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Amazon Connect unterstützt ab sofort erweiterte Suchfunktionen für Flows und Flow-Module mittels Benutzeroberfläche und API

Amazon Connect bietet jetzt erweiterte Suchfunktionen für Flows und Flow-Module auf der Connect-Admin-Website oder programmgesteuert über APIs . Sie können nun anhand von Namen, Beschreibung, Typ, Status und Tags nach Flows und Flow-Modulen suchen, Dadurch wird es einfacher einen einzelnen Flow zu filtern und zu identifizieren, wenn Sie Ihre Connect-Instances verwalten. Zum Beispiel können Sie jetzt nach allen Flows suchen, die mit dem Schlüsselwertpaar Department:Help_Desk gekennzeichnet sind, um Ihre Einstellungen auf die spezifischen, von Ihnen gesuchten Flows hin zu filtern.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt die Nebenversionen 16.3, 15.7, 14.12, 13.15 und 12.19

Amazon Relational Database Service (RDS) für PostgreSQL unterstützt jetzt die neuesten Nebenversionen PostgreSQL 16.3, 15.7, 14.12, 13.15 und 12.19. Diese Version von RDS für PostgreSQL unterstützt jetzt auch pgvector 0.7.0, mit dem Sie Vektoren mit mehr als 2.000 Dimensionen indizieren können, und bietet Unterstützung für die skalare und binäre Quantisierung durch Ausdrucksindizes. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon MemoryDB unterstützt jetzt Bedingungsschlüssel für Benutzerauthentifizierung und Verschlüsselung während der Übertragung

Heute hat Amazon MemoryDB zwei neue Bedingungsschlüssel für IAM-Richtlinien eingeführt, mit denen Sie die Einstellungen für die Benutzerauthentifizierung und Verschlüsselung bei der Übertragung während der Clustererstellung steuern können. Mit den neuen Bedingungsschlüsseln können Sie IAM-Richtlinien oder Service Control Policies (SCPs) erstellen, um die Sicherheit zu erhöhen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Cognito führt Staffelpreise für die M2M-Nutzung (Maschine-Maschine) ein

Amazon Cognito führt Preise für die Maschine-Maschine-(M2M)-Authentifizierung ein, um kontinuierliches Wachstum besser zu unterstützen und die Funktionalität zu erweitern. Die nutzerbasierten Preise von Amazon Cognito (monatlich aktive Nutzer oder MAUs) ändern sich nicht. Kundenkonten, die derzeit Amazon Cognito für M2M-Anwendungsfälle verwenden, sind für 12 Monate von der Preisänderung ausgenommen. Die M2M-Preise basieren auf der Anzahl der Anwendungsclients, die für die M2M-Authentifizierung konfiguriert sind, und der Anzahl der für sie angeforderten Token. Einzelheiten finden Sie auf unserer Preisseite.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon MQ unterstützt jetzt RabbitMQ Version 3.12

Amazon MQ unterstützt jetzt RabbitMQ Version 3.12.13, die mehrere Behebungen und Verbesserungen zu den vorherigen von Amazon MQ unterstützten Versionen von RabbitMQ enthält. Ab RabbitMQ 3.12.13 werden alle Classic Queues auf Amazon MQ-Brokern automatisch auf Classic Queues Version 2 (CQv2) aktualisiert. Alle Warteschlangen auf RabbitMQ 3.12 verhalten sich jetzt ähnlich wie Lazy-Warteschlangen. Diese Änderungen sorgen für eine erhebliche Verbesserung des Durchsatzes und eine geringere Speicherauslastung in den meisten Anwendungsfällen. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon OpenSearch Serverless ist jetzt in der Region Europa (Paris) verfügbar

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass Amazon OpenSearch Serverless die Verfügbarkeit auf die Region Europa West (Paris) eu-west-3 ausweitet. OpenSearch Serverless ist eine Serverless-Bereitstellungsoption für Amazon OpenSearch Service, mit der Sie Such- und Analyse-Workloads ganz einfach ausführen können, ohne die Komplexität des Infrastrukturmanagements. Die Rechenkapazität von OpenSearch Serverless, die für die Datenerfassung, -suche und -abfrage aufgewendet wird, wird in OpenSearch Compute Units (OCUs) gemessen.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Cost Anomaly Detection reduziert die Latenz bei der Erkennung von Anomalien um bis zu 30 %

Ab heute erkennt AWS Cost Anomaly Detection Kostenanomalien bis zu 30 % schneller. Kunden können so Veränderungen bei Ausgaben schneller erkennen und auf diese reagieren. Die Erkennung von Kostenanomalien nutzt fortschrittliches Machine Learning, um ungewöhnliche Veränderungen bei den Ausgaben zu erkennen, sodass Kunden schnell Maßnahmen ergreifen können, um unerwartete Kosten zu vermeiden.
Quelle: aws.amazon.com

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Agents für Amazon Bedrock unterstützt jetzt das Preismodell für bereitgestellten Durchsatz

Agents für Amazon Bedrock ermöglicht es Entwicklern, generative KI-basierte Anwendungen zu erstellen, die in einer Vielzahl von Anwendungsfällen komplexe Aufgaben erledigen und Antworten auf der Grundlage der Datenquellen eines Unternehmens liefern können. Wenn Agent-Anwendungen skalieren, benötigen sie im Vergleich zu On-Demand-Limits einen höheren Eingabe- und Ausgabemodelldurchsatz.
Quelle: aws.amazon.com