亚马逊AWS官方博客
车联网 AIoT 管理控制台
基于Amazon IoT Core构建车辆连接管理系统,通过设备影子实现车辆状态实时同步,支持大规模车辆的高并发连接与消息处理。利用IoT规则引擎灵活配置消息路由策略,实现数据的实时处理与分发。集成Amazon OpenSearch构建可视化日志分析系统,提供精准监控、异常预警和故障诊断能力。系统支持全生命周期的主题订阅管理与设备状态监控,通过统一的设备接入、规则配置和日志追踪控制台,大幅简化运维管理流程。该解决方案显著提升车联网管理效率与故障响应速度,有效降低运维成本,提供可靠的技术支撑。
使用 Cloud Foundations 用户界面控制台简化多账户亚马逊云科技治理
Cloud Foundations 用户界面控制台提供了一个统一、直观的界面来管理整个 Cloud Foundations 环境。无需在各个服务之间切换,您现在拥有一个单一窗口来执行所有治理操作。 该控制台专为需要配置和管理基础设施的云平台团队以及需要了解组织健康状况和合规性的安全团队而设计。
Simplifying Multi-Account AWS Governance with the Cloud Foundations UI Console
he Cloud Foundations User Interface Console provides a unified, intuitive interface for managing your entire Cloud Foundations environment.Instead of switching between various AWS services, you now have a single pane of glass for all governance operations. The console is designed for cloud platform teams who need to provision and manage infrastructure, and security teams who require visibility into organizational health and compliance.
The New Era of Cloud AI Mobile Testing: Amazon Device Farm MCP Server Practical Guide
In November 2025, Amazon Device Farm released a major update: Managed Appium Endpoint functionality.Based on this technical foundation, the author developed Device Farm MCP Server, achieving seamless integration between AI Agents and cloud device platforms.This article presents a solution for mobile device automation by integrating the Kiro CLI with Amazon Device Farm.
云端AI移动测试新纪元:Amazon Device Farm MCP Server实战指南
本文介绍AWS VPC网络中的路由冗余方案
使用 Kiro AI IDE 开发 基于Amazon EMR 的Flink 智能监控系统实践
本文介绍如何使用 Kiro AI IDE 开发 Amazon EMR Flink 智能监控系统,重点分享基于 Strands Agents MCP 和 AWS Data Processing MCP 的开发实践,以及 Spec 驱动开发 的完整流程。
使用 Kiro AI IDE 开发 AWS CDK 部署架构:从模糊需求到三层堆栈的协作实战
本文记录了一次真实的 AI 辅助开发过程:如何使用 **Kiro AI** 从一个模糊的部署需求开始,通过人机协作,逐步设计出三层堆栈架构,并完成 Amazon EMR Flink 智能监控系统的 AWS CDK 部署代码。
快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践(六)借助 Amazon Bedrock AgentCore MCP Server,Amazon Bedrock,Strands Agents,Kiro 实现智能体极速研发
本文将以构建一个快时尚电商智能客服系统为例,展示如何借助 Amazon Bedrock AgentCore MCP Server、Amazon Bedrock、Strands Agents 与 Kiro,实现智能体的极速构建与稳定交付。
使用Amazon EMR Serverless Storage简化运维节省成本
本篇内容通过对EMR Serverless Storage在TPCDS 3TB基准测试上的深入分析,我们能更好地了解EMR Serverless Storage的使用场景,适合shuffle数据量超过10GB的作业,数据量越大的Shuffle密集型作业,收益越明显
基于 Strands Agents 的 Amazon EMR Flink 智能监控系统
本文将介绍一个基于 **Strands Agents** 和 **Amazon Bedrock** 构建的智能 Flink 监控系统,该系统采用多 Agent 协作架构,能够自动收集指标、智能分析问题、提供优化建议,并通过自然语言对话的方式与用户交互。