Cloud Computing Köln

AWS CloudTrail Lake unterstützt jetzt Export von unterzeichneten Abfrageergebnissen in Amazon S3

Sie können mit AWS CloudTrail Lake jetzt unterzeichnete Abfrageergebnisse von Lake in einen angegebenen Amazon-S3-Bucket Ihrer Wahl exportieren. Dank dieser Funktion können Sie CloudTrail Lake in Ihre Downstream-Workflows integrieren, um weitere Analyse- und Visualisierungsaufgaben auszuführen, wie Vorgänge zur Abfragezusammenführung mit Datensätzen in Amazon Athena und Dashboards mit Amazon QuickSight. Jede aus CloudTrail Lake exportierte Abfrageergebnisdatei umfasst eine CloudTrail-Signatur. Diese Signaturdatei soll Sicherheit gewährleisten und kann dabei helfen, nicht autorisierte Änderungen an den aus CloudTrail Lake exportierten Daten zu überprüfen.
Quelle: aws.amazon.com

Dimensionaltiät mithilfe von PCA in Amazon SageMaker Data Wrangler verringern

Wir freuen uns, heute den Support für die Reduzierung der Dimensionalität mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (Principal Components Analysis (PCA)) in Amazon SageMaker Data Wrangler bekannt geben zu können. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit Data Wrangler kannst du den Prozess der Datenvorbereitung und des Feature Engineering vereinfachen und jeden Schritt des Datenvorbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -bereinigung, -erkundung und -visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. PCA ist ein beliebtes Verfahren zur Analyse großer Datensätze mit einer hohen Anzahl von Dimensionen pro Beobachtung und ein hilfreiches statistisches Verfahren zur Reduzierung der Dimensionalität eines Datensatzes für die Verwendung mit gängigen ML-Algorithmen wie XgBoost und Random Forest. Um eine PCA bei einem Datensatz durchzuführen, mussten Datenwissenschaftler bisher geeignete Bibliotheken finden und Code schreiben, um hochdimensionale Daten zu reduzieren.
Quelle: aws.amazon.com