Author: awschina

本文介绍了基于Strands Agent框架构建的智能数据分析系统，将传统数据分析从3小时压缩到3分钟，实现63倍效率提升。 系统核心特点包括：智能需求澄清机制避免方向性错误，端到端自动化流程覆盖数据下载、清洗、分析和可视化，支持多轮对话式渐进分析，以及完整的计算过程追溯。通过实际 故障损失分析案例展示，系统在2分52秒内完成了数据完整性检查、基准值计算、损失分析和专业图表生成。

本文全面介绍亚马逊云科技向量存储解决方案矩阵，从多个维度分析Aurora PostgreSQL、OpenSearch、DocumentDB、Neptune Analytics、ElastiCache 和S3 Vectors等服务特点，为企业AI应用提供选型指导。

本方案通过将MaxKB社区版迁移部署在AWS托管服务上，构建了高可用、可扩展的RAG知识库应用，实现了从单机Docker部署向企业级云原生架构的转型，为企业知识管理和智能问答场景提供了完整的技术解决方案。

本篇Blog就重点介绍 如何在EMR集群中 Prioritized 新特性的使用场景和具体用法。

随着Aurora DSQL开始被广泛使用，越来越多的客户希望将自己的数据库迁移到Aurora DSQL中以满足业务需求，本文主要介绍如何基于Apache SeaTunnel将数据迁移到Aurora DSQL中

随着Agentic AI技术的发展，智能体在制造业中的应用场景将逐步扩展。制造业企业可以考虑采用AWS Bedrock AgentCore等成熟的技术平台，结合自身业务需求，逐步构建和完善智能制造系统。

本文将深入探讨为什么AI Agent需要沙箱环境，对比现有的沙箱解决方案（包括E2B等专业平台），以及如何在Amazon EKS上使用Kata Containers构建高性能、高安全性的容器沙箱基础架构，以服务大规模企业级的Agentic AI应用。

在Kiro推出后，其Specs模式令人印象深刻。需求分解，方案设计，甚至是应用部署，这些原来需要人来主导的工作，现在是否可以由Kiro来完成？这里我将使用Kiro来重新开发隐私号码项目，看看在Specs加持下能否将所有的工作都由Kiro来完成。

本篇博客介绍企业中如果高效安全的运维DMS，分享配置优化，安全运维和监控等实践建议

本文结合典型的电商数据处理场景，对 EMR 与 S3 的跨区域应急备份与恢复方案进行了系统分析与量化评估。通过比较多种主流方案在成本、恢复时效与可运维性方面的差异，提出了一种在“成本—时效”之间取得最优平衡的技术路径，旨在为构建更具韧性的数据基础设施提供可操作的参考。