Cloud Computing Köln

Erstellen Sie ML-Feature-Pipelines aus benutzerdefinierten Datenquellen mit Amazon SageMaker Feature Store

Amazon SageMaker Feature Store unterstützt die Möglichkeit, benutzerdefinierte Datenquellen in Pipelines zur Feature-Verarbeitung zu integrieren. Sie können umfangreichere und vielfältigere ML-Features erstellen, indem Sie verschiedene Datenquellen einbinden und die auszuführenden Transformationsfunktionen definieren. Der SageMaker Feature Store kümmert sich dann um die Verarbeitung der Daten zu ML-Features. 
Quelle: aws.amazon.com

Amazon RDS für SQL Server unterstützt Nebenversion 2019 CU22

Eine neue Nebenversion von Microsoft SQL Server mit Performance- und Sicherheits-Updates in Amazon RDS für SQL Server ist jetzt verfügbar. Amazon RDS für SQL Server unterstützt die neue Nebenversion für SQL Server 2019 in den folgenden Ausgaben: Express, Web, Standard und Enterprise.
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Amazon QuickSight unterstützt jetzt die direkte Verbindung zu Starburst

Heute kündigt Amazon QuickSight die allgemeine Verfügbarkeit eines nativen Starburst-Connectors an, mit dem Kunden direkt von Amazon QuickSight aus eine Verbindung zu Starburst herstellen können. Der native Starburst-Daten-Connector unterstützt die Verbindung zu Starburst Enterprise für lokale Instances und Starburst Galaxy für verwaltete Instances. 
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C6a- und M6a- und R6a-Instances von Amazon EC2 sind jetzt in weiteren Regionen verfügbar

Ab heute sind die rechenoptimierten Amazon-EC2-C6a-Instances in Kanada (Zentral) verfügbar, die universellen Instances von Amazon EC2 M6a sind jetzt in den Regionen Kanada (Zentral) und Europa (Mailand) verfügbar, und die speicheroptimierten Amazon-EC2-R6a-Instances sind jetzt in den Regionen USA West (Nordkalifornien) und Asien-Pazifik (Singapur) verfügbar. C6a-, M6a- und R6a-Instances werden von AMD-EPYC-Prozessoren der dritten Generation angetrieben. M6a- und R6a-Instances bieten eine um bis zu 35 % bessere Preisleistung als vergleichbare R6a-Instances, während M5a- und R5a-Instances eine um bis zu 15 % bessere Preisleistung als vergleichbare R5a-Instances bieten. Diese Instances bieten 10 % niedrigere Kosten als vergleichbare x86-basierte EC2-Instances.
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Amazon Kendra veröffentlicht Connectors für 11 JDBC-Datenquellen, um eine strukturierte Datensuche zu ermöglichen

Amazon Kendra ist ein intelligenter Suchservice, der auf Machine Learning basiert und mit dem Unternehmen ihren Kunden und Mitarbeitern bei Bedarf notwendige Informationen zur Verfügung stellen können. Ab heute können AWS-Kunden die Amazon Kendra-Connectors für die folgenden 11 Datenbanken verwenden: Aurora (MySQL-kompatibel), Aurora (PostgreSQL-kompatibel), RDS (MySQL), RDS (PostgreSQL), RDS (Oracle), RDS (Microsoft SQL Server), MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server und DB2, um Nachrichten aus diesen Datenquellen zu indizieren und zu durchsuchen. 
Quelle: aws.amazon.com