AWS Germany – Amazon Web Services in Deutschland
Category: Amazon Simple Storage Service (S3)
Daten und Künstliche Intelligenz als Spielmacher: Wie Holstein Kiel OpenAI-Modelle auf Amazon Bedrock für intelligentes Scouting nutzt
Die Digitalisierung bestimmt in der heutigen Zeit nicht nur dynamische Entwicklungen in der Industrie, sondern auch im Sport. In der Industrie kennzeichnen digitale Lösungen aus der vierten industriellen Revolution vor allem Technologien, die beispielsweise Produktionssysteme effektiver, Lieferketten transparenter, Arbeitsabläufe sicherer und Geschäftstätigkeiten mannigfaltiger Art effizienter gestalten. Das Produktportfolio von Amazon Web Services (AWS) bietet dabei Lösungen […]
Vereinfachen Sie Analytik und KI/ML mit dem neuen Amazon SageMaker Lakehouse
Von Esra Kayabali übersetzt durch Pawel Warmuth Heute freue ich mich, die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Lakehouse ankündigen zu können. Eine Funktion, die Daten über Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses hinweg vereinheitlicht und Ihnen hilft, leistungsstarke Analyse- und Künstliche Intelligenz- und Machine-Learning-Anwendungen (KI/ML) auf einer einzigen […]
Neu – Amazon S3 Tables: Optimierter Speicher für Analytics Workloads
Von Jeff Barr, übersetzt von Franz Stefan Amazon S3 Tables bieten Ihnen einen Speicher, welcher für tabellarische Daten wie etwa tägliche Kauftransaktionen, Streaming-Sensordaten und Werbeeinblendungen im Apache Iceberg-Format optimiert ist. Dies ist unter anderm für einfache Abfragen mit beliebten Abfrage-Engines wie Amazon Athena Amazon EMR und Apache Spark von Interesse. Im Vergleich zu einem selbstverwalteten […]
Einführung von abfragbaren Objektmetadaten für Amazon S3 Buckets (Vorschau)
von Jeff Barr übersetzt durch Pawel Warmuth Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) wird von AWS-Kunden in einem herausragenden Umfang genutzt. Dabei werden regelmäßig einzelne Buckets erstellt, die Milliarden oder Billionen von Objekten enthalten. In dieser Skalierung ist es schwierig, Objekte zu finden, die bestimmte Kriterien wie Größe, Muster von Objektschlüsselnamen, oder spezifische Tags erfüllen. […]
Snowflake und AWS: Eine Top-Kombination für Ihre Datenanforderungen
von Sébastien Stormacq, übersetzt von Felix John Ganz gleich, ob Sie Prognosemodelle erstellen oder Anwendungen entwickeln, die auf Prognosedaten basieren, Snowflake und AWS können Ihnen dabei unter die Arme greifen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Ihre Anwendungen, die Daten aufnehmen, speichern, analysieren oder visualisieren, von der Integration zwischen Snowflake- und AWS-Lösungen profitieren können. […]
Flottentelemetrie und vorausschauende Analysen mit Capgemini’s Trusted Vehicle und AWS IoT FleetWise
von Cher Simon, übersetzt durch Dirk Stahlecker Einleitung Während der Covid Pandemie hat sich gezeigt, dass eine hohe Anpassungsfähigkeit der Unternehmen an sich dynamisch ändernde Trends, Voraussetzung für eine schnelle wirtschaftliche Erholung ist. Aus diesem Grund nutzen führende Logistikunternehmen verstärkt vorausschauende Analysen (engl. «predictive analytics»), um schneller Entscheidungen zu fällen. In Logistikunternehmen betrifft dies z.B. Entscheidungen […]
AWS-Architekturen und Verfahren zur Notfallwiederherstellung, Teil II: Backup und schnelle Wiederherstellung durch Automatisierung
Von Seth Eliot, übersetzt durch Dirk Stahlecker In einem früheren Blogbeitrag habe ich vier Strategien zur Notfallwiederherstellung (engl. «Disaster Recovery – DR») vorgestellt und dargelegt, wie man sie mit AWS-Services umsetzen kann. Diese Strategien ermöglichen es, sich auf ein Desaster systematisch vorzubereiten, Auswirkungen zu minimieren und den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Wenn Sie zum Entwurf und zur […]
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 […]
Optimieren Ihrer AWS-Infrastruktur für Nachhaltigkeit, Teil IV: Datenbanken
von Otis Antoniou, Ibtehaj Ahmed, Darren Ko und Ceren Tahtasiz; übersetzt durch Lars Reimann In Teil I: Datenverarbeitung, Teil II: Speicher und Teil III: Netzwerk dieser Serie haben wir Strategien zur Optimierung der Datenverarbeitungs-, Speicher- und Netzwerk-Schicht Ihrer AWS-Architektur für Nachhaltigkeit vorgestellt. Teil IV konzentriert sich auf die Datenbankschicht und enthält Vorschläge wie Sie die […]
Optimieren Ihrer AWS-Infrastruktur für Nachhaltigkeit, Teil III: Netzwerk
von Katja Philipp, Aleena Yunus, Otis Antoniou, Ceren Tahtasiz; übersetzt durch Lars Reimann In den vorangegangen Teilen dieser Blog-Serie, Teil I: Datenverarbeitung und Teil II: Speicher, haben wir Ihnen Strategien vorgestellt, um die Datenverarbeitungsschicht und die Speicherschicht Ihrer AWS-Architektur auf Nachhaltigkeit zu optimieren. In diesem Teil liegt der Fokus auf der Optimierung der Netzwerkschicht Ihrer […]









