Einführung von Amazon-R6id-Instances

AWS kündigt die allgemeine Verfügbarkeit der neuen speicheroptimierten Amazon EC2-R6id-Instances an. R6id-Instances werden von skalierbaren Intel Xeon Ice Lake-Prozessoren der dritten Generation mit einer All-Core-Turbofrequenz von 3,5 GHz betrieben, die mit bis zu 7,6 TB lokalem NVMe-basiertem SSD-Speicher auf Blockebene ausgestattet sind, und bieten im Vergleich zu R5d-Instances ein um bis zu 15 % besseres Preis-Leistungs-Verhältnis. Darüber hinaus bieten R6id-Instances bis zu 58 % mehr TB-Speicherplatz pro vCPU und 34 % niedrigere Kosten pro TB und verfügen über eine Always-on-Speicherverschlüsselung mit Intel Total Memory Encryption (TME). 
Quelle: aws.amazon.com

Das Amazon Chime SDK unterstützt ab sofort Live-Transkription in AWS GovCloud (USA)

Entwickler können ab sofort die Live-Transkription mit dem Amazon Chime SDK in AWS GovCloud (USA)-Regionen verwenden, um Live-Audio-Transkriptionen zu erzeugen. Mit dem Amazon Chime SDK können Entwickler eine intelligente Echtzeit-Audio, -Video und -Bildschirmfreigabe zu ihren Web- und Mobilanwendungen hinzufügen. Die Erweiterung in die AWS GovCloud (USA)-Regionen ermöglicht es US-Regierungsbehörden und Auftragnehmern, Kommunikations-Workloads in die Cloud zu verlagern und gleichzeitig ihre spezifischen regulatorischen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Quelle: aws.amazon.com

Exportieren von Funktionen in den Amazon SageMaker Feature Store schneller denn je – mit der neuen Exportfunktion, die in Amazon SageMaker Data Wrangler verfügbar ist

Ab heute können Sie Funktionen schneller denn je in den Amazon SageMaker Feature Store exportieren – mit der neuen Exportfunktion, die in Amazon SageMaker Data Wrangler verfügbar ist. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenvorbereitung und des Feature-Engineerings vereinfachen, und jeden Schritt des Datenvorbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -Bereinigung, -Erkundung und -Visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. Mit dem Datenauswahl-Tool von SageMaker Data Wrangler können Sie schnell Daten aus mehreren Datenquellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker Feature Store und SnowFlake auswählen. Amazon SageMaker Feature Store ist ein speziell entwickeltes, vollständig verwaltetes Repository zum Speichern, Aktualisieren, Abrufen und gemeinsamen Nutzen von Machine Learning (ML)-Funktionen.
Quelle: aws.amazon.com

Aufteilen von Daten mit wenigen Klicks in Trainings- und Testsätze mit Amazon SageMaker Data Wrangler

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit der Aufteilung von Daten in Trainings- und Test-Splits mit Amazon SageMaker Data Wrangler an. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenvorbereitung und des Feature Engineerings vereinfachen und jeden Schritt des Datenvorbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -reinigung, -erkundung und -visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. Mit dem Datenauswahl-Tool von SageMaker Data Wrangler können Sie schnell Daten aus mehreren Datenquellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Snowflake und Databricks Delta Lake auswählen.
Quelle: aws.amazon.com

Amazon RDS für SQL Server unterstützt nun SQL Server 2014 SP3 CU4 SU

Eine neue Unterversion von Microsoft SQL Server ist jetzt auf Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für SQL Server verfügbar und bietet Leistungs- und Sicherheitsverbesserungen. Amazon RDS für SQL Server unterstützt die neue Unterversion für Microsoft SQL Server 2014 in den folgenden Ausgaben: Express, Web, Standard und Enterprise.
Quelle: aws.amazon.com