Machine Learning, Container und Media Services: Das gab es Neues auf der AWS Re:Invent 2017

AWS re:Invent 2017: Das sind die neuen Tools für Entwickler
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Diese Woche fand die AWS re:Invent 2017statt; zahlreiche neue Tools für Entwickler wurden dort vorgestellt. Besonders hervor stechen In diesem Jahr die verschiedenen Anwendungsformen von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Aber auch für das IoT und Container-Technologien in der AWS Cloud gibt es Neuigkeiten.

Neue Machine Learning Services, Container-Implementierungen für Amazon ECS und zahlreiche Neuerungen auf dem Gebiet des IoT: Das alles wurde auf der Entwicklerkonferenz AWS Re:Invent 2017 vorgestellt. Wir geben einen Überblick über einige besonders spannende Neuerungen für Entwickler.

IoT-News

Zu den neuen Tools gehören AWS IoT 1Click, das den Einstieg in die Arbeit mit IoT-Devices erleichtern soll. Der AWS IoT Device Defender prüft außerdem kontinuierlich den Sicherheitsstatus von IoT-Devices, daneben stehen mit AWS IoT Analytics noch ein Analysedienst für IoT-Daten und mit AWS FreeRTOS ein Dienst zur Arbeit mit Mikrocontroller-basierten Geräten auf AWS zur Verfügung.

AWS IoT Device Management

Zu den größeren Neuerungen für IoT-Devices auf AWS gehört das AWS IoT Device Management. Damit hat Amazon eine Lösung für die Verwaltung von Connected Devices im großen Maßstab vorgelegt. Das Tool sei darauf ausgerichtet, Millionen von Devices über tausende Locations hinweg deployen und verwalten zu können, erklärt Jeff Barr im AWS-Blog. Auch könne mit dem AWS IoT Device Management jede Phase im Device-Life-Cycle gesteuert werden. Zum Funktionsumfang des AWS IoT Device Managements gehört das Onboarding zur Kontrolle der Provisionierung. Für die Organisation der Arbeit mit einer so großen Menge an Geräten sei außerdem die IoT Device Registry überarbeitet worden, sodass nun hierarchische Modelle der Device-Flotte erstellt werden können. Auch das Monitoring und das remote Management kann über das Tool erfolgen. Im AWS-Blog zeigt Barr exemplarisch, wie die Registrierung von Devices und ihre Kontrolle über das AWS IoT Device Management funktioniert.

Mobile Anwendungen verwalten: AWS AppSync

Auch für App-Entwickler ist ein neues Tool dabei: AWS AppSync. Dabei handelt es sich um einen fully managed serverless GraphQL-Service für Data Queries in Echtzeit. Mit AWS AppSync kann außerdem die Synchronisation, Kommunikation und Offlinefunktionalität von Apps gesteuert werden. AppSync ist darauf ausgelegt, Daten auf mit dem Internet verbundenen Devices aktuell zu halten, kann aber auch mit Daten arbeiten, die lokal gespeichert werden. Das soll die Arbeit an Daten über verschiedene Speicherorte hinweg erleichtern und so die Entwicklung von Prototypen und fertigen Anwendungen beschleunigen. Genauere Informationen zu den Funktionen des neuen Tools hat Tara Walker im AWS Blog zusammengefasst. Das Tool steht derzeit als Public Preview für AWS-Nutzer zur Verfügung.

Machine Learning

Hinsichtlich des Machine Learnings wurde an verschiedenen Implementierungen der Technologie gearbeitet. Einerseits können mit AWS Greengrass ML Inference IoT-Geräte dazu befähigt werden, Entscheidungen ohne Netzwerkverbindung zu treffen. Außerdem wurden fünf neue ML-Services vorgestellt, darunter AWS DeepLens, die laut Pressemitteilung von Amazon weltweit erste Deep-Learning-fähige und vollständig programmierbare Videokamera. Ebenfalls im Video-Bereich ist Amazon Rekognition Video angesiedelt, das Personen in Videos verfolgen und beispielsweise Handlungen erkennen und kategorisieren kann. Auch neu im Bereich des Machine Learnings sind drei Services für die Sprachverarbeitung sowie Amazon SageMaker.

Sprache erkennen, verstehen, verarbeiten

Amazon Transcribe ist ein Speech-to-Text-Tool, das mit einer automatischen Spracherkennung arbeitet. Das Tool befindet sich noch in der Private-Preview-Phase und ist für die Transkription gespeicherter Sprachdaten gedacht. Als Anwendungsbeispiele führt Amazon die Analyse aufgezeichneter Kundengespräche und die automatisierte Erstellung von Untertiteln für Videos an. Amazon Transcribe arbeitet mit Deep-Learning-Mechanismen. Den derzeitigen Entwicklungsstand erläutert Randall Hunt im AWS-Blog.

Neu ist auch Amazon Translate, ein Echtzeit-Übersetzungstool, das den Amazon Web Services hinzugefügt wird und nach Abschluss der Preview-Phase via AWS API, CLI und unterstützer SDKs genutzt werden kann. Tara Walker beschreibt das Tool im AWS Blog so:

„Amazon Translate is a high-quality neural machine translation service that uses advanced machine learning technologies to provide fast language translation of text-based content and enable the development of applications that provide multilingual user experiences.“

Mit dem Tool soll eine Möglichkeit geschaffen werden, Websites live in jeder der unterstützen Sprachen zu übersetzen, sobald ein User diese auswählt. Auch Chats, Foren und Produktbewertungen können damit übersetzt werden.

Amazon Comprehend ist das dritte Tool zur Arbeit mit Sprache, das auf der Re:Invent vorgestellt wurde. Dabei handelt es sich um ein Analysetool, das 100 verschiedene Sprachen erkennen und verschiedene sprachlich realisierte Instanzen erkennen kann (Orte, Namen, Personen und mehr). Das Tool ist mit AWS Glue integriert.

Amazon SageMaker: Accelerating Machine Learning

Amazon SageMaker ist ein fully-managed end-to-end Machine Learning Service für skalierbare ML-Modelle. Der Einsatz ist in verschiedenen Bereichen möglich; Setup und Training sollen besonders leicht sein. Die generierten Daten können über Endpoints für Entwickler verfügbar gemacht werden.

Container-Fähigkeiten für Amazon ECS

Auf dem Gebiet der Container-Technologie gibt es zwei große Neuigkeiten von der Re:Invent 2017: Amazon Elastic Container Service for Kubernetes und Amazon Fargate.

Amazon Elastic Container Service for Kubernetes stellt eine Implementierung von Kubernetes in die Amazon Web Services dar. Damit steht Kubernetes nun als vollständig verwalteter Service bereit, über den Kunden der Amazon Web Services das Tool nicht mehr manuell konfigurieren müssen. Wie Amazon in einer Pressemitteilung zu den Neuerungen der Re:Invent schreibt, handelt es sich um eine Ergänzung zum Elastic Container Service. Die Implementierung von Kubernetes macht das Container-Tool mit allen Plug-ins und dem gesamten Tooling auf AWS verfügbar. Migrationen vorhandener Projekten auf AWS sollen dadurch jetzt ohne Änderungen am Code möglich sein.

Amazon Fargate

AWS Fargate ermöglicht Kunden, Container zu starten und zu betreiben, ohne dass Server oder Cluster bereitgestellt oder verwaltet werden müssen. Stattdessen kann via Fargate angegeben werden, welche Ressourcen für einen spezifischen Task bereitgestellt werden sollen. Die Preise für die Nutzung des Dienstes richtigen sich nach dem Umfang des Tasks und den technischen Anforderungen. Aufgrund der neuen Art von Ressourcen-Management soll es möglich sein, tausende Container innerhalb weniger Sekunden zu starten.

Anfang der Woche hatten wir bereits über Amazon Sumerian und die AWS Elemental Media Services berichtet. Die hier genannten Tools befinden sich derzeit noch in verschiedenen Stadien der Entwicklungs- und Preview-Phase. Einen Überblick über die hier genannten und alle weiteren Neuigkeiten von der AWS Re:Invent 2017 gibt der AWS News Blog.

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