AWS News KW 23 und KW 24

Amazon EKS Generally Available

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Die Nachricht auf die ich persönlich schon lange gewartet habe. Amazons gemanagter Kubernetes Cluster ist endlich verfügbar. Kubernetes ist „die“ Plattform für Docker Container und wird ebenfalls von, Beispielsweise Azure als gemanagter Cluster angeboten. Der Einsatz von Containern bietet viele Vorteile unter anderem erleichtert der Einsatz eine Multi-Cloud Strategie.

Der neue Dienst ist für alle Kunden gedacht, die sich auf ihre Anwendungen konzentrieren möchten und weniger mit dem Management eines Kubernetes Clusters. Der Dienst bietet die Möglichkeit diverse andere AWS Dienste zu Nutzen. Einige Beispiele dafür sind.

Multi-AZ: Der Api Server sowie etcd (Control Plane) laufen im High-Availability Modus verteilt über 3 Availability Zonen und werden permanent überwacht und automatisch ersetzt wenn es zu einem Fehler kommt. Patches werden ebenfalls automatisch aufgespielt.

IAM Integration: Nutzung des Heptio Authenticators für die Authorisierung. IAM Rollen können dadurch verwendet werden

Load Balancer Support: Traffic kann per Network Load Balancer, Application Load Balancer und classic Load Balancer zu den Worker Nodes geleitet werden.

EBS: Kubernetes PersistentVolumes werden als EBS Volumes bereitgestellt.

Route 53: Mit Hilfe von External DNS können Services im Cluster per Route 53 DNS Records angesprochen werden. Das erleichtert das Service Discovery und bietet Load Balancing

Auto Scaling: Der Cluster kann die Möglichkeiten von Auto Scalling verwenden und sich so dynamisch der Last anpassen.

Wichtig zu erwähnen ist noch der Punkt, das der Dienst auf dem shared-responsibility Model aufbaut. AWS ist verantwortlich für die Control-Plane Nodes und der Nutzer für die eigentlichen Worker Nodes.

Der Service ist aktuell in den Regionen US East (N. Virginia) und US West (Oregon) verfügbar und wird Schritt für Schritt auf weitere Regionen ausgeweitet.

Die Kosten setzen sich aus den üblichen Kosten für verwendete EC2, EBS usw. Resourcen zusammen sowie 0.20$ pro Stunde für das Management der Control Plane Instanzen.

Weitere Informationen zu Amazon EKS hier.

EC2 Instance Update – M5

Nachdem bereits die C5 Instanz Typen die Option auf NVMe SSD Local Storage erhalten haben, ist das Update jetzt auch für M5 Instanzen möglich. Die M5 Instanzen sind für Workloads die ein ausgeglichenes Verhältnis von CPU und Ram benötigen gedacht und mit folgenden Specs als M5d verfügbar. Die Preise sind dabei lediglich geringfügig teurer als die normalen M5 Instanztypen.

Instance Name vCPUs RAM Local Storage EBS-Optimized Bandwidth Network Bandwidth
m5d.large 2 8 GiB 1 x 75 GB NVMe SSD Up to 2.120 Gbps Up to 10 Gbps
m5d.xlarge 4 16 GiB 1 x 150 GB NVMe SSD Up to 2.120 Gbps Up to 10 Gbps
m5d.2xlarge 8 32 GiB 1 x 300 GB NVMe SSD Up to 2.120 Gbps Up to 10 Gbps
m5d.4xlarge 16 64 GiB 2 x 300 GB NVMe SSD 2.210 Gbps Up to 10 Gbps
m5d.12xlarge 48 192 GiB 2 x 900 GB NVMe SSD 5.0 Gbps 10 Gbps
m5d.24xlarge 96 384 GiB 4 x 900 GB NVMe SSD 10.0 Gbps 25 Gbps

 

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning

Amazon SageMaker bietet ab sofort die Möglichkeit Hyperparameter automatisch zu optimieren. Hyperparameter sind Parameter die die Algorithmen des Models und dessen Performance beeinflussen.

Die Optimierung dieser Parameter ist ein oft langwieriger manueller Prozesse. Amazon SageMaker vereinfacht diesen Prozess durch den Einsatz von ML Techniken. Es müssen lediglich die zu optimierenden Parameter mit einer entsprechenden Range angegeben werden sowie die Anzahl der Trainingsjobs die durchlaufen werden sollen sowie die Anzahl der parallel laufenden Jobs. Die Anzahl der Parallel laufenden Jobs hat dabei für das Endergebnis eine Signifikante Auswirkung. Je höher der Wert gesetzt wird, desto schneller ist die Optimierung abgeschlossen, bei einer geringen Anzahl ist aber das finale Ergebnis besser.

Weitere Informationen zu Amazon SageMaker Automatic Model Tuning hier

AWS DeepLens verfügbar

AWS DeepLens ist eine Video Kamera die Deep Learning Modele direkt auf dem Device ausführen kann. Sie bildet einen solide Basis um in das Feld der Bilderkennung einzusteigen.

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Nachdem das Device auf der letzten re:Invent angekündigt wurde und seither von Amazon bei einigen Challenges und Hackathons verwendet wurde kann AWS DeepLens ab sofort bestellt werden. Vorerst lediglich in den USA aber weitere Länder sollen folgen.

Weitere Informationen zu AWS DeepLens hier.

Redis 4.0 für Amazon ElastiCache

Redis 4.0 ist ab sofort als Engine für Amazons ElastiCache verfügbar. Damit stehen alle neuen Features der 4.0 Version von Redis Amazon ElastiCache zur Verfügung.

Weitere Informationen zu Amazon ElastiCache hier.

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Cloud Control: the Graph in the Performance Top Activity view shrinks to left

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Some time I have the problem with the vies of the Top Activity Page in the Cloud Control:

The Graf shrink to left and you can see only the part of the picture:

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Ist das noch Scrum oder kann das weg?

Das Agile Manifest ist der kleinste gemeinsame Nenner aller agilen Vorgehensmodelle, das in nur vier Sätzen ausdrückt, welche Prinzipien für die agile Entwicklung zugrunde gelegt werden sollten.

Scrum und Kanban gehören dabei zu den bekanntesten agilen IT-Projektmethoden und erweitern das Agile Manifest um weitere Leitsätze. Scrum schreibt dabei im Vergleich zu Kanban mehr vor und setzt umfassendere Rahmenbedingungen voraus. Dennoch haben sie beide ihre Daseinsberechtigung.

Unter manchen Agilisten wird Scrum jedoch geradezu dogmatisch eingesetzt ohne die Begebenheiten der Organisation und die individuellen Charakterzüge eines Projekts zu betrachten. Dabei sollten beide Ansätze als empirisch aufgefasst werden, die dabei helfen sollen, den Weg einer kontinuierlichen Verbesserung zu finden. Es fällt einem dabei nicht immer leicht, eine Richtung zu finden und glaubt man einmal die richtige Richtung gefunden zu haben, kann sich diese mit der Zeit wieder „falsch“ anfühlen.

Anhand der Erfahrung aus einem mittlerweile erfolgreich beendeten Projekt, das als Scrum aufgesetzt wurde und im weiteren Verlauf immer mehr Kanban-Züge erhielt, möchte ich euch konkrete Fragestellungen beschreiben, die damals dafür sorgten, den Kompass neu zu justieren. Ich hoffe, sie helfen auch euch, euer Projekt / eure Situation aus dem Korsett des Scrums zu befreien, um das Kind beim Namen zu nennen: Hallo Kanban!

  1. Ändern sich die Anforderungen bzw. deren Prioritäten schlagartig?

Falls ja, ist dies als Zeichen für ein Kanban-Vorgehen zu werten, da innerhalb von Scrum die Sprints geschützt werden sollten. In einem Sprint committed sich das Team (neuerdings wird es als Forecast des Teams betrachtet) darauf, bestimmte Anforderungen innerhalb eines Sprints zu bearbeiten und idealerweise am Ende dessen produktiv auszuliefern. Das Team identifiziert sich vollkommen mit dem Sprintinhalt und ist sich sicher, diese Inhalte am Sprintende auch ausliefern zu können. Ändert sich plötzlich der Inhalt oder Umfang des Sprints, geht das meist auf die Motivation des Teams und die langfristige Teamleistung (Velocity), was sich letztendlich kontraproduktiv auswirkt.

In Kanban können dafür neue Anforderungen jederzeit an das Team zugetragen werden. Idealerweise gelingt ein gleichmäßiger Arbeitsfluss. Ergeben sich jedoch neue Erkenntnisse und somit Anforderungen, können laufende Aktivitäten an anderen Anforderungen zurückgestellt oder sogar komplett verworfen werden. Die Auslieferung der Anforderung kann ggf. sofort erfolgen. Die Leistung des Teams (Cycle Time) kann sich durch diese Veränderung sogar erhöhen, wenn die neue Anforderung schneller umgesetzt werden kann.

  1. Trägt die Schätzung und die Planung noch zu einem Mehrwert bei?

Im Kontext von Scrum-Projekten hat sich das Schätzen von Anforderungen in abstrakten Einheiten wie Story Points oder T-Shirt-Größen etabliert. Daraus lassen sich die Planbarkeit (Passt sie noch in den Sprint?) als auch die Machbarkeit einer Anforderung abschätzen. Nach einer gewissen Projektzeit verlieren diese Informationen an Relevanz. Schätzrunden und Planungsmeetings werden vermehrt als überflüssig angesehen, da die Meetings inhaltliche, sich wiederholende Muster erkennen lassen („ist doch alles die gleiche Komplexität“) oder weil das gemeinsame darüber sinnieren keinen Mehrwert mehr bringt („dazu kann ich nichts sagen, das macht dann eh ein anderer“). In der IT sind das meist Projekte in der Wartungsphase, wo Teams an ungeplanten Änderungen bzw. Verbesserungen der Software arbeiten. Die Aufgaben sind zumeist auch technisch wie fachlich voneinander unabhängig und können nur von gewissen Teammitgliedern bearbeitet werden.

Die Komplexität und der langfristig aufkommende Workload sind in solchen Fällen kaum abschätzbar und somit gestaltet es sich immer schwieriger, stabile Sprints zu bilden. Stattdessen sollte eigentlich ein kontinuierlicher Aufgabenfluss stattfinden, wie Kanban es vorsieht.

  1. Können nur bestimmte Teammitglieder bestimmte Aufgaben erledigen?

Wenn es immer öfter vorkommt, dass anstehende Aufgaben nur von Teammitgliedern erledigt werden können, die spezielles Expertenwissen oder Vorwissen besitzen, sollten die Alarmglocken läuten. In Scrum darf diese Situation nämlich nicht auftreten, da hier jedes Teammitglied über ein cross-funktionales (T-Shaped) Wissen besitzt. Das bedeutet, dass jeder Einzelner im Team fähig ist bzw. befähigt werden kann eine anstehende Aufgabe von Anfang bis Ende erfolgreich zu bearbeiten.

  1. Finden Reviews und Retrospektiven nicht mehr (regulär) statt?

Falls Reviews und Retrospektiven immer weniger oder nicht stattfinden, ist das ein Zeichen dafür, dass Scrum nicht (mehr) gelebt wird. Meist ist dies eine Folge der Veränderungen, die sich u.a. auch aufgrund der vorherigen Erläuterungen ergeben haben. Auch wenn beide Projektmethoden eine kontinuierliche Verbesserung anstreben, sind diese beiden Meetings in Scrum so essentiell, dass eine kontinuierliche Verbesserung fast nur durch sie ermöglicht werden.

Die kontinuierliche Verbesserung in Kanban erfolgt dagegen meist durch Beobachtung und Anpassung des gelebten Prozesses. Meistens geschieht dies nicht in einem ordentlichen Retrospektive-Meeting, sondern fortwährend (Stichwort PDCA-Zyklus). Wenn dann mögliche „Bottelnecks“ identifiziert und beseitigt werden sollen, wird der Prozess so schnell wie möglich angepasst. Dabei kann er beispielsweise durch „WIP Limit erhöhen oder senken“, „mehr oder weniger Leute im Team“, „Abläufe anpassen“, etc. entsprechend neu justiert, beobachtet und ggf. wieder angepasst werden.

  1. Die Frage aller Fragen…

    Eine moderne Interpretation der agilen Prinzipien. Bildquelle: http://modernagile.org

Abgesehen davon sollte man sich stets die Frage aller Fragen stellen: Leben wir (noch) die agilen Prinzipien? Wenn nicht, dann könnten der Ehrlichkeit halber nämlich beide weg ;-).

 

 

 

 

 

 

 

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AWS News KW 21 und KW 22

Eingebaute Autorisierung für Application Load Balancer

Ab sofort ist es möglich die Autorisierung von Nutzern direkt im Application Load Balancer zu behandeln und somit bestimmte URL´s nur von angemeldeten Benutzern aufrufen zu lassen.

Der ALB nutzt dabei das OpenID Connect Protokoll um  mit dem Identity Provider zu kommunizieren. Am besten ist die Integration vom Hauseigenen Cognito IdP, der wiederum eine Integration von z.B. Facebook, Google, Amazon und über einen SAML Connector auch des eigenen Active Directories erlaubt.

Weitere Informationen zur Autorisierung im ALB hier.

Amazon Neptune Generally Available

Amazons fully managed Graphen Datenbank ist ab sofort für alle in den Regionen US East (N. Virginia)US East (Ohio)US West (Oregon) und EU (Ireland) verfügbar.

Damit erweitert AWS sein Portfolio um eine Datenbank, speziell für Daten mit vielen Verbindungen zueinander und bietet damit eine gute Grundlage für Recommendation Engines und Knowledge Graphen u.s.w.

Als Abfragesprachen können für Amazon Neptune Apache TinkerPop Gremlin und SPARQL verwendet werden. Folgendes Git Repository beinhaltet eine Reihe von Tools für Amazon Neptune unter anderem ein Script zum umwandeln von GraphML Dateien in das CSV Format von Neptune.

Weitere Informationen zu Amazon Neptun hier.

Amazon QuickSight Updates

Amazons Bi Tool QuickSight hat in der letzten Zeit folgendes Updates erhalten.

Pay-Per-Session Pricing:

QuickSight liefert eine große Funktionsvielfalt, für die meisten Nutzer ist aber eine eingeschränkte Funktionalität im täglichen Geschäft vollkommen ausreichend, daher bietet QuickSight ab sofort Drei Rollen die einzelne Nutzer einnehmen können.

  • Authors: Haben Zugriff auf den vollen Funktionsumfang von Quicksight. Sie können Datenbank Verbindungen einrichten, neue Daten hochladen, ad-hoc Visualisierungen erstellen und Dashboards veröffentlichen. Der Preis Pro Nutzer beträgt dabei 9$ pro Monat für die Standard Edition und 18$ für die Enterprise Edition.
  • Readers: Können Dashboards ansehen und in Daten navigieren, sowie Daten als CSV herunterladen. Die Kosten betragen dabei 0.30$ pro 30 Minuten bei maximalen Kosten von 5$ pro Nutzer im Monat.
  • Admins: Haben vollen Zugriff wie Autoren und können zusätzlich Nutzer einladen.

Neue Region:

Amazon QuickSight ist jetzt auch in der Asia Pacific (Tokyo) Region verfügbar.

Stündlicher Daten Refresh:

Enterprise Edition Spice Data Sets können jetzt jede Stunde aktualisiert werden anstatt nur 5 mal am Tag.

On Screen Parameter:

Dashboards können ab sofort Parameter enthalten die mit diversen On-Screen Elementen angepasst werden können. Die Elemente können hierbei mit benutzerspezifischen Default Werten belegt werden.

Zusätzlich:

  • Zugriff auf Daten in privaten VPC´s
  • URL Actions für verlinkte Dashboards
  • Dashboard Sharing
  • größere SPICE Tabellen (maximal 25GB)

Weitere Informationen zu Amazon QuickSight hier.

Amazon SageMaker Updates

Amazon SageMaker hat folgende Updates erhalten

  • Neue Region Asia Pacific (Tokyo)
  • CloudFormation Support
  • New ML Framework Chainer

Weitere Informationen zu Amazon SageMaker hier.

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AWS News KW 19 und KW 20

AWS IoT 1-Click

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Nachdem die IoT Buttons der 2. Generation vom Amazon ca. 1 Jahr in Deutschland verfügbar sind gibt es jetzt eine neue Version der IoT Buttons. Die neuen Buttons unterstützen IoT 1-Click. Dadurch wird das Setup und die Verwendung der IoT Buttons stark vereinfacht. Musste man vorher erst entsprechende Zertifikate erzeugen, auf den IoT Button aufspielen und dann auch noch Security Profile anlegen bevor der Button verwendet werden konnte ist dieser ganze Prozess mittlerweile auf 2-3 einfach Schritte reduziert worden.

Der IoT Button ist dabei lediglich das erste Device in Europa das IoT 1-Click unterstützt und benötigt weiterhin ein WLAN. In den USA ist darüber hinaus noch ein Button der LTE-M nutz verfügbar und Amazon sucht weitere Partner die Devices für IoT 1-Click anbieten wollen.

Weitere Informationen zu AWS IoT 1-Click hier.

Amazon Aurora Backtrack

Nachdem DynamoDB bereits eine Restore Funktion erhalten hat (siehe hier) ist dieses Feature ab sofort für alle neu angelegten Aurora Cluster verfügbar.

Damit kann die Datenbank im Falle eines Fehlers auf einen beliebigen Punkt innerhalb des Backtrack Fensters zurückgesetzt werden. Das Fenster kann dabei bis zu 72 Stunden in die Vergangenheit reichen.

Ein weiterer Nützlicher Usecase wäre das zurücksetzen der Datenbank nach einem durchgeführten Test.

Weitere Informationen zu Amazon Aurora hier.

Amazon Sumerian – Generally Available

Nachdem Amazon Sumerian auf der re:Invent 2017 vorgestellt wurde ist der Dienst jetzt für alle Nutzer verfügbar.

Mit Amazon Sumerian können eigene virtuelle Räume für VR, AR und 3D erstellt werden. Mit Hilfe eines Web basierten Editors können die eigenen Räume ohne Expertenwissen und spezielle Tools erstellt werden.

Die erstellen Umgebungen können im Anschluss für verschiedene Platformen wie Beispielsweise Oculus Rift, HTC Vive aber auch für Browser Umgebungen die WebGL unterstützen deployt werden.

Weitere Informationen zu Amazon Sumerian hier.

Neue EC2 Instanztypen

Ab sofort sind die neuen C5 Instanztypen verfügbar und lösen die C4 Typen ab. Die neuen Typen bieten eine um 25-50% Reduzierung des Preis/Perfomance Verhältnisses.

C5 Instanztypen sind für rechenintensive Aufgaben wie Batch Verarbeitung, Echtzeitanlaysen, Video Encoding u.s.w geeignet. Für Usecases die darüber hinaus von schnellem Temporären Speicher profitieren sind die neuen C5d Instanzen gedacht. Diese sind identisch mit den C5 Instanzen, bieten darüber hinaus aber per NVMe SSD Storage und sind in folgenden Konfigurationen in den Regionen US East (N. Virginia)US West (Oregon)EU (Ireland)US East (Ohio) und Canada (Central) verfügbar.

Instance Name vCPUs RAM Local Storage EBS Bandwidth Network Bandwidth
c5d.large 2 4 GiB 1 x 50 GB NVMe SSD Up to 2.25 Gbps Up to 10 Gbps
c5d.xlarge 4 8 GiB 1 x 100 GB NVMe SSD Up to 2.25 Gbps Up to 10 Gbps
c5d.2xlarge 8 16 GiB 1 x 225 GB NVMe SSD Up to 2.25 Gbps Up to 10 Gbps
c5d.4xlarge 16 32 GiB 1 x 450 GB NVMe SSD 2.25 Gbps Up to 10 Gbps
c5d.9xlarge 36 72 GiB 1 x 900 GB NVMe SSD 4.5 Gbps 10 Gbps
c5d.18xlarge 72 144 GiB 2 x 900 GB NVMe SSD 9 Gbps 25 Gbps
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Mein Erfahrungsbericht als „Geek“ im OC|Lab

Ein Jahr „Geek-Zeit“ im OC|Lab liegen hinter mir. Was das eigentlich ist, was ich in dieser Zeit alles erlebt habe und warum das eine großartige Möglichkeit ist, dich in einem Spezialthema zu etablieren, das erfährst du in diesem Beitrag.

Geeks gesucht für Innovationsprogramm

Dein Smartphone ist mehr als nur ein Telefon? Du entwickelst gerne innovative Lösungen? Du hast Interesse, selbst Artikel und Blogeinträge zu publizieren und deine Themen auf Konferenzen zu präsentieren?

Diese und noch einige weitere Fragen aus der Stellenanzeige für das Innovationsprogramm haben bei mir genau ins Schwarze getroffen. Digitalisierung, Moderne Clients und Lean-Startup-Ansätze? Japp, japp, japp, das klingt doch top!

Also direkt eine Bewerbung geschrieben. Alles geklappt. Und ein paar Wochen später ging es auch schon los.

First Day, first project

An meinem ersten Tag fuhr ich für mein Onboarding nach München, wo mich die Office Managerin Uli gleich freudig in Empfang nahm und mir allerhand Infos, meinen Laptop und das Diensthandy überreichte.

Als ich dann meinen Laptop einrichtete, stellte ich fest, dass ich in 30 Minuten gleich meinen ersten Termin hatte: eine Telefonkonferenz. Alles klar, dann brauchte ich nur noch ein Telefon und musste herausfinden, wie ich an der Konferenz teilnehmen kann. Auf Grund der netten Kollegen vor Ort war das natürlich kein Problem.

Eine knappe Stunde später hatte ich dann bereits mein erstes Projekt. Hui, das geht ja schnell hier. In drei Wochen sei ein Workshop bei einem Kunden in Berlin, wo ich einen Teil dieses Workshops halten sollte.

Nachdem ich mich in diesen Wochen unter anderem auf meinen Teil vorbereitet hatte, fuhr ich also mit der Bahn von Nürnberg nach Berlin, hielt am nächsten Tag meinen Part und flog direkt im Anschluss wieder nach München. Denn ich konnte ja die Weihnachtsfeier nicht verpassen. 😉

Erstens kommt es anders…

In diesen ersten drei Wochen habe ich mich aber zudem auf die Suche nach einem Spezialthema für mich gemacht, in dem ich mich vertiefen und zum „Leuchtturm“ werden wollte.

Vielleicht Smart Apps mit Machine Learning und Predictive Analytics? Ich setzte also das Android Studio auf und probierte einiges aus. Künstliche Intelligenz passt da natürlich auch super dazu. Und alles zusammen… Chatbots! Das ist es. Da wollte ich hin.

Aber wie es das Schicksal so wollte, brauchte einer unsere Kunden für einen Monat Unterstützung in einem Angular-Projekt, um den Release-Termin einhalten zu können. Da ich bereits Erfahrung mit dem Framework Angular hatte, setzte ich meine Geek-Zeit also vorübergehend aus und unterstützte das Kundenprojekt.

… und zweitens als man denkt

Aus dem einen Monat wurden schnell zwei und dann hieß es eine Entscheidung zu treffen. Einerseits wollte der Kunde mich für die nächste Phase des Projekts behalten und mir machtes es dort auch riesig Spaß (tolle Kollegen, Scrum, interessante Technologien und einen Kickertisch).

Andererseits wollte ich aber auch nicht die Möglichkeiten aufgeben, die das Geek sein und das OC|Lab boten. Was also tun? Flexibel wie wir bei Opitz sind, haben wir einen passenden Kompromiss gefunden: vier Tage im Projekt beim Kunden und einen Tag Zeit für das Lab.

So sahen dann also die Wochen des letzten Jahres für mich aus – meine Geek-Zeit war auf ca. ein Jahr festgelegt. An meinem Lab-Tag beschäftigte ich mich anfangs noch mit Chatbots allgemein, spezialisierte mich dann aber zusehends auf Voice UIs bzw. Amazons Sprachassistentin Alexa.

Mein Lab-Tag: Alexa, Konferenzen, Artikel und mehr

In diesem Jahr konnte ich wirklich haufenweise spannender Erfahrungen machen. Ein paar davon möchte ich mit euch teilen.

Nachdem ich zusammen mit meinem Kollegen Tomasz Krajewski unseren ersten Alexa Skill für Opitz veröffentlichte, schrieb ich immer wieder Artikel über Voice und Alexa:

Daneben konnte ich auf den verschiedensten Konferenzen neue Leute kennenlernen, mein Wissen erweitern und mich weiterentwickeln. So war ich beispielsweise auf der Chatbot Conf in Wien (einen Erfahrungsbericht gibt es hier), habe Vorträge auf der DOAG und innerhalb der Webweek Nürnberg gehalten, hatte einen Stand zu Alexa auf unserer Best-Practices-Konferenz inspire|IT, und habe unseren Stand auf der OOP in München mit betreut.

Außerdem folgten in diesem Jahr noch weitere Vorträge, Hackathons, Workshops, Meetups und Projekte rund um Alexa. Und, und, und (bestimmt habe ich noch einige Highlights vergessen, die mir gerade nicht einfallen).

Da bleibt mir nur noch zu sagen: was für ein Geek-Jahr. 😉

 

Wenn du auch Lust hast, bei Opitz als Geek einzusteigen, dann sieh dir gerne unsere Stellenausschreibung dazu an oder schreib an geeks[ät]opitz-consulting.com!

Titelbild Quelle: Unsplash, Lizenz: cc0
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AWS News KW 17 und KW 18

AWS IoT Analytics generally available

Seit dem 24.04. ist das neue AWS IoT Analytics für Jeden in den Regionen US East (N. Virginia)US West (Oregon)US East (Ohio), und EU (Ireland) verfügbar.

IoT Analytics vereinfacht die Bereitstellung einer Datenpipeline für IoT Geräte. Die Analyse der Daten war auch schon vorher möglich, aber mit IoT Analytics vereinfacht sich der komplette Konfigurationsaufwand für die Schritte Datenaufbereitung und Transformation, Anwendung von ML Techniken wie Anomalieerkennung und schlussendlich die grafische Darstellung der Daten.

Weitere Informationen zu IoT Analytics hier.

EC2 Price Reduction – H1 Instances

Seit dem 4. Mai haben sich die Kosten für H1 on Demand und Reserved EC2 Instanzen um 15% verringert.

H1 Instanzen bieten 2-16 TB Speicher der für sequentielle I/O Operationen optimiert ist. Damit eignet sich dieser Instanztyp vor allem für BigData Anwendungen.

Weitere Informationen zu H1 Instanz Typen hier.

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