da Agency

Ankündigung von Amazon Timestream – schnelle, skalierbare, vollständig verwaltete Zeitreihen-Datenbank – Registrieren Sie sich für die Vorschau

Amazon Timestream ist ein zweckerstellter Zeitreihen-Datenbankservice zum Erfassen, Speichern und Verarbeiten von Zeitreihendaten wie Server- und Netzwerkprotokollen, Sensordaten und industriellen Telemetriedaten für IoT und betriebliche Anwendungen. Amazon Timestream verarbeitet pro Tag Billionen von Ereignissen zu einem Zehntel der Kosten relationaler Datenbanken mit einer Abfrageleistung, die bis zu tausend Mal schneller ist als die einer Allzweckdatenbank.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

AWS IoT Greengrass unterstützt ab sofort Amazon SageMaker Neo und ML-Inferenzkonnektoren auf Edge-Geräten.

AWS IoT Greengrass unterstützt ab sofort Amazon SageMaker Neo. Mit Neo können Machine Learning-Modelle einmal trainiert und überall in der Cloud sowie an Edge-Standorten ausgeführt werden. Neo optimiert automatisch TensorFlow-, MXNet-, PyTorch-, ONNX- und XGBoost-Modelle für den Einsatz auf ARM-, Intel- und Nvidia-Prozessoren. Optimierte Modelle laufen bis zu doppelt so schnell und verbrauchen weniger als ein Zehntel des Speicherbedarfs. Neo wird in Kürze auch als Open-Source-Code unter der Apache Softwarelizenz erhältlich sein, so dass Hardware-Anbieter es für ihre Prozessoren und Geräte anpassen können. Wenn Sie Neo mit AWS IoT Greengrass verwenden, können Sie diese Modelle in Amazon SageMaker nachträglich trainieren und die optimierten Modelle schnell aktualisieren, um die Intelligenz auf diesen Edge-Geräten zu verbessern. Sie können eine breite Palette von Geräten verwenden, die auf den Plattformen Nvidia Jetson TX2, Arm v7 (Raspberry Pi) oder Intel Atom basieren.  
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Einführung in AWS DeepRacer

Entwickler, starten Sie Ihre Maschinen. Wir freuen uns, den AWS DeepRacer vorstellen zu können, den schnellsten Einstieg in das Machine Learning im wahrsten Sinne des Wortes. Testen Sie einen vollständig autonomen Rennwagen im Maßstab 1:18 mit Reinforcement Learning in einem 3D-Rennsimulator und einer weltweiten Rennliga. Sie können Ihren AWS DeepRacer jetzt auf amazon.com vorbestellen.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

AWS Lambda unterstützt Python 3.7

Sie können Ihre AWS Lambda-Funktionen jetzt neben den unterstützten Versionen Python 2.7 und 3.6 auch mit der Version 3.7 entwickeln. Python 3.7 ist die neueste Hauptversion der Python-Skriptsprache und enthält viele neue Funktionen wie die Unterstützung für Datenklassen, Anpassung des Zugriffs auf Modulattribute und Verbesserungen für die Codeeingabe. 
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Amazon Lightsail unterstützt jetzt Ressourcen-Tagging

Ab heute können Sie Ihren Lightsail-Ressourcen, einschließlich virtueller Server, verwalteter Datenbanken, Load Balancer, Blockspeicher, Snapshots und DNS-Zonen, Taggings hinzufügen. Mit den Lightsail-Tags können Sie Ihre Projekte einfach organisieren, Berichte zur Kostenverteilung für die Abrechnung erstellen und die Zugriffskontrolle für Ihre Ressourcen aktivieren.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

AWS-optimierter TensorFlow jetzt skaliert auf 256 GPUs

Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt das verteilte Training von TensorFlow Deep Learning-Modellen mit nahezu linearer Skalierungseffizienz von bis zu 256 GPUs. Die AWS Deep Learning AMIs werden mit einer vor-erstellten verbesserten Version von TensorFlow geliefert, die in eine optimierte Version des verteilten Horovod-Trainingsrahmens integriert ist, um diese Skalierbarkeit zu gewährleisten. Mit dieser Verbesserung können Sie das ResNet50-Modell jetzt mit TensorFlow-Horovod in weniger als 15 Minuten trainieren.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Verwenden Sie die Bibliotheken für Client-seitiges Caching von AWS Secrets Manager, um die Verfügbarkeit und Latenzzeiten bei der Verwendung von Secrets zu verbessern

AWS Secrets Manager vereinfacht das Befolgen von bewährten Sicherheitspraktiken durch die sichere Rotation von Secrets nach benutzerdefiniertem Zeitplan. Zum Beispiel können Sie Secrets Manager darauf konfigurieren, Datenbank-Anmeldedaten täglich zu rotieren. Damit wird ein typisches Langzeit-Secret zu einem Kurzzeit-Secret, das automatisch rotiert wird. Heute hat Secrets Manager eine Bibliothek für Client-seitiges Caching für Java und eine Bibliothek für Client-seitiges Caching für Java Database Connectivity (JDBC)-Traiber eingeführt. Damit wird der Einsatz dieser Secrets in Ihren Anwendungen erleichtert.  
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

AWS Lambda unterstützt erweitertes Rundsenden und HTTP/2 in Kinesis Data Streams zum schnelleren Streaming

AWS Lambda unterstützt jetzt erweitertes Rundsenden und HTTP/2 als Datenabruffunktionen in Kinesis Data Streams (KDS) für Kinesis-Ereignisquellen. Die HTTP/2-Datenabruf-API verbessert die Datenliefergeschwindigkeit zwischen Datenproduzenten und Lambda-Funktionen um mehr als 65 %. Erweitertes Rundsenden ermöglicht es Ihnen, den gleichen KDS-Stream mit mehreren Lambda-Funktionen parallel und ohne Leistungseinbuße zu verarbeiten.  
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Ankündigung von Amazon Aurora Global Database

Amazon Aurora Global Database ist eine neue Funktion in der MySQL-kompatiblen Version von Amazon Aurora, die für Anwendungen mit globaler Ausrichtung entwickelt wurde. Sie ermöglicht es einer einzigen Aurora-Datenbank, mehrere AWS-Regionen mit einer schnellen Replikation abzudecken, um globale Lesezugriffe mit niedriger Latenz und eine Notfallwiederherstellung nach einem regionalen Ausfall zu gewährleisten.
Quelle: aws.amazon.com