Auf seiner Anwenderkonferenz AWS „re:Invent 2021“ hat Amazon Web Services (AWS) noch im Dezember zahlreiche Neuheiten in den Bereichen Compute, Machine Learning (ML), „AWS Outposts“ und Container vorgestellt. Hier ist eine Zusammenfassung von Autor Michael Matzer.

Auf der Anwenderkonferenz AWS re:Invent 2021 hat Amazon Web Services zahlreiche Neuheiten in den Bereichen Datenbanken, Analytik, Machine Learning / KI sowie IoT und Robotik vorgestellt oder angekündigt.

Beim Erstellen von Streaming-Anwendungen haben Developer die Wahl zwischen mehreren Stream-Processing-Frameworks wie Apache Flink, Apache Spark und Apache Kafka Streams. Diese Werkzeuge werden von Start-ups bis hin zu Großunternehmen eingesetzt, um echtzeitnahe Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen zu entwickeln.

Wenn Entwickler Streaming-Anwendungen erstellen, haben sie die Wahl zwischen mehreren Stream-Processing-Frameworks wie Apache Flink, Apache Spark und Apache Kafka Streams. Diese Werkzeuge sind weit verbreitet und werden von Start-ups bis hin zu Großunternehmen eingesetzt, um echtzeitnahe Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen zu entwickeln.

Eine Big-Data-Plattform ist eine Architektur für Business-Analysen, die alle Komponenten zur Unterstützung von Data Warehousing, Dateneingabe und -verarbeitung in Echtzeit, maschinellem Lernen (ML) und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) umfasst.

Große Datenmengen lassen sich recht einfach sammeln. Entscheidend für die Entwicklung eines zielführenden Machine-Learning-Modells ist jedoch eine smarte Datenkennzeichnung. Fehler können für Anwender schnell teuer werden. Doch wie generiert man effizient hochwertige Datensätze?

Das Sammeln großer Datenmengen gestaltet sich heute relativ einfach. Entscheidend für die Entwicklung eines zielführenden Machine-Learning-Modells ist jedoch eine smarte Vorgehensweise bei der Datenkennzeichnung. Da Fehler für den Anwender kostenintensiv werden können, stellt sich die Frage: Wie generiert man möglichst effektiv hochwertige Datensätze?

Eine Big-Data-Plattform ist eine Architektur für Business-Analysen, die alle Komponenten zur Unterstützung von Data Warehousing, Dateneingabe und -verarbeitung in Echtzeit, maschinellem Lernen (ML) und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) umfasst.

Im vergangenen Jahr hat sich Amazon verpflichtet, bis 2025 die Technikkompetenzen von weltweit 29 Millionen Menschen mit kostenlosen Cloud-Computing-Schulungen zu verbessern. Die neue Serie „Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers“ ist ein weiterer Schritt in diese Richtung.

Im vergangenen Jahr hat sich Amazon verpflichtet, bis 2025 die Technikkompetenzen von weltweit 29 Millionen Menschen mit kostenlosen Cloud-Computing-Schulungen zu verbessern. Die neue Serie „Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers“ ist ein weiterer Schritt in diese Richtung.