Amazon CloudFront bietet jetzt sieben neue Datenfelder in Zugriffsprotokollen

Amazon CloudFront-Zugriffsprotokolle enthalten detaillierte Informationen zu allen Benutzeranfragen, die CloudFront empfängt. Ab heute werden sieben zusätzliche Datenfelder in Ihren CloudFront-Zugriffsprotokollen angezeigt, um die Übersicht über die Bereitstellung Ihrer Inhalte zu verbessern. Mit dem Feld x-edge-detailed-result-type können Sie beispielsweise den spezifischen Fehlertyp identifizieren und mit den Feldern sc-range-start/sc-range-end die angeforderten Bereichdetails ermitteln. Diese neuen Felder werden an das Ende jedes Protokolleintrags angehängt, um die Rückwärtskompatibilität mit dem vorherigen Protokolldateiformat zu gewährleisten. Die sieben neuen Datenpunkte umfassen:

c-port – Die Portnummer der Anforderung vom Viewer.
time-to-first-byte – Die Anzahl der Sekunden zwischen dem Empfang der Anforderung und dem Schreiben des ersten Bytes der Antwort, gemessen auf dem Server.
x-edge-detailed-result-type – Wenn der Ergebnistyp ein Fehler ist, enthält dieses Feld den spezifischen Fehlertyp.
sc-content-type – Der Wert des HTTP-Inhaltstyp-Headers der Antwort.
sc-content-len – Der Wert des HTTP Inhaltslänge-Headers der Antwort.
sc-range-start – Wenn die Antwort den HTTP-Inhaltsbereich-Header enthält, enthält dieses Feld den Bereichsstartwert.
sc-range-end – Wenn die Antwort den HTTP-Inhaltsbereich-Header enthält, enthält dieses Feld den Bereichsendwert.

Das Aktivieren von Zugriffsprotokollen ist kostenlos, für das Speichern der Protokolldateien fallen jedoch Standard-S3-Gebühren an. Weitere Informationen zu Zugriffsprotokollen und dem Protokolldateiformat finden Sie unter
Web Distribution Log File Format in der CloudFront Dokumentation.

Quelle: aws.amazon.com

Hinzufügen von mehreren Elastic Inference-Beschleunigern zu einer EC2-Instance

Sie können ab sofort mehrere Amazon Elastic Inference-Beschleuniger zu einer Amazon EC2-Instance hinzufügen. Mit dieser Funktion benötigen Sie nur eine EC2-Instance in einer Auto Scaling-Gruppe, wenn Sie Inferenzprozesse für mehrere Modelle durchführen. Wenn Sie mehrere Beschleuniger zu einer EC2-Instance hinzufügen, müssen Sie nicht mehrere Auto Scaling-Gruppen von CPU- oder GPU-Instances für Ihren Inferenzprozess bereitstellen und senken so Ihre Betriebskosten.
Quelle: aws.amazon.com

Amazon SageMaker Ground Truth jetzt mit Funktion für automatische Segmentierung

Amazon SageMaker Ground Truth bietet ab sofort eine Funktion für die automatische Segmentierung auf der Benutzeroberfläche für die semantische Segmentierung im Labeling-Prozess. Mit dieser Funktion können Sie den Labeling-Durchsatz erhöhen, die Genauigkeit verbessern und Ermüdungserscheinungen des Kennzeichners reduzieren. Sie vereinfacht den Prozess, da relevante Bereiche in einem Bild automatisch mit minimalem Aufwand gekennzeichnet werden. Das Ergebnis der automatischen Segmentierung können Sie übernehmen, rückgängig machen oder korrigieren. 
Quelle: aws.amazon.com