Das AWS Solutions Team hat vor kurzem eine Application Architecture in mehreren Regionen aktualisiert. Diese Lösung setzt eine Referenzarchitektur ein, die eine serverlose aktive/passive Arbeitslast mit asynchroner Replikation von Anwendungsdaten und Failover von einer primären zu einer sekundären AWS-Region modelliert.
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Ab heute sind Amazon EC2 X1- und X1e-Instances in den Regionen AWS Afrika (Kapstadt) und Asien-Pazifik (Osaka) verfügbar. Amazon X1- und X1e-Instances sind speicheroptimierte Instances. Sie dienen zum Ausführen umfangreicher und In-Memory-Anwendungen in der AWS Cloud. X1-Instances bieten bis zu 1 952 GiB Speicher und X1e-Instances sogar bis zu 3 904 GiB Speicher. X1- und X1e-Instances werden von vier Intel® Xeon® E7 8880 v3-Prozessoren betrieben und bieten bis zu 128 vCPUs. EC2 X1- und X1e-Instances sind ideal für die Ausführung von In-Memory-Datenbanken wie SAP HANA, Hochleistungsdatenbanken, großen Datenverarbeitungs-Engines wie Apache Spark oder Presto sowie High-Performance-Computing (HPC)-Anwendungen.
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Mit der neuen Herausgabe der Amplify Library, erhält Amplify DataStore die Möglichkeit, einen Untersatz an App-Daten selektiv zu synchronisieren und die App-Daten zu sortieren. DataStore bietet Frontendweb- und mobilen Entwicklern ein persistentes On-device-Speicher-Repository mit denen Datenänderungen geschrieben, gelesen und beobachtet werden können, selbst wenn Sie online oder offline sind und Sie können diese nahtlos mit der Cloud und anderen Geräten synchronisieren.
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Amazon Pinpoint bietet Kunden nun neue Filter, um granularere Segmentierungen ausführen zu können. Amazon Pinpoint-Kunden können nun die Kampagnen- und Nachrichtenpersonalisierungen verstärken, um spezifischere Zielgruppen zu erreichen.
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Sie können jetzt den Amazon Simple Notification Service (SNS) verwenden, um Nachrichten an Amazon Kinesis Data Firehose zu übermitteln. Dieser neue Abonnementtyp für SNS ermöglicht das Speichern, Analysieren und Überwachen von Nachrichten, indem eine einfache Möglichkeit zum Senden von Amazon SNS-Nachrichten an Data Lakes, Datenspeicher und Analyse-Services bereitgestellt wird.
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Amazon AppStream 2.0 unterstützt nun die Verwendung von Smartcards (etwa Smartscards vom Typ Personal Identity Verification (PIV) und Common Access Card (CAC)) für die Authentifizierung bei AppStream-2.0-Streaming-Instanzen. Smartcards werden außerdem für die Authentifizierung während einer Sitzung für Streaming-Anwendungen unterstützt. Dank dieser Einführung können Benutzer einen Smartcard-Leser und eine an den lokalen Computer angeschlossene Smartcard verwenden, um sich bei einer AppStream-2.0-Streaming-Instanz anzumelden, die in eine Microsoft Active Directory-Domäne eingebunden ist. Sie können auch den lokalen Smartcard-Leser und eine Smartcard nutzen, um sich innerhalb der Streaming-Sitzung bei Anwendungen anzumelden.
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Amazon-EMR-Version 5.32 unterstützt nun Amazon EMR auf EKS. Ausführlichere Informationen zu den ersten Schritten mit EMR auf EKS finden Sie in unserer Dokumentation.
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Amazon Fraud Detector ist ein vollständig verwalteter Service, der es einfach macht, potenziell betrügerische Online-Aktivitäten wie Online-Zahlungsbetrug und die Erstellung gefälschter Konten zu identifizieren, mit benutzerdefinierten Machine Learning (ML)-Modellen. Mit nur wenigen Klicks können Sie ein Betrugserkennungsmodell erstellen und trainieren, ohne dass zuvor Machine Learning erforderlich ist.
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Die AWS Snow Family-Konsole wurde erweitert, um Ihnen das Erstellen und Überwachen Ihrer Snow-Datenübertragungs- und Rechenaufgaben zu erleichtern. Neben einer verbesserten Benutzererfahrung können Sie mit der AWS Snow Family-Konsole leichter nachvollziehen, welches Snow-Gerät je nach Größe und Art Ihrer Workloads für Ihren Anwendungsfall besser geeignet ist. Sie können jetzt auch ein Gerät der AWS Snow-Familie mit nur wenigen Klicks in der AWS Snow Family-Konsole bestellen.
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Sie können jetzt AWS Glue DataBrew-Datenvorbereitungsaufträge in Ihre mit AWS Step Functions erstellten Workflows aufnehmen. So sparen Sie Zeit und können Schritte zur Bereinigung und Datennormalisierung in Ihre Analyse- und Machine Learning-Workflows einbinden.
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