Customer success stories: DevOps at scale

Digital transformation doesn’t stop at just one product or solution. As your organization takes steps towards modernizing IT infrastructure, it’s worth thinking about the processes and people components as well. This month, see how Red Hat solutions helped three companies across the globe learn new ways of working and find success. 
Quelle: CloudForms

Self-Service-Funktionen und Unterstüzung für vertrauenswürdige Geräte sind jetzt in der Amazon WorkSpaces Android Client App verfügbar

Self-Service-Funktionen und Unterstützung für vertrauenswürdige Geräte sind jetzt in der WorkSpaces Android Client-App bei Google Play verfügbar, die auf Android- und Android-kompatiblen Chrome OS-Geräten ausgeführt wird . Die neuen Funktionen sind für Kunden gedacht, die Android- oder Android-kompatible Chrome-OS-Geräte als primäre WorkSpaces-Client-Endpunktgeräte verwenden.
Quelle: aws.amazon.com

AWS Glue Schema Registry unterstützt jetzt JSON Schema

AWS Glue Schema Registry unterstützt jetzt zusätzlich zu Apache Avro das Definieren von Schemas im JSON-Schema-Format, sodass Kunden, die JSON Schema als Format für ihre Streaming-Daten wählen, die Entwicklung von Datenströmen zentral steuern und ihre eigenen Registrierungen nicht verwalten müssen. Durch Apache-lizensierte Serializer und Deserializer, ist Glue Schema Registry in Java-Anwendungen integriert, die für Apache Kafka/ Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Apache Flink/Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink und AWS Lambda entwickelt wurden.
Quelle: aws.amazon.com

AWS Glue DataBrew fügt Unterstützung für 14 neue erweiterte Datentypen für die Datenaufbereitung hinzu

Während Sie Ihre Daten vorbereiten, fügt AWS Glue DataBrew die Unterstützung hinzu, um erweiterte Datentypen für Spalten automatisch zu identifizieren und zu markieren, was die Normalisierung von Spalten mit den folgenden Datentypen erleichtert: Sozialversicherungsnummer (SSN), E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Geschlecht, Kreditkarte, URL, IP-Adresse, Datum und Uhrzeit, Währung, Postleitzahl, Land, Region, Bundesland/Staat und Stadt. Darüber hinaus markiert DataBrew Spalten mit personenbezogenen Daten (PII) visuell, sodass Sie problemlos nach allen PII-Spalten in Ihrem Datensatz suchen und Transformationen anwenden können. Weitere Informationen über alle unterstützten erweiterten Datentypen.
Quelle: aws.amazon.com