Vorstellung der AWS App Mesh – eine Service-Mesh für Microservices auf AWS
AWS App Mesh ist eine Service-Mesh, die es Ihnen ermöglicht, die Kommunikation über Microservice-Anwendungen problemlos zu überwachen und zu steuern.
Quelle: aws.amazon.com
Einführung der Amazon Elastic Inference
Die Amazon Elastic Inference ermöglicht Ihnen jeder beliebigen Amazon EC2- und Amazon SageMaker-Instanz genau die richtige GPU-Beschleunigung zuweisen, um die Kosten für das In Deep Learning Inference-Verfahren um bis zu 75 % zu reduzieren. Die Amazon Elastic Inference unterstützt TensorFlow-, Apache MXNet- und ONNX-Modelle, und weitere Frameworks werden in Kürze zur Verfügung stehen.
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Einführung in AWS Cloud Map
AWS Cloud Map ist eine Serviceerkennung für alle Ihre Cloud-Ressourcen. Mit Cloud Map können Sie benutzerdefinierte Namen für Ihre Anwendungs-Ressourcen festlegen und der Speicherort dieser sich dynamisch verändernden Ressourcen wird aktualisiert. Dadurch erhöht sich die Verfügbarkeit Ihrer Anwendung, denn Ihr Web-Service erkennt jederzeit die aktuellsten Speicherorte seiner Ressourcen.
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Mithilfe des AWS Serverless Application Repository unterstützt das AWS Serverless Application Model jetzt auch verschachtelte Anwendungen
Sie können nun neue serverlose Architekturen mit verschachtelten Anwendungen zusammenstellen und bereitstellen, die vom AWS Serverless Application Model (SAM) unterstützt werden, indem Sie das AWS Serverless Application Repository verwenden. Verschachtelte Anwendungen sind locker kombinierte Komponenten einer serverlosen Architektur.
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Application Load Balancer kann jetzt Lambda-Funktionen aufrufen, um HTTP(S)-Anfragen zu bedienen
Application Load Balancers unterstützen jetzt den Aufruf von Lambda-Funktionen, um HTTP(S)-Anfragen zu bedienen. Damit können Benutzer serverlose Anwendungen über jeden HTTP-Client aufrufen, einschließlich Webbrowsern. Mit der Unterstützung für inhaltsbasierte Weiterleitungsregeln von Application Load Balancer können Sie auch Anfragen basierend auf dem Anfrageninhalt an unterschiedliche Lambda-Funktionen leiten. Vor dieser Neuerung konnten Sie nur EC2-Instances, Container und Vor-Ort-Server als Ziele für Application Load Balancer definieren und benötigten andere Proxy-Lösungen zum Aufruf von Lambda-Funktionen über HTTP(S). Sie können nun einen Application Load Balancer als gemeinsamen HTTP-Endpunkt nutzen, um den Betrieb und die Überwachung von Anwendungen, die Server und serverlose Datenverarbeitung nutzen, zu vereinfachen.
Sie können Lambda-Funktionen mithilfe der Elastic Load Balancing-Konsole, des AWS SDK oder des AWS Command Line Interface (CLI) als Ziele für einen Application Load Balancer registrieren. Außerdem können Sie über die AWS Lambda-Konsole in nur wenigen Klicks einen Application Load Balancer als Auslöser für Lambda-Funktionen konfigurieren.
Es gelten die üblichen Gebühren für AWS Lambda und Application Load Balancer. Weitere informationen erhalten Sie auf der Preisseite für Application Load Balancer.
Die Unterstützung des Lambda-Aufrufs über den Application Load Balancer ist für bestehende und neue Application Load Balancer in den AWS-Regionen USA-Ost (Nord-Virginia), USA-Ost (Ohio), USA-West (Nordkalifornien), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Tokio), Kanada (Zentral), EU (Frankfurt), EU (Irland), EU (London), EU (Paris), Südamerika (São Paulo) und GovCloud (USA-West) verfügbar.
Mehr erfahren Sie in der Demo, im Blog und in der Dokumentation für den Application Load Balancer.
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Jetzt neu: Amazon Managed Streaming für Kafka (Amazon MSK) in der öffentlichen Vorversion
Heute haben wir Amazon Managed Streaming für Kafka (Amazon MSK) in der öffentlichen Vorversion angekündigt. Amazon MSK ist ein voll verwalteter, hochverfügbarer und sicherer Service, der es Entwicklern und DevOps-Managern leicht macht, Anwendungen in der AWS Cloud auf Apache Kafka auszuführen, ohne, dass Fachwissen zur Infrastrukturverwaltung von Apache Kafka nötig ist. Amazon MSK betreibt hochverfügbare Apache Kafka-Cluster, stellt Sicherheitsmerkmale direkt beim Start zur Verfügung, ist voll mit quelloffenen Version von Apache Kafka kompatibel (wodurch bestehende Anwendungen ohne Codeänderungen migriert werden können) und verfügt über AWS-Integrationen, die die Anwendungsentwicklung beschleunigen.
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AWS Lambda unterstützt jetzt benutzerdefinierte Laufzeiten und ermöglicht das Teilen von gemeinsamem Code zwischen Funktionen
Wir haben Lambda Runtime API und Lambda Layers angekündigt, zwei neue AWS Lambda-Merkmale, mit denen Entwickler benutzerdefinierte Laufzeiten entwickeln und gemeinsamen Code zwischen Funktionen teilen und verwalten können.
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Amazon FreeRTOS fügt neue Funktionen hinzu
BLE-Unterstützung in Amazon FreeRTOS ist jetzt im Beta-Stadium verfügbar. Sie können Amazon FreeRTOS-Geräte, die BLE verwenden, sicher über Android -und iOS-Geräte mit AWS IoT verbinden.
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Amazon CloudWatch stellt Automatic Dashboards für die Überwachung aller AWS-Ressourcen vor
Sie können nun aggregierte Aufrufe des Status und der Leistung aller AWS-Ressourcen mithilfe von CloudWatch Automatic Dashboards erhalten. Dies ermöglicht es Ihnen, schnell mit der Überwachung zu beginnen. Sie können außerdem Ihre konto- und ressourcenbasierten Aufrufe von Metriken und Alarmen erforschen. Ferner ist es leicht, den Ursprung von Performance Problemen aufzugliedern.
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Einführung von AWS Systems Manager Distributor
Der AWS Systems Manager Distributor ist eine neue Funktion, mit der Sie Softwarepakete (wie Software-Agenten) in Ihren Konten sicher speichern und verteilen können. Der Distributor integriert mit vorhandenen Funktionen des Systems Manager, um Distribution, Installation und Update von Paketen zu vereinfachen und skaliert zu ermöglichen.
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