亚马逊AWS官方博客

本文会介绍如何将本地训练好的TensorFlow模型部署到Amazon SageMaker来快速、灵活地创建TensorFlow模型服务器

本文会介绍通过SageMaker与Step Functions进行模型自动训练与部署的方法，并会与CodeCommit、CodeBuild、Jenkins集成，实现机器学习的CI/CD方案。

Atlas 是一套可伸缩且可扩展的数据治理服务，使企业能够有效和高效地满足其在 Hadoop 生态中的合规要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。

本文旨在帮助读者一步步的快速上手并理解 OTA 升级流程，其中会使用到 AWS IoT Core, IoT Device Management, EC2 以及 S3 的相关功能。关于在开发过程中的具体流程可以配合参考 AWS IoT Device SDK 文档和另外一篇官方博客。

本文将CVAT开源标注平台部署到亚马逊云科技中国区域，并对官方的部署模式升级为无服务器化的方式提升架构的高可用性和并发能力，同时使用强大的SageMaker推理功能增强自动标注功能。

本文将针对在Amazon Redshift的使用场景下，探讨如何准实时或实时的摄入数据到Redshift，以使得数据立即可用，并可以依此来构建实时数仓架构。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Powertools 在无服务器架构的 Amazon Lambda 中对JSON进行数据验证。

自从 AWS 推出无服务架构 AWS Lambda 以来，成千上万的用户都受益于此，您无需预置或管理任何服务器，就可以快速部署和运行代码。但是在无服务器架构带来极大便利的同时，我们需要承认，如果您使用无服务器架构模型，在实时性要求较高的应用场景下，Lambda 冷启动将会是您的应用程序需要面临的一个切实的挑战。本文总结了四种有关 Lambda 冷启动优化的解决方案。编程语言选择， 应用程序瘦身，代码预热（温程序）和jvm优化。每个解决方案，都有自己的优势和局限。

在数据驱动业务的时代，各行各业中不同体量的客户都意识到数据的重要性，但是面对日 益增加的各式各样的数据，如何知晓这些数据是什么，什么时间，什么地方发生了变化， 这个数据的拥有者又是谁,等等。只有清楚的知晓这些内容，才能做到数据驱动业务。这 个时候，数据的元数据管理与数据治理成为企业级数据湖的重要部分。本文聚焦于构建在 Amazon EMR 之上的 Apache Atlas 展现数据目录和数据血缘。

欢迎参加第三届 2021 年 AWS 存储日！ 在 2020 年存储日和 2019 年首个存储日期间，我们向客户发布了许多具有影响力的公告，今年也会同样精彩。为期一天的免费 2021 AWS 存储日 虚拟活动将在 Twitch 的 AWS 频道上进行。您可以聆听专家介绍与 AWS 存储服务相关的公告、领导层洞察和教育内容。