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Ankündigung von R5d-Instances und Lookup-Cache für Amazon Neptune

Ab sofort können Sie Ihre RDF/SPARQL- oder Apache-TinkerPop-Graph-Anwendung mit R5d-Instances auf Amazon Neptune starten. Der Instance-Typ R5d basiert auf dem Amazon-EC2-Nitro-System und verfügt über lokalen NVMe-basierten SSD-Block-Level-Speicher. Neptune-R5d-Instances führen einen Lookup-Cache ein, der dank einem NVMe-SSD-Speicher mit niedriger Latenz die Leistung von Leseabfragen verbessert und Datenabrufe aus dem Speicher reduziert.
Quelle: aws.amazon.com

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Mit AWS Glue Studio können Sie jetzt Einstellungen für Streaming-ETL-Aufträge festlegen

Mit AWS Glue Studio können Sie jetzt die Einstellungen für Ihren Streaming-ETL-Auftrag (Extrahieren, Transformieren und Laden) im visuellen Auftragseditor festlegen. Mit dieser Funktion können Sie Ihre AWS-Glue-Streaming-ETL-Aufträge für Ihre Anwendung optimieren. Sie können die Fenstergröße für das Lesen von Daten aus dem Datenstrom wählen, ob das Schema jedes Datensatzes erkannt oder das Schema aus dem AWS Glue Data Catalog verwendet werden soll, sowie Verbindungseinstellungen, die eine Feinabstimmung vornehmen, wie der AWS Glue-Auftrag aus dem Stream liest.
Quelle: aws.amazon.com

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Die Amazon-SageMaker-Modell-Registry unterstützt jetzt das Rollback von bereitgestellten Modellen

Amazon SageMaker Pipelines ist der erste speziell entwickelte Service für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung für maschinelles Lernen (ML). Mit diesem Service können Kunden nun die letzte vom Kunden genehmigte Version von ML-Modellen, die an von SageMaker bereitgestellten Endpunkten bereitgestellt wurden, auf eine frühere vom Kunden genehmigte Version des Modells zurücksetzen. Kunden können nun den Status der bereitgestellten Modellpaketversion in der Modell-Registry von „Genehmigt“ in „Abgelehnt“ ändern. Dadurch wird die CI/CD-Pipeline für die Modellbereitstellung ausgelöst, um die aktuelle Version des am SageMaker-Endpunkt bereitgestellten Modells auf die letzte vorherige Version des Modells zurückzusetzen, die für die Bereitstellung freigegeben wurde.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Security Hub fügt dem Foundational-Security-Best-Practices-Standard 16 neue Kontrollen für eine verbesserte Überwachung des Cloud-Sicherheitsniveaus hinzu

AWS Security Hub hat 16 neue Kontrollen für den Foundational Security Best Practice Standard eingeführt, um die Überwachung des Cloud-Sicherheitsniveaus für Kunden zu verbessern. Diese Kontrollen überprüfen vollautomatisch die bewährten Sicherheitsverfahren für Amazon API Gateway (APIGateway.2, APIGateway.3), AWS Elastic Beanstalk (ElasticBeanstalk.1, ElasticBeanstalk.2), Amazon RDS (RDS.12, RDS.13, RDS.14 ), Amazon EC2 (EC2.15, EC2.16), AWS CloudTrail (CloudTrail.4, CloudTrail.5), Amazon Redshift (Redshift.7), AWS Lambda (Lambda.4), AWS Secrets Manager (SecretsManager.3, SecretsManager.4) und AWS Web Application Firewall (WAF.1). Sofern Sie Security Hub so eingestellt haben, dass neue Kontrollen automatisch aktiviert werden und Sie bereits AWS Foundational Security Best Practices verwenden, sind diese Kontrollen standardmäßig aktiviert. Security Hub unterstützt jetzt 131 Sicherheitskontrollen zur automatischen Überprüfung Ihres Sicherheitsniveaus in AWS.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Location Service ist jetzt allgemein verfügbar

AWS kündigt heute Amazon Location Service an, einen vollständig verwalteten Service, der Entwicklern dabei hilft, ihren Anwendungen einfach und sicher Karten, Points of Interest, Geocodierung, Routing, Tracking und Geofencing hinzuzufügen, ohne Kompromisse bei Datensicherheit, Datenschutz der Benutzer oder Kosten einzugehen. Mit Amazon Location Service behalten Sie die Kontrolle über Ihre Standortdaten, schützen Ihre Privatsphäre und reduzieren Unternehmenssicherheitsrisiken. Amazon Location Service bietet eine konsistente API für alle hochwertigen LBS-Datenanbieter (Esri und HERE), die alle über eine AWS-Konsole verwaltet werden.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS-Lösungsimplementierungen – AWS MLOps Framework fügt Unterstützung für mehrere Konten hinzu, um die Governance und Sicherheit von ML-Arbeitslasten zu verbessern

AWS-Lösungen hat das AWS MLOps Framework aktualisiert, eine AWS-Lösungensimplementierung, die den Pipeline-Bereitstellungsprozess rationalisiert und bewährte Methoden für die Architektur bei der Produktion von Modellen für Machine Learning (ML) durchsetzt. Diese Lösung adressiert häufige betriebliche Probleme, mit denen sich Kunden bei der Einführung mehrerer ML-Workflow-Automatisierungstools konfrontiert sehen.
Quelle: aws.amazon.com

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Neue Verwaltungsfunktionen für LoRaWAN-Gateways sind nun allgemein für AWS IoT Core for LoRaWAN verfügbar

Mit AWS IoT Core for LoRaWAN können Kunden ein privates LoRaWAN-Netzwerk einrichten, ohne einen LoRaWAN-Netzwerkserver (LNS) zu betreiben, indem sie ihre eigenen LoRaWAN-Geräte und -Gateways direkt mit der AWS Cloud verbinden. AWS IoT Core for LoRaWAN unterstützt jetzt drei neue Funktionen für die Verwaltung von LoRaWAN-Gateways im großen Maßstab. Mit diesen neuen Funktionen können Sie den Gateway-Verbindungsstatus abfragen, die Gateway-Konfiguration mit den gewünschten Frequenzunterbändern für die Geräte-zu-Gateway-Kommunikation (Uplink) anpassen und Nachrichten am Gateway lokal filtern, um die Kosten für die Gateway-Backhaul-Konnektivität zu kontrollieren.
Quelle: aws.amazon.com