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Amazon EMR 6.6 fügt Unterstützung für Apache Spark 3.2, HUDI 0.10.1, Iceberg 0.13, Trino 0.367, PrestoDBv0.267 und mehr hinzu

Die 6.6-Version von Amazon EMR unterstützt jetzt Apache Spark 3.2, Apache Spark RAPIDS 22.02, CUDA 11, Apache 0.10.1, Apache Iceberg 0.13, Trino 0.367 und PrestoDB 0.267. Sie können die leistungsoptimierte Version von Apache Spark 3.2 auf EMR auf EC2, EKS und dem kürzlich veröffentlichten EMR Serverless verwenden. Darüber hinaus sind Apache Hudi 0.10.1 und Apache Iceberg 0.13 auf EC2, EKS und Serverless verfügbar. Apache Hive 3.1.2 ist auf EMR auf EC2 und EMR Serverless verfügbar. Trino 0.367 und PrestoDB 0.267 sind nur für EMR auf EC2 verfügbar. 
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Security Hub kann jetzt die Ergebnisse der verwalteten und benutzerdefinierten Regelauswertung von AWS Config empfangen.

AWS Security Hub empfängt jetzt automatisch die Ergebnisse der von AWS Config verwalteten und benutzerdefinierten Regelauswertung als Sicherheitsbefunde. Mit AWS Config können Sicherheits- und Compliance-Experten die Konfigurationen ihrer AWS-Ressourcen mithilfe von Config-Regeln, die die Compliance von AWS-Ressourcen anhand bestimmter Richtlinien bewerten, bewerten, prüfen und evaluieren. Ein Beispiel für Fehlkonfigurationen von Ressourcen, die von Config-Regeln erkannt werden, sind öffentlich zugängliche Amazon-S3-Buckets, unverschlüsselte EBS-Volumes und übermäßig tolerante IAM-Richtlinien. Wenn die Bewertung einer Config-Regel erfolgreich war oder nicht, sehen Sie jetzt in Security Hub den Hinweis „bestanden“ oder „nicht bestanden“ für diese Bewertung. Alle Aktualisierungen des Status der Config-Regelauswertung werden automatisch in der Security-Hub-Suche aktualisiert. Diese neue Integration zwischen Security Hub und AWS Config erweitert die Zentralisierung und die zentrale Ansicht, indem sie Ihre Config-Auswertungsergebnisse zusammen mit Ihren anderen Sicherheitsergebnissen konsolidiert. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Sicherheitsergebnisse einfacher zu suchen, zu ordnen, zu ermitteln und Maßnahmen zu ergreifen.
Quelle: aws.amazon.com

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Die Tabellenklasse „DynamoDB Standard-IA“ von Amazon DynamoDB ist jetzt in der AWS-Region Asien-Pazifik (Jakarta) verfügbar

Die Tabellenklasse „Standard-Infrequent Access“ (DynamoDB Standard-IA) von Amazon DynamoDB ist jetzt in der AWS-Region Asien-Pazifik (Jakarta) verfügbar. Die Tabellenklasse „DynamoDB Standard-IA“ ist ideal für Anwendungsfälle, die eine langfristige Speicherung von Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, erfordern, z. B. Anwendungsprotokolle, Social-Media-Posts, E-Commerce-Bestellverläufe und bisherige Gaming-Erfolge.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon CloudFront unterstützt jetzt 1.3-Sitzungswiederaufnahme von TLS für Zuschauerverbindungen

Amazon CloudFront unterstützt jetzt die Wiederaufnahme von 1.3-Sitzungen von Transport Layer Security (TLS), um die Zuschauerverbindungsleistung weiter zu verbessern. Bisher unterstützte Amazon CloudFront seit 2020 die Version 1.3 des TLS-Protokolls zur Verschlüsselung der HTTPS-Kommunikation zwischen den Zuschauern und CloudFront. Kunden, die das Protokoll eingeführt haben, konnten ihre Verbindungsleistung im Vergleich zu früheren TLS-Versionen um bis zu 30 % verbessern. Ab heute werden Kunden, die TLS 1.3 verwenden, dank der 1.3-Sitzungswiederaufnahme von TLS eine zusätzliche Leistungssteigerung von bis zu 50 % verzeichnen können. Bei der Sitzungswiederaufnahme und bei einer erneuten Verbindung zu einem Server, mit dem der Client zuvor eine TLS-Verbindung hatte, entschlüsselt der Server das Sitzungsticket mit einem vom Client verwendeten gemeinsamen Schlüssel und nimmt die Sitzung wieder auf. Die 1.3-Sitzungswiederaufnahme von TLS beschleunigt den Sitzungsaufbau, da sie die Computing-Kosten sowohl für den Server als auch für den Client reduziert. Außerdem müssen weniger Pakete übertragen werden als bei einem vollständigen TLS-Handshake.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon AppStream 2.0 erweitert die Allzweck-Instance-Familie um größere Instance-Größen

Amazon AppStream 2.0 fügt der Allzweck-Instance-Familie die neuen Instance-Größen stream.standard.xlarge und stream.standard.2xlarge hinzu. stream.standard.xlarge bietet 4 vCPUs und 16 GiB Arbeitsspeicher und stream.standard.2xlarge bietet 8 vCPUs und 32 GiB Arbeitsspeicher. Diese neuen Instances bieten Optionen mit höherer Leistung für Rechen-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkressourcen für eine Vielzahl von Workloads, die mehr Systemressourcen erfordern, um effektiv ausgeführt zu werden. Einige Beispiele sind integrierte Entwicklungsumgebungen, Webserver und Code-Repositories. Die neuen Instance-Größen sind für alle AppStream-Flottentypen Always-On, On-Demand und Elastic-Flotten verfügbar.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Personalize fügt Unterstützung für unstrukturierten Text in sechs neuen Sprachen hinzu

Amazon Personalize hat die Unterstützung für unstrukturierten Text um sechs neue Sprachen erweitert: Spanisch, Deutsch, Französisch, Portugiesisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell) und Japanisch. Amazon Personalize ermöglicht es Entwicklern, die Kundenbindung durch personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen zu verbessern – es sind keine ML-Kenntnisse erforderlich. Letztes Jahr hat Amazon Personalize die Unterstützung für unstrukturierten Text in englischer Sprache eingeführt, sodass Kunden die in ihren Produktbeschreibungen, Rezensionen, Filmzusammenfassungen oder anderen unstrukturierten Texten enthaltenen Informationen nutzen können, um hochrelevante Empfehlungen für Benutzer zu generieren. Amazon Personalize erweitert nun diese Unterstützung auf unstrukturierten Text in sechs neuen Sprachen, sodass Kunden mit globalen Katalogen diese Funktion nutzen können. Kunden stellen unstrukturierten Text als Teil ihres Katalogs zur Verfügung. Mithilfe modernster NLP-Techniken (Natural Language Processing) extrahiert Amazon Personalize automatisch wichtige Informationen über die Artikel und verwendet diese bei der Erstellung von Empfehlungen für Ihre Benutzer.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Chime SDK gibt Messaging-Konversations-APIs bekannt

Amazon Chime SDK Messaging ermöglicht es Entwicklern, Geschäftsanwender und ihre Kunden mit sicherem, skalierbarem Messaging in ihren Web- und Mobilanwendungen zu verbinden. Ab heute haben Entwickler Zugriff auf neue APIs, mit denen sie nach bestimmten Kanälen suchen und automatisch Informationen im Voraus abrufen können, wenn sich Clients verbinden, um die Messaging-Kanäle anzuzeigen, die die Aufmerksamkeit des Benutzers beim Öffnen ihrer Anwendung erfordern.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS DeepRacer führt Kontingentverwaltung ein

Der Mehrbenutzermodus von AWS DeepRacer bietet Organisationen eine aufregende Möglichkeit, mehrere AWS DeepRacer-Teilnehmer unter einem AWS-Konto zu sponsern. Bisher fehlten den Organisatoren von AWS-DeepRacer-Veranstaltungen Möglichkeiten, Budgets und Kontrollen für die Teilnehmer vorsorglich festzulegen und ihre Budgets durch Überwachung der Nutzung zu verwalten, zu überwachen und zu kontrollieren. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Lookout für Metrics ermöglicht die Erkennung von Anomalien in Ihren historischen CloudWatch-Daten

Amazon Lookout für Metrics kündigt die Einführung von Backtesting bei Verwendung von Amazon CloudWatch als Datenquellen-Connector an. Backesting ist ein neuer Modus zur Erkennung von Anomalien, den Sie jetzt bei der Einrichtung Ihres Detektors auswählen können. Sie können eine nahtlose Verbindung zu Ihren Daten in CloudWatch herstellen, um einen hochpräzisen Anomalie-Detektor über Metriken, Dimensionen und Namespaces Ihrer Wahl einzurichten. Amazon Lookout für Metrics verwendet Machine Learning (ML), um Anomalien (Ausreißer von der Norm) automatisch zu erkennen und zu diagnostizieren, ohne dass ML-Vorkenntnisse erforderlich ist. Amazon CloudWatch bietet Ihnen aussagekräftige Erkenntnisse, um Ihre Anwendungen zu überwachen, auf systemweite Leistungsveränderungen zu reagieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und einen Gesamtüberblick über den Betriebszustand zu erhalten.
Quelle: aws.amazon.com