Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass AWS IoT TwinMaker ein neues Application Kit veröffentlicht hat, das IoT-Anwendungsentwickler dabei unterstützen wird, individuell angepasste Webanwendungen für ihre digitalen Zwillinge zu erstellen. Dieses Application Kit ist Teil der Open-Source-Bibliothek für UI-Komponenten für IoT-Anwendungsentwickler – AWS IoT Application Kit.
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Amazon File Cache ist ein vollständig verwalteter, skalierbarer Hochgeschwindigkeits-Cache in AWS zur Verarbeitung von Dateidaten, die an verschiedenen Orten gespeichert sind – einschließlich On-Premises. Amazon File Cache beschleunigt und vereinfacht Cloud Bursting und hybride Workflows, einschließlich der Bereiche Medien und Unterhaltung, Finanzdienstleistungen, Gesundheits- und Biowissenschaften, Mikroprozessor-Design, Fertigung, Wettervorhersage und Energie.
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Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für MariaDB unterstützt jetzt die MariaDB-Nebenversion 10.6.10. Wir empfehlen Ihnen das Upgrade auf die neuesten Nebenversionen, um bekannte Sicherheitslücken in früheren Versionen von MariaDB zu beheben und um von den zahlreichen von der MariaDB Community hinzugefügten Fehlerbehebungen, Leistungsverbesserungen und neuen Funktionen zu profitieren.
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Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten Modelle für Machine Learning basierend auf deinen Daten und ermöglicht dir gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit. Data Wrangler ermöglicht mit nur wenigen Klicken eine einheitliche Datenaufbereitung und Modellschulung mit Amazon SageMaker Autopilot. Diese Integration wurde jetzt erweitert, um die Funktionstransformationen von Data Wrangler, wie z. B. Anrechner fehlender Werte, ordinaler/One-Hot-Kodierer usw, zusammen mit den Modellen von Autopilot für ML-Inferenz aufzunehmen und wiederzuverwenden. Wenn du Daten in Data Wrangler vorbereitest und ein Modell durch Aufrufen von Autopilot trainierst, kannst du jetzt das trainierte Modell zusammen mit allen Funktionstransformationen von Data Wrangler als eine SageMaker-Pipeline für serielle Inferenz bereitstellen. Dies ermöglicht eine automatische Vorverarbeitung der Rohdaten mit der Wiederverwendung der Funktionstransformation von Data Wrangler zum Zeitpunkt der Inferenz. Diese Funktion wird derzeit nur für Data-Wrangler-Abläufe unterstützt, die keine Verknüpfung, Gruppierung nach, Verkettung und Zeitreihentransformationen verwenden.
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AWS Service Catalog verbessert die Benutzerfreundlichkeit für Kunden, die AWS-Ressourcen über die AWS-Service-Catalog-Konsole bereitstellen. Diese Änderungen helfen dabei, eine bessere Fehlerbehandlung zu ermöglichen und die Reibungsverluste bei der Bereitstellung von Workflow zu reduzieren.
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AWS hat den monatlichen Uptime-Prozentsatz im Service Level Agreement (SLA) für AWS Cloud Map auf 99,99 % aktualisiert.
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Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für MySQL unterstützt jetzt die MySQL-Nebenversion 5.7.39. Wir empfehlen Kunden das Upgrade auf die neuesten Nebenversionen, um bekannte Sicherheitslücken in früheren MySQL-Versionen zu beheben und von den zahlreichen von der MySQL-Community hinzugefügten Fehlerbehebungen, Leistungsverbesserungen und neuen Funktionen zu profitieren.
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Amazon DevOps Guru für RDS ist jetzt in den Regionen Europa (London und Paris), Asien-Pazifik (Mumbai und Seoul), USA West (Nordkalifornien), Südamerika (São Paulo) und Kanada (Zentral) verfügbar.
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Amazon Connect bietet nun eine verbesserte Benutzeroberfläche für den Ablauf-Designer, mit der es schneller und einfacher wird, personalisierte und automatisierte Erfahrungen für Endkunden zu schaffen. Mit diesem Launch können Sie nun leicht die verfügbaren Blöcke filtern um schnell zu finden, was Sie zum Aufbau des Ablaufs bruachen, farbkodierte Verbindungen zwischen Blöcken erstellen, zusätzliche Block-Metadaten auf einen Blick anzeigen (z. B. die Volltextaufforderung im Block „Aufforderung wiedergeben“) und mehr. Darüber hinaus können Sie mit der verbesserten Ablaufsprache jetzt Abläufe in Ihre Amazon Connect-Instance importieren und exportieren, wodurch das wechselseitige Aufbauen und Bearbeiten zwischen Benutzeroberfläche und API leicht wird.
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Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK) ist jetzt in der AWS-Region Asien-Pazifik (Jakarta) verfügbar. Amazon MSK ist ein vollständig verwalteter Service für Apache Kafka und Kafka Connect, mit dem Sie Anwendungen, die Apache Kafka als Datenspeicher nutzen, problemlos entwickeln und ausführen können. Amazon MSK ist vollständig mit Apache Kafka kompatibel. So können Sie Ihre vorhandenen Apache-Kafka-Workloads schnell auf Amazon MSK migrieren oder neue Workloads von Grund auf erstellen können. Mit Amazon MSK verbringen Sie mehr Zeit mit der Entwicklung innovativer Anwendungen und weniger mit der Verwaltung von Clustern.
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