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Unterstützung für zusätzliche MXF-Mezzanine-Ausgabeformate jetzt mit AWS Elemental MediaConvert verfügbar

AWS Elemental MediaConvert unterstützt jetzt das Erstellen von AVC-Intra, VC3- und XAVC-Mezzanine-Formaten, die im MXF-Container übertragen werden. Diese leicht komprimierten Videocodes, die häufig als “Zwischen-” oder “Bearbeitungsdateiformate” bezeichnet werden, balancieren Qualität und Leistung, indem sie visuell verlustfreie Komprimierung, einfache Decodierungsanforderungen und native Bearbeitungs- und Wiedergabeunterstützung in nichtlinearen Bearbeitungswerkzeugen bieten.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Systems Manager unterstützt jetzt die Freitextsuche nach einem Knoten in der Session-Manager-Konsole

Session Manager, eine Funktion von AWS Systems Manager, unterstützt jetzt die Freitextsuche für Knoten in der Suchleiste der Session-Manager-Konsole. Kunden können den Knoten, zu dem eine Verbindung hergestellt werden soll, leicht finden, ohne den genauen Wert einer Eigenschaft wie Name oder Instance-ID zu kennen. Die Freitextsuche wird für mehrere Eigenschaften eines verwalteten Knotens unterstützt, einschließlich Instance-ID, Name, Agent-Version, Plattform, Status und viele mehr.
Quelle: aws.amazon.com

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Unterstützung für HDR10+ für HEVC-Ausgaben ist jetzt mit AWS Elemental MediaConvert verfügbar

AWS Elemental MediaConvert hat die Unterstützung für die Analyse und das Einfügen von HDR10+-Metadaten hinzugefügt. HDR10+ ist eine Technologie, die HDR-Videos mit dynamischen Farbmetadaten für Wiedergabegeräte weiter verbessert, um sie automatisch szenenweise anzupassen. Mit MediaConvert haben Sie nun die Möglichkeit, eine HDR10+-Analyse Ihrer HDR10-Inhalte durchzuführen und die daraus resultierenden Metadaten in die kodierten Ausgaben für den Konsum auf HDR10+-fähigen Geräten einzufügen. Diese Metadaten werden wie eine Erweiterungsschicht zu den Basis-HDR10-Metadaten behandelt und ermöglichen eine Abwärtskompatibilität mit HDR10-kompatiblen Geräten.
Quelle: aws.amazon.com

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Benutzerdefinierte Labels von Amazon Rekognition bieten Unterstützung für KMS-Verschlüsselung von Trainingsdaten für benutzerdefinierte Modelle

Benutzerdefinierte Labels von Amazon Rekognition unterstützen die Möglichkeit, einen AWS-Key-Management-Service-(KMS)-Schlüssel zu verwenden, um die an den Service für benutzerdefinierte Labels von Rekognition gelieferten Bilddaten zu verschlüsseln, um Ihr benutzerdefiniertes Modell für Machine Learning zu trainieren. Standardmäßig verschlüsseln benutzerdefinierte Labels von Amazon Rekognition die Bilddaten im Ruhezustand mit serverseitiger Verschlüsselung. Wenn Sie in dieser Version benutzerdefinierte Labels von Amazon Rekognition mit Ihrem KMS-Schlüssel oder Alias-ARN bereitstellen, verwenden die benutzerdefinierten Labels von Amazon Rekognition stattdessen diesen KMS-Schlüssel, um Ihre Trainings- und Testbilder zu verschlüsseln.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Neptune unterstützt jetzt das Kopieren von DB-Cluster-Ressourcen-Tags in DB-Snapshots

Sie können Amazon-Neptune-Ressourcen-Tags verwenden, um Metadaten hinzuzufügen und Zugriffsrichtlinien auf Ihre Amazon-Neptune-Ressourcen anzuwenden. Jetzt können Sie zulassen, dass auf Ihren Neptune-Clustern festgelegte Ressourcen-Tags automatisch in alle automatisierten oder manuellen Datenbank-Snapshots kopiert werden, die aus Ihren Clustern erstellt werden. Tags können mit AWS-Identity-and-Access-Management(IAM)-Richtlinien verwendet werden, um den Zugriff auf Neptune-Ressourcen zu verwalten und zu steuern, welche Aktionen auf diese Ressourcen angewendet werden können.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon-EC2-Inf1-Instances – Neue Funktionen, verbesserte Leistung und niedrigere Preise

Amazon-EC2-Inf1-Instances und AWS Neuron unterstützen jetzt YOLOv5- und ResNext-Deep-Learning-Modelle sowie die neuesten Open-Source-Hugging-Face-Transformer. Wir haben auch den Neuron-Compiler optimiert, um die Leistung zu verbessern, und Sie können jetzt standardmäßig einen 12-mal höheren Durchsatz als vergleichbare GPU-basierte Instances für vortrainierte BERT-Basismodelle erzielen. Diese Verbesserungen ermöglichen es Ihnen, Ihre Hochleistungs-Inferenzanforderungen effektiv zu erfüllen und modernste Deep-Learning-Modelle zu geringen Kosten bereitzustellen. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Connect Chat unterstützt jetzt Apple Business Chat (allgemein verfügbar)

Mit der Integration von Apple Business Chat in Amazon Connect können Ihre Kunden über die Anwendung „Apple Messages“ auf ihrem iPhone, iPad oder Mac mit Ihnen interagieren. Ihre Kunden profitieren nun von einer Erfahrung, die so vertraut und bequem ist wie das Chatten mit Freunden, während sie gleichzeitig umfangreiche Kundenservicefunktionen wie interaktive Nachrichten nutzen können, um Dinge wie die Terminplanung zu erledigen. Mit Apple Business Chat können Ihre Kunden jederzeit mit Ihnen chatten, wenn sie Ihre registrierte Telefonnummer auf einem Apple-Gerät anklicken. Mit der Apple-Business-Chat-Integration können Sie dieselbe Benutzeroberfläche für Konfiguration, Analytik, Routing und Agents verwenden, die Sie bereits für Amazon Connect Voice und Chat nutzen.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS WAF fügt 15 neue Texttransformationen hinzu

AWS WAF unterstützt jetzt 15 zusätzliche Texttransformationen, mit denen Sie Webanfragen neu formatieren können, um ungewöhnliche Formatierungen zu entfernen oder Eingaben vor der Regelauswertung zu bereinigen. Damit können Bedrohungen identifiziert werden, die von Angreifern verschleiert werden, um die Erkennung zu umgehen. Sie können diese neuen Texttransformationen mit WAF-Regelanweisungen verwenden, z. B. SQLi-Erkennung, Zeichenfolgenabgleich und String-Match und RegEx-Mustersatz. Sie können bis zu 10 Texttransformationen in einer Regelanweisung miteinander verketten. Nach der Konfiguration wendet die AWS WAF zuerst die Transformationen an, bevor die Regelanweisung ausgewertet wird.
Quelle: aws.amazon.com