Amazon Aurora unterstützt jetzt PostgreSQL 14

Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition unterstützt jetzt die PostgreSQL-Hauptversion 14 (14.3). PostgreSQL 14 enthält Leistungsverbesserungen für parallele Abfragen, stark konkurrierende Workloads, aufgeteilte Tabellen, logische Replikation und Bereinigung. PostgreSQL 14 verbessert zudem die Funktionalität mit neuen Funktionen. Beispielsweise können Sie lange laufende Abfragen abbrechen, wenn ein Kunde die Verbindung unterbricht, und inaktive Sitzungen bei Zeitüberschreitung schließen. Bereichstypen umfassen jetzt Mehrfachbereiche, die die Repräsentation nicht zusammenhängender Datenbereiche ermöglichen, und gespeicherte Prozeduren können nun Daten über OUT-Parameter zurückgeben. Diese Veröffentlichung enthält neue Funktionen für Babelfish für Aurora PostgreSQL Version 2.1. Weitere Informationen finden Sie unter Aktualsierungen von Amazon Aurora PostgreSQL.
Quelle: aws.amazon.com

Ankündigung des neuen Console Query Editor für Amazon QLDB

Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB) hat einen neuen Console Query Editor eingeführt, der eine verbesserte Oberfläche für das Verfassen von Abfragen, das Debugging von Transaktionen und das Studieren von Ergebnissen bereitstellt. Der neue Editor unterstützt Registerkarten zur einfachen Verwaltung mehrerer Abfragen, PartiQL-Syntaxhervorhebung, Abfrage-Leistungsstatistiken, Mehrfachanweisungstransaktionen und einen Timer zur Verfolgung des Transaktionszeitlimits. Sie können Ihre Ergebnisse über die Tabellenansicht, Ion-Dokumentenansicht oder CSV-Ansicht durchsuchen und filtern, um Ihre Ergebnisse im bevorzugten Format zu studieren. Abfrageergebnisse können ebenfalls im Ion- und CSV-Format heruntergeladen werden.
Quelle: aws.amazon.com

Amazon RDS Multi-AZ-Bereitstellungen mit einer primären und zwei lesbaren Standby-Datenbank-Instances sind jetzt in den Regionen Frankfurt und Stockholm verfügbar

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL and for MySQL unterstützt jetzt eine Multi-AZ-Bereitstellungsoption mit einer primären und zwei lesbaren Standby-Datenbank (DB)-Instances in den Regionen Europa (Frankfurt) und Europa (Stockholm). Diese Option zur Bereitstellung bietet Ihnen eine doppelt so niedrige Transaktions-Commit-Latenz, automatisierten Failover von gewöhnlich unter 35 Sekunden und lesbare Standby-Instances.
Quelle: aws.amazon.com

Amazon MSK fügt Unterstützung für Apache Kafka Versionen 3.1.1 und 3.2.0 hinzu

Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK) unterstützt jetzt die Apache Kafka Versionen 3.1.1 und 3.2.0 für neue und vorhandene Cluster. Apache Kafka 3.1.1 und Apache Kafka 3.2.0 umfassen mehrere Fehlerkorrekturen und neue Funktionen, die die Leistung verbessern. Dazu gehören Verbesserungen von Metriken und die Verwendung von Topic-IDs. MSK wird zu Zwecken der Stabilität weiterhin Zookeeper für das Quorum-Management in dieser Version verwenden und verwalten. Eine vollständige Liste von Verbesserungen und Fehlerbehebungen finden Sie in den Apache Kafka Versionshinweisen für 3.1.1 und 3.2.0.
Quelle: aws.amazon.com

Forrester names Google Cloud a leader in Document Analytics Platforms

At Google, our mission is to organize the world’s information and make it universally accessible and useful. For our Document AI solutions suite, as well as the Vertex AI platform atop which Document AI is built, achieving this goal involves building capabilities to extract structured data from unstructured sources. Since launching Document AI in late 2020, we’ve tailored this technology to many of the most common and complex workflow challenges that enterprises face when dealing with unstructured data. Watching customers adopt these solutions has been gratifying, and today, we’re thrilled to share that leading global research and advisory firm Forrester Research has named Google Cloud as a Leader in two recently published reports: The Forrester Wave™: Document-Oriented Text Analytics Platforms, Q2 2022 and The Forrester Wave™: People-Oriented Text Analytics Platforms, Q2 2022 authored by Boris Evelson. The Forrester Wave™ serves as an important guide for buyers considering technology options and is based on Forrester’s objective analysis and opinion.Our Document AI suite of offerings is helping enterprises large and small automate data capture at scale to improve the speed of doing business and reduce document processing costs. In addition to our general processors for Document OCR (Optical Character Recognition), which allow you to identify and extract text from documents in over 200 languages for printed text and 50 languages for handwritten text, we’ve also invested in specialized parsers for procurement, contracts, lending and, most recently, identity—all based on the challenges we’ve seen our customers face in industries like financial services, retail, and public sector. Forrester recognizes the power of our investments and innovations in its analysis in The Forrester Wave™: Document-Oriented Text Analytics Platforms, Q2 2022 report, saying: “Google Cloud’s strengths include document capture, image analytics, full ModelOps cycle capabilities, unstructured data security, and integration with Google Cloud’s augmented BI platform Looker.”Google Cloud has a close relationship with the Google Research organization that allows us to move very quickly to integrate bleeding edge technologies into our solutions. Large Language Models like LaMDA (our breakthrough conversation technology), and MUM (Multitask Unified Model, which can process complex queries and information across text and images) are examples of research technologies that we are currently using to develop our Document AI offerings. The power of connecting Google’s research to applications was acknowledged by both of Forrestor’s Wave reports for text analytics. In The Forrester Wave™: Document-Oriented Text Analytics Platforms, Q2 2022 report, Forrester says, “Google’s text analytics strategy is impressive, particularly its development and use of language models – such as its own LaMDA to improve cognitive search via conversational UX, open-source BERT, and partnering with PEGASUS project for document summarization.”Our customers such ase Mr Cooper, Workday,Unified Post, State of Hawaii  and many others are seeing great success in improving efficiency of document processing and customer service speed and satisfaction. If you’re dealing with a document based workflow and are not satisfied with the efficiency, accuracy, or cost of your current processes talk to your Google Cloud sales executive about how Document AI may help your business. You can read the findings from The Forrester Wave™: Document-Oriented Text Analytics Platforms, Q2 2022 by downloading your complimentary copy here.Related ArticleGoogle Cloud simplifies customer verification and benefits processing with Document AI for Identity cardsGoogle Cloud simplifies customer verification and benefits processing with Document AI for Identity.Read Article
Quelle: Google Cloud Platform