Heute starten wir die Ein-Klick-Prüfung für AWS IoT Device Defender. Die Ein-Klick-Prüfung macht es AWS-IoT-Core-Kunden leicht, ihre Sicherheitsbasis zu verbessern, indem sie es ermöglichen, ihr Konto und ihre IoT-Geräte mit einem einzigen Klick anhand von bewährten Sicherheitsmethoden zu überprüfen.
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Sie können jetzt AWS CloudTrail verwenden, um die API-Aktivität auf der Datenebene von Amazon DynamoDB Streams zu filtern und abzurufen, was Ihnen eine detailliertere Kontrolle darüber gibt, welche DynamoDB-API-Aufrufe Sie selektiv in CloudTrail protokollieren und bezahlen möchten und um Compliance- und Prüfungs-Anforderungen zu erfüllen.
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AWS Service Catalog AppRegistry und AWS Systems Manager Application Manager bieten jetzt ein durchgängiges AWS-Anwendungsmanagement. Mit dieser Version können Kunden AppRegistry verwenden, um Anwendungen innerhalb ihrer Infrastruktur als Code, CI/CD-Pipelines und Post-Provisioning-Prozesse zu erstellen, und Application Manager verwenden, um Betriebsdaten von Anwendungen anzuzeigen und Betriebsaktionen durchzuführen.
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Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) für Tracing an, einer sicheren, produktionsbereiten und von AWS unterstützten Distribution des OpenTelemetry-Projekts. Mit dieser Einführung können Kunden OpenTelemetry-APIs und SDKs in Java, .Net, Python, Go und JavaScript verwenden, um Traces zu sammeln und an AWS X-Ray und Überwachungsziele zu senden, die vom OpenTelemetry-Protokoll (OTLP) unterstützt werden.
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AQUA (Advanced Query Accelerator) für Amazon Redshift ist jetzt allgemein für Amazon Redshift RA3.xlplus-Knoten verfügbar.
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Amazon Simple Email Service (Amazon SES) ist jetzt in der AWS-Region Asien-Pazifik (Osaka) verfügbar. Amazon SES ist ein skalierbarer, kosteneffektiver und flexibler cloudbasierter E-Mail-Service, der es digitalen Vermarktern und Anwendungsentwicklern ermöglicht, Marketing-, Benachrichtigung- und Transaktion-E-Mails aus jeder Anwendung heraus zu senden. Weitere Informationen über Amazon SES finden Sie auf dieser Seite.
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AWS WAF erweitert seine Unterstützung für reguläre Ausdrücke (Regex), sodass Regex-Muster inline innerhalb einer Regelanweisung ausgedrückt werden können. Zuvor mussten Sie einen Regex-Mustersatz erstellen, der eine Sammlung von Regex-Mustern in einer Regelanweisung bereitstellt, selbst wenn Sie nur ein einzelnes Regex-Muster in Ihrer WAF-Regellogik verwenden wollten. Mit Inline-Regex können Sie jetzt ein einzelnes Regex-Muster direkt in eine WAF-Regelanweisung einfügen, wodurch die Darstellung von WAF-Regeln in Ihrer Web-ACL vereinfacht wird.
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EMR Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren leicht macht, Big-Data- und Analyseanwendungen zu entwickeln, zu visualisieren und zu debuggen, die in R, Python, Scala und PySpark geschrieben wurden. Heute freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Sie ab EMR 6.4.0 und höher Python, Scala, SparkSQL und R innerhalb desselben Jupyter-Notebooks in EMR Studio verwenden können, was die Flexibilität bietet, verschiedene Programmiersprachen für Spark-Workloads zu verwenden.
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Heute hat Amazon Elastic Container Registry (ECR) die Möglichkeit eingeführt, bestimmte Repositorys in Konten oder Regionen zu replizieren und zu sehen, wann Images über die ECR-API repliziert wurden. Dies gibt Ihnen eine detaillierte Kontrolle zum Replizieren von Images in gewünschten Repositorys, anstatt alle Images in einer Registrierung zu replizieren und die Möglichkeit, Aktionen über die neue DescribeImageReplicationStatus-API zu automatisieren, wenn Images repliziert werden.
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Amazon Comprehend hat eine Reihe von Funktionen für Comprehend Custom eingeführt, die kontinuierliche Modellverbesserungen ermöglichen, indem sie Entwicklern die Möglichkeit geben, neue Modellversionen zu erstellen, kontinuierlich mit bestimmten Testsätzen zu testen und neue Modelle auf bestehende Endpunkte zu migrieren. Mithilfe von AutoML können Sie Amazon Comprehend so anpassen, dass es Entitäten identifiziert, die spezifisch für Ihre Domäne sind. Mit der benutzerdefinierten Klassifizierung können Sie auf einfache Weise benutzerdefinierte Textklassifizierungsmodelle mit Ihren geschäftsspezifischen Bezeichnungen erstellen. Benutzerdefinierte Modelle können anschließend für die Inferenz von Textdokumenten verwendet werden, sowohl in Echtzeit als auch im Stapelverarbeitungsmodus. Die Erstellung eines benutzerdefinierten Modells ist einfach und erfordert keine Erfahrung mit Machine Learning. Nachstehend finden Sie eine detaillierte Beschreibung dieser Funktionen:
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