AWS WAF unterstützt jetzt Granular Geographic Match

Ab heute fügt die AWS-WAF-Anweisung zur geografischen Übereinstimmung jeder Anfrage Labels hinzu, um ISO 3166-Länder- und Regionencodes anzugeben. Die Kunden wünschten sich mehr Kontrolle über geografische Regionen innerhalb eines Landes, wie z. B. einen bestimmten Bundesstaat in den USA. Mit den aktualisierten Regeln für den geografische Abgleich können die Kunden den Zugang auf regionaler Ebene steuern. Die geografische Abgleichregel kennzeichnet nun automatisch eine Anfrage aus Texas, USA mit dem Label awswaf:clientip:geo:region:US-TX und eine Anfrage aus Queensland, Australien mit dem Label awswaf:clientip:geo:region:AU-QLD. Kunden können Regeln für den Labelabgleich hinzufügen, um regionale Labels zu erfassen und bestimmte Regionen zu blockieren, ohne das gesamte Land zu blockieren.
Quelle: aws.amazon.com

Experimente mit Amazon SageMaker Autopilot sind nun im Hyperparameter-Optimization-Trainingsmodus bis zu 2x schneller

Amazon-SageMaker-Autopilot-Experimente mit Hyperparameter-Training sind bis zu zweimal schneller bei der Generierung von ML-Modellen auf Datensätzen mit mehr als 100 MB und 100 oder mehr Versuchen. Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten ML-Modelle basierend auf deinen Daten und ermöglicht dir gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit. 
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Amazon Connect führt eine API ein, mit der einem Kundendienstmitarbeiter nach einem verpassten Kontakt neue Kontakte zugewiesen werden können

Amazon Connect bietet jetzt eine API, mit der die Benachrichtigungen, die Kundendienstmitarbeiter nach einem verpassten oder abgelehnten Kontakt erhalten haben, programmgesteuert gelöscht werden können, damit neue Kontakte an sie weitergeleitet werden. Wenn ein Kundendienstmitarbeiter bisher einen Kontakt verpasst hat, werden ihm keine weiteren Kontakte zugeteilt, bis die Benachrichtigung über den verpassten Kontakt bestätigt und gelöscht wurde. Mithilfe dieser API können Unternehmen nun benutzerdefinierte Dashboards erstellen, damit Contact Center-Manager erkennen können, wenn ein Kundendienstmitarbeiter einen Kontakt verpasst hat, und diesem Kundendienstmitarbeiter weitere Kontakte zuteilen. Diese API kann außerdem zum Löschen ähnlicher Benachrichtigungen verwendet werden, z. B. wenn ein Kundendienstmitarbeiter einen Fehler bei der Annahme des Kontakts feststellt oder Kontakte mit dem Status „After Contact Work“ bearbeitet.
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Amazon RDS Custom for SQL Server unterstützt jetzt die Skalierung des Speichers

Amazon RDS Custom for SQL Server Server ist ein verwalteter Datenbankservice, der den administrativen Zugriff auf das Betriebssystem ermöglicht. Ab heute bietet RDS Custom for SQL Server eine einfache Möglichkeit, den Festplattenspeicher der Datenbank nach Bedarf zu skalieren. Mit der Speicherskalierung vereinfacht RDS Custom for SQL Server den mühsamen Prozess der Speicherkonfiguration im Zuge des Wachstums der Datenbank.
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Amazon Braket unterstützt einen neutralen Atom-Quantenprozessor namens Aquila von QuEra Computing Inc.

Amazon Braket, der Quanten-Computing-Service von AWS, unterstützt ab sofort Aquila, einen neuen Quantenprozessor auf Basis neutraler Atome von QuEra Computing Inc. Es handelt sich um ein Spezialgerät für die Lösung von Optimierungsproblemen und die Untersuchung von Quantenphänomenen in der Natur, das es Forschern in Industrie und Wissenschaft ermöglicht, ein neues, analoges Paradigma der Quanteninformatik zu entdecken.
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AWS App Runner unterstützt jetzt privat zugängliche Services innerhalb von Amazon VPC

AWS App Runner unterstützt jetzt private Services, die den Zugriff auf App-Runner-Services innerhalb einer Amazon Virtual Private Cloud (VPC) ermöglichen. 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 deinen internen Websites, APIs und Anwendungen auf den Ursprung innerhalb deiner VPC beschränkt werden.
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Amazon Textract gibt Aktualisierungen für seine AnalyzeID-API bekannt

Amazon Textract ist ein Machine-Learning-Service, der automatisch Text, Handschrift und Daten aus Dokumenten oder Bildern extrahiert. AnalyzeID ist eine spezielle API innerhalb von Textract für die Extrahierung von Daten aus Identitätsdokumenten, wie z. B. US-Führerscheinen und US-Reisepässen. Wir freuen uns, heute Aktualisierungen unserer AnalyzeID-Extraktions-API ankündigen zu können.
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AWS IoT Core kündigt Location Action an, um Standortdaten von IoT-Geräten an Amazon Location Service weiterzuleiten

AWS IoT Core kündigt die Standortfunktion (Location Action) an, eine Funktion zur Weiterleitung von Breiten- und Längengraddaten von IoT-Geräten an Amazon Location Service, die es Softwareentwicklern erleichtert, IoT-Anwendungen Geodaten und Standortfunktionen hinzuzufügen. Mit dieser Einführung können Sie Live-Standortdaten eines IoT-Geräts an Amazon Location Service weiterleiten, um Anwendungsfälle für Tracking und Geo-Fencing zu ermöglichen, z. B. das Verfolgen des Live-Standorts eines Geräts oder das Empfangen von Warnungen, wenn ein Gerät einen Geo-Fence überschreitet.
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Amazon Kinesis Data Streams ermöglicht die einfache Überprüfung von Datensätzen in der AWS-Managementkonsole

Amazon Kinesis Data Streams ist ein Serverless-Streaming-Datenservice, der das Erfassen, Verarbeiten und Speichern von Streaming-Daten in riesigen Größenordnungen vereinfacht. Data Viewer ist eine neue Funktion für Amazon Kinesis Data Streams, mit der Datensätze direkt von der AWS-Managementkonsole aus angezeigt werden können. Auf diese Weise können Sie die Datensätze einfach inspizieren, ohne eine spezielle Verbraucheranwendung zu programmieren, um die Daten anzuzeigen, die Datenstruktur eines unbekannten Datenstroms schnell zu überprüfen oder bestimmte Datensätze für die Qualitätssicherung und Fehlerbehebung abzufragen.
Quelle: aws.amazon.com