亚马逊AWS官方博客

Localization Team

Author: Localization Team

与 edX.org 携手推出全新的 AWS 开发人员培训课程

今天,我想向大家介绍一下新推出的 AWS 开发人员专业课程系列。AWS 培训和认证团队与 edX 合作,联手打造了这一全新的系列课程,课程由三部分组成。edX 由麻省理工学院和哈佛大学联合创办,是领先的非营利性在线学习平台,是拥有超过 1400 万名学员的全球性社区,得到 130 个全球合作伙伴 (包括高等院校、非营利组织和社会公共机构) 的鼎力支持。这种合作拓展了我们的服务范围,为您提供了另外一种培训选择!

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基于ECS的容器日志解决方案

ECS是AWS发布的容器集群管理和调度服务。通过ECS容器集群管理服务,用户可以很方便地管理成百上千个容器组成的业务系统,而无需运维容器集群管理、调度及状态存储等相关管理组件。相比于虚拟机,容器技术拥有诸多优势,使得近年来越来越多的用户选择拥抱容器技术。

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让神经网络触手可及 – AWS 风格

Amazon AI 的目标是通过开发 Amazon SageMaker 之类的平台来让机器学习变得大众化,而 fast.ai 的目标正好与其相同:提供平等教育机会,以便每个人都可以掌握机器学习并提高工作效率。fast.ai 的宣传语是“让神经网络触手可及。”这不是一场降低深度神经网络热门度的比赛,而是要让其吸引力和可访问性不仅仅局限于主导该领域研究的学术精英。

随着深度学习用例 (例如,计算机视觉、自然语言处理和机器翻译) 的激增,我们还发现,开发人员社区对了解机器学习及其在众多问题上的应用产生了浓厚的兴趣。在实际应用方面,“深度学习纳米学位”开发公司 Udacity 在全球的用户数量已超过 800 万。其中,5 万多名用户志在获得纳米学位,获得这些学位的很大一部分用户专注于深度学习。我们开始注意到,机器学习掀起热潮,但这方面的教育仍旧沿袭一般教育方式,从研究开始,然后才是应用。进入 fast.ai 世界,感受大规模开放在线课程 (MOOC) 无与伦比的魅力,与 10 万余名学生共同利用 AWS 云的全球网络办公环境在线学习深度学习。

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Amazon SageMaker 现在推出了 AWS CloudTrail 集成

AWS 客户请求提供一种方法用来在 Amazon SageMaker 中记录活动,从而帮助满足管治及合规性要求。我很高兴地宣布,Amazon SageMaker 现在与 AWS CloudTrail 进行了集成,这项服务可用来记录、持续监控以及保留与 Amazon SageMaker API 活动相关的账户信息。无论是通过 Amazon SageMaker SDK、AWS SDK、Apache Spark SDK for Amazon SageMaker,还是通过 Amazon SageMaker 控制台进行的 Amazon SageMaker API 调用,都可以被捕获并发送到 Amazon S3 存储桶,从而提供 AWS 账户活动的事件历史记录。记录的信息包括源 IP 地址、发出请求的日期和时间、与请求关联的用户身份以及请求的参数。

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借助 Microsoft Excel 构建 Amazon Lex 聊天机器人

我们的香港机构 (IVE) 已开始尝试将 Amazon Lex 应用于教学、研究和医疗保健领域。我们有很多非技术员工,如 IVE 的英语教师,以及 IVE 育儿、长者及社区服务处的治疗师;他们没有技术知识,不会在 Amazon Lex 控制台中构建自然语言对话自动程序 (聊天自动程序)。我们完成了几个为非技术用户构建 Amazon Lex 聊天自动程序的试点项目。非技术用户将问题填入 Excel 电子表格,然后由开发人员将他们的问题复制到 Amazon Lex 控制台中。当用户想要更改聊天自动程序中的内容时,开发人员都必须重复同样的复制和粘贴过程。

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全新 AWS Auto Scaling – 适用于云应用程序的统一扩展

随着 AWS Auto Scaling 的推出,您可以更加轻松地在一个用户界面中使用多项 AWS 服务的 Auto Scaling 功能了。这一新服务整合了针对特定服务的现有扩展功能,并以此为基础构建。如 AWS CloudFormation 堆栈或 AWS Elastic Beanstalk 中所述,该服务可在构成应用程序所需的任何 EC2 Auto Scaling 组、EC2 Spot 队列、ECS 任务、DynamoDB 表、DynamoDB 全局二级索引和 Aurora 副本上运行 (我们还在探索通过其他方式将一组资源标记为应用程序,以便与 AWS Auto Scaling 结合使用)。

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使用 Amazon Comprehend 检测客户评论的情绪

我们以 Amazon Echo、Amazon Echo Dot 和 Amazon Echo Show 的评论为例。我们将上传其他伪造的示例数据 (尽量不损害品牌声誉),然后使用具有细微差别的信息来模拟检索与产品有关的负面情绪,例如,正在召回的有缺陷、受损或危险商品。最后,我们使用 Amazon Athena 对负面评论进行交互查询并导出报告,以便让企业立即采取措施。

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限制门槛已解除 – EC2 实例的网络带宽增加

我希望您已配置 AMI,并且您的最新一代 EC2 实例已使用 Elastic Network Adapter (ENA),也就是 2016 年年中我介绍过的适配器。ENA 可以提高吞吐量并降低延迟,同时还能最大程度减少主机处理器的负载。存在多个 vCPU 并且智能数据包的路由由多个传输和接收队列提供支持时,ENA 运行良好。

如今,我们解除了限制门槛,您可以在所有 AWS 区域使用更多带宽。

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