Die­ser Blog­bei­trag stellt einen Aus­schnitt aus den Neue­run­gen und Ankün­di­gun­gen des Monats Sep­tem­ber dar, erhebt aber nicht den Anspruch auf Voll­stän­dig­keit. Das Haupt­au­gen­merk liegt hier­bei auf Ver­än­de­run­gen, bei denen wir von einem direk­ten Ein­fluss auf unsere Kun­den aus­ge­hen. In die­sem Bei­trag wer­den ins­be­son­dere Ände­run­gen und Ankün­di­gun­gen der Ser­vices Ama­zon Bed­rock sowie AWS Code­Ar­ti­fact und MSK thematisiert.

Deve­lo­pmment

Ent­wick­ler kön­nen jetzt Swift-Pakete in AWS Code­Ar­ti­fact inte­grie­ren. Code­Ar­ti­fact ist ein ver­wal­te­ter Soft­ware-Paket-Repo­si­tory-Dienst, der die Ver­wal­tung von Abhän­gig­kei­ten und Pake­ten unter­stützt. Diese Inte­gra­tion erleich­tert die Ent­wick­lung von Swift-basier­ten Anwen­dun­gen in der AWS-Cloud.

Ama­zon Mana­ged Strea­ming for Apa­che Kafka (Ama­zon MSK) bie­tet eine naht­lose und effi­zi­ente Über­tra­gung von Daten aus Kafka-Clus­tern in Data Lakes auf AWS, ein­schließ­lich Ama­zon S3, Ama­zon Reds­hift und Ama­zon Ela­s­tic­se­arch Ser­vice. Dies ermög­licht Echt­zeit­da­ten­ana­ly­sen und lang­fris­tige Daten­spei­che­rung und ‑ana­lyse. Die Lösung auto­ma­ti­siert den Daten­über­tra­gungs­pro­zess und

AWS Code­Ar­ti­fact

Ama­zon Web Ser­vices (AWS) hat eine neue Funk­tion ange­kün­digt, die es Ent­wick­lern ermög­licht, ihre Swift-Pakete in AWS Code­Ar­ti­fact zu inte­grie­ren. AWS Code­Ar­ti­fact ist ein ver­wal­te­ter Soft­ware-Paket-Repo­si­tory-Dienst, der Ent­wick­lern hilft, Soft­ware-Pakete sicher zu spei­chern, zu ver­wal­ten und zu verteilen.

Mit die­ser neuen Funk­tion kön­nen Ent­wick­ler Swift-Pakete in AWS Code­Ar­ti­fact hoch­la­den und ver­wal­ten, was die Inte­gra­tion von Swift in AWS-Anwen­dun­gen erleich­tert. Code­Ar­ti­fact unter­stützt bereits andere Pro­gram­mier­spra­chen wie Python, Java und Node.js und ermög­licht die zen­trale Ver­wal­tung von Abhän­gig­kei­ten und Paketen

Die Inte­gra­tion von Swift in AWS Code­Ar­ti­fact bie­tet Ent­wick­lern die Mög­lich­keit, Swift-Pakete in einer siche­ren und ska­lier­ba­ren Umge­bung zu spei­chern und zu ver­tei­len. Dies erleich­tert die Ent­wick­lung von Anwen­dun­gen, die auf Swift basie­ren, in der AWS-Cloud.

Diese Ankün­di­gung unter­streicht das Enga­ge­ment von AWS, Ent­wick­lern eine breite Palette von Tools und Diens­ten zur Ver­fü­gung zu stel­len, um die Ent­wick­lung von Anwen­dun­gen in ver­schie­de­nen Pro­gram­mier­spra­chen zu unterstützen.

Wei­tere Infor­ma­tio­nen zu die­ser Funk­tion fin­den Sie auf der offi­zi­el­len AWS-Web­site. Erfah­ren Sie, wie Sie Ihre Swift-Pakete in AWS Code­Ar­ti­fact inte­grie­ren kön­nen, um Ihre Ent­wick­lungs­pro­jekte zu optimieren.

AWS MKS

Selbst­ver­wal­tete Strea­ming-Daten­platt­for­men haben mit Her­aus­for­de­run­gen in Bezug auf die Daten­über­tra­gung zu kämp­fen. Dies ist ins­be­son­dere bei Apa­che Kafka, einer weit ver­brei­te­ten Lösung für die Echt­zeit­da­ten­ver­ar­bei­tung, der Fall. Um die­sen Eng­pass zu über­win­den, hat Ama­zon Mana­ged Strea­ming for Apa­che Kafka (Ama­zon MSK) eine inno­va­tive Lösung ein­ge­führt, die Kun­den dabei unter­stützt, naht­los und effi­zi­ent Daten aus ihren Kafka-Clus­tern in ihre Data Lakes auf AWS zu übertragen.

Mit die­ser Erwei­te­rung von Ama­zon MSK kön­nen Kun­den Nach­rich­ten und Daten aus ihren Kafka-Clus­tern mühe­los in ihre Data Lakes, ein­schließ­lich Ama­zon S3, Ama­zon Reds­hift und Ama­zon Ela­s­tic­se­arch Ser­vice, inte­grie­ren. Dies eröff­net eine breite Palette von Anwen­dungs­fäl­len, von der Echt­zeit­da­ten­ana­lyse bis zur lang­fris­ti­gen Daten­spei­che­rung und ‑ana­lyse.

Was diese Lösung beson­ders wert­voll macht, ist die Auto­ma­ti­sie­rung und Ver­wal­tung des gesam­ten Daten­über­tra­gungs­pro­zes­ses. Dies ent­las­tet Kun­den von kom­ple­xen tech­ni­schen Anfor­de­run­gen und bie­tet die Fle­xi­bi­li­tät, Daten in Echt­zeit zu über­tra­gen oder Zeit­pläne fest­zu­le­gen, um die Über­tra­gung zu planen.

Ama­zon MSK unter­stützt auch ver­schie­dene Daten­for­mate wie Apa­che Avro und JSON. Dies erleich­tert die Inte­gra­tion von Daten in unter­schied­li­che Ana­lyse- und Spei­cher­lö­sun­gen und stellt sicher, dass die Daten in den benö­tig­ten For­ma­ten vorliegen.

Diese Erwei­te­rung erwei­tert die Mög­lich­kei­ten für Orga­ni­sa­tio­nen erheb­lich, ihre Kafka-Daten in ver­schie­de­nen Ana­lyse- und Spei­cher­lö­sun­gen zu nut­zen. Sie ermög­licht fle­xi­blere Daten­nut­zungs­sze­na­rien und hilft Unter­neh­men, wert­volle Erkennt­nisse aus ihren Kafka-Nach­rich­ten zu gewin­nen. Wei­tere Details zu die­ser Funk­tion fin­den Sie auf der offi­zi­el­len AWS-Seite.

 Sto­rage

Seit Sep­tem­ber ermög­li­chen „NVMe-Reser­vie­run­gen“ für Ama­zon Ela­s­tic Block Store I/O2-Volu­mes Kun­den eine prä­zi­sere Leis­tungs­steue­rung, wäh­rend sie Kos­ten spa­ren. Die Funk­tion ist in Regio­nen ver­füg­bar, in denen I/O2-Volu­mes unter­stützt wer­den, und kann über die AWS Manage­ment Con­sole, CLI oder SDKs akti­viert wer­den. Diese Ver­bes­se­rung bie­tet eine fle­xi­ble und effi­zi­ente Res­sour­cen­nut­zung für Anwendungen

AWS EBS

Seit Sep­tem­ber sind nun sogen­n­ant „NVMe-Reser­vie­run­gen“ für Ama­zon Ela­s­tic Block Store (EBS) I/O2-Volu­mes mög­lich. Diese Funk­tion ermög­licht es Kun­den, die Leis­tung ihrer EBS I/O2-Volu­mes zu opti­mie­ren und gleich­zei­tig Kos­ten zu sparen.

Mit NVMe-Reser­vie­run­gen kön­nen Kun­den die Base­line- und Burst-Leis­tung ihrer EBS I/O2-Volume-Reser­vie­run­gen pla­nen und vor­her­sa­gen. Dies bie­tet eine bes­sere Kon­trolle über die Leis­tung und ermög­licht es Kun­den, die EBS-Volu­mes an die Anfor­de­run­gen ihrer Anwen­dun­gen anzupassen.

Die NVMe-Reser­vie­run­gen sind für I/O2-Volu­mes in den Regio­nen ver­füg­bar, in denen auch die I/O2-Volu­mes unter­stützt wer­den. Kun­den kön­nen sie über die AWS Manage­ment Con­sole, die AWS Com­mand Line Inter­face (CLI) oder SDKs aktivieren.

Diese neue Funk­tion stärkt die Fle­xi­bi­li­tät und Kon­trolle über die Leis­tung von EBS I/O2-Volu­mes und ermög­licht es Kun­den, ihre Res­sour­cen effi­zi­en­ter zu nut­zen. Für wei­tere Infor­ma­tio­nen zu NVMe-Reser­vie­run­gen für Ama­zon Ela­s­tic Block Store I/O2-Volu­mes emp­fehle ich einen Besuch auf der offi­zi­el­len AWS-Seite. Dort fin­den Sie detail­lierte Infor­ma­tio­nen und Anlei­tun­gen zur Nut­zung die­ser Funktion.

Machine Lear­ning

Ama­zon Web Ser­vices (AWS) ermög­licht Unter­neh­men die Inte­gra­tion von Foun­da­tion-Model­len mit ihren Daten­quel­len mit­hilfe von spe­zi­el­len Agen­ten, was viel­fäl­tige Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten in der KI-Model­lie­rung und Auto­ma­ti­sie­rung eröff­net. Ent­wick­ler kön­nen so KI-Modelle erstel­len, die nicht nur Daten ana­ly­sie­ren, son­dern auch pro­ak­tive Aktio­nen auf Grund­lage unter­neh­mens­ei­ge­ner Daten durch­füh­ren kön­nen. Diese Inte­gra­tion bie­tet Vor­teile in ver­schie­de­nen Bran­chen und führt zu gestei­ger­ter Effi­zi­enz und Auto­ma­ti­sie­rung. Dar­über hin­aus ermög­licht Ama­zon Bed­rock die Nut­zung von Foun­da­tion Models zur Erstel­lung von Text­ge­ne­rie­rungs­an­wen­dun­gen, unter­stützt durch Agents, was inno­va­tive Lösun­gen für Con­tent-Erstel­lung und Kun­den­ser­vice-Chat­bots eröff­net. Dies bie­tet eine neue Dimen­sion für die Anwen­dung von KI in ver­schie­de­nen Geschäftsbereichen.

AWS Bed­rock

Ama­zon Web Ser­vices (AWS) ermög­licht Unter­neh­men eine span­nende Vor­schau-Funk­tion für Ama­zon Bed­rock. Diese Funk­tion erlaubt die Ver­knüp­fung von Foun­da­tion-Model­len direkt mit unter­neh­mens­ei­ge­nen Daten­quel­len, was durch spe­zi­elle Agen­ten ermög­licht wird. Dies eröff­net auf­re­gende Mög­lich­kei­ten in den Berei­chen KI-Model­lie­rung und Automatisierung.

Mit die­ser Inte­gra­tion kön­nen Ent­wick­ler KI-Modelle erstel­len, die nicht nur Daten ana­ly­sie­ren, son­dern auch pro­ak­tive Aktio­nen basie­rend auf den in den Unter­neh­mens­da­ten­quel­len vor­han­de­nen Infor­ma­tio­nen aus­füh­ren kön­nen. Diese Agen­ten sind dar­auf aus­ge­legt, spe­zi­fi­sche Auf­ga­ben zu erle­di­gen, was bedeu­tet, dass sie weit über ein­fa­che Daten­ana­ly­sen hinausgehen.

Die Anwen­dungs­be­rei­che die­ser Inte­gra­tion sind äußerst viel­fäl­tig und erstre­cken sich über ver­schie­dene Bran­chen wie Finanz­we­sen, Gesund­heits­we­sen und Fer­ti­gung. Unter­neh­men haben nun die Mög­lich­keit, KI-Modelle zu ent­wi­ckeln, die eigen­stän­dig Auf­ga­ben aus­füh­ren kön­nen. Dies führt zu einer Stei­ge­rung der Effi­zi­enz und Auto­ma­ti­sie­rung in ver­schie­de­nen Geschäftsbereichen.

Die Vor­schau der Inte­gra­tion von Foun­da­tion-Model­len in Ama­zon Bed­rock stellt eine auf­re­gende Ent­wick­lung in der Welt der künst­li­chen Intel­li­genz dar. Ent­wick­ler kön­nen nun auf fir­men­in­terne Daten­quel­len zugrei­fen und auf Grund­lage die­ser Daten pro­ak­tive Aktio­nen durch­füh­ren, was die Effi­zi­enz und Auto­ma­ti­sie­rung in ihren Orga­ni­sa­tio­nen erheb­lich ver­bes­sern kann.

Wenn Sie wei­tere Details und Infor­ma­tio­nen dar­über wün­schen, wie Sie Foun­da­tion-Modelle mit Ihren Unter­neh­mens­da­ten­quel­len ver­knüp­fen kön­nen, um intel­li­gente und auto­ma­ti­sierte Lösun­gen zu erstel­len, emp­fehle ich Ihnen, die offi­zi­elle AWS-Seite zu besu­chen. Dort fin­den Sie aus­führ­li­che Infor­ma­tio­nen zur Vor­schau die­ser auf­re­gen­den Funktion.

Dar­über hin­aus ist Ama­zon Bed­rock jetzt all­ge­mein ver­füg­bar und bie­tet die Mög­lich­keit, gene­ra­tive KI-Anwen­dun­gen auf­zu­bauen und zu ska­lie­ren, die auf soge­nann­ten Foun­da­tion Models basie­ren. Foun­da­tion Models sind leis­tungs­starke KI-Modelle, die auf einer umfang­rei­chen Menge von Text­da­ten trai­niert wur­den und in der Lage sind, men­schen­ähn­li­chen Text in natür­li­cher Spra­che zu gene­rie­ren. Ama­zon Bed­rock ermög­licht Ent­wick­lern die Nut­zung die­ser Foun­da­tion Models zur Erstel­lung von Anwen­dun­gen, die Text gene­rie­ren kön­nen, sei es für Chat­bots, Con­tent-Erstel­lung oder andere Anwen­dungs­fälle. Eine der bemer­kens­wer­tes­ten Funk­tio­nen von Ama­zon Bed­rock ist die Mög­lich­keit, soge­nannte Agents zu erstellen. 

Agents sind Skripte oder Anwen­dun­gen, die die gene­rier­ten Texte der Foun­da­tion Models wei­ter­ver­ar­bei­ten kön­nen. Das eröff­net eine breite Palette von Anwen­dungs­fäl­len, von der auto­ma­ti­sier­ten Con­tent-Erstel­lung bis hin zur Unter­stüt­zung von Kun­den­ser­vice-Chat­bots. Diese gene­ra­ti­ven Fähig­kei­ten bie­ten eine völ­lig neue Dimen­sion für die Anwen­dung von KI in ver­schie­de­nen Bran­chen. Mit Ama­zon Bed­rock kön­nen Unter­neh­men Lösun­gen ent­wi­ckeln, um men­schen­ähn­li­chen Text in gro­ßem Umfang zu gene­rie­ren. Dies kann die Effi­zi­enz in Berei­chen wie Con­tent-Erstel­lung und Kun­den­in­ter­ak­tion erheb­lich stei­gern. Wei­tere Infor­ma­tio­nen über Ama­zon Bed­rock und seine Anwen­dungs­fälle fin­den Sie auf der offi­zi­el­len AWS-Website.

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