AWS Snowball Edge Compute Optimized bietet die doppelte Rechenkapazität und ist jetzt vollständig SSD NVMe-Speicher

AWS hat ein verbessertes Snowball Edge Compute Optimized mit erweiterten Optionen für Rechenleistung, Arbeits- und Laufwerkspeicher angekündigt. Das AWS Snowball Edge Compute Optimized-Gerät hat die Rechenkapazität auf 104 vCPUs verdoppelt, die Speicherkapazität auf 416 GB RAM verdoppelt und ist jetzt vollständig SSD-basiert, mit 28 TB an NVMe-Speicher. AWS Snowball Edge Compute Optimized ist ein sicheres, robustes Gerät, das AWS-Rechen- und Speicherfunktionen wie Amazon EC2, Amazon EBS, Amazon S3, AWS IoT Greengrass, AWS Lambda-Funktionen und AWS IAM in Ihre Rugged-Edge-Umgebungen bringt.
Quelle: aws.amazon.com

PostgreSQL 15 Release Candidate 2 ist jetzt in der Amazon RDS Datenbank-Vorschauumgebung verfügbar

Amazon RDS für PostgreSQL Release Candidate 2 (RC2) ist jetzt in der Amazon RDS Database-Vorschauumgebung verfügbar und ermöglicht es Ihnen, den Release Candidate von PostgreSQL 15 auf Amazon RDS für PostgreSQL zu testen. PostgreSQL 15 RC2 kann für Entwicklungs- und Testzwecke in der Amazon RDS Database-Vorschauumgebung bereitgestellt werden, ohne dass man sich um das Installieren, Bereitstellen und Verwalten der Datenbank kümmern muss. 
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Transformationen neu anpassen, um mit Amazon SageMaker Data Wrangler Daten im großen Umfang aufzubereiten

Wir freuen uns, heute die Unterstützung zur Neuanpassung von Transformationen mit Amazon SageMaker Data Wrangler bekannt zu geben. Damit Daten mit Algorithmen wie XgBoost verwendet werden können, müssen Datenwissenschaftler mit Transformationen, wie One-Hot-Codierung, nicht numerische Werte in numerische Werte umwandeln. Da Transformationen wie One-Hot-Codierung von den Daten abhängen, werden diese Transformationen häufig als aufbereitete angepasste Transformationen bezeichnet. Diese Transformationen müssen aktualisiert oder neu angepasst werden, um Änderungen an den Daten zu berücksichtigen, da sich die Daten im Laufe der Zeit ändern. Darüber hinaus müssen Transformationen, wenn Sie an einem Beispieldatensatz arbeiten, aktualisiert werden, um Änderungen zwischen einem Beispieldatensatz und dem größeren Datensatz zu berücksichtigen. Die Verwendung von Transformationen wie One-Hot-Codierung bringt zusätzliche Informationen mit sich, die in der Datenaufbereitungs-Pipeline verfolgt und erfasst werden müssen. Werden diese Informationen ausgelassen oder falsch verfolgt, kann dies zu Fehlern im Datenaufbereitungsvorgang führen. Ohne Unterstützung für die Neuanpassung von Transformationen hatten viele Datenwissenschaftler keine einfache Möglichkeit, anzugeben, wann an neuen Daten eine angepasste Version einer Transformation verwendet und wann die Transformation neu angepasst werden sollte. Datenwissenschaftlicher hatten außerdem keine einfache Möglichkeit, aktualisierte Versionen Ihrer Transformations-Pipelines zu generieren, wenn sie an neuen Datensätzen neu anpassten. 
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Bekanntgabe erhöhter Standardkontingentwerte für AWS IAM Identity Center

AWS IAM Identity Center (Nachfolger von AWS Single Sign-On) unterstützt jetzt höhere Standardkontingente, um Sie bei der Skalierung Ihrer Umgebung zu unterstützen. Mit dem erhöhten Kontingent können Sie bis zu 2.000 Berechtigungssätze in einer Identity-Center-Instance erstellen und zuweisen. Sie können auch bis zu 100.000 Benutzer und 100.000 Gruppen bis zu 3.000 Anwendungen und Konten (zusammen) zuordnen, die über das AWS-Zugangsportal verfügbar sind.
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Amazon Detective trägt dazu bei, die Dauer der Untersuchung von Amazon-GuardDuty-Erkenntnissen durch Gruppierung von verwandten Erkenntnissen zu verkürzen

Ab heute gruppiert Amazon Detective automatisch verwandte GuardDuty-Erkenntnisse, um Sicherheitsanalysten dabei zu helfen, schneller zu sichten und eine umfassendere Sicherheitsuntersuchung zu schaffen. Detective verwendet Machine Learning (ML), um verwandte GuardDuty-Erkenntnisse zu gruppieren, die isoliert womöglich ignoriert wurden, gemeinsam aber den Lebenszyklus eines Angriffs zeigen, wodurch Sicherheitsanalysten fortgeschrittene Bedrohungen leichter identifizieren können. Auf der Seite „Summary“ (Zusammenfassung) zeigt Detective verwandte GuardDuty-Erkenntnisse mit Schweregrad, allen betroffenen AWS-Konten und Ressourcen. Darüber hinaus ordnet Detective die Entwicklung der Erkenntnisse den Taktiken, Techniken und Prozeduren (TTP) des MITRE-ATT&CK-Framework zu, einem weit verbreiteten Framework für Sicherheit und Bedrohungserkennung.
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Neue Version von FreeRTOS Long Term Support veröffentlicht

Wir freuen uns, heute das zweite Release von FreeRTOS Long Term Support (LTS) – FreeRTOS 202210.00 LTS – bekannt zu geben. Dieses Release umfasst neue Bibliotheken wie AWS IoT Fleet Provisioning und Cellular LTE-M Interface für eine einfachere Gerätebereitstellung und Mobilfunkkonnektivität. Es umfasst auch coreMQTT- und FreeRTOS-Plus-TCP-Bibliotheken mit verbesserter Modularität und Robustheit. Alle in dieser FreeRTOS-LTS-Version enthaltenen Bibliotheken, die in diesem Post aufgelistet sind, erhalten bis Oktober 2024 Sicherheitskorrekturen und schwere Fehlerbehebungen. Mit einem LTS-Release können Sie Ihre bestehende FreeRTOS-Codebasis behalten und mögliche Störungen aufgrund von FreeRTOS-Versionsupgrades vermeiden.
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RStudio auf Amazon SageMaker verfügt jetzt über neue Entwicklerproduktivitäts- und Sicherheitsfähigkeiten

RStudio auf Amazon SageMaker verfügt in der neuen RStudio-Workbench-Version 2022.02.2-485.pro2 jetzt über erweiterte Entwicklerproduktivitäts- und Sicherheitsfähigkeiten. Zu den neuen Fähigkeiten gehören ein erweitertes R-Hilfssystem, verbesserter Editorsupport für den R-Pipe-Bind-Platzhalter und vollständige Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, die die Kommunikation zwischen den RStudioServerPro- und RSession-Anwendungen sichert.
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AWS SAM CLI Pipelines unterstützt jetzt das Open ID Connect-Protokoll

Für das Command Line Interface (CLI) des AWS Serverless Application Model (SAM) wurde die allgemeine Verfügbarkeit der Open ID Connect (OIDC)-Unterstützung in SAM CLI Pipelines angekündigt. Das AWS SAM CLI ist ein Entwicklertool, das das Erstellen, Testen, Verpacken und Bereitstellen von Serverless-Anwendungen erleichtert. SAM Pipelines erleichtert die Erstellung von Pipelines für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) von serverlosen Anwendungen mit Jenkins, GitLab, GitHub Actions, Atlassian Bitbucket Pipelines und AWS CodePipeline. SAM Pipelines wird mit einer Reihe von Standard-Pipeline-Vorlagen für alle unterstützten Systeme geliefert, die AWS-Best-Practices für sichere Bereitstellungen mit mehreren Konten und mehreren Regionen darstellen.
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AWS-Glue-Crawlers unterstützen inkrementelles Crawling von Amazon S3 auf bestehenden Tabellen von AWS-Glue-Datenkatalog

AWS Glue umfasst Crawler, die auf Amazon-S3-Ereignisbenachrichtigungen basieren. Durch diese Funktion wird das Auffinden von Datensätzen vereinfacht, indem nur auf Amazon-S3-Ereignissen basierende Daten gescannt werden. Der Glue-Crawler extrahiert das Datenschema und pflegt es automatisch in den AWS-Glue-Datenkatalog ein, so dass die Metadaten immer aktuell sind. Durch das Crawlen von auf S3-Ereignissen basierenden Datensätzen wird die Zeit bis zum Erhalt von Erkenntnissen verkürzt, indem neu aufgenommene Daten schnell für die Analyse mit deinen bevorzugten Analyse- und Machine-Learning-Tools verfügbar gemacht werden.
Quelle: aws.amazon.com