Verteilte Lasttests auf AWS sind eine Lösung, die das Testen von Softwareanwendungen nach Maß und unter Last automatisiert, um Ihnen zu helfen, potenzielle Leistungsprobleme vor ihrer Veröffentlichung zu identifizieren. Dies erstellt und simuliert tausende von verknüpften Nutzern und generiert Transaktionsakten in einer konstanten Geschwindigkeit ohne Server nutzen zu müssen.
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Amazon EC2 fügt jetzt 8 neue Amazon Machine Images (AMIs) mit SQL Server 2019 und 2017 auf Windows Server 2022 hinzu. Mit diesen von AWS verwalteten AMIs können Kunden SQL Server auf Windows Server 2022 starten und die neuesten Windows-Funktionen in AWS voll nutzen. Die AMIs sind in vier Editionen erhältlich – Enterprise, Standard, Web und Express. Siehe die Liste unten.
* Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2019_Enterprise * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2019_Standard * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2019_Web * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2019_Express * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2017_Enterprise * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2017_Standard * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2017_Web * Windows_Server-2022-English-Full-SQL_2017_Express
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Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass der Amazon Forecast Weather Index jetzt auch in den Regionen Mittelamerika, Naher Osten und Afrika verfügbar ist. Weather Index kann die Genauigkeit Ihrer Vorhersage verbessern, indem die aktuellsten Wetterinformationen automatisch in Ihre Nachfrageprognose mit nur einem Klick und ohne Zusatzkosten eingefügt werden. Wetterverhältnisse beeinflussen die Nachfragemuster der Konsumenten, Entscheidungen in der Produktvermarktung, Personalbedarf und Energiebedarf; allerdings ist die Beschaffung und die effektive Nutzung von Live-Wetter-Informationen für die Nachfrageprognose anspruchsvoll und erfordert fortlaufende Verwaltung. Mit dieser Einführung können Kunden, die Weather Index in Nordamerika, Südamerika, Europa und Asien-Pazifik verwendet haben, jetzt mit einem Klick zu Ihrer Bedarfsprognose auch 14-Tage-Wettervorhersagen für Mittelamerika, den Nahen Osten und Afrika einschließen.
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Nachfolgend finden Sie 26 neue oder aktualisierte Datensätze von der University of Sydney, dem International Brain Laboratory, dem Taiwanese Central Weather Bureau und anderen, die im Register für offene Daten in den folgenden Kategorien verfügbar sind.
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AWS RoboMaker, ein Service, mit dem Kunden Robotikanwendungen in der Cloud simulieren können, unterstützt jetzt GPU-basierte Simulationsaufträge für rechenintensive Simulationsworkloads wie realitätsnahe Simulation, Bildverarbeitung und Machine Learning (ML). Bisher wurden liefen AWS-RoboMaker-Simulationsaufträge nur auf CPU-Instances ausgeführt. Jetzt können Sie zwischen einem CPU- und einem GPU-basierten Simulationsauftrag wählen.
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Ab heute ist Amazon MemoryDB for Redis in folgenden 11 weiteren AWS-Regionen allgemein verfügbar: USA Ost (Ohio), USA West (Nordkalifornien, Oregon), Kanada (Zentral), Europa (London, Stockholm) und Asien-Pazifik (Hongkong, Seoul, Singapur, Sydney, Tokio).
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Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Aufbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenaufbereitung und des Feature-Engineerings vereinfachen, und jeden Schritt des Datenaufbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -bereinigung, -erkundung und -visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen.
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Heute hat Amazon EC2 Auto Scaling die Möglichkeit angekündigt, Auto-Scaling-Gruppen mithilfe von Tags zu beschreiben. Die Tag-basierte Filterung erleichtert Ihnen die Anzeige und Verwaltung Ihrer Auto-Scaling-Gruppen anhand der Tags, an denen Sie interessiert sind. Jedes Tag ist eine einfache Bezeichnung, die aus einem vom Kunden definierten Schlüssel und optional einem Wert besteht.
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AWS RoboMaker, ein Service, mit dem Kunden Robotikanwendungen in der Cloud simulieren können, unterstützt jetzt eine erweiterte Konfiguration für beliebige Roboter- und Simulationssoftware. Bisher waren Robot Operating System (ROS) und Gazebo die einzigen unterstützten Konfigurationen für Roboter- und Simulationssoftware in RoboMaker. Diese neue Funktion ermöglicht es Kunden, jede beliebige Roboter- und Simulationssoftware ihrer Wahl zu verwenden und zu konfigurieren, während sie Simulationen in RoboMaker ausführen.
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Amazon QuickSight unterstützt jetzt größere SPICE-Datensätze in der Unternehmens-Edition. Früher konnte jeder SPICE-Datensatz bis zu 250 Millionen Zeilen und 500 GB an Daten enthalten. Alle neuen SPICE-Datensätze können jetzt bis zu 500 Millionen Zeilen (oder 500 GB) Daten in der Unternehmens-Edition und 25 Millionen Zeilen (oder 25 GB) in der Standard-Edition aufnehmen. Dies erhöht das Limit für Ihre Datensätze und ermöglicht es Ihnen, Dashboards mit mehr Daten zu beschleunigen. Weitere Einzelheiten finden Sie hier.
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