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EMR on EKS unterstützt jetzt Job-Vorlagen zum Speichern und Teilen von Parametern über mehrere Job-Ausführungen hinweg

Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit von Job-Vorlagen in Amazon EMR on EKS bekannt zu geben. Mit Job-Vorlagen kannst du Vorlagen für die Konfiguration der Parameter von Spark-Anwendungen erstellen und speichern. So kannst du einheitliche Einstellungen für alle Anwendungen sicherstellen, indem du Konfigurationsüberschreibungen in Datenpipelines wiederverwendest und durchsetzt.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Migration Hub Orchestrator unterstützt jetzt die Migration von Microsoft SQL Server

AWS Migration Hub Orchestrator bietet Unterstützung für Microsoft SQL Server, um die Migration von SQL-Server-Datenbanken zu AWS zu vereinfachen und zu beschleunigen. Jetzt kannst du ganz einfach einen SQL-Server-Migrationsworkflow erstellen, die manuellen Aufgaben der Migration automatisieren und den Migrationsfortschritt in derselben Konsole verfolgen. Mit dieser Funktion kannst du die Zeit und den Aufwand für die SQL-Server-Migration reduzieren, um Verzögerungen und überhöhte Kosten zu vermeiden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon S3 auf Outposts optimiert die Speicherverwaltung mit neuen Lebenszyklus-Aktionen und Filtern weiter

Amazon S3 auf Outposts unterstützt jetzt zusätzliche S3-Lebenszyklusregeln zur Optimierung des Kapazitätsmanagements. Jetzt kannst du deine Speicherkapazität optimieren, indem du Objekte auslaufen lässt, wenn sie veralten oder durch neuere Versionen ersetzt werden. Du kannst diese S3-Lebenszykluskonfigurationen für einen gesamten Bucket auf deinem Outpost oder für eine Teilgruppe der Objekte im Bucket einsetzen, indem du nach Präfixen, Objekt-Tags oder Objektgröße filterst.
Quelle: aws.amazon.com

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Ankündigung von Daten-Tiering für Amazon MemoryDB für Redis

Ab sofort können Sie Daten-Tiering für Amazon MemoryDB für Redis als kostengünstige Möglichkeit zur Skalierung Ihrer Cluster auf bis zu Hunderte von Terabytes an Kapazität nutzen. Das Daten-Tiering bietet eine neue Preis-Leistungs-Option für Redis-Workloads, indem zusätzlich zur Speicherung der Daten im Speicher kostengünstige Solid State Drives (SSDs) in jedem Clusterknoten verwendet werden. Daten-Tiering ist ideal für Workloads, die regelmäßig auf bis zu 20 % ihres gesamten Datenbestands zugreifen, und für Anwendungen, die zusätzliche Latenzzeiten beim Zugriff auf SSD-Daten tolerieren können.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Managed Services (AMS) unterstützt jetzt SQL Server auf EC2-Betrieb

Wir freuen uns, heute die Betriebsunterstützung für SQL Server auf Amazon EC2 durch AWS Managed Services (AMS) Operations on Demand (OOD) ankündigen zu können. Dieses neue Angebot reduziert den undifferenzierten Arbeitsaufwand, indem Datenbankoperationen wie Patching und Backup auf hochqualifizierte AMS-Ressourcen ausgelagert werden. Mit dieser Einführung können Kunden nun ihre bestehenden SQL Server-Lizenzen (BYOL) zu EC2 bringen und die Vorteile von AMS nutzen, um effizienter zu arbeiten.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Copilot fügt Unterstützung für die privat zugänglichen Services von AWS App Runner und mehr hinzu

AWS hat heute die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Copilot Version 1.23 mit Unterstützung für private AWS App Runner-Services angekündigt. App Runner erleichtert es Entwicklern, containerisierte Webanwendungen und APIs in großem Maßstab und ohne vorherige Infrastrukturerfahrung in kurzer Zeit in der Cloud bereitzustellen. App-Runner-Services sind standardmäßig öffentlich über das Internet zugänglich. Mit privaten Services kann der Netzwerkzugang zu Ihren internen Websites, APIs und Anwendungen auf den Ursprung innerhalb Ihrer Amazon VPC beschränkt werden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Autopilot bietet jetzt die Auswahl von Eigenschaften und die Möglichkeit, Datentypen während der Erstellung eines AutoML-Experiments zu ändern

Amazon SageMaker Autopilot bietet jetzt die Möglichkeit, während der Erstellung eines AutoML-Experiments eine Eigenschaftenauswahl vorzunehmen und automatisch abgeleitete Datentypen zu ändern. So kannst du flexibel entscheiden, welche Funktionen du beim Training deiner Machine-Learning-Modelle (ML) berücksichtigen möchtest. SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten ML-Modelle basierend auf deinen Daten und ermöglicht dir gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit. 
Quelle: aws.amazon.com

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Der Datenschutz für Amazon SNS-Nachrichten ist jetzt allgemein verfügbar und ermöglicht die Schwärzung und Maskierung von Daten in Echtzeit

Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) hat vor kurzem die öffentliche Vorabversion des Nachrichtendatenschutzes eingeführt. Der Nachrichtendatenschutz von Amazon SNS bietet eine neue Reihe von Funktionen, die Musterabgleich, Machine-Learning-Modelle und Inhaltsrichtlinien nutzen, um Sicherheits- und Entwicklungsteams dabei zu helfen, den Echtzeit-Datenschutz in ihren Anwendungen zu erleichtern, die Amazon SNS für den Austausch großer Datenmengen nutzen. Mit dem Start der allgemeinen Verfügbarkeit können Sie nun Daten innerhalb eines Payloads einer Nachricht in Echtzeit durch Datenredaktion oder Maskierung anonymisieren.
Quelle: aws.amazon.com