Kategorie: Amazon AWS

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

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

Amazon SageMaker Data Wrangler unterstützt jetzt über 40 Anwendungen von Drittanbietern als Datenquellen

Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Data Wrangler an, das über 40 Anwendungen von Drittanbietern als Datenquellen für Machine Learning (ML) durch die Integration mit Amazon AppFlow unterstützt. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Die Aufbereitung hochwertiger Daten für ML ist oft komplex und zeitaufwändig, da sie die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten mit unterschiedlichen Tools erfordert. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie Daten aus einer Vielzahl beliebter Quellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, Snowflake, Databricks und Salesforce Customer Data Platform untersuchen und importieren. Ab heute erleichtern wir unseren Kunden die Aggregation von Daten für ML aus über 40 Anwendungsdatenquellen von Drittanbietern, darunter Salesforce Marketing, SAP, Google Analytics, LinkedIn und mehr über Amazon AppFlow. 
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Ankündigung von AWS Data Exchange für Amazon S3 (Vorversion)

Wir kündigen die Vorversion von AWS Data Exchange für Amazon S3 an. Dabei handelt es sich um eine neue Funktion, die Datenabonnenten den Zugriff auf Datendateien von Drittanbietern direkt aus den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Buckets der Datenanbieter ermöglicht. Diese Funktion ist für Abonnenten gedacht, die Datendateien von Drittanbietern für ihre Datenanalyse mit AWS-Services verwenden möchten, ohne Datenkopien erstellen oder verwalten zu müssen. Außerdem ist sie für Datenanbieter gedacht, die einen direkten Zugriff auf die in ihren Amazon-S3-Buckets gehosteten Daten anbieten möchten.
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Einführung von Software-Produkten von Amazon EC2 Spot Ready

Die neue Spezialisierung von Amazon EC2 Spot Ready hilft Kunden, validierte Softwareprodukte von AWS-Partnern zu identifizieren, die Amazon EC2 Spot Instances unterstützen. Dies ist eine Kaufoption für Computing, mit der Kunden freie EC2-Kapazitäten zu einem vergünstigten Preis gegenüber On-Demand (bis zu 90 %) verwenden können. Amazon EC2 Spot Ready stellt sicher, dass Kunden eine gut durchdachte und kostenoptimierte Lösung haben, mit der sie von den EC2-Spot-Einsparungen für ihre Workloads profitieren können.
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Einführung von Ready-Software-Produkten von Amazon SageMaker

Wir freuen uns, die neue Spezialisierung von Amazon SageMaker Ready anzukündigen. Mit ihr werden erstklassige Softwareprodukte von AWS-Partnern validiert, die sich in Amazon SageMaker integrieren lassen und Kunden beim Aufbau von Machine-Learning-Lösungen unterstützen. Zu den Angeboten von AWS-Partnern in dieser Spezialisierung gehören Datenplattformen, Datenvorverarbeitung und Funktionsspeicher, ML-Frameworks, MLOps-Tools sowie Geschäftsentscheidungen und -anwendungen. Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Machine Learning (ML)-Service. Er ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Entwicklern, ML-Modelle für jeden Anwendungsfall schnell zu erstellen, zu trainieren und in einer produktionsbereiten, gehosteten Umgebung bereitzustellen.
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Amazon S3 Access Points kann jetzt verwendet werden, um Zugriffsberechtigungen für gemeinsam genutzte Datensätze sicher an andere AWS-Konten zu delegieren

Amazon S3 Access Points vereinfachen den Datenzugriff für alle AWS-Services oder Kundenanwendungen, die Daten in S3-Buckets speichern. Mit S3 Access Points erstellst du eindeutige Zugriffskontrollrichtlinien für jeden Zugriffspunkt, um den Zugriff auf gemeinsam genutzte Datensätze einfacher zu kontrollieren. Jetzt können Bucket-Besitzer den Zugriff über Zugriffspunkte genehmigen, die in anderen Konten erstellt wurden. Auf diese Weise behalten die Bucket-Besitzer stets die ultimative Kontrolle über den Datenzugriff, können aber die Verantwortung für spezifischere IAM-basierte Zugriffskontrollentscheidungen an den Besitzer des Access Points delegieren. Dies ermöglicht dir die sichere und einfache gemeinsame Nutzung von Datensätzen mit Tausenden von Anwendungen und Benutzern, ganz ohne zusätzliche Kosten.
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Bekanntgabe von AWS Marketplace Vendor Insights zum Optimieren von Anbieter-Risikobewertungen

AWS Marketplace Vendor Insights ist jetzt allgemein verfügbar und hilft Kunden und Verkäufern dabei, den komplexen Risikobewertungsprozess für Drittanbieter-Software zu optimieren, indem Verkäufer Sicherheits- und Compliance-Informationen im AWS Marketplace zur Verfügung stellen können. GRC (Governance, Risiko und Compliance)-Teams erhalten über ein einheitliches, webbasiertes Dashboard Zugriff auf Sicherheits- und Compliance-Informationen, wie Datenschutz und -residenz, Anwendungssicherheit und Zugriffskontrolle. Vendor Insights hilft Käufern dabei, effizient zu ermitteln, ob Software von Drittanbietern ihre Unternehmens-Compliance-Bedürfnisse erfüllen. Vendor Insights hilft außerdem Verkäufern, die ihren starken Sicherheitsstatus herausstellen wollen und gleichzeitig die operative Last verringern möchten, die mit dem Beantworten von Käuferanfragen nach Risikobewertungen einhergeht.
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Einführung von Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (MSK) Delivery Partners

Amazon Web Services (AWS) freut sich sehr, die neue Service-Delivery-Spezialisierung von Amazon MSK für AWS-Partner anzukündigen, die Kunden bei der Migration und Erstellung von Echtzeit-Streaming-Analyselösungen mit vollständig verwaltetem Apache Kafka unterstützt. Amazon MSK stellt deine Server bereit, konfiguriert deine Apache-Kafka-Cluster, ersetzt nach einem Ausfall die Server und orchestriert Server-Patches und -Upgrades. Außerdem gestaltet es Cluster für hohe Verfügbarkeit, stellt eine dauerhafte Datenspeicherung und -sicherung sicher, richtet Überwachungs- und Alarmfunktionen ein und führt eine Skalierung zur Unterstützung von Laständerungen durch. Mit MSK Serverless ist der Einstieg in Apache Kafka noch einfacher. Es stellt automatisch Computing- und Speicherressourcen bereit und skaliert diese. Darüber hinaus bietet es eine durchsatzbasierte Preisgestaltung, so dass du Apache Kafka nach Bedarf verwenden kannst und für die gestreamten und beibehaltenen Daten bezahlst.
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Ankündigung einer umfassenden Kontrollverwaltung mit AWS Control Tower (Vorversion)

Wir freuen uns, heute die Vorversion des umfassenden Kontrollmanagements in AWS Control Tower anzukündigen, eine Reihe neuer Funktionen, die die Governance-Funktionen von AWS Control Tower verbessern. Sie können jetzt innerhalb von Minuten programmatisch Kontrollen im Umfang Ihrer AWS-Umgebungen mit mehreren Konten implementieren, sodass Sie AWS-Services schneller prüfen, zulassen und nutzen können. Mit der umfassenden Kontrollverwaltung in AWS Control Tower können Sie den Zeitaufwand für das Definieren, Zuordnen und Verwalten der Kontrollen reduzieren, die zum Erreichen Ihrer häufigsten Kontrollziele erforderlich sind, wie z. B. die Durchsetzung der geringsten Rechte, die Beschränkung des Netzwerkzugriffs und die Durchsetzung der Datenverschlüsselung.
Quelle: aws.amazon.com