der Grundlage der Funktionen von Trn1-Instances, die von Trainium betrieben werden, verdoppeln Trn1n-Instances die Netzwerkbandbreite auf 1.600 Gbit/s des Elastic Fabric Adapters der zweiten Generation (eFav2). Mit dieser erhöhten Bandbreite ermöglichen Trn1n-Instances eine bis zu 20 % schnellere Trainingszeit für das Training netzwerkintensiver generativer KI-Modelle wie großer Sprachmodelle (LLMs) und Mixture of Experts (MoE). Ähnlich wie Trn1-Instances ermöglichen Trn1n-Instances bei den Trainingskosten im Vergleich zu vergleichbaren Amazon-EC2-Instances Einsparungen von bis zu 50 %.
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AWS kündigt heute die allgemeine Verfügbarkeit von Inf2-Instances in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) an. Diese Instances liefern hohe Leistung zu den niedrigsten Kosten in Amazon EC2 für generative KI-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) und Vision-Transformatoren. Inf2-Instances werden von bis zu 12 AWS-Inferentia2-Chips unterstützt, dem neuesten von AWS entwickelten Deep-Learning-Beschleuniger (DL). Sie bieten einen bis zu viermal höheren Durchsatz und eine bis zu zehnmal geringere Latenz als Amazon-EC2-Inf1-Instances der ersten Generation.
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Wenn Sie Mehrkanal-Audio bereitstellen, können Sie jetzt AWS Elemental Link UHD verwenden, um Dolby Digital- und Dolby Digital Plus-Audio an Ihren AWS-Elemental-MediaLive-Kanal weiterzuleiten.
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