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Amazon Managed Service for Prometheus jetzt in 4 weiteren AWS-Regionen verfügbar

Amazon Managed Service for Prometheus ist jetzt in den Regionen Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Seoul), Südamerika (Sao Paulo) und Europa (Paris) verfügbar. Amazon Managed Service für Prometheus ist ein vollständig verwalteter Prometheus-kompatibler Überwachungsservice, der die Überwachung von und Warnung zu Betriebsmetriken in großem Maßstab vereinfacht. Prometheus ist ein beliebtes Open-Source-Projekt der Cloud Native Computing Foundation zur Überwachung und Benachrichtigung, das für Containerumgebungen wie Amazon Elastic Kubernetes Service optimiert ist.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon CloudWatch Metric Streams unterstützt jetzt das Filtern nach Metriknamen

Amazon CloudWatch kündigt Unterstützung für das Filtern nach Metriknamen in CloudWatch Metric Streams an. Mit Metric Streams können Sie einen kontinuierlichen, nahezu in Echtzeit ablaufenden Strom von Metriken zu einem Ziel Ihrer Wahl erstellen. Mit dieser neuen Funktion können Sie jetzt die spezifischen Metriken auswählen, die Sie streamen möchten, wodurch zusätzliche Filterkontrollen bereitgestellt werden. 
Quelle: aws.amazon.com

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Einführung der speicheroptimierten Amazon EC2 I4G-Instances

Die speicheroptimierten I4G-Instances von Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), die auf AWS Graviton2-Prozessoren basieren, sind jetzt allgemein verfügbar. I4G-Instances bieten die beste Rechenleistung für eine speicheroptimierte Instance im Vergleich zu vergleichbaren x86-basierten speicheroptimierten Instances und die beste Speicherleistung pro TB für eine Graviton-basierte Speicher-Instance. I4G-Instances basieren auf AWS Nitro SSDs, die von AWS speziell entwickelt wurden und sowohl die Latenz als auch die Latenzvariabilität reduzieren. Sie sind für Workloads optimiert, die eine hohe Mischung aus zufälligem Lesen/Schreiben ausführen und eine sehr niedrige I/O-Latenz erfordern, wie z. B. Transaktionsdatenbanken (Amazon DynamoDB, MySQL und PostgreSQL) und Echtzeitanalysen wie Apache Spark.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon-SageMaker-Notebooks unterstützen jetzt ml.p4d-, ml.p4de- und ml.inf1-Instances

Notebooks und Notebook-Instances von Amazon SageMaker Studio unterstützen jetzt GPU-basierte ml.p4d- und ml.p4de-Instances, die die beste Leistung für interaktive Machine Learning (ML)-Workloads in der Cloud für Anwendungen wie große Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern, Verarbeitung natürlicher Sprache, Objekterkennung und -klassifizierung, seismische Analyse, Genomforschung und mehr bieten. Diese Instances werden unterstützt von den neuesten Intel® Cascade Lake-Prozessoren und acht NVIDIA A100 Tensor Core GPUs.
Quelle: aws.amazon.com