Amazon SageMaker unterstützt jetzt ml.p4d-Instances, die nächste Generation GPU-basierter Instances, anzukündigen. Diese Instances bieten die beste Leistung für Machine Learning (ML) Training in der Cloud für Anwendungen wie natürliche Sprachverarbeitung, Objekterkennung und Klassifizierung, seismische Analyse, Genomforschung und mehr.
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Wir freuen uns, die Einführung des AWS SaaS Factory Insights Hub anzukündigen, eine wachsende Bibliothek mit geschäftlichen und technischen Inhalten, die AWS-Partnern helfen soll, Einblicke zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich in jeder Phase der Software-as-a-Service (SaaS)-Reise auf AWS zu aktivieren. AWS-Partner können nach Themen, die für ihr Unternehmen am wichtigsten sind, nach Art des Inhalts, oder nach bestimmten geschäftlichen oder technischen Rollen suchen, um Whitepapers, Fallstudien, Best Practices, Videos und mehr zu finden.
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Mit der Einführung der Revisionszugangsregeln können Datenanbieter Produkte erstellen, die dem Abonnenten Zugang zu einer Untergruppe im Revisions-Datensatz, anhand des Abonnement-Anfangsdatums, geben. Ab heute können Abonnenten Produkte wählen die entweder nur historische Revisionen, die vor dem Anfangsdatum des Abonnement veröffentlicht wurden, nur zukünftige Revisionen, die nach dem Anfangsdatum des Abonnements veröffentlicht wurden, oder zukünftige Revisionen mit einer gewissen Anzahl an Revisionen die vor dem Anfangsdatum des Abonnement veröffentlicht wurden. Bevor die Revisionszugangsregeln erhältlich waren, haben Abonnenten alle verfügbaren Revisionen von Datensätzen erhalten, egal, ob sie vor oder nach dem Anfangsdatums ihres Abonnement veröffentlicht wurden. Mit der Einführung dieser Funktion können die Abonnenten die Revisionen einsehen die sie tatsächlich brauchen. Gleichzeitig können Anbieter die Preise für historische und zukünftige Daten angemessen anpassen ohne mehrere Datensätze erstellen und verwalten zu müssen.
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AWS Service Catalog AppRegistry bietet einen Platz, um Ihre AWS CloudFormation-Stacks zu sammeln und verknüpft Ihre Kunden-spezifischen Attributgruppen (Metadaten), welche Ihre AWS-Anwendungen beschreiben. Kunden können Aktualisierungen von Stack- und Metadaten-Veränderungen automatisieren, indem sie AppRegistry in ihren CI/CD-Prozessen aufrufen. IT- und Geschäftsbeteiligte haben aktuelle Informationen über ihre Anwendungen, wie organisatorischer Besitz, Datenvertraulichkeit und Kosten-Center.
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Die Reise- und Gastgewerbebranche befindet sich im Wandel, und ist mit beispiellosen Umbrüchen konfrontiert. Deshalb freuen wir uns, die Einführung der neuen AWS Travel and Hospitality Competency anzukündigen.
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AWS-Partnernetz (APN)-Partner können sich jetzt auf die APN-Foundational Technical Review (FTR) vorbereiten, indem sie die neue AWS Well-Architected Tool FTR Lens anwenden wenn Sie eine Bewertung der Well-Architected-Rahmenbedingungen in dem AWS Well-Architected Tool durchführen.
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Amazon S3 Storage Lens stellt unternehmensweite Sichtbarkeit in Ihrer Objektspeichernutzung und Aktivitätentrends bereit und spricht umsetzbare Empfehlungen aus, um Kosteneffizienz zu verbessern und bewährte Praktiken des Datenschutzes anzuwenden. S3 Storage Lens ist die erste Cloud-Speicher-Analyselösung zur Bereitstellung einer einzelnen Ansicht der Objektspeichernutzung und Aktivitäten über Dutzende bis Hunderte Konten in einer AWS-Organisation, mit Drill-Downs, um Einblick in das Konto, den Bucket oder sogar auf Präfixebene zu generieren. Durch mehr als 14 Jahre Erfahrung dem Kunden bei der Optimierung des Speichers zu helfen, analysiert S3 Storage Lens unternehmensweite Metriken, um kontextbezogene Empehlungen bereitzustellen, um Wege zu finden, Ihre Speicherkosten zu reduzieren und bewährte Praktiken beim Datenschutz anzuwenden.
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Wir freuen uns, heute ankündigen zu können, dass Amazon SageMaker Studio jetzt Multi-GPU-Instances in den Größen ml.g4dn.12xlarge, ml.p3.8xlarge, und ml.p3.16xlarge unterstützt. Multi-GPU-Instances beschleunigen das Training von Machine Learning-Modellen erheblich, was es Nutzern ermöglicht, fortgeschrittenere Machine Learning-Modelle zu trainieren, die für einzelne GPUs zu groß sind. Ebenso bieten sie die Flexibilität, größere Datenstapel, wie etwa 4k-Bilder für Bildklassifikation und Objekterkennung, zu verarbeiten.
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Patches 1.7.6 / 2.5.6 / 3.2.6 sind jetzt für Kunden, die Amazon Aurora PostgreSQL nutzen, verfügbar. Detaillierte Versionshinweise finden Sie in unserer Versionsdokumentation. Sie können die neue Patch-Version in der AWS-Managementkonsole über die AWS-CLI oder über die RDS-API anwenden. Detaillierte Anweisungen können Sie unserer technischen Dokumentation entnehmen.
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Amazon CloudFront gibt die ersten beiden Edge-Standorte in Thailand bekannt. Diese neuen Edge-Standorte in Bangkok werden Zuschauern eine bis zu 30%ige Reduzierung der p90-Latenzmessungen bieten. Die Preise für diese neuen Edge-Standorte liegen innerhalb der geografischen Region Asien-Pazifik von CloudFront. Weitere Informationen zur globalen Infrastruktur von CloudFront finden Sie unter Amazon CloudFront-Infrastruktur.
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