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Ankündigung des Support von AWS Resilience Hub für Elastic Load Balancing (ELB) und Amazon Route 53 Application Recovery Controller

Du kannst jetzt über den AWS Resilience Hub die Elastic Load Balancing (ELB) und die Bereitschaftsprüfung des Amazon Route 53 Application Recovery Controller verwenden, um die Wiederherstellungsziele deiner Anwendung zu erreichen. Mit Resilience Hub kannst du die Belastbarkeit deiner Anwendungen an einem einzigen Ort definieren, validieren und verfolgen, um unnötige Ausfallzeiten aufgrund von Software-, Infrastruktur- oder Betriebsstörungen zu vermeiden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Redshift verkündet verbundenen SSO-Support mit einfacher Nutzung und Verbesserungen der Sicherheitsfunktionen für Query Editor V2.

Der Query Editor V2 von Amazon Redshift, ein kostenloses webbasiertes Tool zur Datenuntersuchung und Analyse durch SQL, wurde jetzt durch eine zusätzliche einfache Nutzung und Sicherheitsfunktionen verbessert. Query Editor V2 von Amazon Redshift vereinfacht für Administratoren und Endbenutzer den Verbindungsprozess von Amazon-Redshift-Clustern durch die Nutzung des Identitätsanbieters (IDP). Als Administrator kannst du jetzt deinen Identitätsanbieter (IDP) in die AWS-Konsole von Amazon integrieren, um auf den Query Editor V2 als Verbundbenutzer zuzugreifen. Du musst deinen Identitätsanbieter (IDP) konfigurieren, damit du Datenbankbenutzer und (optional) Datenbankgruppen einreichen kannst. Dazu musst du spezifische Prinzipal-Tags wie SAML-Attribute hinzufügen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Pipelines unterstützt jetzt den Test von Machine-Learning-Workflows in deiner lokalen Umgebung

SageMaker Pipelines ist ein Tool, mit dem du Machine-Learning-Pipelines erstellen kannst, die eine direkte SageMaker-Integration nutzen. SageMaker Pipelines unterstützt jetzt das Erstellen und Testen von Pipelines auf deinem lokalen Gerät (z. B. deinem Computer). Mit diesem Launch kannst du die Kompatibilität deiner Skripte und Parameter von Sagemaker Pipelines lokal testen, bevor du sie in die SageMaker-Cloud verlagerst. Der lokale Sagemaker-Pipelines-Modus unterstützt die folgenden Schritte: Verarbeitung, Training, Transformation, Modellierung, Bedingungen und Fehler. Mit diesen Schritten kannst du flexibel verschiedene Entitäten in deinem Machine-Learning-Workflow festlegen. Durch die Verwendung des lokalen Pipelines-Modus kannst du schnell und effizient Fehler in den Skripten und der Pipeline-Definition beheben. Du kannst deine Workflows nahtlos von der aus dem lokalen Modus zur von Sagemaker verwalteten Umgebung verlagern, indem du die Sitzung aktualisiert.
Quelle: aws.amazon.com

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High-Memory-Instances von Amazon EC2 sind jetzt in den Regionen USA Ost (Ohio), Südamerika (Sao Paulo) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar

Ab heute sind High-Memory-Instances von Amazon EC2 mit 12 TB Speicherkapazität (u-12tb1.112xlarge) in der Region USA Ost (Ohio) verfügbar. Darüber hinaus sind High-Memory-Instances mit 6 TB Speicherkapazität (u-6tb1.56xlarge, u-6tb1.112xlarge) jetzt in der Region Südamerika (Sao Paulo) und Instances mit 3 TB Speicherkapazität (u-3tb1.56xlarge) jetzt in den Regionen Südamerika (Sao Paulo) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar.
Quelle: aws.amazon.com

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KubeVirt on Killercoda on KubeVirt

itnext.io – This article provides a high-level overview of how Killercoda uses KubeVirt to schedule disposable learning environments. We also talk about how KubeVirt can run on Killercoda in some kind of…
Quelle: news.kubernauts.io