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Amazon Web Services stellte Neuheiten vor

Amazon SageMaker: Ein Managed Service, mit dem Entwickler und Data Scientists unkompliziert eigene Machine-Learning-Modelle erstellen
Der Service Amazon Rekognition Video kann Personen verfolgen, Aktivitäten erkennen und Objekte, Gesichter, VIPs und unangemessene Inhalte identifizieren – in Millionen von Videos, die auf Amazon S3 gespeichert sind

Amazon Web Services (AWS) hat auf ihrer sechsten Entwicklerkonferenz "AWS re:Invent" in Las Vegas vor rund 43.000 Teilnehmern zahlreiche Neuheiten präsentiert. Die wichtigsten News auf einen Blick:

Fünf neue Machine Learning Services und die weltweit erste Deep-Learning-fähige Videokamera für Entwickler

Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ist ein Managed Service, mit dem Entwickler und Data Scientists unkompliziert eigene Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren, implementieren und verwalten können.

AWS DeepLens
AWS DeepLens ist die weltweit erste Deep-Learning-fähige und vollständig programmierbare Videokamera. Sie kann Computer-Vision-Modelle in Echtzeit ausführen und ermöglicht jedem Entwickler den Einsatz von Machine-Learning-Fähigkeiten in Kombination mit Video. Die eingesetzte Hardware ermöglicht mehr als 100 Milliarden Deep-Learning-Operationen pro Sekunde.

Amazon Transcribe
Der Service Amazon Transcribe transformiert Sprache zu Text. Entwickler können damit in Amazon S3 gespeicherte Audiodateien in korrekte Texte mit vollständiger Interpunktion umwandeln. Aktuell werden Englisch und Spanisch unterstützt, weitere Sprachen folgen.

Amazon Translate
Amazon Translate verwendet modernste Techniken für die neuronale maschinelle Übersetzung, um Texte hochpräzise von einer Sprache in die andere umzuwandeln. Stand heute unterstützt Amazon Translate die Übersetzung vom Englischen in sechs weitere Sprachen (Arabisch, Deutsch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch sowie vereinfachtes Chinesisch). Die Implementierung zahlreicher weiterer Sprachen ist für 2018 geplant.

Amazon Comprehend
Amazon Comprehend analysiert Texte aus den unterschiedlichsten Quellen – ob Dokumente, Social Media Posts, Artikel oder andere. Dabei erkennt der Service bereits 100 verschiedene Sprachen, von Afrikaans bis Yoruba. Amazon Comprehend kann darüber hinaus unterschiedliche Instanzen (Personen, Orte, Marken, Produkte o.ä.), Schlüsselwörter oder Stimmungen ("Sentiments", etwa positiv, negativ, gemischt oder neutral) erkennen und Schlüsselwörter extrahieren. Amazon Comprehend ist mit AWS Glue integriert, um End-to-End-Analysen von Textdaten, die auf Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon DynamoDB und anderen gespeichert sind zu unterstützen.

Amazon Rekognition Video
Der Service Amazon Rekognition Video kann Personen verfolgen, Aktivitäten erkennen und Objekte, Gesichter, VIPs und unangemessene Inhalte identifizieren – in Millionen von Videos, die auf Amazon S3 gespeichert sind. Darüber hinaus ermöglicht er eine Gesichtserkennung in Echtzeit für Live-Stream-Videos. Die Verfolgung mehrerer Personen auf Video funktioniert dabei sogar, wenn ihre Gesichter teilweise verdeckt sind.

Zwei neue Container-Fähigkeiten für Amazon ECS

Amazon Elastic Container Service for Kubernetes
Mit Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS) können Kunden Kubernetes-Anwendungen als vollständig verwalteten Service bequem auf AWS betreiben. Damit ergänzt AWS den beliebten Elastic Container Service (ECS) um weitere Verwaltungs- und Skalierungsfunktionen für Container-Workloads auf AWS.

AWS Fargate
AWS Fargate ermöglicht Kunden, Container zu starten und zu betreiben, ohne dass Server oder Cluster bereitgestellt oder verwaltet werden müssen. Kunden können Tausende von Container-Tasks innerhalb von Sekunden starten und müssen lediglich für die Ressourcen des jeweiligen Tasks zahlen, nicht für die Infrastruktur, auf der diese laufen.

Neue IoT-Dienste und Machine-Learning-Funktionalität für AWS Greengrass

AWS IoT 1-Click
Viele Kunden wünschen sich einen einfachen Weg für den Einstieg in das Thema IoT. Mit AWS IoT 1-Click können AWS-Lambda Funktionen auf kompatiblen Geräten aktiviert werden. Dazu gehören beispielsweise sogenannte One-Button-Geräte, die den technischen Support anrufen, Waren und Services nachbestellen oder Asset-Standorte verfolgen.

AWS IoT Device Management
Mit AWS IoT Device Management können IoT-Geräte während ihres gesamten Lebenszyklus – von der ersten Einrichtung über Softwareaktualisierungen bis hin zum Abschalten – sicher hinzugefügt, organisiert, überwacht und remote verwaltet werden.

AWS IoT Device Defender
AWS IoT Device Defender prüft kontinuierlich den Sicherheitsstatus von Geräten und benachrichtigt Kunden, wenn Geräte erkannt werden, die nicht mehr in Compliance zu den Sicherheitsanforderungen stehen. AWS IoT Device Defender überwacht auch die Aktivitäten von Geräteflotten und identifiziert anormales Verhalten, das auf ein potenzielles Sicherheitsproblem hinweisen könnte.

AWS IoT Analytics
AWS IoT Analytics ist ein Analysedienst, der IoT-Gerätedaten bereinigt, verarbeitet, speichert und analysiert. AWS IoT Analytics bietet darüber hinaus Funktionen für anspruchsvollere Analysen wie statistische Inferenz, mit denen Kunden die Leistung von Geräten verstehen, Gerätefehler vorhersagen und Zeitreihenanalysen durchführen können.

AWS FreeRTOS
Mit Amazon FreeRTOS ist es Kunden von AWS möglich, nun auch unzählige kleine, Mikrocontroller-basierte (MCU) Geräte mit den AWS IoT-Services zu verbinden, deren Rechenkapazität (CPU) eigentlich für diese Prozesse zu gering ist.

AWS Greengrass ML Inference
AWS stellt ferner ein neues Feature für die IoT-Software AWS Greengrass vor, das Geräte befähigt, Entscheidungen ohne ständige Netzwerkkonnektivität zu treffen. Mit AWS Greengrass ML Inference können Geräte Machine-Learning-Prozesse ausführen, Ergebnisse erzielen und schnell intelligente Entscheidungen treffen, selbst wenn sie temporär nicht mit dem Internet verbunden sind.
(Amazon Web Services: ra)

eingetragen: 24.12.17
Home & Newsletterlauf: 15.01.18

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Zukunftsfähige digitale Lösungen
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Wahlfreiheit für Private-Cloud-Deployments
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Auf das Provider-Management konzentrieren Informationen aus dem Data Lake transformieren