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Amazon Aurora unterstützt jetzt PostgreSQL 14

Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition unterstützt jetzt die PostgreSQL-Hauptversion 14 (14.3). PostgreSQL 14 enthält Leistungsverbesserungen für parallele Abfragen, stark konkurrierende Workloads, aufgeteilte Tabellen, logische Replikation und Bereinigung. PostgreSQL 14 verbessert zudem die Funktionalität mit neuen Funktionen. Beispielsweise können Sie lange laufende Abfragen abbrechen, wenn ein Kunde die Verbindung unterbricht, und inaktive Sitzungen bei Zeitüberschreitung schließen. Bereichstypen umfassen jetzt Mehrfachbereiche, die die Repräsentation nicht zusammenhängender Datenbereiche ermöglichen, und gespeicherte Prozeduren können nun Daten über OUT-Parameter zurückgeben. Diese Veröffentlichung enthält neue Funktionen für Babelfish für Aurora PostgreSQL Version 2.1. Weitere Informationen finden Sie unter Aktualsierungen von Amazon Aurora PostgreSQL.
Quelle: aws.amazon.com

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Ankündigung des neuen Console Query Editor für Amazon QLDB

Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB) hat einen neuen Console Query Editor eingeführt, der eine verbesserte Oberfläche für das Verfassen von Abfragen, das Debugging von Transaktionen und das Studieren von Ergebnissen bereitstellt. Der neue Editor unterstützt Registerkarten zur einfachen Verwaltung mehrerer Abfragen, PartiQL-Syntaxhervorhebung, Abfrage-Leistungsstatistiken, Mehrfachanweisungstransaktionen und einen Timer zur Verfolgung des Transaktionszeitlimits. Sie können Ihre Ergebnisse über die Tabellenansicht, Ion-Dokumentenansicht oder CSV-Ansicht durchsuchen und filtern, um Ihre Ergebnisse im bevorzugten Format zu studieren. Abfrageergebnisse können ebenfalls im Ion- und CSV-Format heruntergeladen werden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon RDS Multi-AZ-Bereitstellungen mit einer primären und zwei lesbaren Standby-Datenbank-Instances sind jetzt in den Regionen Frankfurt und Stockholm verfügbar

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL and for MySQL unterstützt jetzt eine Multi-AZ-Bereitstellungsoption mit einer primären und zwei lesbaren Standby-Datenbank (DB)-Instances in den Regionen Europa (Frankfurt) und Europa (Stockholm). Diese Option zur Bereitstellung bietet Ihnen eine doppelt so niedrige Transaktions-Commit-Latenz, automatisierten Failover von gewöhnlich unter 35 Sekunden und lesbare Standby-Instances.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon MSK fügt Unterstützung für Apache Kafka Versionen 3.1.1 und 3.2.0 hinzu

Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK) unterstützt jetzt die Apache Kafka Versionen 3.1.1 und 3.2.0 für neue und vorhandene Cluster. Apache Kafka 3.1.1 und Apache Kafka 3.2.0 umfassen mehrere Fehlerkorrekturen und neue Funktionen, die die Leistung verbessern. Dazu gehören Verbesserungen von Metriken und die Verwendung von Topic-IDs. MSK wird zu Zwecken der Stabilität weiterhin Zookeeper für das Quorum-Management in dieser Version verwenden und verwalten. Eine vollständige Liste von Verbesserungen und Fehlerbehebungen finden Sie in den Apache Kafka Versionshinweisen für 3.1.1 und 3.2.0.
Quelle: aws.amazon.com

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Die AWS Service Catalog's Application Registry unterstützt jetzt kontoübergreifende Anwendungen.

Heute hat AWS Service Catalog die Unterstützung von kontoübergreifenden AppRegistry-Anwendungen und Attributgruppen angekündigt. Mit dieser Veröffentlichung können Anwendungen nun in Ihrer AWS-Organisation geteilt werden. So wird es Empfängerkonten ermöglicht, ihre lokalen Ressourcen geteilten Anwendungen zuzuweisen. Wenn Sie Anwendungsressourcen in mehr als einem Konto in Ihrer AWS-Organisation bereitgestellt haben, können Sie nun ein einzelnes Repository Ihrer Anwendungen und Anwendungs-Metadaten pflegen.
Quelle: aws.amazon.com

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Verwenden Sie PySpark- und Altair-Codeschnipsel, um Daten schneller als je zuvor in Amazon SageMaker Data Wrangler vorzubereiten und zu visualisieren

Heute gestalten wir die Vorbereitung und Visualisierung von Daten mit der Unterstützung von Codeschnipseln in PySpark und Altair in Amazon SageMaker Data Wrangler schneller und einfacher als je zuvor. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenvorbereitung und des Feature Engineerings vereinfachen und jeden Schritt des Datenvorbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -reinigung, -erkundung und -visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. Mit dem Datenauswahl-Tool von SageMaker Data Wrangler können Sie schnell Daten aus mehreren Datenquellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker Feature Store, Databricks und SnowFlake auswählen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Canvas kündigt Unterstützung für VPC-Endpunkte an

Amazon SageMaker Canvas unterstützt jetzt VPC-Endpunkte und ermöglicht so die sichere, private Konnektivität mit anderen AWS-Diensten. SageMaker Canvas ist ein visueller Point-and-Click-Service, mit dem Geschäftsanalysten selbst genaue ML-Modelle für Erkenntnisse und Prognosen erstellen können – ohne Erfahrung mit Machine Learning zu haben oder eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Connect bietet nun die allgemeine Verfügbarkeit von ausgehenden Kampagnen für Anrufe, SMS und E-Mails

Ausgehende Kampagnen in Amazon Connect bieten Unternehmen jetzt eine eingebettete und kostengünstige Möglichkeit, täglich bis zu Millionen von Kunden für Mitteilungen wie Lieferbenachrichtigungen, Marketingaktionen, Terminerinnerungen oder Schuldeneintreibungen zu kontaktieren, ohne Tools von Drittanbietern integrieren zu müssen. Mit ausgehenden Kampagnen, die zuvor als ausgehende Hochvolumen-Mitteilungen bezeichnet wurden, können Sie proaktiv telefonisch, per SMS und E-Mail kommunizieren, um Ihre Kunden schnell zu bedienen und die Produktivität von Kundendienstmitarbeitern zu steigern. Die neuen Kommunikationsfähigkeiten umfassen außerdem Funktionen zur Unterstützung örtlicher Vorschriften wie TCPA über Point-of-Dial-Prüfungen und Anrufkontrollen für Tageszeit, Zeitzone, Anzahl der Versuche pro Kontakt und die erforderliche Zeit zur Verbindung mit einem verfügbaren Kundendienstmitarbeiter.
Quelle: aws.amazon.com