亚马逊AWS官方博客

上周最让我感兴趣的新闻是收购 DuckLabs。AWS 已签署收购 DuckLabs 的最终协议，DuckLabs 是一家总部位于阿姆斯特丹的公司，也是热门开源分析数据库 DuckDB 的开发商，DuckDB 可在进程内运行，并直接针对 Parquet、CSV 和 JSON 等文件执行 SQL。DuckDB 将继续保持开源，由其独立基金会和 MIT 许可证管理。AWS 计划逐步将 DuckDB 在日常查询方面的速度优势与 Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon Athena 等企业级服务的规模优势相结合。

我们为客户从零搭建了一个面向设计师的 AI 图像与视频素材生成平台——Open Gallery，一个统一的工作台，能调用不同的 AI 模型，在同一个画布上完成从创意到成品的全流程，这个过程中的技术决策，思考过程，遇到了哪些问题，以及最终如何解决

内容创作团队常常面临一个问题：把一段故事线快速转成可发布的短视频，涉及脚本、分镜、配音、口型同步和字幕，链路长且难以维持一致性。在这篇文章中，我们向面向视频生成的架构师、AI 工程师和内容平台团队展示如何使用 Amazon Bedrock、ComfyUI 和 Fish-Speech 组合出一条端到端的 AIGC pipeline

从私有 cluster endpoint、VPC Endpoints、Pod Identity 替代 IRSA，到双 EBS + LVM 隔离容器运行时与四种 CSI Driver 接入，本文把企业级 EKS 的生产配置决策逐项讲透，并沉淀为一套开源 Terraform 模块：一次 apply 约 30 分钟建成集群，配 9 项健康检查验收。

本文是《企业级 EKS 集群生产环境配置最佳实践》系列第二篇，承接第一篇搭建的生产级 EKS 基础，聚焦 GPU 工作负载链路的深度架构实践。文章围绕 GPU 工作负载的三层架构 —— 计算节点、网络邻近性、高性能存储 —— 展开，覆盖 P5 / P5e / P5en / P6(B200 / B300) / G6e / G7e / G7 等 GPU 实例系列的 EFA 多网卡精确摆位(含 p6-b300 非对称拓扑)、四种定价模式的 Launch Template 设计、基于 topology.k8s.aws/network-node-layer-N 的 AWS 原生拓扑感知调度，以及 FSx for Lustre(PERSISTENT_2)与 S3 Express One Zone + Mountpoint CSI Driver 这两类高性能存储按访问模式的选型，并以一套声明式 Terraform 模块完整实现。

本文用一个可运行的 Agent 长期记忆场景，说明如何把业务属性和 embedding 放进同一条 item，用一次 PutItem 完成写入，用 SearchVectors 完成语义召回；同时给出这套设计在真实项目里需要提前验证的几个点，以及它明确不适合的场景。

当 AWS Database Migration Service (DMS) 单任务无法追平高写入量源库的 CDC 延迟时，如何在不增加源库压力的前提下提升同步吞吐？本文介绍基于 Amazon MSK Connect + Debezium 的读写解耦方案：单连接读取 binlog，多 Task 并行写入 Aurora MySQL，实现 N 倍吞吐提升。

许多团队在 Amazon EC2 上自建 StarRocks 做实时分析，但选型时往往缺乏同口径的跨架构对比数据。本文基于 TPC-H / TPC-DS SF1000 基准，在 StarRocks 存算分离架构下，横评 Graviton（arm64）与 x86 同规格实例的查询性能与价格性能，给出可复现的量化结论——帮助你用数据而非直觉做出选型决策。

本文探讨在企业环境中为 AI 编程工具（如 AWS Kiro）构建内容审查层（DLP）的完整技术方案。文章将问题拆分为两条互斥路径：能改模型端点的自研应用（通过 LiteLLM 统一网关）和不能改端点的闭源工具（通过透明 MITM 拦截）。核心论点是：内容审查只能发生在能拿到明文的点，而内容型 DLP 本质上是 best-effort 检知而非硬预防。后半篇深入架构设计，部署语义审查小模型在自有 VPC 内（避免二次外发），并提出用 RAG 相似度检索补上”新写代码无签名、系统性漏检”的缺口。

从”手工搬 CSV”到”零代码近实时同步”，围绕同一个 RDS for MySQL → Redshift Serverless 场景，本文完整走通三条主流路径，对比它们的架构、成本、运维与延迟，并给出选型建议。