Amazon SageMaker unterstützt jetzt ml.G4dn-Instances für Batch-Transformations- und Verarbeitungsaufträge

Amazon-SageMaker-Kunden können jetzt ml.G4dn-Instances auswählen, um Batch-Transformations- und Verarbeitungsaufträge auszuführen. Amazon SageMaker Batch Transform ermöglicht es Ihnen, Prognosen für Datensätze auszuführen, die in Amazon S3 gespeichert sind. Es ist ideal für Szenarien, in denen Sie mit großen Datenmengen arbeiten und Latenzzeiten von unter einer Sekunde nicht wichtig sind. Die Amazon-SageMaker-Verarbeitung ermöglicht Ihnen, Ihre Vor- oder Nachbearbeitungsworkloads wie Feature-Engineering, Datenvalidierung, Modellbewertung und Modellinterpretation mit einer vollständig verwalteten Erfahrung auszuführen.
Quelle: aws.amazon.com

Die AWS-Lambda-Unterstützung für Amazon Elastic File System ist jetzt in der Region Asien-Pazifik (Osaka) verfügbar

AWS-Lambda-Kunden können nun Funktionen für den Zugriff auf das Amazon Elastic File System (Amazon EFS) in der Region Asien-Pazifik (Osaka) aktivieren. Mit der AWS-Lambda-Unterstützung für Amazon EFS können Kunden problemlos Daten über Funktionsaufrufe hinweg austauschen, große Referenzdatendateien lesen und Funktionsausgaben in einen persistenten und gemeinsam genutzten Datenspeicher schreiben.
Quelle: aws.amazon.com

AWS Managed Services (AMS) bietet jetzt Self-Service-Produktionsberichte für alle Ihre von AMS verwalteten Konten

AWS Managed Services (AMS) bietet jetzt Self-Service-Berichte zu wichtigen Produktionsmetriken. AWS Managed Services bietet Produktionsberichte zu Ihrer verwalteten Umgebung für traditionelle und Workloads der nächsten Generation. Sie können über die AWS-Managed-Services-Konsole auf die umfangreichen Produktionsberichte in Ihren verwalteten Konten zugreifen. Sie können auch über einen sicheren S3-Bucket auf die operativen Berichtsdaten zugreifen, den AMS für Ihre Analyse- und Business-Intelligence-Anforderungen bereitstellt.
Quelle: aws.amazon.com