Häufig gestellte Fragen

F: Was bewirkt die Lösung Amazon Personalize Optimizer unter Verwendung von Amazon Pinpoint-Ereignissen?

A: Die Lösung ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Amazon Personalize-Kampagnen und Amazon Pinpoint-Projekte zu nutzen, um auf einfache Weise eine Datenpipeline aufzubauen. Die Lösung erstellt einen geplanten täglichen Batch, um ausgewählte Verbraucherdaten zu sammeln und die Daten dann zur Umschulung eines Personalisierungsmodells zu verwenden. Das Personalisierungsmodell kann dann mit Amazon Pinpoint zur Personalisierung von Messaging-Inhalten verwendet werden.

F: Was sind die Voraussetzungen, bevor ich die Lösung Amazon Personalize Optimizer unter Verwendung von Amazon Pinpoint-Ereignissen bereitstellen kann?

A: Die Lösung setzt voraus, dass Sie bereits eine Amazon Personalize-Kampagne und ein Amazon Pinpoint-Projekt in Ihrer Umgebung bereitgestellt haben.

F: Kann ich die Lösung in jeder AWS-Region einsetzen?

A: Diese Lösung nutzt die Dienste Amazon Pinpoint und Amazon Personalize, die derzeit nur in bestimmten AWS-Regionen verfügbar sind. Daher müssen Sie diese Lösung in einer AWS-Region einführen, in der Amazon Pinpoint und Amazon Personalize beide verfügbar sind. Die aktuellsten verfügbaren Dienste nach Region finden Sie unter AWS-Service-Angebote nach Region

Schulung und Zertifizierung

AWS Training and Certification stärkt Ihre Kompetenz, Vertrauen und Glaubwürdigkeit durch praktische Cloud-Fähigkeiten, die Ihnen dabei helfen, innovativ und zukünftig erfolgreich zu sein.  Weitere Informationen »

Einführung in Amazon Kinesis Firehose

Amazon Kinesis Firehose ist der AWS-Service, der Sie beim Laden von Streaming-Daten in AWS unterstützt. In diesem Einführungskurs über Amazon Kinesis Firehose werden wir einen Überblick darüber geben, wie der Dienst Streaming-Daten erfasst, transformiert und in AWS lädt, indem wir den Datentransformationsprozess im Detail beschreiben. Wir werden uns mit den Vorteilen des Dienstes und seiner Integration in Amazon CloudWatch befassen, um die Überwachung von Streams zu ermöglichen. Der Kurs schließt mit einer Demonstration zur Konfiguration eines Kinesis Firehose Delivery Streams und zur Generierung von Quell-Stream-Inhalten ab.

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Einführung in AWS CloudFormation

Ein grundlegender Überblick darüber, wie AWS CloudFormation zur Automatisierung der Ressourcenbereitstellung genutzt werden kann. Anwendungsfälle, in denen AWS CloudFormation zur wiederholten und vorhersehbaren Erstellung von Ressourcengruppen verwendet wird, werden in diesem Kurs behandelt. Eine Demonstration beim Entwurf einer AWS CloudFormation-Vorlage für die Ressourcenbereitstellung wird ebenfalls behandelt.

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Einführung in AWS Step Functions

In diesem Kurs lernen Sie die AWS Step Functions kennen, einen AWS-Service, der es einfach macht, die Komponenten von verteilten Anwendungen und Mikrodiensten mit Hilfe von visuellen Workflows zu koordinieren. Die Gründe für die Verwendung der AWS Step Functions werden diskutiert und die wichtigsten Servicekonzepte wie State Types, visueller Workflow und Amazon State Language werden hervorgehoben. Der Kurs beinhaltet eine Demonstration der AWS Step Functions.

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Partnerressourcen

Mit dem AWS-Partnernetzwerk (APN) konzentrieren wir uns darauf, unsere Partner beim Aufbau erfolgreicher AWS-basierter Geschäftsmodelle zu unterstützen und sorgen damit für ausgezeichnete Lösungen und ein erstklassiges Kundenerlebnis. Das Anliegen von APN-Partnern ist allein der Erfolg der Kunden. Sie helfen Ihnen, alle Vorteile von AWS auszuschöpfen. Mit ihrem fundierten Fachwissen über AWS sind APN Partner einzigartig positioniert, um Ihr Unternehmen in jeder Phase Ihrer Cloud Adoption Journey zu unterstützen und Ihnen bei der Lösung einiger Ihrer komplexesten Probleme zu helfen. 

Besuchen Sie die folgenden Seiten, um mehr über die Dienste zu erfahren, die wir zur Erstellung dieser AWS-Lösung verwendet haben.

Benötigen Sie für die ersten Schritte mit AWS mehr Ressourcen?

Tutorials, Projekte und Videos für den Einstieg in AWS finden Sie unter "Erste Schritte mit dem Ressourcencenter".

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