November 2017

Sie können nun die Ausführungsaktivitäten Ihrer AWS Lambda-Funktionen mit AWS CloudTrail Lambda-Datenereignissen protokollieren. Bisher war nur die Protokollierung von Lambda-Verwaltungsereignissen möglich. Diese informieren darüber, wann eine Funktion erstellt, geändert oder gelöscht wurde und wer diese Aktion durchgeführt hat. Ab jetzt können Sie auch Lambda-Datenereignisse erfassen und erfahren, wann und von wem ein Invoke-API-Aufruf durchgeführt und welche Lambda-Funktion ausgeführt wurde. Alle Lambda-Datenereignisse werden an einen Amazon S3-Bucket sowie an Amazon CloudWatch Events übermittelt, sodass Sie auf von CloudTrail erfasste Ereignisse reagieren können. So können Sie beispielsweise schnell feststellen, welche Lambda-Funktionen in den letzten drei Tagen ausgeführt wurden und die Quelle der Invoke API-Aufrufe identifizieren. Sie können gleich tätig werden und Invoke API-Aufrufe auf bekannte Benutzer oder Rollen beschränken, wenn Sie eine unangemessene Lambda-Aktivität entdecken.

Sie können Ihren AWS Lambda-Funktionen jetzt bis zu 3008 MB Speicher zuweisen. Bisher konnten nur maximal 1536 MB zugeordnet werden. Das Verarbeiten von Workloads mit höheren Speicher- oder Datenverarbeitungsanforderungen, wie dies beispielsweise bei Big Data-Analysen, der Verarbeitung großer Dateien oder bei statistischen Berechnungen der Fall ist, wird dadurch vereinfacht.

Der AWS Server Migration Service unterstützt jetzt die Migration von Hyper-V VMs zu AWS. Mit dieser Einführung haben Sie die Möglichkeit, virtuelle Maschinen, die auf lokalen Virtualisierungs-Stacks ausgeführt werden, aus Microsoft Hyper-V- und VMware ESX/ESXi-Umgebungen zu migrieren. Der AWS Server Migration Service ist ein agentenloser Service, der die Migration von tausenden lokal gehosteten Workloads zu AWS erleichtert. AWS SMS ermöglicht Ihnen das Automatisieren, Planen und Überwachen inkrementeller Replikationen von Live-Server-Volumes, sodass das Koordinieren umfangreicher Servermigrationen vereinfacht wird. Durch die Automatisierung der inkrementellen Replikation unterstützt der Server Migration Service das Beschleunigen des Migrationsprozesses und reduziert die operativen Migrationskosten. Sie können Ihre ersten Schritte mit dem AWS Server Migration Service entweder mit der AWS-Konsole oder der CLI durchführen. Der Service ist in den folgenden AWS-Regionen kostenlos verfügbar. Klicken Sie hier, um mehr über den Hyper-V-Support für den AWS Server Migration Service zu erfahren. 

Die AWS Lambda-Konsole wurde verbessert und um neue Funktionen ergänzt, um das Erstellen, Konfigurieren, Testen und Überwachen von Lambda-Funktionen zu vereinfachen. 

Sie können nun Gleichzeitigkeitsbeschränkungen für einzelne AWS Lambda-Funktionen festlegen. Durch Festlegen einer Gleichzeitigkeitsbeschränkung wird ein bestimmter Anteil der Gleichzeitigkeitsbeschränkung auf Kontoebene für eine bestimmte Funktion reserviert. Dadurch können Sie eine Funktion drosseln, wenn eine bestimmte maximale Anzahl an gleichzeitigen Ausführungen erreicht wurde. Dies ist sinnvoll, wenn Sie die Datenverkehrsraten zu Downstream-Ressourcen (z. B. Datenbanken) beschränken möchten, die von Lambda aufgerufen werden, oder wenn Sie die Nutzung von Elastic Network-Schnittstellen (ENI) und IP-Adressen für Funktionen steuern möchten, die auf eine private VPC zugreifen. 

Sie können ab sofort Zugriff auf HTTP(S)-Ressourcen in Ihrer Amazon Virtual Private Cloud (VPC) gewähren, ohne die Ressourcen direkt über das öffentliche Internet zugänglich zu machen. Erstellen Sie mit API Gateway einen API-Endpunkt mit Integration in Ihre VPC. Den Endpunkt in der VPC erstellen Sie, indem Sie eine VPC-Verknüpfung zwischen Ihrer VPC und einem von Elastic Load Balancing bereitgestellten Netzwerk-Load Balancer (NLB) einrichten. Der NLB sendet Anforderungen an mehrere Ziele in Ihrer VPC wie Amazon EC2-Instances, Auto Scaling-Gruppen oder Amazon ECS Services. NLBs unterstützen auch die private Konnektivität über AWS Direct Connect, sodass Anwendungen in Ihren eigenen Rechenzentren eine Verbindung mit Ihrer VPC über das private Amazon-Netzwerk herstellen können.

Das AWS-Repositorium für serverlose Anwendungen ist eine Sammlung von serverlosen Anwendungen, die von Entwicklern, Unternehmen und Partnern in der serverlosen Community veröffentlicht werden.

AWS Cloud9 ist eine Cloud-basierte IDE zum Schreiben, Ausführen und Debuggen von Code.

Alexa für Unternehmen ist jetzt allgemein für alle Kunden verfügbar. Mit Alexa für Unternehmen können Sie Alexa einfach in Ihrem Unternehmen einführen. Es sind alle Tools enthalten, die Sie zum Einrichten und Verwalten von Alexa-fähigen Geräten, zum Anmelden von Benutzern und Zuweisen von Skills in großem Umfang benötigen.

Der Amazon Time Sync Service bietet eine sehr genaue und zuverlässige Zeitreferenz, auf die nativ über Amazon EC2-Instances zugegriffen werden kann.

Amazon EC2 T2-Instances können eine hohe CPU-Leistung jetzt so lange bereitstellen, wie sie ein Workload benötigt. Mit T2-Instances konnten Kunden bisher die Kosten für Ihre Workloads mit einer großzügigen Basislinien-CPU-Leistung optimieren und waren in der Lage, für kurze Zeiträume die Basislinie zu übersteigen. Mit T2 Unlimited können Workloads jetzt die Basislinie beliebig lang übersteigen. Dies ermöglicht den Kunden, vom niedrigen T2-Instances-Stundenpreis für zahlreiche allgemeine Anwendungen zu profitieren und sicherzustellen, dass ihre Instances niemals auf die Basislinie beschränkt werden. Gängige allgemeine Workloads in T2-Instances enthalten Micro-Services, interaktive Anwendungen mit geringer Latenz, kleine und mittlere Datenbanken, virtuelle Desktops, Entwicklung, Erstellen und Ausliefern von Umgebungen, Code-Repositorys und Produktprototypen.

Amazon Lightsail hat seiner benutzerfreundlichen Cloud-Plattform Load Balancer hinzugefügt, sodass Entwickler skalierbare, hochverfügbare Websites und Anwendungen einfach und schnell erstellen können. Load Balancer können in wenigen Minuten gestartet werden und sind dann vollständig konfiguriert und bereit, den Datenverkehr für einen niedrigen, vorhersehbaren Preis von 18 $ pro Monat an Lightsail-Instances zu leiten. Lightsail-Load Balancer ermöglichen den Kunden auch die einfache Erstellung und Verwaltung sicherer Anwendungen, die einen HTTPS-Datenverkehr mit kostenlosen SSL/TLS-Zertifikaten und einer intuitiven, integrierten Zertifikatsverwaltung zulassen. 

Startvorlagen sind eine neue Funktion, mit der Sie für Startanforderungen Vorlagen erstellen können. Startvorlagen optimieren und vereinfachen den Startprozess für Auto Scaling, Spot-Flotte, Spot und On-Demand-Instances.

AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference erleichtert die lokale Ausführung von ML-Inferenzen auf AWS Greengrass-Geräten mit Modellen, die in der Cloud generiert und optimiert werden.  Bisher erfolgte das Erstellen und Trainieren von ML-Modellen sowie das Ausführen von ML-Inferenzen nahezu ausschließlich in der Cloud.  Das Schulen von ML-Modellen erfordert umfangreiche Datenverarbeitungsressourcen, sodass dieser Prozess naturgemäß am besten in der Cloud durchgeführt wird.  Mit AWS Greengrass ML Inference können Ihre AWS Greengrass-Geräte während der Generierung von Daten schnell intelligente Entscheidung treffen, selbst wenn keine Verbindung besteht.

Die Funktionalität vereinfacht die einzelnen Schritte bei der Bereitstellung von ML. Dazu zählen der Zugriff auf ML-Modelle, das Bereitstellen von Modellen für Geräte, das Erstellen und zur Verfügung stellen von ML-Frameworks, das Generieren von Inferenz-Apps und das Einsetzen von Accelerators wie GPUs und FPGAs.  So können Sie beispielsweise direkt über die AWS Greengrass-Konsole auf ein Deep Learning-Modell zugreifen, das in Amazon SageMaker generiert und geschult wurde, und dieses anschließend als Teil einer AWS Greengrass-Gruppe auf Ihr Gerät herunterladen.  AWS Greengrass ML Inference enthält ein vorkonfiguriertes Apache MXNet-Framework zur Installation auf AWS Greengrass-Geräten, sodass dieser Arbeitsschritt für Sie entfällt.  Das vorkonfigurierte Apache MXNet-Paket für NVIDIA Jetson-, Intel Apollo Lake- und Raspberry Pi-Geräte kann direkt aus der Cloud heruntergeladen oder als Teil der Software in Ihre AWS Greengrass-Gruppe eingeschlossen werden.

AWS Greengrass ML Inference enthält zudem vorkonfigurierte AWS Lambda-Vorlagen, mit denen Sie schnell eine Inferenz-App erstellen können.  Die bereitgestellte Lambda-Vorlage zeigt Ihnen allgemeine Aufgaben wie das Laden von Modellen, das Importieren von Apache MXNet und das Durchführen von Aktionen basierend auf Voraussagen auf.

Die Verwendung Ihres ML-Modells kann in vielen Anwendungen optimiert werden, wenn Sie alle auf dem Gerät verfügbaren Hardwareressourcen nutzen. AWS Greengrass ML Inference unterstützt Sie dabei. Damit Ihre Anwendung auf die Hardwareressourcen Ihres Geräts zugreifen kann, müssen Sie diese über die AWS Greengrass-Konsole als lokale Ressourcen in Ihrer AWS Greengrass-Gruppe deklarieren.

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Mit den ab sofort verfügbaren verwalteten Regeln für AWS WAF können Sie Ihre Webanwendungen und APIs einfach vor Internetbedrohungen schützen. Wählen Sie aus den vorkonfigurierten Regelgruppen im AWS Marketplace von führenden Sicherheitsexperten: Alert Logic, Fortinet, Imperva, Trend Micro und TrustWave. Die Regeln werden automatisch aktualisiert, wenn neue Bedrohungen aufkommen. Sie bieten eine breite Palette an Schutzmechanismen wie OWASP-Top-10-Abwehr, Bad-Bot-Schutz und virtuelle Patches gegen aktuelle CVEs. Andere, spezielle verwaltete Regelgruppen schützen Anwendungsplattformen wie Content-Management-Systeme wie WordPress oder Drupal. Jede Regelgruppe wurde von einem erfahrenen Anbieter individuell zusammengestellt und wird zu günstigen nutzungsabhängigen Preisen angeboten. Verwaltete Regeln für AWS WAF helfen Ihnen, weniger Zeit in das Aufstellen von Sicherheitsregeln und die Wartung von Servern zu investieren und mehr Zeit für die Anwendungsentwicklung für Ihre Kunden aufbringen zu können.

Mit Amazon EC2 können Sie eine Peering-Beziehung zwischen Virtual Private Clouds (VPCs) in verschiedenen AWS-Regionen herstellen. Über regionsübergreifendes VPC Peering können VPC-Ressourcen wie EC2-Instances, RDS-Datenbanken und Lambda-Funktionen in verschiedenen AWS-Regionen ohne Gateways, VPN-Verbindungen oder separate Netzwerkgeräte über private IP-Adressen miteinander kommunizieren.

AWS Systems Manager ist eine einheitliche Benutzeroberfläche, über die Sie Betriebsdaten von mehreren AWS-Services anzeigen und operative Aufgaben für alle Ihre AWS-Ressourcen automatisieren können.

Ab heute stellt AWS IoT Core einen neuen Authentifizierungsmechanismus bereit, über den Sie Ihre Geräte mit AWS verbinden können. Mit der benutzerdefinierten Authentifizierungsfunktion können Kunden Bearer-Token-Authentifizierungsstrategien wie OAuth nutzen, um sich ohne ein X.509-Zertifikat auf ihren Geräten mit AWS zu verbinden. Dadurch haben sie die Möglichkeit, den Authentifizierungsmechanismus beizubehalten, in den sie bereits investiert haben.

Amazon Translate ist ein neuraler Maschinenübersetzungsservice, der schnell qualitativ hochwertige, kostengünstige Übersetzungen liefert. Bei der neuralen Maschinenübersetzung kommt Deep Learning zum Einsatz, um genauere und natürlicher klingendere Übersetzungen zu liefen als ältere statische und regelbasierte Übersetzungsalgorithmen. Amazon Translate ermöglicht die effiziente Übersetzung großer Textmengen, sodass Aufgaben wie das Lokalisieren von Inhalten für internationale Benutzer und das Bereitstellen einer mehrsprachigen Kommunikation in Echtzeit ganz einfach realisiert werden können.

Amazon FreeRTOS ist ein IoT-Betriebssystem für Mikrokontroller, mit dem kleine, leistungsärmere Edge-Geräte leicht programmiert und problemlos bereitgestellt, gesichert, verbunden und verwaltet werden können. Amazon FreeRTOS erweitert den FreeRTOS-Kernel, einem beliebten Open Source-Echtzeitbetriebssystem für Mikrocontroller, und enthält Softwarebibliotheken für die Bereiche Sicherheit, Konnektivität und Aktualisierbarkeit. Amazon FreeRTOS bietet alles, was für die einfache Programmierung verbundener Mikrocontroller-basierter Geräte erforderlich ist. Es sammelt Daten dieser Geräte für IoT-Anwendungen und unterstützt Sie bei der Skalierung dieser Anwendungen auf Millionen von Geräten. Amazon FreeRTOS ist ein Open Source-Betriebssystem, das ab heute kostenlos zur Verfügung steht. Weitere Informationen für einen sofortigen Einstieg erhalten Sie hier.

Kunden verwenden Amazon Kinesis, um eine Echtzeitanalyse unter Verwendung von Datenströmen durchzuführen. Heute fügen wir Kinesis Video-Streams hinzu. Wir stellen Amazon Kinesis Video Streams vor, einen vollständig verwalteten Videoübernahme- und Speicherservice. Mit Kinesis Video Streams ist es einfach, Video von angeschlossenen Geräten für maschinelles Lernen, Analysen und Verarbeitung sicher an AWS zu streamen. Sie können mit Kinesis Video Streams auch andere zeitcodierte Daten streamen, wie beispielsweise RADAR- und LIDAR-Signale.

Mit AWS IoT Analytics können Sie jetzt beliebig große IoT-Daten bereinigen, verarbeiten, erweitern, speichern und analysieren. Es bietet die einfachste Methode, um Analysen für IoT-Daten durchzuführen und Einblicke zu erhalten, die Ihnen helfen, bessere und genauere Entscheidungen für IoT-Anwendungen und Machine Learning-Anwendungsfälle zu treffen.  

Amazon Glacier Select ist eine neue Möglichkeit, in Amazon Glacier archivierte Daten abzufragen. Glacier Select unterstützt Abfragen, die direkt für die in Amazon Glacier gespeicherten Daten ausgeführt werden können, wobei nur die Daten abgerufen werden, die Sie aus Ihren Archiven benötigen, um sie für die Analyse zu verwenden. Auf diese Weise können Sie die Gesamtbetriebskosten reduzieren und gleichzeitig Ihren Datenspeicher massiv in einen kostengünstigen Archivspeicher erweitern.

Die Befehlszeilenschnittstelle (Command Line Interface, CLI) von Amazon Elastic Container Service (ECS) ist jetzt als Version 1.1.0 verfügbar.

Amazon Elastic Container Service für Kubernetes (Amazon EKS) ist ein verwalteter Service, mit dem Sie Kubernetes auf AWS einfach betreiben können, ohne eigene Kubernetes-Cluster installieren, betreiben und warten zu müssen.

Global Tables baut auf DynamoDB auf und stellt Ihnen eine vollständig verwaltete, multiregionale Multimasterdatenbank zur Verfügung, die eine schnelle, lokale Lese- und Schreibleistung für stark skalierte globale Anwendungen ermöglicht. Global Tables repliziert Ihre Amazon DynamoDB-Tabellen automatisch innerhalb der von Ihnen ausgewählten AWS-Regionen.

Mit Global Tables entfällt das komplizierte Replizieren von Daten zwischen den Regionen sowie das Auflösen von Aktualisierungskonflikten, sodass Sie sich auf die Geschäftslogik Ihrer Anwendung konzentrieren können. Darüber hinaus sorgt Global Tables dafür, dass Ihre Anwendungen auch in dem unwahrscheinlichen Fall einer Isolation oder Degradierung einer ganzen Region noch hoch verfügbar sind.

Amazon Neptune ist ein schneller, zuverlässiger, vollständig verwalteter Graph-Datenbankservice, mit dem es ganz einfach ist, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, die mit stark verbundenen Datensätzen arbeiten. Der Kern von Amazon Neptune ist eine speziell entwickelte, hochleistungsfähige Graphen-Datenbankengine, die für die Speicherung von Milliarden von Beziehungen und die Abfrage des Graphen mit einer Latenzzeit im Millisekundenbereich optimiert ist. Amazon Neptune unterstützt die gebräuchlichen Graphenmodelle Apache TinkerPop und RDF von W3C, ebenso wie die zugehörigen Abfragesprachen TinkerPop Gremlin und RDF SPARQL, sodass Sie auf einfache Weise Abfragen erstellen können, die effizient durch hochverknüpfte Datenmengen navigieren. Neptun unterstützt Graphen-Anwendungsfälle wie Empfehlungsengines, Betrugserkennung, Wissensgraphen, Wirkstoffentdeckung und Netzwerksicherheit.

AWS Greengrass ist eine Software, mit der Sie auf sichere Art und Weise lokale Datenverarbeitung, Messaging, Datenzwischenspeicherung und Synchronisierung für angebundene Geräte durchführen können. AWS Greengrass verfügt über drei neue Funktionen. AWS Lambda-Funktionen auf Greengrass Core-Geräten können nativ mit den Funktionen des zugrundeliegenden Hostgeräts wie Kamera, serieller Anschluss oder GPU interagieren, sodass Greengrass-Geräte einfacher mit ihrer physischen Umgebung interagieren können. Greengrass kann nun das beliebte industrielle Messaging-Protokoll OPC-UA verwenden, um mit anderen Geräten zu kommunizieren. Kunden können zudem einfach eigene Protokolladapter erstellen. Und Sie können die Greengrass Core-Software nun einfach aus der Ferne aktualisieren, um von neuen Funktionen, Fehlerbehebungen und Sicherheitsverbesserungen zu profitieren.

Amazon Comprehend ist ein Service der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), der mittels Machine Learning Ihren Text analysiert. Amazon Comprehend identifiziert die Sprache des Texts, extrahiert wichtige Ausdrücke, Plätze, Personen, Marken oder Ereignisse, kann Stimmungen hinsichtlich eines Produkts oder Services interpretieren und erkennt wesentliche Themen einer Dokumentenbibliothek. Dazu nutzt der Service eine Vielzahl von Informationsquellen, einschließlich Produktbeschreibungen und Kundenrezensionen auf der Amazon-Website. Vorhandene Kenntnisse werden mit neuen Daten verglichen, um mit der Entwicklung der Sprache Schritt zu halten. Aufgrund des umfangreichen und tief greifenden Schulungsansatzes deckt der Service eine Vielzahl an Szenarien ab. Dazu zählen das Analysieren von Kunden-Feedback, die intelligente Dokumentensuche sowie die automatische Organisation von Inhalten.

AWS freut sich, Ihnen AWS IoT Device Defender ankündigen zu können, einen vollständig verwalteten Service, der es Ihnen ermöglicht, Ihre IoT-Geräteflotte durchgängig abzusichern. AWS IoT Device Defender überprüft Ihre Flotte, um sicherzustellen, dass sie sich an die Best Practices im Hinblick auf Sicherheit hält. Es erkennt ein abweichendes Geräteverhalten, warnt Sie bei Sicherheitsproblemen und empfiehlt Maßnahmen zur Vermeidung dieser Sicherheitsprobleme. AWS IoT Device Defender steht derzeit nicht allgemein zur Verfügung. Um mehr über AWS IoT Device Defender zu erfahren und Ihr Interesse an diesem Service auszudrücken, melden Sie sich bitte hier an.

Amazon Aurora Serverless ist eine bedarfsweise, automatisch skalierende Konfiguration für Amazon Aurora, bei der die Datenbank automatisch gestartet, heruntergefahren und basierend auf den Anforderungen Ihrer Anwendung nach oben oder unten skaliert wird. Mit Aurora Serverless können Sie relationale Datenbanken in der Cloud betreiben, ohne dafür Datenbank-Instances oder -Cluster verwalten zu müssen.

AWS IoT 1-Click ist ein Service, der es einfachen Geräten leicht macht, AWS Lambda-Funktionen auszulösen, die eine bestimmte Aktion ausführen. Mit AWS IoT 1-Click sind einfache Geräte wie der AWS IoT Enterprise Button und der AT&T LTE-M Button bereit, sich standardmäßig und sicher mit dem AWS IoT zu verbinden, sodass die Bereitstellung dieser Geräte ganz einfach ist. Sie können Geräte aktivieren, indem Sie sie mit einem einzigen Klick Aktionen wie Lambda-Funktionen zuordnen.

Mit dem AWS IoT Gerätemanagement können Sie jetzt Ihre IoT-Geräte während ihres gesamten Lebenszyklus sicher einbinden, organisieren, überwachen und fernverwalten. Mit dem IoT-Gerätemanagement können Sie Geräteinformationen und -konfigurationen hochladen, Ihren Gerätebestand organisieren, Ihre Geräteflotte überwachen und an vielen verschiedenen Standorten eingesetzte Geräte fernverwalten, einschließlich der Aktualisierung der Gerätesoftware über die Luftschnittstelle (OTA). Dies hilft Ihnen, Ihre Geräteflotten zu skalieren und die Kosten und den Aufwand für die Verwaltung großer IoT-Gerätebereitstellungen zu reduzieren.

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, der es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren. Amazon SageMaker enthält Module, die zusammen oder unabhängig voneinander verwendet werden können, um Ihre Modelle für das maschinelle Lernen zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren.

Entwicklung
Mit Amazon SageMaker ist es ganz einfach, ML-Modelle zu erstellen und für das Training vorzubereiten, weil es alles bietet, was Sie benötigen, um eine schnelle Verbindung zu Ihren Trainingsdaten einzurichten und den besten Algorithmus und das beste Framework für Ihre Anwendung auszuwählen und zu optimieren. Amazon SageMaker beinhaltet gehostete Jupyter-Notebooks, mit denen Sie Ihre in Amazon S3 gespeicherten Trainingsdaten einfach sondieren und visualisieren können. Sie können eine direkte Verbindung zu den Daten in S3 einrichten oder mit AWS Glue Daten aus Amazon RDS, Amazon DynamoDB und Amazon Redshift in S3 übertragen, um Sie auf Ihrem Notebook zu analysieren.

Um Ihnen bei der Auswahl Ihres Algorithmus zu helfen, enthält Amazon SageMaker die 10 gebräuchlichsten Algorithmen für das maschinelle Lernen, die vorinstalliert und optimiert wurden, um eine bis zu 10-mal höhere Leistung zu erzielen, als die, die Sie bei der anderweitigen Ausführung dieser Algorithmen vorfinden. Amazon SageMaker ist außerdem vorkonfiguriert für TensorFlow und Apache MXNet, zwei der gebräuchlichsten Open-Source-Frameworks. Sie haben auch die Möglichkeit, ein eigenes Framework zu verwenden.

Trainieren
Sie können Ihr Modell mit einem einzigen Klick in der Amazon SageMaker-Konsole trainieren. Amazon SageMaker verwaltet die gesamte zugrundeliegende Infrastruktur für Sie und kann ganz einfach skaliert werden, um Modelle in Petabyte-Größe zu trainieren. Um den Trainingsprozess noch schneller und einfacher zu gestalten, kann Amazon SageMaker Ihr Modell automatisch auf die höchstmögliche Genauigkeit abstimmen.

Bereitstellen
Sobald Ihr Modell trainiert und feineingestellt ist, ist es mit Amazon SageMaker einfach, es in der Produktion einzusetzen, sodass Sie damit beginnen können, Voraussagen für neue Daten zu generieren (ein Prozess, der Inferenz genannt wird). Amazon SageMaker setzt Ihr Modell auf einem Cluster aus Amazon EC2 Instances mit automatischer Skalierung ein, die über mehrere Availability Zones verteilt sind, um sowohl höchste Leistung, als auch höchste Verfügbarkeit zu gewährleisten. Amazon SageMaker enthält außerdem integrierte A/B-Testfunktionen, mit denen Sie Ihr Modell testen und mit verschiedenen Versionen experimentieren können, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Amazon SageMaker befreit Sie von der Last, das Machine Learning bereitzustellen, sodass Sie schnell und einfach Machine Learning-Modelle erstellen, trainieren und implementieren können.

AWS Fargate ist eine Datenverarbeitungs-Engine zur Bereitstellung und Verwaltung von Containern ohne die Notwendigkeit, die zugrundeliegende Infrastruktur zu verwalten. Mit Fargate lassen sich Anwendungen einfach skalieren. So müssen Sie sich nicht darum kümmern, ausreichende Datenverarbeitungsressourcen für Ihre Container-Anwendungen bereitzustellen. Sie können innerhalb weniger Sekunden dutzende oder tausende Container bereitstellen.

Mit On-Demand Backup können Sie vollständige Sicherungen Ihrer DynamoDB-Tabellendaten zu Archivierungszwecken erstellen und so unternehmensweite und behördliche Anforderungen erfüllen. Sie können Tabellen mit nur wenigen MB oder hunderten TB Daten sichern, ohne dass sich dies auf die Performance und Verfügbarkeit Ihrer Anwendungen auswirkt.

On-Demand Backup verarbeitet Datensicherungsanforderungen unabhängig von der Tabellengröße innerhalb weniger Sekunden. So müssen Sie sich keine Gedanken über Sicherungspläne oder lange Prozesse machen. Alle Sicherungen werden automatisch verschlüsselt, katalogisiert, indexiert und bis zum expliziten Löschen aufbewahrt. Sie können Sicherungs- und Wiederherstellungsoperationen mit nur einem Klick in der AWS-Managementkonsole oder mit nur einem API-Aufruf ausführen.

Amazon Aurora Multi-Master ermöglicht Ihnen, mehrere Lese-/Schreib-Master-Instances über mehrere Availability Zones zu erstellen. Auf diese Weise können Anwendungen Daten in mehreren Datenbankinstanzen eines Clusters lesen und schreiben, so wie Sie heute innerhalb von Read Replicas lesen können.

Amazon Rekognition Video ist ein mit Deep Learning ausgestatteter Videoanalyseservice, der Personen nachverfolgt, Aktivitäten erkennt und Objekte, Prominente und unangemessene Inhalte erkennt. Amazon Rekognition Video kann Gesichter in Live-Streams finden und erkennen. Rekognition Video kann auch vorhandene Videos analysieren, die in Amazon S3 gespeichert sind. Es gibt spezifische Kennzeichner für Aktivitäten, Personen und Gesichter sowie Objekte mit Zeitstempel zurück, sodass Sie die Szene leicht finden können. Für Personen und Gesichter gibt es auch den Begrenzungsrahmen zurück, der die spezifische Position der Person oder des Gesichts im Einzelbild kennzeichnet. Die benutzerfreundlichen APIs von Rekognition Video sind ideal geeignet, um Kunden aus dem Bereich der öffentlichen Sicherheit eine Reaktion zu ermöglichen, Suchindizes für Medien- und Entertainment-Kunden zu generieren und Smart Homes zu überwachen.

Amazon Transcribe ist ein automatischer Spracherkennungsservice (ASR), der es Entwicklern leicht macht, ihren Anwendungen Sprach- und Textfunktionen hinzuzufügen. Amazon Transcribe kann Audiodateien analysieren, die in Amazon S3 gespeichert sind, und eine Textdatei der transkribierten Sprache mit Zeitstempeln für jedes Wort zurückgeben, sodass Sie den Audioausschnitt in der Originalquelle einfach finden können, indem Sie nach dem Text suchen.

AWS DeepLens ist eine auf Deep Learning ausgelegte kabellose Videokamera, die speziell dafür entwickelt wurde, Entwicklern aller Qualifikationsstufen zu helfen, ihre Kompetenzen im Bereich des maschinellen Lernens durch praktische Computer Vision-Tutorials, Beispielcode und vorgefertigte Modelle zu erweitern. DeepCam beinhaltet eine HD-Videokamera mit On-Board-Datenverarbeitung, die für Deep Learning optimiert ist und vollständig mit AWS Lambda programmiert werden kann. Entwickler können sich auf ihre Machine Learning-Kompetenzen konzentrieren, während DeepCam automatisch Modelle optimiert und auf dem Gerät bereitstellt und eine Verbindung mit der Cloud einrichtet, um erweiterte Funktionen zu erhalten. DeepCam kann in Kombination mit Amazon SageMaker eingesetzt werden und bietet Entwicklern eine Komplettlösung, mit der sie zum ersten Mal Machine Learning-Anwendungen sowohl in der Cloud als auch am Edge-Standort trainieren, entwickeln und testen können.

 

Amazon S3 Select ist jetzt als Vorversion verfügbar. S3 Select ist eine neue Amazon S3-Funktion, mit der nur die für ein Objekt benötigten Daten abgerufen werden. Hierdurch wird die Performance erheblich gesteigert und die Kosten für Anwendungen gesenkt, die Daten aus S3 abrufen müssen.

Amazon EC2 hat die Preise von Amazon EC2-Spot-Instances durch einen Wechsel in ein Preismodell vereinfacht, das für niedrige vorhersehbare Preise sorgt, die sich gemäß langfristiger Trends in Angebot und Nachfrage anpassen. Sie werden weiterhin bis zu 90% vom On-Demand-Instance-Preis sparen und den Spot-Preis bezahlen, der am Anfang jeder Instance-Stunde für Ihre ausgeführte Instance wirksam ist.

Amazon EC2 H1-Instances gehören zur neuesten Generation von speicheroptimierten EC2-Instances, die mit einem 2,3 GHz Intel^® Xeon^® E5 2686 v4-Prozessor (Codename Broadwell) ausgestattet sind, und bieten im Vergleich mit D2-Instances mehr vCPUs und mehr Speicher pro Terabyte lokalem magnetischen Speicher. Die maximal mögliche Instance-Größe, h1.16xlarge, stellt 64vCPUs und 16 TB an HDD-basiertem Instance-Speicher bereit. H1-Instances werden für Anwendungen entwickelt, die preisgünstigen Speicher, hohen Datenträgerdurchsatz und hohen sequenziellen Festplatten-E/A-Zugriff auf große Datensätze benötigen. H1-Instances sind ideal für datenintensive Workloads wie MapReduce-basierte Workloads, verteilte Dateisysteme wie HDFS und MapR-FS, Netzwerkdateisysteme, Anwendungen für die Protokoll- oder Datenverarbeitung wie Apache Kafka und Big Data-Workload-Clusters.

Amazon EC2 Spot kann nun auf Amazon EBS beruhende Instances im Falle einer Unterbrechung in den Ruhezustand versetzen. Spot kann Ihre Anforderung erfüllen, indem der Service Instances aus dem Ruhezustand aktiviert, sobald Kapazität verfügbar ist. Der Ruhezustand kann mit dem Zu- und anschließenden Aufklappen Ihres Notebook-Deckels verglichen werden. Die Anwendung wird genau an der Stelle ausgeführt wird, an der sie zuvor unterbrochen wurde.

AWS Batch unterstützt nun das Übermitteln von Auftrags-Arrays mit einem einzelnen API-Aufruf. Mit Auftrags-Arrays können Benutzer einfach mit einem einzelnen SubmitJob-Aufruf bis zu 10 000 Kopien eines Auftrags übermitteln. Außerdem können Benutzer Abhängigkeiten zu Auftrags-Arrays einschließlich "N-zu-N"-Abhängigkeiten zwischen verknüpften Elementen über mehrere Auftrags-Arrays hinweg angeben. Auftrags-Arrays vereinfachen die Übermittlung und Verwaltung von umfangreichen Monte-Carlo-Simulationen, parametrischen Sweeps und Aufträgen, bei denen dieselbe Operation für tausende Eingabedateien oder Objekte ausgeführt werden muss. AWS Batch stellt dynamisch die optimale Menge geeigneter Rechenressourcen bereit (z. B. CPU- oder RAM-optimierte Instanzen). Die Bereitstellung basiert auf den Volumen- und Ressourcenanforderungen der eingereichten Batch-Aufträge. Mit AWS Batch müssen weder eine Stapelverarbeitungssoftware noch Server-Cluster installiert und verwaltet werden.

Sie können ab sofort erweiterte Sicherheitsfunktionen (Beta) für Amazon Cognito verwenden, um den Zugriff auf Benutzerkonten in Ihren Anwendungen noch besser zu schützen. Diese erweiterten Sicherheitsfunktionen bieten eine risikobasierte adaptive Authentifizierung und Schutz vor der Verwendung von kompromittierten Anmeldeinformationen.

Sie können nun eingehenden Datenverkehr zwischen zwei AWS Lambda-Funktionsversionen basierend auf im Vorhinein zugewiesener Gewichtung verteilen. So können Sie den Datenverkehr zwischen zwei Versionen schrittweise verteilen und das Risiko minimieren. Zudem können Sie den Umfang neuer Lambda-Bereitstellungen beschränken. Mithilfe von AWS CodeDeploy können Sie die Bereitstellung neuer Funktionsversionen auch automatisch verwalten. CodeDeploy ist ein Service, der die Bereitstellung von Software für verschiedene Datenverarbeitungs-Services wie Lambda und Amazon EC2 automatisiert. Mit CodeDeploy können Sie Updates für Lambda einfach schrittweise und sicher bereitstellen. CodeDeploy wird vom serverlosen Anwendungsmodellstandard von AWS (AWS Serverless Application Model, AWS SAM) unterstützt.  

Sie können nun Canary-Releasebereitstellungen verwenden, um neue APIs schrittweise in Amazon API Gateway einzuführen. So können Sie API-Änderungen sicherer einführen und den Umfang neuer Bereitstellungen beschränken.

Amazon GuardDuty ist ein Service für die Bedrohungserkennung, der eine genaue und einfache Methode bereitstellt, Ihre AWS-Konten und deren ausgeführte Anwendungen und Services kontinuierlich zu überwachen und zu schützen. Mit wenigen Klicks in der AWS-Managementkonsole beginnt GuardDuty sofort damit, Milliarden von Ereignissen aus AWS CloudTrail, VPC Flow Logs und anderen AWS-Datenquellen zu analysieren.

AWS App Sync ist ein neuer Service in der öffentlichen Vorversion, mit dem Sie mobile Anwendungsdaten zwischen Geräten und der Cloud in Echtzeit verwalten und aktualisieren können. Weiterhin ermöglicht er eine Interaktion mit den Daten auf dem mobilen Gerät, wenn es Offline ist. Mit AWS AppSync können Anwendungen einfach auf AWS-Services mithilfe einer Datensprache mit dem Namen GraphQL und eines SDKs, das für mobile und Webanwendungen optimiert ist, zugreifen. GraphQL ist ein offener Standard, mit dem Sie die exakten in einer einzelnen Netzwerkanfrage benötigten Daten anfordern, ändern und abonnieren können. Dies macht das Prototyping und Erstellen datenintensiver Anwendungen so einfach wie das Schreiben nur weniger Codezeilen.

Anfang des Monats haben wir AWS PrivateLink vorgestellt, einen neuen Service, der es Kunden ermöglicht, privat über ihre Virtual Private Cloud sowie lokal über AWS Direct Connect auf AWS-Services zuzugreifen. Wir dehnen diese Funktionalität nun auf Kunden- und Partnerservices aus, die in AWS gehostet werden.

Das AWS-Partnernetzwerk (APN) freut sich, die neue AWS-Netzwerkkompetenz bekanntgeben zu können. Das AWS-Kompetenzprogramm dient dazu, APN-Partner hervorzuheben, die Branchenkenntnisse bewiesen und problemlos Lösungen implementiert haben, die den bewährten Methoden für eine AWS-Architektur entsprechen. Zudem verfügen diese Partner über Personal mit AWS-Zertifizierung.

Im AWS Marketplace finden Kunden nun Software as a Service (SaaS)-Anwendungen, die von AWS PrivateLink unterstützt werden. Eine Verbindung mit diesen Anwendungen ist über verifizierte DNS-Namen auf den Service-Endpunkten möglich. AWS PrivateLink ermöglicht Kunden den Zugriff auf AWS-Services auf hochverfügbare und skalierbare Weise und belässt dabei den Netzwerkverkehr im AWS-Netzwerk.

Mit der AWS Alexa-Skill können Sie nun die neuesten AWS-Ankündigungen mit Ihrem Alexa-fähigen Gerät abrufen. Die AWS-Skill komplettiert die vorhandenen Kanäle (Blog- und Neuigkeiten-Posts) durch eine Freisprechoption zum Konsumieren von Informationen zu den neuesten AWS-Services und -Funktionen. Sie können die Skill auf Ihrem Alexa-fähigen Gerät aktivieren, indem Sie die Suchergebnisse für Alexa-Skills auf amazon.de filtern und nach "AWS" suchen. Nach der Aktivierung können Sie die Skill so anpassen, dass nur Informationen zu den von Ihnen bevorzugten Services (beispielsweise EC2) oder Kategorien (beispielsweise Datenverarbeitung) wiedergegeben werden.

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Elemental MediaLive an, einem Live-Videoverarbeitungsservice, mit dem Videoanbieter qualitativ hochwertige Live-Video-Streams für Fernseh- und Mehrfachbildschirmgeräte umwandeln können. Es übernimmt im Hintergrund die Schwerstarbeit für die Ressourcenbereitstellung, Serviceorchestrierung, Skalierung, Reparatur, Resilienz-Failover, Überwachung und Berichterstattung. Mit der Push-Button-Bereitstellung können Kunden Live-Channels in wenigen Minuten mit Ressourcen einrichten, die basierend auf der Last und Anzahl von Channels nach oben oder unten skalieren. Dieselben Ergebnisse mit einer lokalen Lösung zu erzielen, erfordert Planung, Beschaffung, Installation, Bereitstellung, Konfiguration, Einrichtung, Testen und Fehlerbehebung. Es kann Wochen, Monate oder sogar Jahre dauern, bevor sie in Produktion gehen. Der Channel-basierte, Pay-as-you-go-Service vereinfacht die betriebsbezogene Komplexität, verbessert die Kosteneffizienz und minimiert das finanzielle Risiko. AWS Elemental MediaLive ermöglicht den Kunden die Erstellung flexibler 24h-Live-Video-Workflows oder die Bereitstellung ereignisbasierter Live-Streams mit umfassender Kontrolle über die Umwandlungsparameter unter Verwendung eines hochwertigen Services mit Support für Standard-Video-Player und CDNs.

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Elemental MediaConvert an, einem Datei-basierten Videoverarbeitungsservice, der Videoanbietern mit einer Inhaltsbibliothek beliebiger Größe ermöglicht, On-Demand-Inhalte für eine Broadcast- und Mehrfachbildschirmbereitstellung einfach und zuverlässig zu transcodieren. Sie können Workflows zum Generieren von qualitativ hochwertigen Videoausgaben in wenigen Minuten statt Wochen oder Monaten erstellen. Mit Zugriff auf eine umfangreiche Reihe von erweiterten Transcodierungsfunktionen können Workflows, die in der Vergangenheit ausschließlich lokal implementiert werden konnten, jetzt in der Cloud erstellt werden. Sie können sich jetzt auf die Bereitstellung überzeugender Medienerfahrungen konzentrieren, ohne den komplexen Aufbau und Betrieb einer Infrastruktur für Broadcast-Videoverarbeitung verwalten zu müssen. AWS Elemental MediaConvert ist benutzerfreundlich mit einem nutzungsabhängigen Preismodell. Es bietet neben einem hohen Grad an Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit eine enge Integration mit anderen AWS-Services.

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Elemental MediaStore an, einem Videoerstellungs- und Speicherservice, der die hohe Leistung, die vorhersagbare geringe Latenz und die sofortige Konsistenz, die für Live- und On-Demand-Medien benötigt werden, zusammen mit der Sicherheit und Haltbarkeit von Amazon Simple Storage Service (S3) bietet. Der Service bietet eine kostengünstige Methode für das einfache Weiterleiten der Bereitstellung von Inhalten mit vorhersehbaren nutzungsabhängigen Preisen.

Amazon Sumerian ermöglicht Ihnen die schnelle und einfache Erstellung und Ausführung von Virtual-Reality (VR)-, Augmented-Reality (AR)- und 3D-Anwendungen, ohne dass besondere Programmier- oder 3D-Grafik-Kenntnisse erforderlich sind. Mit Sumerian können Sie hoch immersive und interaktive Szenen erstellen, die auf gängiger Hardware wie Oculus Rift, HTC Vive und iOS-Mobilgeräten ausgeführt werden können (Support für Android ARCore in Kürze verfügbar). Sie können beispielsweise einen virtuellen Schulungsraum erstellen, mit dem Sie neue Mitarbeiter weltweit schulen können, oder Sie können eine virtuelle Umgebung erstellen, die es Personen ermöglicht, ein Gebäude remote zu besichtigen. Sumerian vereinfacht die Erstellung aller benötigten Bausteine, um hoch immersive und interaktive 3D-Erlebnisse zu erstellen, einschließlich dem Hinzufügen von Objekten (z. B. Personen, Möbel und Landschaften) und dem Entwerfen, Animieren und Scripting von Umgebungen. Sumerian erfordert keine besonderen Kenntnisse und Sie können Szenen direkt von Ihrem Browser aus entwerfen.

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Elemental MediaTailor an, einem Personalisierungs- und Monetarisierungsservice, der Videoanbietern ermöglicht, Videos mit gezielter Werbung für Endbenutzer bereitzustellen, während die Broadcast-Servicequalität in Videoanwendungen mit Mehrfachbildschirm aufrechterhalten wird. Die Werbung wird vor der Bereitstellung mittels Upstream auf der Serverseite eingefügt. Somit geht beim Kundengerät ein kontinuierlicher Stream ein, der jede Möglichkeit der Diskriminierung zwischen Inhalt und Werbespots vermeidet. Die Werbeanzeigen werden besser monetarisiert, halten die Videoqualität aufrecht, die stets dem primären Inhalt entspricht, und sind für Multiplattform-Umgebungen einfacher zu verwalten. AWS Elemental MediaTailor bietet eine verwaltete Trancodierung von Werbeinhalten, um die beste Endbenutzererfahrung bereitzustellen, während auch standardbasierte client- und serverseitige Werbeberichte innerhalb eines einzelnen Services aktiviert werden. Kunden erhalten die vollständige Kontrolle über den Player, die Quelle und das CDN, während die bestmögliche Anzeigeerfahrung bereitgestellt wird.

Heute kündigen wir die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Elemental MediaPackage an, einem Videoerstellungs- und Just-in-Time-Verpackungsservice, der Videolieferanten ermöglicht, Streaming-Inhalte großen Umfangs sicher und zuverlässig bereitzustellen. Der Service bietet Just-in-Time-Verpackung für eine kosteneffiziente Videoverteilung mithilfe von Standards für den Bereitstellungs- und Inhaltsschutz und vereinfacht die Bereicherung der Zielgruppenerlebnisse mit zeitversetztem Fernsehen und anderen erweiterten Funktionen. Mit AWS Elemental MediaPackage können Kunden die Arbeitslastkomplexität reduzieren, die Quellresilienz erhöhen und Mehrfachbildschirminhalte besser schützen, ohne das Risiko einer unzureichenden oder übermäßigen Bereitstellung einer Infrastruktur für eine Lösung, um Inhalte über ein wachsendes Ökosystem von verbundenen Geräten und dynamischen Anzeigeerfahrungen bereitzustellen.

SQL Server 2017 steht jetzt für Amazon EC2-Instances mit Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.4 als Amazon Machine Image (AMI) über den AWS Marketplace zur Verfügung. Ab diesem Release können Sie RHEL-Instances mit SQL Server 2017 Enterprise License Included AMIs on-demand starten, ohne dass Sie Ihre eigene Lizenz dafür verwenden müssen. SQL Server 2017 auf RHEL 7.4 AMI steht ab heute in allen öffentlichen AWS-Regionen zur Verfügung.

Heute kündigt Amazon CloudFront die Ergänzung seines globalen Netzwerks zur Bereitstellung von Inhalten durch sechs neue Edge-Standorte an. Die neuen Edge-Standorte befinden sich in: Helsinki, Finnland; Madrid, Spanien; Manchester, England; Denver, Colorado; Newark, New Jersey; und Phoenix, Arizona. 

Ab heute können Sie Amazon RDS-Datenbank-Instances für MySQL, MariaDB, Oracle und PostgreSQL Datenbank-Engines mit bis zu 16 TB Speicher erstellen. Vorhandene Datenbank-Instances lassen sich ohne Ausfallzeiten auf bis zu 16 TB Speicher skalieren.

Sie können jetzt die R4- und db.M4.16xlarge-Instance-Typen starten, wenn Sie Amazon Relational Database Service (RDS) für SQL Server verwenden. 

Sie können jetzt den Speicher Ihrer Amazon RDS for SQL Server-Datenbank-Instances auf bis zu 16 TB skalieren. Eine Instance muss die Speichertypen Provisioned IOPS oder General Purpose (SSD) verwenden, um in Frage zu kommen. Einige Instances mit älteren Speicherkonfigurationen kommen nicht in Frage.

Sie können jetzt den Nachrichtenfilter auf Amazon Simple Notification Service (SNS) verwenden, um einfachere und besser optimierte Pub/Sub-Architekturen zu erstellen. Nachrichtenfilter gestatten es den Abonnenten von Amazon SNS-Themen, selektiv nur eine Untermenge der Nachrichten zu erhalten, an denen sie interessiert sind, und nicht alle Nachrichten, die für ein Thema veröffentlicht werden. Dieser neue Ansatz lässt die Entwurfskomplexität bei der Implementierung der Nachrichtenfilterlogik für Ihre Abonnenten oder die Routinglogik für Nachrichten in Ihren Veröffentlichungssystemen wegfallen.  

Die zu PostgreSQL kompatible Edition von Amazon Aurora ist jetzt in vier zusätzlichen AWS-Regionen verfügbar: Kanada (Zentral), EU (Frankfurt), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Mumbai). Dies erhöht die Anzahl verfügbarer Regionen auf acht, weil der Service am 24. Oktober 2017 in USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon) und EU (Irland) gestartet wurde.

Jetzt können Sie die AWS Certificate Manager DNS-Validierung verwenden, um darzulegen, dass Sie einen Domänennamen besitzen oder kontrollieren, wenn Sie Zertifikate mit ACM anfordern. Zertifikate werden verwendet, um die Netzwerkkommunikation zu schützen und die Identität von Websites über das Internet zu bestimmen. Vor der Ausstellung eines Zertifikats für Ihre Website muss Amazon überprüfen, ob Sie Eigentümer des Domänennamens für Ihre Website sind oder diesen kontrollieren. Zuvor hat ACM nur eine E-Mail-Validierung unterstützt, wobei der Domänen-Eigentümer eine E-Mail für jede Zertifikatanfrage erhalten und die in der Anfrage enthaltenen Informationen überprüfen musste, bevor er sie genehmigen konnte. Mit der DNS-Validierung schreiben Sie einfach einen CNAME-Datensatz in Ihre DNS-Konfiguration, um darzulegen, dass Sie der Eigentümer Ihres Domänennamens sind oder diesen kontrollieren. Die ACM-Management-Konsole kann die DNS-Datensätze für Sie konfigurieren, wenn Sie Ihre DNS-Datensätze mit Amazon Route 53 verwalten. Auf diese Weise können Sie Ihre Domäne mit ein paar Mausklicks ganz einfach validieren. Nachdem der CNAME-Datensatz konfiguriert ist, kann ACM von DNS validierte Zertifikate, die gerade verwendet werden (und anderen AWS-Ressourcen zugeordnet sind), automatisch verlängern, bevor sie ablaufen, solange der DNS-Datensatz vorhanden ist. Verlängerungen erfolgen vollautomatisch und ohne weiteres Zutun. 

Ab sofort enthält AWS Mobile erstklassige Unterstützung für Web und React Native. So können JavaScript (JS)-Entwickler einfach Cloud-basierte Apps entwickeln. Bisher mussten Entwickler in diesem Fall Services in der AWS-Konsole manuell konfigurieren, Basis-SDKs herunterladen und deren Dokumentation lesen, um mit der Plattform zu interagieren. Ab sofort können JS-Entwickler wichtige App-Funktionen wie die Benutzeranmeldung, Speicherverwaltung und serverlose APIs in der neu gestalteten Konsole und der neuen AWS Mobile CLI einfach konfigurieren.

Heute veröffentlichen wir AWS Amplify, eine Open Source-Bibliothek unter Apache 2.0 für Entwickler, die Cloud-basierte Anwendungen mit JavaScript auf Web- oder mobilen Plattformen entwickeln möchten. AWS Amplify ist eine deklarative Schnittstelle für Client-Entwickler, die gängige Aktionen über Cloud-Services skalierbar und sicher ausführen möchten. Mit diesen neuen Funktionen können Entwickler JavaScript-Anwendungen schreiben, um bewährte Methoden mit gängigen Abstraktionen programmgesteuert anwenden zu können und den Entwicklungszyklus so zu beschleunigen. Zusammen mit AWS Amplify veröffentlichen wir auch eine umfassende CLI, die vollständig in AWS Mobile Hub integriert ist. Diese CLI-Erfahrung wurde für Entwickler konzipiert, die Anwendungen von Grund auf entwickeln oder vorhandene Projekte um Funktionen für die AWS-Cloud erweitern möchten. 

AWS CloudFormation erlaubt Ihnen in Stack-Instances das Außerkraftsetzen von Parameterwerten nach Konto und Region. Zuvor konnten Sie Änderungen nur an StackSets der originalen CloudFormation-Vorlagen vornehmen. Jetzt können Sie Parameterwerte in Vorlagen schon bei der ersten Erstellung der Stack-Instances außer Kraft setzen. Sie können auch Parameterwerte für vorhandene Stack-Instances außer Kraft setzen und damit Stack-Instances gemäß Ihren Anforderungen angeben und anpassen.  

Sie können jetzt in Amazon API Gateway Zugriffsprotokolle generieren. Dies ist ein zusätzlicher Service zu den detaillierten Ausführungsprotokollen, die Amazon CloudWatch für API-Anforderungen bereitstellt, die an Ihre APIs gesendet wurden. Mit der Funktion für die Zugriffsprotollierung können Sie Zugriffsprotokolle in verschiedenen Formaten generieren, z. B. CLF (Common Log Format), JSON, XML und CSV. Die Zugriffsprotokolle können vorhandenen Analysen oder Protokollverarbeitungs-Tools zugeführt werden. Damit erstellen Sie noch detailliertere Analysen oder führen entsprechende Aktionen, basierend auf den Protokolldaten, aus. Jede Kontextvariable kann im Zugriffsprotokollformat verwendet werden.

Die neue Managementkonsole von Amazon Kinesis (siehe Screenshot unten) erleichtert es Ihnen, Ihr Wissen über Echtzeitanalysen zu erweitern und vereinfacht die Benutzererfahrung mit der Konsole. Nutzen Sie die neuen visuellen Lernwerkzeuge in der Konsole, um zu verstehen, wie Sie mit Kinesis Streams, Kinesis Firehose und Kinesis Analytics Echtzeitdaten von verschiedenen Datenquellen zu AWS streamen können und diese Daten dann anschließend verarbeiten, analysieren und in Datenspeicher laden können. Die neue Konsolenerfahrung umfasst auch ein Dashboard, das nach der Anmeldung alle Kinesis-Ressourcen auf einem Bildschirm anzeigt. Die ersten Schritte finden Sie unter Amazon Kinesis Management Console. 

Jetzt können Sie die Timeout-Werte für API-Integrationen in Amazon API Gateway anpassen. Sie legen die maximale Laufzeit einer Integration fest, bevor sie keine Antwort zurückgibt. Das verleiht Ihnen die Flexibilität, für APIs bessere Fehlerbehandlungsstrategien zu entwickeln, wie z. B. die Verwendung von automatischen Wiederholungen in APIs. Sie können Timeout-Werte von 50 Millisekunden bis zu 29 Sekunden festlegen. Weitere Informationen zu Integrationen in API Gateway finden Sie in der Dokumentation. 

Ab sofort können Sie drei neue Funktionen in Lambda@Edge nutzen, um noch besser personalisierte Inhalte für Ihre Betrachter zu erzielen. Gleichzeitig verbessern Sie die Latenzzeiten und vereinfachen Ihre Ursprungsinfrastruktur. Erstens können Sie mit der inhaltsbasierten dynamischen Ursprungsauswahl Anforderungen abhängig von den Anforderungsattributen wie Betrachterstandort, Gerätetyp, HTTP-Header, URL-Pfad, Abfragezeichenfolge oder Cookies an unterschiedliche Backend-Ursprungsserver leiten. Zweitens können Sie Remote-Netzwerkaufrufe durch Amazon CloudFront-Ereignisse auf Benutzerseite tätigen. Drittens können Sie Binärdaten aus Ihren Lambda@Edge-Funktionen generieren und so umfassendere, personalisiertere Inhalte mit Amazon CloudFront bereitstellen. Außerdem wurden die Grenzwerte für Lambda@Edge-Funktionen erhöht. Sie können bis zu 1 536 MB Speicher wählen, größere Pakete mit bis zu 50 MB bereitstellen und Lambda@Edge-Funktionen mit längeren Zeitbeschränkungen von bis zu 30 Sekunden implementieren.  

Amazon Redshift verbessert die Performance für wiederholte Abfragen, indem das Ergebnis zunächst gecacht wird und das gecachte Ergebnis beim erneuten Ausführen von Abfragen dann zurückgegeben wird. 

Amazon Rekognition wurde heute um drei neue Funktionen erweitert: Erkennen und Erfassen von Text in Bildern, Gesichtserkennung in Echtzeit über mehrere zehn Millionen Gesichter und Suche von bis zu 100 Gesichtern in anspruchsvollen, überfüllten Fotos. Kunden, die Amazon Rekognition bereits für die Gesichtsüberprüfung und -identifizierung verwenden, werden in den meisten Fällen eine Verbesserung der Genauigkeit um bis zu 10 % feststellen. 

Ab heute können Sie AWS Shield Advanced verwenden, um ein höheres Maß an Schutz für Ihre Anwendungen in der Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) oder auf Network Load Balancer (NLB) gegen Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffe zu erhalten. Aktivieren Sie einfach AWS Shield Advanced für eine AWS Elastic IP-Adresse, die einer mit dem Internet verbundenen EC2-Instanz oder NLB zugeordnet ist. AWS Shield Advanced erkennt automatisch den AWS-Ressourcentyp hinter der Elastic IP-Adresse und wendet den relevanten DDoS-Schutz an.

Amazon RDS for MariaDB unterstützt jetzt MariaDB-Nebenversionen 10.1.26 und 10.0.32 in allen AWS-Regionen. Diese neuen Versionen beinhalten zahlreiche Korrekturen und Funktionsverbesserungen für die MariaDB Datenbank-Engine.

Jetzt unterstützt AWS CodeBuild Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)-Ressourcen. Die neue Funktion gestattet CodeBuild, auf VPC-Ressourcen zuzugreifen, ohne sich dem öffentlichen Internet auszusetzen. Auf diese Weise können Sie CodeBuild verwenden, um Ihren Software-Code innerhalb Ihrer VPC zu kompilieren und auf Ressourcen zuzugreifen, wie beispielsweise Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon ElastiCache, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) oder Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), ebenso wie auf beliebige Service-Endpunkte, die nur von einer bestimmten VPC aus erreichbar sind. Weitere Informationen finden Sie hier in unserem Blog. 

Jetzt können Sie die Authentifizierung mit Kerberos aktivieren und eine detaillierte EMRFS-Autorisierung für den Zugriff von Amazon S3 auf Ihre Amazon EMR-Cluster realisieren. Mit Kerberos können Sie Anfragen zwischen Services authentifizieren, die Sie auf Ihrem Cluster ausführen, ebenso wie für Benutzeraktionen auf Ihrem Cluster oder externe Client-Anfragen von externen Services. Amazon EMR erstellt ein MIT KDC auf dem Master-Knoten Ihres Clusters und verwendet die Open Source Kerberos-Authentifizierungseinstellungen für bestimmte Anwendungskomponenten in Ihrem Cluster. Darüber hinaus können Sie ganz einfach eine Realm-übergreifende Vertrauensbeziehung zu einem Microsoft Active Directory einrichten, um den Benutzern in dem Verzeichnis nahtlos zu gestatten, sich mit Kerberos zu authentifizieren, um auf ein Cluster zuzugreifen und Arbeitslasten darauf auszuführen.

AWS X-Ray unterstützt jetzt die Möglichkeit, Ihre Servicekarte zu zoomen und zu schwenken. Auf diese Weise können Sie sich auf einen bestimmten Service konzentrieren und Servicekarten mit sehr vielen Serviceknoten auf einem einzigen Bildschirm darstellen. 

Wir freuen uns, Ihnen anlässlich unseres ersten Jahrestags zahlreiche neue Funktionen für QuickSight anbieten zu können. Ab sofort können Sie Geodaten mit Hilfe von Karten visualisieren, tabellarische Berichte unter Verwendung von flachen Tabellen in Ihren Dashboards erstellen und Laufzeitberechnungen für SPICE-Datensätze in der Analyse durchführen. Für Daten mit hoher Kardinalität haben wir eine „Others“-Bucket-Funktion hinzugefügt, mit der lange Werteketten in einer einzigen Kategorie zusammenfassen können. Sie können jetzt auch Datensätze mit bis zu 1000 Spalten in QuickSight erstellen, um Anwendungsfälle mit breiten Tabellen zu unterstützen.

Amazon Lex unterstützt jetzt die Integration in die Kik-Messaging-Plattform.

AWS CodeCommit unterstützt jetzt Pull-Anfragen, die einen Mechanismus bereitstellen, über den Codeüberprüfungen angefordert werden können und Code mit Kollegen diskutiert werden kann. Zuvor mussten Sie Tools außerhalb von CodeCommit verwenden, um Codeüberprüfungen anzufordern. Damit war es schwierig, Hinweise nachzuverfolgen und sicherzustellen, dass alle Aktualisierungen eingetragen wurden. Jetzt können Sie Pull-Anfragen verwenden, um einen Arbeitsablauf zu unterstützen, wobei Sie Codeüberprüfungen anfordern, die Prüfer die Commits anzeigen und den Code kommentieren und Sie den Code zusammenführen können, nachdem Sie über die endgültige Freigabe verfügen.

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) unterstützt jetzt Microsoft Volume Shadow Copy Services (VSS)-fähige EBS-Snapshots für Windows Server AMIs. VSS ist eine Technologie von Microsoft, die es ermöglicht, Anwendungsdaten zu sichern, noch während die Anwendungen ausgeführt werden, indem sie zwischen Benutzeranwendungen, die Daten auf der Festplatte aktualisieren, und solchen, die Anwendungen sichern, koordiniert. Mit diesem Ansatz können Sie jetzt VSS-fähige EBS-Snapshots Ihrer laufenden Windows-Instances erstellen, ohne dass Sie eigene Skripts erstellen oder die Instances herunterfahren müssen. Weitere Informationen zu dieser Funktion finden Sie in der AWS-Dokumentation.

Mit Amazon Connect können Sie jetzt automatisch Anrufe an Kunden unter Verwendung der API für ausgehende Kontakte durchführen. Sie können automatisierte Anrufe für Terminerinnerungen einplanen, oder Benachrichtigungsanrufe in Reaktion auf Geschäftsereignisse durchführen, wie beispielsweise Kreditkartenbetrug. Enterprise-Anwendungen wie CRM-Systeme können die API für ausgehende Kontakte nutzen, wenn diese durch ein Ereignis ausgelöst wird, wie beispielsweise einen Serviceausfall, um einen ausgehenden Anruf nach einem vordefinierten Gesprächsablauf zu veranlassen. Der Gesprächsablauf bestimmt, ob die Interaktion eines Kundendienstmitarbeiters erforderlich ist, oder ob der Anruf an einen Amazon Lex-Chatbot weitergeleitet wird. 

Amazon Redshift Spectrum ist jetzt in vier zusätzlichen AWS-Regionen verfügbar: EU (Frankfurt), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Singapur) und Asien-Pazifik (Seoul). Darüber hinaus werden große, mit bzip2 komprimierte Dateien und ORC-Dateien automatisch aufgeteilt, um die Abfrageleistung in allen verfügbaren AWS-Regionen zu verbessern. 

Mit dem neuen Service Limit Dashboard von Trusted Advisor können Sie jetzt Nutzungs- und Limitdaten für einzelne Limits anzeigen, aktualisieren und exportieren, sodass Sie Ihre Nutzung der AWS-Ressourcen proaktiv überwachen und effizienter planen können.

Ab heute können Sie die benutzerdefinierten Reserved Instance (RI)-Kaufempfehlungen basierend auf Ihrer Nutzung von Amazon EC2 über AWS Cost Explorer nutzen. Diese Empfehlungen werden auf der Grundlage Ihrer bisherigen Nutzung berechnet und zeigen Möglichkeiten zur Kosteneinsparung auf. 

Über die AWS Cloud können Automobilhersteller und -lieferanten noch einfacher zahlreiche innovative verbundene Fahrzeugservices bereitstellen.  

Amazon Redshift führt Short Query Acceleration ein, um die Ausführung kurz laufender Abfragen zu beschleunigen. Short Query Acceleration bietet eine höhere Leistung, schnellere Ergebnisse und eine bessere Vorhersehbarkeit der Anfrageausführungszeiten.

Ab heute erlaubt Amazon Redshift den Superusern, regulären Benutzern den Zugriff auf alle Zeilen in ausgewählten Systemtabellen und -Ansichten zu gewähren. 

Ab sofort verbessert Amazon Redshift die Abfrageleistung, indem Lese- und Schreibabfragen automatisch in die nächst passende Warteschlange verschoben werden, ohne die bewegten Abfragen neu zu starten. Diese Optimierung des Workload-Managements ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen, um die Abfrageleistung zu verbessern.

Sie können jetzt Kommentare lösen, Kommentare mit Filtern organisieren und E-Mail-Benachrichtigungen für Dateien deaktivieren. Dies vereinfacht die Nachverfolgung Ihres Feedbacks, das Deaktivieren der für Sie nicht relevanten Benachrichtigungen und das Fokussieren auf das wichtige Feedback.

Kunden können jetzt Amazon S3 Inventory mit der Standard-SQL-Sprache mithilfe von Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum und anderen Tools wie Presto, Hive und Spark abfragen. Sie können einfach beginnen, indem Sie Amazon Athena mit wenigen Klicks auf den S3 Inventory-Bericht im Format ORC oder CSV verweisen, Ad-hoc-Abfragen ausführen und innerhalb von Sekunden Ergebnisse generieren. Diese Funktion ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Athena verfügbar ist. Weitere Informationen erhalten Sie im Entwicklerhandbuch.

Ab sofort können Sie Aurora Auto Scaling verwenden, um Aurora Replicas als Reaktion auf Änderungen in den von Ihnen angegebenen Leistungsmetriken automatisch hinzuzufügen oder zu löschen. Aurora Replicas teilen dasselbe zugrunde liegende Volume wie die primäre Instance und eignen sich besonders für die Lese-Skalierung. Mit Aurora Auto Scaling können Sie einen gewünschten Wert für vordefinierte Metriken Ihrer Aurora Replicas, wie die durchschnittliche CPU-Nutzung oder durchschnittliche aktive Verbindungen, angeben. Sie können auch eine benutzerdefinierte Metrik für Aurora Replicas erstellen, um sie mit Aurora Auto Scaling zu verwenden. Aurora Auto Scaling passt die Anzahl von Aurora Replicas an, damit die ausgewählte Metrik so nahe wie möglich an dem von Ihnen angegebenen Wert gehalten wird. Beispielsweise könnte eine Erhöhung des Datenverkehrs dazu führen, dass sich die durchschnittliche CPU-Nutzung Ihrer Aurora Replicas erhöht und Ihren angegebenen Wert übersteigt. Neue Aurora Replicas werden automatisch von Aurora Auto Scaling hinzugefügt, um diesen erhöhten Datenverkehr zu unterstützen. Wenn die CPU-Nutzung auf ähnliche Weise unter Ihren festgelegten Wert sinkt, werden Aurora Replicas beendet, damit Sie nicht für ungenutzte DB-Instances zahlen. 

AWS Database Migration Service (DMS) unterstützt jetzt das Installieren eines lokalen Anwendungsagenten vor Ort und kann ab sofort mit AWS Snowball, einer Lösung für die Übertragung von Daten im Petabyte-Bereich, Daten in die AWS Cloud migrieren. Snowball verwendet sichere physische Anwendungen zum Übertragen von großen Datenmengen in die und aus der AWS Cloud.