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Die erweiterte Abfragefunktion von AWS Config unterstützt jetzt mehrere Konten und Regionen

Im letzten Jahr wurde in AWS Config die erweiterte Abfragefunktion eingeführt, mit der Sie über einfache SQL-artige Abfragen die Konfigurationseigenschaften Ihrer AWS-Ressourcen für Audit-, Compliance- und Fehlerbehebungszwecke abfragen können. Ab sofort können Sie die erweiterte Abfragefunktion mit Konfigurationsaggregatoren kombinieren und dieselben Abfragen konto- und regionsübergreifend durchführen. Sie erhalten damit einen unkomplizierten Mechanismus zur Abfrage aller Ihrer AWS-Ressourcen über ein zentrales Konto. Mögliche Einsatzbeispiele für diese Abfragefunktion ist das Abrufen von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instances mit einer bestimmten Größe, Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)-Volumes, die mit keiner Amazon EC2-Instance verbunden sind, oder Ressourcen mit deaktivierter Verschlüsselung. Das funktioniert in AWS Organizations konto-, regions- und organisationsübergreifend. 
Quelle: aws.amazon.com

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Verwendung der eigenen IP-Adresse und Ressourcen-Tagging jetzt mit AWS Global Accelerator möglich

Ab heute können Sie Ihre eigenen IP-Adressen (BYOIP) in den AWS Global Accelerator einbringen, um für öffentliche /24 IP-Adressbereiche zu werben, die Sie vom Rand des globalen AWS-Netzes aus besitzen. BYOIP ermöglicht es Ihnen, Ihre Anwendungen in Global Accelerator mit Ihren eigenen IP-Adressen zu versehen, einschließlich der Adressen, die in Client-Anwendungen auf der Whitelist stehen, ohne dass Sie irgendwelche Änderungen an der Client-Seite vornehmen müssen. So können Sie alle oder einen Teil Ihrer kritischen und latenzempfindlichen Anwendungen, die fest kodierte IP-Adressen verwenden, mit hoher Verfügbarkeit und Leistung auf AWS umstellen. Dies ermöglicht es Ihnen auch, Ihre eigenen IP-Adressen, die in bestimmten Ländern registriert sind, mit weltweit gehosteten AWS-Arbeitslasten zu verwenden, um behördliche oder Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Der für diese IP-Adressen bestimmte Datenverkehr wird von Global Accelerator über das globale Netzwerk von AWS auf intelligente Weise zum optimalen Endpunkt geleitet. Global Accelerator leitet den Datenverkehr als Reaktion auf Änderungen des Anwendungszustands oder der Konfiguration in weniger als 30 Sekunden zum nächsten verfügbaren Endpunkt weiter.
Quelle: aws.amazon.com

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Verbessern Ihrer Schulungszeit, Modellstabilität und Genauigkeit bei Amazon Forecast durch die Nutzung neuer Hyperparameter, die jetzt von DeepAR+ unterstützt werden

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Service, der Machine Learning (ML) verwendet, um genaue Prognosen vorzulegen, ohne dass vorherige ML-Erfahrung erforderlich ist. Amazon Forecast ist in einer Vielzahl von Anwendungsfällen anwendbar, einschließlich der Prognose des Energiebedarfs, der Personal- und Ressourcenplanung, der Prognose der Nutzung der Cloud-Infrastruktur, der Bestandsplanung, der Prognose der Produktnachfrage und der Finanzplanung.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Lightsail unterstützt jetzt Ressourcenüberwachung, Alarmierung und Benachrichtigungen

Amazon Lightsail unterstützt jetzt Ressourcenüberwachung, Alarmierung und Benachrichtigungen Mit der Einführung dieser neuen Version können Sie Schwellenwerte für jede der überwachten Metriken für Amazon Lightsail-Instances, Load Balancer und Datenbanken einrichten und sich bei Überschreiten der Schwellenwerte per E-Mail und SMS-Benachrichtigung informieren lassen.
Quelle: aws.amazon.com

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Neue AWS Deep Learning Containers mit Tensorflow (1.15.2, 2.0.1 und 2.1.0), PyTorch 1.4.0 und MXNet 1.6.0

Die AWS Deep Learning Containers sind heute mit den neuesten Framework-Versionen von Tensorflow (1.15.2, 2.0.1 und 2.1.0), PyTorch 1.4.0 und MXNet 1.6.0 verfügbar. Außerdem verfügen die MXNet Deep Learning Container über GluonNLP und Horovod. Sie können die neuen Versionen von Deep Learning-Container im Amazon Sagemaker, Amazon Elastic Container Service für Kubernetes (Amazon EKS), selbstverwaltete Kubernetes, Amazon EC2 und Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) starten. Eine vollständige Liste der vom AWS Deep Learning-Container unterstützten Rahmenbedingungen und Versionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Quelle: aws.amazon.com