Amazon EC2 unterstützt jetzt Microsoft SQL Server 2019

Amazon EC2 unterstützt jetzt Microsoft SQL Server 2019, die neueste Version von Microsoft SQL Server. Wenn Sie SQL Server 2019 auf Amazon EC2 ausführen, profitieren Sie von der Skalierbarkeit, Leistung und Elastizität der AWS Cloud, während sie die aktuellsten Funktionen, die in Microsoft SQL Server 2019 verfügbar sind nutzen, wie die erweiterte PolyBase und intelligente Abfrageverarbeitung nutzen. Sie können die SQL Server 2019 Always-On Availability Groups für eine verbesserte Verfügbarkeit über mehrere AWS Availability Zones („AZs“) hinweg bereitstellen. Mit AWS profitieren Sie von allen Sicherheitsfunktionen, wie Amazon VPC, Datenverschlüsselung und Integration mit Microsoft AD, während sie die Vorzüge der aktuellsten Sicherheitsverbesserungen, die von SQL Server 2019 bereitgestellt werden, so z. B. Always Encrypted sichere Enklaven, Datenklassifikation, eingebaute Überwachung und Zertifikatverwaltung mit SQL Server Configuration Manager, genießen.  
Quelle: aws.amazon.com

Amazon CloudWatch führt konto- und regionsübergreifende Dashboards ein

Amazon CloudWatch bietet jetzt konto- und regionsübergreifende Dashboards, mit denen Sie allgemeine operative Dashboards erstellen und mit nur einem Klick Drilldowns in spezifischere Dashboards anderer AWS-Konten durchführen können, ohne sich in verschiedenen Konten an- und abmelden oder AWS-Regionen wechseln zu müssen. Die Funktion ist für zentralisierte operative Teams, DevOps-Entwickler und Servicebesitzer konzipiert, die Anwendungen in verschiedenen Regionen und Konten überwachen, analysieren und auftretende Fehler beheben müssen. Durch die Fähigkeit, leistungsbezogene und operative Daten konto- und regionsübergreifend zu visualisieren, zu aggregieren und zusammenzufassen, kann die durchschnittliche Dauer bis zur Problemlösung reduziert werden.
Quelle: aws.amazon.com

Einführung von AWS Step Functions Data Science SDK für Amazon SageMaker

Das AWS Step Functions Data Science Software Development Kit (SDK) ist eine Open-Source-Bibliothek, mit der Sie auf einfache Weise Workflows erstellen können, die Daten vorverarbeiten und dann maschinelle Lernmodelle mit Amazon SageMaker und AWS Step Functions trainieren und veröffentlichen. Sie können in Python Workflows für maschinelles Lernen erstellen, die die AWS-Infrastruktur skalierbar arrangieren, ohne die AWS-Dienste separat bereitstellen und integrieren zu müssen.
Quelle: aws.amazon.com

Verwalten der eigenen Amazon API Gateway-Limits mit AWS-Service-Kontingenten

Ab sofort können Sie Ihre Limits für Amazon API Gateway mit AWS-Service-Kontingenten anzeigen und verwalten. Kontingente, auch als Limits bezeichnet, sind die maximale Anzahl von Ressourcen, die Sie in einem AWS-Konto erstellen können. Dank der Integration von API Gateway in AWS-Service-Kontingente können Sie Ihre Kontingente einfach und skaliert anzeigen und verwalten, wenn die API-Workloads zunehmen.  
Quelle: aws.amazon.com