DeepAR-Algorithmus jetzt in Amazon SageMaker verfügbar
Ab sofort können Sie den Vorhersagealgorithmus DeepAR für das Modelltraining in Amazon SageMaker verwenden.
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Amazon Rekognition ist ab sofort in der AWS-Region USA Ost (Ohio) verfügbar
Amazon Rekognition ist ein auf Deep Learning basierender Service, mit dem Sie auf einfache Weise Bildanalysen zu Ihren Anwendungen hinzufügen können. Mithilfe der Rekognition Image API lassen sich in Bildmaterial Objekte, Szenen, Gesichter und unangemessene Inhalte erkennen, Texte extrahieren, bekannte Persönlichkeiten erkennen und Gesichter suchen und vergleichen. Die Rekognition Video API für die AWS-Region USA Ost (Ohio) ermöglicht es, in auf Amazon S3 gespeichertem Videomaterial Personen zu verfolgen, Objekte, Szenen, Aktivitäten und unangemessene Inhalte sowie bekannte Persönlichkeiten zu erkennen und Gesichter zu suchen.
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AWS X-Ray SDK for Ruby (Beta)
AWS X-Ray SDK for Ruby bietet Entwicklern die Möglichkeit, Informationen von ihren Anwendungen aufzuzeichnen und an den AWS X-Ray-Service auszugeben. Mit dem Repository auf Github sind Sie binnen Minuten startbereit.
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Amazon CloudFront gibt sechs neue Edge-Standorte bekannt, davon zwei zusätzliche in Tokio und ein erster Standort im australischen Perth.
Sechs neue Edge-Standorte erweitern das globale Netzwerk von Amazon CloudFront. Die sechs neuen Standorte befinden sich in den folgenden Städten:
Perth, Australien; Chennai, Indien; Rio de Janeiro, Brasilien; Los Angeles, Kalifornien, USA; sowie zwei weitere Edge-Standorte in Tokio, Japan.
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MariaDB 10.2 wird ab sofort auf Amazon RDS unterstützt
Ab sofort können Sie auf Amazon RDS MariaDB 10.2-Instanzen starten. Bestehende Amazon RDS for MariaDB-Datenbankinstanzen können von Version 10.1 auf Version 10.2.11 aktualisiert werden.
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Amazon Aurora mit PostgreSQL-Kompatibilität ist jetzt in der Region EU (Paris) verfügbar
Die PostgreSQL-kompatible Version von Amazon Aurora ist jetzt in der AWS-Region EU (Paris) verfügbar. Damit stehen nun neun Regionen zur Verfügung, sodass Sie mehr Optionen im Hinblick auf die Datenbankplatzierung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit erhalten.
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Schutzschalterlogik für den Scheduler des Amazon ECS Service
Der Service-Scheduler für den Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) beinhaltet jetzt eine Logik, die eine Begrenzung einführt, wie oft Aufgaben neu gestartet werden, wenn sie wiederholt nicht ausgeführt werden können.
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Unterstützung von Apache Spark 2.2.1 mit Integration von Amazon SageMaker und Apache Hive 2.3.2 auf Amazon EMR Version 5.11.0
Sie können jetzt Apache Spark 2.2.1, Apache Hive 2.3.2 und die Amazon SageMaker-Integration mit Apache Spark auf Amazon EMR Version 5.11.0 verwenden. Spark 2.2.1 und Hive 2.3.2 enthalten mehrere Fehlerkorrekturen und Verbesserungen. Amazon SageMaker Spark ist eine als Open Source bereitgestellte Spark-Bibliothek für Amazon SageMaker, einen vollständig verwalteten Service, der Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung erstellen zu trainieren und bereitstellen kann. Sie ermöglicht Ihnen, Spark-Stufen und Stufen, die mit Amazon SageMaker interagieren, in Ihren Spark ML Pipelines überlappend zuzulassen, sodass Sie Modelle mit Spark DataFrames in Amazon SageMaker mit von Amazon bereitgestellten ML-Algorithmen trainieren können, wie beispielsweise K-Means-Clustering oder XGBoost.
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Amazon ECS fügt ELB-Übergangsfrist der Zustandsprüfung hinzu
Der Service-Scheduler für den Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) ermöglicht jetzt das Definieren einer Übergangsfrist, um das vorzeitige Beenden von neu umgeschriebenen Aufgaben zu verhindern.
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Amazon WorkSpaces unterstützt jetzt konfigurierbaren Speicher und Wechsel zwischen Hardware-Paketen
Heute stellt Amazon WorkSpaces zwei neue Funktionen zur Verfügung. Erstens können Sie jetzt die Menge an Speicher konfigurieren, die Ihre WorkSpaces beim Start erhalten, und den Speicher für einen ausgeführten Workspace jederzeit erhöhen. Zweitens können Sie ab sofort das Hardware-Paket, auf dem Ihr WorkSpace ausgeführt wird, mit einem einfachen Neustart ändern. Alle Anwendungen, Daten und der Speicher bleiben unverändert, aber Sie können jetzt auf ein leistungsstärkeres Paket wechseln, um ressourcenintensive Anwendungen zu unterstützen, oder auf ein weniger leistungsstarkes, um Kosten zu sparen. Mit diesen Funktionen bietet Amazon WorkSpaces jetzt zusätzliche Flexibilität für den Support verschiedener Anforderungen von Endbenutzern, während Ihre Kosten weiterhin optimiert werden.
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