Amazon SageMaker kündigt eine Vorversion der GPU/CPU-Profiler-Tools für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen an

Wir freuen uns, die Vorversion von Amazon SageMaker Profiler ankündigen zu können, einem fortschrittlichen Observability-Tool für große Deep-Learning-Workloads. Mit dieser neuen Funktion können Sie auf detaillierte Informationen zur Profilerstellung im Zusammenhang mit Computerhardware zugreifen, um die Trainingsleistung von Modellen zu optimieren.
Quelle: aws.amazon.com

Amazon Connect unterstützt jetzt die Planung von Gruppenaktivitäten von Kundendienstmitarbeitern

Mit Amazon Connect Scheduling können Contact Center-Manager jetzt effizienter Aktivitäten für Gruppen von Kundendienstmitarbeitern erstellen und verwalten, z. B. Team-Meetings. Vor dieser Einführung konnten Manager individuelle Aktivitäten in Plänen der Kundendienstmitarbeiter erstellen und diese für jeden Kundendienstmitarbeiter separat verwalten. Mit dieser Einführung können Manager jetzt angeben, ob es sich um eine individuelle oder gemeinsame Aktivität (Gruppe) handelt, z. B. die Planung von individuellen Einzelterminen mit 50 Kundendienstmitarbeitern oder die Planung eines Team-Meetings, an dem alle 50 Kundendienstmitarbeiter teilnehmen. Außerdem können sie angeben, ob sich überschneidende Pausen/Mahlzeiten automatisch auf eine andere Zeit verschoben werden sollen, was den Prozess vereinfacht und wertvolle Zeit spart.
Quelle: aws.amazon.com

AWS Microservice Extractor unterstützt jetzt die Visualisierung sehr großer Unternehmensanwendungen

AWS Microservice Extractor für .NET vereinfacht den Faktorwechsel älterer monolithischer Anwendungen in kleinere Code-Projekte zum Aufbau einer auf Mikroservices basierenden Architektur. Microservice Extractor analysiert Quellcode und Laufzeitmetriken, um eine visuelle Darstellung der Anwendung mit ihren Abhängigkeiten zu erstellen. Microservice Extractor verlagert jetzt rechenintensive Grafikverarbeitung in die Cloud und ermöglicht es Entwicklern, große Unternehmensanwendungen mit bis zu 50.000 Klassen auf ihrem eigenen Laptop zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. 
Quelle: aws.amazon.com