Kategorie: Amazon AWS

Neue Nachhaltigkeitssäule für AWS Well-Architected Framework

Das AWS Well-Architected Framework hilft AWS-Kunden seit 2015, ihre Cloud-Workloads zu verbessern. Das Framework besteht aus Designprinzipien, Fragen und bewährten Methoden über mehrere Säulen: operative Höchstleistung, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistungseffizienz und Kostenoptimierung. Heute führen wir eine neue Nachhaltigkeitssäule für AWS Well-Architected ein, die Organisationen dabei hilft, Workloads mithilfe von umweltbezogenen bewährten Methoden für Cloud Computing zu lernen, zu messen und zu verbessern.
Quelle: aws.amazon.com

Ankündigung von AWS Amplify Studio

AWS Amplify kündigt AWS Amplify Studio an, eine visuelle Entwicklungsumgebung, die Frontend-Entwicklern neue Funktionen (öffentliche Vorversion) bietet, um die UI-Entwicklung mit minimalem Programmieraufwand zu beschleunigen und gleichzeitig die leistungsstarken Backend-Konfigurations- und Verwaltungsfunktionen von Amplify zu integrieren. Amplify Studio übersetzt in Figma erstellte Designs automatisch in für Menschen lesbaren React-UI-Komponentencode. In Amplify Studio können Entwickler die UI-Komponenten visuell mit App-Backend-Daten verbinden. Für die Konfiguration und Verwaltung von Backends werden die vorhandenen Funktionen der Amplify-Administrator-UI künftig Teil von Amplify Studio sein und eine einheitliche Oberfläche bieten, mit der Entwickler Full-Stack-Apps schneller erstellen können. Weitere Informationen.
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AWS Lambda protokolliert jetzt die Hyperplane-Elastic-Network-Schnittstellen-ID (ENI) in AWS CloudTrail-Datenereignissen

AWS Lambda protokolliert jetzt die Hyperplane-Elastic-Network-Schnittstellen-ID (ENI) in AWS CloudTrail-Datenereignissen für Funktionen, die in einer Amazon Virtual Private Cloud (VPC) ausgeführt werden. Kunden können die ENI-ID in AWS CloudTrail-Datenereignissen verwenden, um die Sicherheit ihrer Anwendungen zu prüfen und sicherzustellen, dass nur autorisierte Funktionen über eine gemeinsame Hyperplane-ENI auf ihre VPC-Ressourcen zugreifen.
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Wir stellen vor: Amazon SageMaker Serverless Inference (Vorversion)

Amazon SageMaker Serverless Inference ist eine neue Inferenzoption, mit der Sie Machine-Learning-Modelle für Inferenz bereitstellen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur konfigurieren oder verwalten zu müssen. Wählen Sie bei der Bereitstellung Ihres Machine-Learning-Modells einfach die Serverless-Option aus, und Amazon SageMaker stellt automatisch Rechenkapazität bereit, skaliert sie und schaltet sie ab, je nach Umfang der Inferenzanforderungen. Mit SageMaker Serverless Inference zahlen Sie nur für die Dauer der Ausführung des Inferenzcodes und die Menge der verarbeiteten Daten, nicht für Leerlaufzeiten.
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Amazon DynamoDB kündigt die neue Tabellenklasse „Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access“ an, mit der Sie Ihre DynamoDB-Kosten um bis zu 60 Prozent senken können

Amazon DynamoDB kündigt die neue Tabellenklasse „Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access“ (DynamoDB Standard-IA) an, mit der Sie Ihre DynamoDB-Kosten für Tabellen, die Daten mit seltenem Zugriff speichern, um bis zu 60 Prozent senken können. Die Tabellenklasse „DynamoDB Standard-IA“ ist ideal für Anwendungsfälle, die eine langfristige Speicherung von Daten erfordern, auf die nur selten zugegriffen wird, z. B. Anwendungsprotokolle, alte Social-Media-Posts, E-Commerce-Bestellverläufe und bisherige Gaming-Erfolge.
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Wiederherstellung von versehentlich gelöschten Snapshots mithilfe des Papierkorbs

Ab heute können Sie den Papierkorb nutzen, um versehentlich gelöschte EBS Snapshots wieder herzustellen und so die Datenkontinuität Ihres Unternehmens zu sichern. Bisher mussten Sie im Falle eines versehentlich gelöschten Snapshot zu einem zuvor erstellen Snapshot zurückkehren, um den Wiederherstellungszielzeitpunkt zu erhöhen. Mit dem Papierkorb können Sie eine Aufbewahrungszeitspanne festlegen und den gelöschten Snapshot vor Ablauf dieser Aufbewahrungszeitspanne wiederherstellen. Ein wiederhergestellter Snapshot behält Eigenschaften wie Tags, Berechtigungen und Verschlüsselungsstatus, die er vor dem Löschen hatte und kann sofort für das erstellen von Volumes verwendet werden. Snapshots, die nicht aus dem Papierkorb wiederhergestellt werden, werden nach Ablauf der definierten Aufbewahrungszeitspanne gelöscht.
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Amazon SageMaker Ground Truth Plus: Erstellen hochwertiger Trainingsdatensätze ohne eigene Entwicklung von Beschriftungsanwendungen oder Verwaltung der Beschriftungsmitarbeiter

Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Ground Truth Plus ankündigen zu können, einem neuen schlüsselfertigen Datenbeschriftungsservice, mit dem Sie schnell hochwertige Trainingsdatensätze erstellen und die Kosten um bis zu 40 % senken können.
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Einführung von Amazon CloudWatch Evidently für das Experimentieren mit Funktionen und sicherere Starts

Amazon CloudWatch Evidently ist eine neue Funktion, die Anwendungsentwicklern hilft, neue Funktionen im gesamten Anwendungs-Stack sicher zu validieren. Entwickler können Evidently verwenden, um Experimente zu neuen Anwendungsfunktionen durchzuführen und unbeabsichtigte Folgen zu erkennen und so das Risiko zu reduzieren. Bei der Einführung neuer Funktionen können Entwickler die Funktionen einer Teilmenge von Benutzern zugänglich machen, wichtige Metriken wie Seitenladezeiten und Konversionen überwachen und dann den Datenverkehr sicher für den allgemeinen Gebrauch einwählen. Amazon CloudWatch Evidently ist zusammen mit Amazon CloudWatch Synthetics und Amazon CloudWatch RUM Teil der Funktionen zur Überwachung von digitalen Erfahrungen von CloudWatch.
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Ankündigung von Amazon RDS Custom für SQL Server

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Custom ist ein verwalteter Datenbankservice für Legacy-, benutzerdefinierte und verpackte Anwendungen, die Zugriff auf die zugrunde liegende Betriebssystem- und DB-Umgebung erfordern. Amazon RDS Custom ist jetzt für die SQL-Server-Datenbank-Engine verfügbar. Amazon RDS Custom for SQL Server automatisiert die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von Datenbanken in der Cloud und gewährt gleichzeitig Zugriff auf die Datenbank und das zugrunde liegende Betriebssystem, um Einstellungen zu konfigurieren, Treiber zu installieren und native Funktionen zu aktivieren, um die Anforderungen der abhängigen Anwendung zu erfüllen.
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Ankündigung von Amazon DevOps Guru für RDS, einer ML-basierten Funktion, die Leistungs- und Betriebsprobleme in Amazon Aurora automatisch erkennt und diagnostiziert

Amazon DevOps Guru für RDS ist eine neue, auf Machine Learning (ML) basierende Funktion für Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), die automatisch Leistungs- und Betriebsprobleme von Datenbanken erkennt und diagnostiziert und es Ihnen ermöglicht, Engpässe innerhalb von Minuten statt Tagen zu beheben. Amazon DevOps Guru für RDS ist eine Funktion von Amazon DevOps Guru, die betriebliche und leistungsbezogene Probleme für alle Amazon-RDS-Engines und Dutzende anderer Ressourcentypen erkennt. DevOps Guru für RDS erweitert die vorhandenen Fähigkeiten von DevOps Guru, um eine Vielzahl von datenbankbezogenen Leistungsproblemen zu erkennen, zu diagnostizieren und Empfehlungen zur Behebung zu geben, wie z. B. Überbeanspruchung von Ressourcen und Fehlverhalten von SQL-Abfragen. Wenn ein Problem auftritt, benachrichtigt DevOps Guru für RDS sofort Entwickler und DevOps-Techniker und stellt Diagnoseinformationen bereit, bietet Details zum Ausmaß des Problems und intelligente Empfehlungen zur Behebung, damit Kunden das Problem schnell beheben können.
Quelle: aws.amazon.com