AWS Germany – Amazon Web Services in Deutschland

Die sechs Säulen des AWS Well-Architected Frameworks

von Seth Elliot und Lara Valverde, übersetzt von Frank Blessing Die Erstellung eines Softwaresystems hat Ähnlichkeiten mit dem Bau eines Gebäudes. Wenn das Fundament nicht solide ist, können strukturelle Probleme die Integrität und Funktion des Gebäudes beeinträchtigen. Wenn Sie bei der Entwicklung von Technologielösungen auf Amazon Web Services (AWS) die sechs Säulen “Operational Excellence”, Sicherheit, […]

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 […]

Fragen beantworten mithilfe von Retrieval Augmented Generation mit Grundlagenmodellen in Amazon SageMaker JumpStart.

von Xin Huang, Rachna Chadha, Hemant Singh, Ashish Khetan, Manas Dadarkar und Kyle Ulrich, übersetzt von Luca Schumann Heute kündigen wir die Verfügbarkeit von Beispiel-Notebooks an, die Frage-Antwort Aufgaben mit einem Retrieval Augmented Generation (RAG)-basierten Ansatz unter Verwendung von Large Language Models (LLMs) in Amazon SageMaker JumpStart demonstrieren. Die Textgenerierung mit RAG und LLMs ermöglicht […]

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 […]

Vorschau: Amazon Bedrock Agents

von Antje Barth, übersetzt von Tobias Nitzsche. Im April hat Swami Sivasubramanian, unser Vizepräsident für Daten und maschinelles Lernen, in seinem Post zu neuen Werkzeugen, welche für die Erstellung generativer Künstlicher Intelligenz auf AWS genutzt werden können, Amazon Bedrock und unsere Amazon Titan Modelle angekündigt. Amazon Bedrock ist derzeit als Vorschau verfügbar. Amazon Bedrock ist […]

Erfinden Sie Ihr Business neu mit generativer KI auf AWS

Original von Ruba Borno, VP, WW Channels & Alliances – AWS Übersetzt durch Aaron Kaefer, Associate Solutions Architect Wir stehen am Beginn einer spannenden Transformation, angetrieben durch Innovationen in Machine-Learning (ML)-Technologien. Diese haben das Potenzial Kundenerfahrungen neu zu gestalten, nie zuvor gesehene Anwendungen zu schaffen und unsere Kunden zu neuen Produktivitätshöhen zu führen. Der Markteinfluss […]

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 […]

Einführung privater APIs bei AWS AppSync

von Ozioma Uzoegwu, übersetzt durch Matt Pawelcyzk AWS AppSync erstellt Serverless-GraphQL- und -Pub/Sub-APIs, die die Anwendungsentwicklung über einen einzigen Endpunkt vereinfachen, um Daten sicher abzufragen, zu aktualisieren oder zu veröffentlichen. Wenn Sie eine GraphQL-API auf AWS AppSync erstellen, wird ein öffentlicher Endpunkt generiert, der verwendet werden kann, um Abfragen, Mutationen und Abonnementanfragen an die API zu […]

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 […]

Llama 2 Grundmodelle von Meta jetzt via Amazon SageMaker JumpStart verfügbar

von June Won, Ashish Khetan, Sundar Ranganathan, Kyle Ulrich und Vivek Madan. Übersetzt von Tobias Nitzsche Wir freuen uns, Ihnen heute mitteilen zu können, dass die von Meta entwickelten Llama 2 Grundmodelle (FMs) nun über Amazon SageMaker JumpStart für Kund:innen zur Verfügung stehen. Die Llama 2 Familie der Großsprachmodelle (LLMs) ist eine Sammlung von vortrainierten […]