da Agency

Amazon EC2 Auto Scaling-Kunden können jetzt ihre prädiktive Skalierungsrichtlinie mit Amazon CloudWatch überwachen

EC2 Auto Scaling veröffentlicht nun Prognosen der prädktiven Skalierungsrichtlinie als CloudWatch-Metrik. So können Sie die Genauigkeit der prädiktiven Skalierung analysieren, überwachen und Alarme für sie erstellen. Prädiktive Skalierung ist eine Skalierungsrichtlinie, die die Kapazität Ihrer Auto-Scaling-Gruppe noch vor der prognostizierten Nachfrage erhöht. Dies verbessert die Verfügbarkeit Ihrer Anwendung und reduziert gleichzeitig die Notwendigkeit der Überbereitstellung, die andernfalls Ihre EC2-Rechnung erhöhen würde. Da prädiktive Skalierung nur die Kapazität Ihrer Auto-Scaling-Gruppen erhöht, verbessert die Anwendung auf Ihre aktuellen Scaling-Konfigurationen ausschließlich Ihre Anwendungsverfügbarkeit. Eine ungenaue Prognose kann Ihre Kosten jedoch womöglich steigern. Jetzt können Sie die umfassende Liste der CloudWatch-Funktionen verwenden, um die Genauigkeit von Prognosen zu messen, Prognosen mit den bekannten CloudWatch-Diagrammen visualisieren und automatische Alarme und Benachrichtigungen konfigurieren, die aktiviert werden, wenn die Prognosen Ihre gewünschten Schwellenwerte übertreffen.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Ankündigung von heterogenen Clustern für das Modelltraining mit Amazon SageMaker

Das Modelltraining von Amazon SageMaker unterstützt jetzt heterogene Cluster, mit denen mehrere Instance-Typen in einem einzigen Trainingjob verwendet werden können. Diese neue Fähigkeit kann Ihre Trainingskosten verbessern, indem verschiedene Teile des Modelltrainings auf den geeignetesten Instance-Typen ausgeführt werden. Zum Beispiel haben wir kürzlich ein ResNet-50-Computer-Vision-Modell auf einem heterogenen Cluster mit ml.g5.xl- und ml.c5n.2xl-Instances trainiert. Dieser Trainingjob hat zu 13 % geringeren Kosten geführt als das Training des gleichen Modells auf einem Cluster nur mit ml.g5.xl-Instances mit der gleichen Genauigkeit.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Ankündigung der allgemeinen Verfügbarkeit von Amazon EC2 M1 Mac-Instances für macOS

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M1 Mac-Instances sind nun allgemein verfügbar (GA). Auf Basis von Apple Silicon Mac mini-Computern und gestützt durch das AWS Nitro System liefern Amazon EC2 M1 Mac-Instances ein bis zu 60 % besseres Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu x86-basierten EC2 Mac-Instances für die Entwicklung und das Testen von iOS- und macOS-Anwendungen. Sie profitieren dabei weiterhin von der gleichen Elastizität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, die die sichere, bedarfsbasierte AWS-Infrastruktur unseren Kunden seit mehr als einem Jahrzehnt anbietet. EC2 M1 Mac-Instances ermöglichen erstmals auch native Arm64-macOS-Umgebungen auf AWS zum Entwickeln, Erstellen, Testen, Bereitstellen und Ausführen von Anwendungen für Apple-Geräte. Entwickler, die ihre macOS-Anwendungen für die native Unterstützung von Apple Silicon Macs umgestalten, können jetzt Arm64-macOS-Umgebungen innerhalb von Minuten bereitstellen, die Kapazität nach Bedarf dynamisch skalieren und von den nutzungsbasierten Preisen von AWS profitieren, um von schnelleren Builds und bequemen verteilten Tests zu profitieren. Um mehr zu erfahren oder mit der Verwendung zu beginnen, lesen Sie weiter unter Amazon EC2 Mac-Instances.
Quelle: aws.amazon.com

da Agency

Einführung des nahtlosen IAM-Zugriffs für Studiokomponenten in Nimble Studio

Amazon Nimble Studio unterstützt ab sofort für Studiokomponenten und benutzerdefinierte Studiokomponenten nahtlosen AWS-IAM (Identity Access Management)-Profilzugriff direkt auf Workstation-Sessions. Damit können Nimble-Studio-Administratoren über nahtlose IAM-Rollenberechtigungen zusätzliche Eigenschaften ihrer Streaming-Workstations einrichten und kontrollieren. So wird sichergestellt, dass Künstler für die Aufgaben, an denen sie arbeiten, über die richtige Zugriffsebene verfügen, ohne zu einem anderen Profil wechseln zu müssen. Benutzerdefinierte Komponenten verwenden PowerShell-Skripte für Windows und Shell-Skripte für Linux-Instances. Diese Konfigurationen können dann für ein leichtes Abrufen den Nimble-Studio-Startprofilen hinzugefügt werden. Über benutzerdefinierte Konfigurationen können Sie mit nahtlosen IAM-Rollen-Berechtigungen flexibler als je zuvor Ihren Workstations Ressourcen hinzufügen und benutzerdefinierte Skripte auf Ihrer Instance, Ihrem System und Ihrer Benutzerinitialisierung ausführen.
Quelle: aws.amazon.com