亚马逊AWS官方博客

本文介绍如何通过 CloudWatch Logs V2 delivery，将 Amazon Quick 支持的日志直接持续投递到指定的 Amazon S3 Bucket。CloudWatch Logs 在此架构中仅作为日志投递的控制面。日志会直接写入 S3，无需创建 CloudWatch Log Group，也无需配置 Log Group Export。

本文介绍了如何使用 Amazon Athena 对 Kiro 提供的 per-user activity 报表进行分析。

随着人工智能越来越深入地集成到企业工作流程中，企业对标准化、安全且可扩展的 AI 工具平台的需求日益增长。由 Anthropic 开发的模型上下文协议 (MCP) 为连接 AI 助手与外部工具和数据源提供了通用标准。当与 Amazon Bedrock 的 AgentCore 功能相结合时，组织可以构建兼具高性能与生产可用性的 AI 生态系统。

本文展示如何结合 Amazon Bedrock Claude 和开源设备自动化框架，构建一个 Agentic 自动化测试系统，大幅缩短游戏版本发布前的黑盒测试时间，加快迭代周期，提升上市速度。

本文面向正在评估 Amazon Bedrock 多模态模型的 AI 工程师 / 解决方案架构师，以及探索 AI 驱动游戏 QA 自动化的游戏开发团队。我们提供的对比测试方法论和工具，也是改进 AI 基础设施能力的重要一步——通过系统化模型评估积累量化基准数据，为更多业务场景落地 AI 提供可靠依据。

雅典本地区域、AWS 上的 Claude Opus 5、适用于 .NET 的 Lambda 持久执行等

在企业混合云组网中，AWS Site-to-Site VPN 是连接办公地点与 AWS 的常用方案。然而，当办公地点使用部分 ISP 接入时，公网 IP 为动态分配，按照以往的经验，Customer Gateway需要固定 IP， IP变化会导致隧道中断，无法自动恢复。 本文介绍一种解决方案，IP变化后隧道可自动恢复的配置方式，并阐述方案原理、架构设计及部署步骤。

本文介绍如何使用开源身份认证服务器 Keycloak 作为 IdP，通过 Amazon EC2 快速部署一套轻量级的 OIDC Provider，分别通过 IAM Federation 和 IAM Identity Center 两种模式为 Quick Desktop 配置企业级 SSO 登录。

开发者在选择LLM时，需要在准确性、延迟和成本之间做出权衡。本文在 Amazon Bedrock 上对GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5运行 HumanEval 编程基准测试，三者均在 97-98% 区间。同时，我们展示了如何利用 Bedrock Prompt Caching 实现 84% 以上的输入 token 成本节省。

时间序列预测在零售库存管理、能源负荷调度、金融风险评估、运维容量规划等场景中扮演着关键角色。传统方案如 DeepAR 等深度学习模型精度较高，但面临训练周期长、数据需求大、维护成本高等挑战。亚马逊云科技推出了 Chronos 系列时序预测基础模型，包括 Chronos-Bolt 和 Chronos-2。Chronos-Bolt 于 2024 年底推出，是一款基于 T5 Transformer 架构的预训练时序预测基础模型，在近 1000 亿条时序观测数据上完成预训练，支持零样本（zero-shot）预测，无需额外训练即可在新数据集上生成高质量预测结果。Chronos-2 是 2025 年底推出的，进一步支持多变量预测、协变量和更长上下文（8192 步）等。本文基于客户运维场景简化训练推理流程、面向纯单变量、短期预测、追求推理延迟的需求场景，选择 Chronos-Bolt 作为演示，将介绍 Chronos-Bolt 的核心技术原理、适用场景，并通过一个完整 POC 演示如何在 Amazon SageMaker AI JumpStart 上快速完成部署与推理。若业务涉及多变量、协变量融合或长期预测（>64步），建议评估 Chronos-2。