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用户在使用AWS云服务的时候，需要对关键服务的性能、可靠性等指标进行实时监控，在出现监控指标异常的时候，需要及时通知云管理人员，对异常服务进行查看并修复。越来越多的用户把生产环境部署在云端，这就要求云端业务需要7X24处于可用状态，即便目前AWS平台已经有了使用邮件、短信通知等方式发送告警的功能，但是在一些重大事件发生的时候，用户还是希望AWS平台能够直接拨打相关运维人员的手机，以便更快速地进行告警发送。
在这篇文章中，我们会探讨在AWS上使用Amazon Connect服务，结合CloudWatch监控，在出现重要事件的时候，拨打相关人员的电话，达到及时通知的目的。

在本博文中，我们演示了如何使用 Athena 来处理来自 Elastic Load Balancer 的日志（预先定义好的文本格式）。我们将演示如何创建表，按照 Athena 使用的格式将数据分区，然后转换为 Parquet 并比较查询性能。

在本文中，Prabhat Sharma 对 Spinnaker 的一些基本概念进行了解释。

今天，我们很高兴地为 C5d 系列增加了相同的功能：12xlarge、24xlarge 和裸机选项。

在本文中，我们探索了流行的开源日志聚合解决方案的AWS对应解决方案，即 ELK 堆栈（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）：EKK 堆栈（Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis 和 Kibana）。借助 EKK 解决方案，不再需要进行重复的繁重工作，对日志聚合解决方案进行部署、管理和扩展等。使用 EKK 堆栈，您可以专注于分析日志和调试应用程序，而不是管理和扩展聚合日志的系统平台本身。

2019 年 2月，Amazon Web Services (AWS) 宣布了 Amazon Kinesis Data Firehose 的一项称为“Amazon S3 对象自定义前缀”新功能。它允许客户为传输数据记录的 Amazon S3 对象的前缀指定自定义表达式。 之前，Kinesis Data Firehose 仅允许指定部分文字前缀。新支持的前缀可以与静态日期格式的前缀结合使用，以创建固定格式的输出文件夹。

Amazon Kinesis 让您在云中轻松实现流数据处理。Amazon Kinesis 平台由三种不同的服务组成：Kinesis Streams 允许开发人员构建自己的流处理应用程序；Kinesis Firehose 简化了将流数据加载到 AWS 以进行存储和分析的过程；Kinesis Analytics 支持分析人员使用标准 SQL 查询分析流数据。

2016 年，AWS 推出了EKK 堆栈（Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis 和 Kibana），作为 ELK（Amazon Elasticsearch Service、开源工具 Logstash 和Kibana）的替代品，用于提取和可视化 Apache 日志。EKK 堆栈的主要功能之一是通过 Amazon Kinesis Firehose 代理处理数据转换。在本文中，我们将介绍如何优化 EKK 解决方案 — 通过 AWS Lambda 处理 Amazon Kinesis Firehose 中的数据转换。

3M HIS 正在进行一项计划，以将安装在本地或其他云托管提供商处的应用程序迁移到 Amazon Web Services (AWS) 中。3M HIS 已开始迁移到 AWS 中，以利用计算、存储和网络弹性。我们希望建立在一个坚实的基础上，从而帮助我们把更多的精力放在为客户创造价值上，同时也能进行扩展，以支持我们在未来几年预期的业务增长