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Ankündigung von CLI-Unterstützung für AWS Serverless Application Model (SAM) für lokale Tests mit dem AWS Cloud Development Kit (CDK)

Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit der Unterstützung von AWS Serverless Application Model CLI (AWS SAM CLI) für lokale Tests von AWS Cloud Development Kit-Anwendungen an. AWS SAM und AWS CDK sind Open-Source-Frameworks für die Erstellung von Anwendungen mit Infrastructure as Code (IaC). AWS SAM besteht aus der SAM-Vorlage, mit der die Infrastruktur in einer Anwendung mithilfe von JSON oder YAML beschrieben werden kann, und SAM CLI, einem Tool zum Erstellen, Verpacken, Testen und Bereitstellen von AWS SAM-Anwendungen. AWS CDK ist ein Entwicklungsframework, mit dem Sie Ihre Cloud-Anwendungsressourcen mit vertrauten Programmiersprachen wie Python oder Node.js definieren können.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon EMR auf EKS fügt Details zu Fehlermeldungen in die DescribeJobRun API-Antwort ein, um die Fehlersuche zu vereinfachen

Amazon EMR auf EKS bietet jetzt zusätzliche Fehlermeldungen als Teil der DescribeJobRun-API, damit Sie Ihre fehlgeschlagenen Aufträge leicht debuggen können. Mit dieser Version liefert EMR auf EKS detaillierte Fehlermeldungen, Informationen, die wir als Grund für den Fehler im Auftrag ermittelt haben, in den Zustandsdetails der DescribeJobRun API-Antwort.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon EMR auf EKS bietet Unterstützung für angepasste Container-Images für AWS Graviton-basierte EC2-Instances

Amazon EMR auf EKS unterstützt benutzerdefinierte Images – eine Funktion, die Kunden hilft, das Docker-Container-Image anzupassen, das für die Ausführung von Apache Spark-Anwendungen auf Amazon EMR auf EKS verwendet wird. Sie können jetzt die Funktion Benutzerdefinierte Images verwenden, um Container-Images für AWS Graviton-basierte Instances anzupassen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon OpenSearch Service (Nachfolger von Amazon Elasticsearch Service) unterstützt jetzt die Anomalieerkennung in historischen Daten

Amazon OpenSearch Service (Nachfolger von Amazon Elasticsearch Service) bietet jetzt eine auf Machine Learning basierende Anomalieerkennung für historische Daten, um Trends, Muster und Saisonalität in den früheren Daten zu erkennen. Die Anomalieerkennung für historische Daten ermöglicht es Kunden, wertvolle Erkenntnisse aus vergangenen Daten abzuleiten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Gesamteffizienz ihrer Anwendungen zu verbessern.
Quelle: aws.amazon.com

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Ankündigung von AWS Data Exchange für Amazon Redshift

Wir geben die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Data Exchange für Amazon Redshift bekannt, einer neuen Funktion, mit der Kunden Daten von Drittanbietern in AWS Data Exchange finden und abonnieren können, die sie in einem Amazon Redshift-Data Warehouse in wenigen Minuten abfragen können. Datenanbieter können Produkte, die Amazon Redshift-Datensätze enthalten, im AWS Data Exchange-Katalog auflisten und anbieten, wodurch Abonnenten ein direkter, schreibgeschützter Zugriff auf die in Amazon Redshift gespeicherten Daten gewährt wird. Diese Funktion ermöglicht es Kunden, diese Datensätze von Drittanbietern schnell abzufragen, zu analysieren und Anwendungen darauf aufzubauen.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS IoT Device Management führt die Funktion zur automatischen Wiederholung von Aufträgen ein, um die Erfolgsraten von Bereitstellungen in großem Maßstab zu verbessern

Aufträge von AWS IoT Device Management unterstützen jetzt eine neue Konfiguration für den erneuten Versuch der Auftragsausführung, die es Entwicklern ermöglicht, die Erfolgsraten umfangreicher Bereitstellungen zu erhöhen, indem eine automatische erneute Bereitstellung fehlgeschlagener Auftragsausführungen sichergestellt wird. Anstatt ausgefallene Geräte manuell identifizieren und erneut bereitstellen zu müssen, können Kunden jetzt für jeden Auftrags-Rollout oder jede Bereitstellung eine maximale Anzahl von Wiederholungen in der „Konfiguration der Auftragsausführungswiederholung“ zusammen mit den Kriterien zum Auslösen des Wiederholungsverhaltens definieren.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon CloudWatch Logs kündigt Support von AWS Organizations für kontoübergreifende Abonnements an

CloudWatch Logs macht es Kunden von AWS Organizations jetzt einfacher, die Zielzugriffsrichtlinien des CloudWatch-Logs-Abonnementfilters zu verwalten. Abonnementfilter sind eine Funktion, mit der Sie Protokolldaten in Echtzeit an Services wie Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose oder Amazon Lambda liefern können. Abonnementfilter werden auch verwendet, um Protokolldaten mit anderen AWS-Konten zu teilen. Sie können jetzt Ihre Organisations-ID oder Ihren Organisationspfad in Zielzugriffsrichtlinien verwenden.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Snowcone ist jetzt in der AWS-Region Europa (London) verfügbar

Der AWS-Snowcone-Service ist jetzt für Kundenbestellungen in der AWS-Region Europa (London) verfügbar und ergänzt unsere wachsende Liste von Regionen, die bereits Snowcone anbieten, darunter die AWS.Regionen Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Sydney), Kanada (Zentral), Europa (Frankfurt), Europa (Irland), Südamerika (São Paulo), USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon) und USA West (San Francisco). AWS Snowcone ist das kleinste Mitglied der AWS-Snow-Familie mit Geräten für Edge-Computing, Edge-Speicherung und Datenmigration. Snowcone ist jetzt in der AWS-Region Europa (London) sowohl als Festplattenlaufwerk (HDD) als auch als Solid State Drive (SSD) erhältlich. Beide Gerätemodelle sind tragbar, robust und sicher – sie sind klein und leicht genug, um in einen Rucksack zu passen, und können auch rauen Umgebungen standhalten. Kunden nutzen Snowcones für die Bereitstellung von Edge-Anwendungen und für die Erfassung von Daten, deren lokale Verarbeitung und Übertragung an AWS, entweder offline durch Versand des Geräts an AWS oder online durch Verwendung von AWS DataSync auf Snowcone, um die Daten über das Netzwerk an AWS zu senden.
Quelle: aws.amazon.com