AWS Germany – Amazon Web Services in Deutschland

Category: Technical How-to

AWS hilft Kunden der Automobilindustrie das Risiko von Rückrufen durch maschinelles Lernen vorherzusagen

von Steven Miller, Alec Jenab und Robert Clendenning, übersetzt durch Dirk Stahlecker Dieser Blogbeitrag beschreibt wie sich das Long Short Term Memory (LSTM) Machine Learning Modell verwenden lässt, um Ausfälle und Rückrufe von Automobilteilen vorherzusagen. Im Besonderen zeigen wir, wie durch die Vorhersagen eines LSTM-Modells Frühindikatoren entwickelt werden können, die im Allgemeinen zu besseren Ergebnissen […]

Baue, Paketiere und Veröffentliche .NET Lambda Funktionen mit dem AWS CDK

von Ulili Nhaga, übersetzt von Ralph Waldenmaier Das AWS Cloud Development Kit (CDK) ist ein Open-Source Entwicklungs Framework für die Definition von Cloud-Infrastruktur als Code und deren Bereitstellung über AWS CloudFormation. Es bietet eine hochgradige Abstraktion zur Definition von AWS-Ressourcen mit modernen Programmiersprachen wie C#. Zu seinen Komponenten gehört das High-Level Konstrukt aws-s3-assets, welches die […]

AWS-Architekturen und Verfahren zur Notfallwiederherstellung, Teil I: Wiederherstellungsstrategien in der Cloud

von Seth Eliot, übersetzt durch Dirk Stahlecker Als leitender Lösungsarchitekt betreue ich die Zuverlässigkeitssäule des AWS Well-Architected-Frameworks und helfe Kunden dabei, belastbare bzw. resiliente IT-Workloads auf AWS zu erstellen. Dadurch unterstütze ich sie bei einer ihrer größten Herausforderungen, nämlich sich auf Notfälle und Katastrophen angemessen und richtig vorzubereiten. Zu diesen Ereignissen gehören Naturkatastrophen wie Erdbeben […]

Wie man eine skalierbare BigBlueButton Videokonferenzlösung auf AWS baut

von David Surey, Senior Solutions Architect BigBlueButton ist eine virtuelle Klassenzimmeranwendung welche verschiedene Audio- und Videoformate unterstützt und die Nutzung integrierter Video-, Bildschirm- und Dokumentenfreigabefunktionen ermöglicht. BigBlueButton bietet Funktionen für Multi-User-Whiteboards, Breakout-Räume, öffentliche und private Chats, Abstimmungen, Moderation, Emojis und Handheben. In diesem Beitrag erklären wir, wie AWS-Kunden, die nach einer selbstverwalteten und Open-Source-Software-basierten Videokonferenzlösung […]

Klassifizierung von Finanztransaktionen mit Amazon SageMaker Feature Store (Thumbnail)

Klassifizierung von Finanztransaktionen mit Amazon SageMaker Feature Store

von Maurits de Groot und Elina Lesyk Einführung Machine Learning (ML) wird in der Finanzdienstleistungsbranche umfangreich für Aufgaben wie Personalisierung, Anomalie- oder Betrugserkennung eingesetzt. Wie bei anderen ML-Anwendungsfällen sind qualitativ hochwertige Eingabedaten der Schlüssel für eine gute Leistung eines Modells. Um dem Modell mehr Kontext zu geben und seine Leistung zu verbessern, ist es üblich, […]

Sichere Speicherung Ihrer Amazon RDS Datenbankszugangsdaten mit AWS Secrets Manager

von Vinod Santhanam und Adithya Solai, übersetzt von David Maul Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ist ein vollständig verwalteter Service zum einfachen Einrichten, Betreiben und Skalieren einer relationalen Datenbank in der AWS Cloud. AWS Secrets Manager ermöglicht Ihnen ein müheloses Rotieren, Verwalten und Abfragen von Datenbankanmeldeinformationen, API-Schlüsseln und anderen Secrets. Amazon RDS unterstützt jetzt […]

Maschinenüberwachung mit AWS leichtgemacht

von Stefan Schneider und Christophe Renard Motivation Die AWS Cloud bietet deutschen Mittelständlern reichhaltige Möglichkeiten ihre Fertigung zu optimieren. Die AWS Referenzarchitektur für die Fertigungsindustrie zeigt hierzu vielfältige Lösungsideen. In diesem Blog zeigen wir, wie ein Maschinenführer für etwa 20€ im Monat eine Maschine von jeder Stelle der Welt aus überwachen kann. Überwachen bedeutet in […]

5 Tipps zum Entwickeln von AWS IoT Greengrass v2-Komponenten

AWS IoT Greengrass v2, angekündigt im Dezember 2020, ist eine Open Source Laufzeitumgebung, mit der Sie Edge Software erstellen, bereitstellen und verwalten, sowie lokal auf die Daten reagieren können, die Ihre intelligenten IoT-Geräte erfassen. Sie können beispielsweise Modelle für maschinelles Lernen zur Datenvorhersage ausführen, Gerätedaten nach Belieben filtern und aggregieren oder vorgefertigte Softwarekomponenten, Funktionen und […]