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Amazon EC2 fügt eine neue AMI-Eigenschaft hinzu, um den Zeitstempel des letzten Starts einer Instance mit dem AMI anzuzeigen

Amazon EC2 fügt jetzt eine neue Eigenschaft namens ‘lastLaunchedTime’ für Besitzer von Amazon Machine Images (AMIs) hinzu. Mit dieser Eigenschaft können AMI-Besitzer den Zeitstempel des letzten Starts einer EC2-Instance mit dem AMI einsehen. Sie ermöglicht es AMI-Eigentümern, die Nutzung ihre AMIs, insbesondere der öffentlich-gemeinsamen AMI, zu verstehen und fundierte Entscheidungen über die Abschreibung oder Deregistrierung ihrer AMIs zu treffen.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Comprehend führt entitätsbasierte Stimmungsanalyse ein

Amazon Comprehend ist ein NLP-Service (Natural-Language-Processing), der Machine Learning nutzt, um Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen. Ab heute bietet Comprehend Targeted Sentiment an, eine neue API, die detailliertere Einblicke in die Stimmung bietet, indem sie die Stimmung (positiv, negativ, neutral oder gemischt) gegenüber Entitäten im Text identifiziert.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon MSK Connect unterstützt jetzt externe Geheimnisse und die Konfiguration mit Konfigurationsanbietern

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ermöglicht jetzt benutzerdefinierte Konfigurationsanbieter für MSK Connect. Mit dieser Funktion können Sie Geheimnisse bei Anbietern wie Amazon Secrets Manager speichern und die Speicherung von Kennwörtern und anderen Anmeldeinformationen in den Konfigurationseigenschaften von Konnektoren und Arbeitern vermeiden. Sie können jeden mit Apache Kafka kompatiblen ConfigProvider als Teil eines MSK Connect-Plugins bereitstellen und diesen zum Abrufen der Konfiguration verwenden.
Quelle: aws.amazon.com

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Bottlerocket fügt Unterstützung für GPU-basierte, mit NVIDIA betriebene EC2-Instance-Typen hinzu

Bottlerocket, ein Linux-basiertes Betriebssystem, das speziell für die Ausführung von Container-Workloads entwickelt wurde, unterstützt jetzt GPU-basierte EC2-Instance-Typen, die mit NVIDIA betrieben werden. Kunden können nun von der Verwendung desselben Container-fokussierten Host-Betriebssystems für ihre Nicht-GPU- und GPU-Workloads profitieren, einschließlich Machine Learning, Videocodierung und Streaming. Dies hilft Kunden bei der Standardisierung auf ein einziges Betriebssystem, das die zugrunde liegende spezialisierte Computing-Hardware nutzt.
Quelle: aws.amazon.com