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Amazon SageMaker Studio unterstützt jetzt differenzierte Datenzugriffskontrolle mit AWS Lake Formation und Amazon EMR

Amazon SageMaker Studio ist eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning. Studio verfügt über eine integrierte Integration in Amazon EMR, damit Data Scientists Daten im Petabyte-Umfang mit Frameworks wie Apache Spark direkt aus Studio-Notebooks interaktiv vorbereiten können. Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass SageMaker Studio jetzt bei AWS Lake Formation die Anwendung differenzierter Datenzugriffskontrollen beim Zugriff auf Daten über Amazon EMR unterstützt.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS re:Post vereinfacht das Community-Engagement von Kunden mit AWS Builder ID und re:Post Linked Logins

AWS re:Post ist ein Cloud-Wissensdienst, der Kunden die technische Anleitung bietet, die sie benötigen, um mit AWS-Services schneller zu innovieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. re:Post wurde in AWS Builder ID integriert, um re:Post-Benutzern eine zusätzliche Anmeldemethode zu bieten, mit der sie der Community ohne AWS-Konto beitreten können. Darüber hinaus können Benutzer mehrere Logins mit der AWS-Managementkonsole oder der AWS Builder ID verknüpfen, so dass Community-Beiträge in einem einzigen re:Post-Profil gespeichert werden. Die re:Post-Integration mit der AWS Builder ID und die Möglichkeit, mehrere Logins mit einem einzigen re:Post-Profil zu verknüpfen, ermöglichen es Benutzern, ihre Beiträge, verdienten Punkte und ihren Reputationsstatus auf re:Post beizubehalten, selbst wenn sie in eine neue Rolle oder Organisation wechseln.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon GameLift unterstützt jetzt kundenverwaltete Datenverarbeitung mit GameLift Anywhere

Die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon GameLift Anywhere entkoppelt die Verwaltung von Spielesitzungen von den zugrunde liegenden Rechenressourcen. Während der Entwicklungsphase eines Spiels benötigen Entwickler sofortige Rechenressourcen, um ihre Spiel-Builds kontinuierlich bereitzustellen, zu testen und zu iterieren. Darüber hinaus haben Kunden oft laufende Bare-Metal-Verträge oder lokale Spieleserver und benötigen die Flexibilität, ihre bestehende Infrastruktur mit Cloud-Servern zu nutzen. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon EventBridge Pipes ist jetzt allgemein verfügbar

EventBridge Pipes bietet eine einfachere, konsistente und kosteneffiziente Möglichkeit, Punkt-zu-Punkt-Integrationen zwischen Event-Produzenten und -Konsumenten zu erstellen und erweitert das EventBridge-Angebot über Event-Busse und Terminplanung hinaus. EventBridge Pipes macht es einfach, Ihre Anwendungen mit Daten aus Quellen wie Amazon SQS, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB, Amazon Managed Streaming Kafka, Self-Managed Kafka und Amazon MQ zu verbinden. EventBridge Pipes unterstützt die gleichen Zielservices wie Event-Busse, wie Amazon SQS, AWS Step Functions, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon SNS, Amazon ECS und Event-Busse selbst.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS AppConfig Agent vereinfacht Funktionsflags und Laufzeitkonfiguration für Container

AWS AppConfig hat einen Agenten für Container-Laufzeiten veröffentlicht, der die Verwendung von Funktionsflags und die Laufzeitkonfiguration bei verbesserter Leistung vereinfacht. Kunden, die Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Docker oder Kubernetes verwenden, können jetzt den AWS AppConfig Agent nutzen, um die Aufrufe ihrer containerisierten Anwendung an den AWS AppConfig Service zu verwalten. Bisher mussten Kunden bei der Verwendung einer Container-Laufzeitumgebung den Abruf und die Zwischenspeicherung von Konfigurationsdaten selbst verwalten. Bei Verwendung des AWS AppConfig-Agenten übernimmt der Agent diese Aufgabe nun für sie. Dieser Agent fragt AWS AppConfig nach Konfigurationsdaten ab und stellt diese lokal zur Verfügung. Es kann auch die Abfrage- und Zwischenspeicherlogik für Kunden übernehmen. Anwendungen führen lokale HTTP-Aufrufe an den AWS AppConfig-Agenten aus, wodurch sich die Leistung beim Abrufen von Konfigurationsdaten verbessert.
Quelle: aws.amazon.com

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Einführung der Unterstützung von Amazon SageMaker für Schattentests

Amazon SageMaker unterstützt Schattentests, damit du die Leistung neuer Machine Learning (ML)-Modelle durch Vergleich mit Produktionsmodellen validieren kannst. Mit Schattentests kannst du mögliche Konfigurationsfehler und Leistungsprobleme erkennen, bevor sie sich auf die Endbenutzer auswirken. Mit SageMaker entfällt der wochenlange Aufbau einer Infrastruktur für Schattentests, sodass du Modelle schneller in die Produktion überführen kannst.
Quelle: aws.amazon.com

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Bekanntgabe der Trusted Language Extensions für PostgreSQL auf Amazon Aurora und Amazon RDS

Trusted Language Extensions für PostgreSQL ist ein neues Open-Source-Entwicklungskit, das dir bei der Erstellung von leistungsstarken Erweiterungen hilft, die sicher auf PostgreSQL laufen. Mit Trusted Language Extensions können Entwickler Erweiterungen, die in einer vertrauenswürdigen Sprache geschrieben wurden, auf der PostgreSQL-kompatiblen Version von Amazon Aurora und dem Amazon Relational Database Service (RDS) für PostgreSQL installieren.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Redshift unterstützt jetzt das automatische Kopieren aus Amazon S3

Amazon Redshift startet die Vorschau für die Unterstützung des automatischen Kopierens, um das Laden von Daten aus Amazon S3 in Amazon Redshift zu vereinfachen. Sie können jetzt Regeln für die kontinuierliche Aufnahme von Dateien einrichten, um Ihre Amazon S3-Pfade zu verfolgen und neue Dateien automatisch zu laden, ohne dass zusätzliche Tools oder benutzerdefinierte Lösungen erforderlich sind. 
Quelle: aws.amazon.com