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AWS Team

Author: AWS Team

纽约公共图书馆的云旅程

“图书馆是思想的产房,是历史苏醒的地方。”-Norman Cousins 几年前,我有幸与 Jay Haque 见面,那是他已经开始领导纽约公共图书馆的 (NYPL) 云旅程。我在 Dow Jones 正在经历类似的旅程,所以我们有机会分享我们的故事。几周前,我高兴地看到 Jay 对我的一篇文章进行了评论,在更多地了解了一些他在 NYPL 的旅程的进展之后,我觉得他对最佳实践的看法可以让更广阔的市场受益。原来我并不孤单,今天 Jay 和他的团队成为了 2016 AWS City on a Cloud 创新挑战赛的获胜者。谢谢你,Jay,我期待着与您的见面,也希望看到 NYPL 继续变革为客户提供技术的方式! (像这个故事一样基于真实经验的故事往往是最有价值的,我愿意介绍更多这种类型的文章。如果您有想要分享的故事,让我们来谈谈如何发布在我的博客上!) -Stephen orbans@amazon.com @stephenorban

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云中的 SAP — 第一部分

我很幸运,能够经常与全球最大的一些组织的高管谈论他们如何利用云来改变其业务。最常讨论的话题之一是如何有效运行 SAP on AWS。不用说,我很兴奋能够介绍一个小型文章系列,这些文章说明了我们通过 Fernando Castillo (AWS 的 SAP 业务全球主管) 在 AWS 上进行 SAP 部署时发现的趋势。 (这是 AWS 企业博客上发布的多篇客座文章中的第一篇文章。如果您有一些您认为对技术专业人员的云之旅有帮助的想法,我很乐意倾听!) -Stephen orbans@amazon.com @stephenorban

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使用 Amazon Lex 和 Amazon Alexa 创建问答自动程序

您的用户有疑问而您有答案,但您需要采取更好的方式,让用户可以提问并获得正确答案。用户经常打电话给帮助中心,或者发布到您的支持论坛,但随着时间的推移,这会给您的组织增加压力和成本。聊天自动程序可以为您的客户增加价值吗?有趣的是,最近的一项投票显示,44% 的人愿意跟聊天自动程序交流,而不是跟人交流! 在这篇文章中,我们提供了一个示例解决方案,称为“QnABot”(发音为“Q and A Bot”)。QnABot 使用 Amazon Lex 和 Amazon Alexa 为您的“问题和答案”提供对话接口。这可以让您的用户提问并快速获得贴切的答案。 Amazon Lex 让您可以将语音和文本聊天访问集成到现有应用程序中。Amazon Alexa 允许您使用 Amazon Echo 或任何启用 Alexa Voice Service 的设备为家庭或工作场所的用户提供免提语音接口。QnABot 能做到两全其美。 QnABot 使用 Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) 使您的问题和答案均可以搜索。当用户提问时,将在后台使用 Amazon ES 功能强大的全文搜索引擎,来找出与该问题最匹配的答案。 下面各部分介绍了如何执行以下操作: 将 QnABot 部署到您的 AWS 账户。本博客假定您已经是 AWS 客户。如果您希望创建账户,请选择 AWS 主页上的“Create an AWS Account”按钮。 使用 Content Designer UI 在 […]

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用 Amazon Lex 和 Raspberry Pi 构建语音套件

在本文中,我们将介绍如何使用广泛可用的组件将 Amazon Lex 嵌入自定义硬件中。我们将演示如何构建基于语音的简单 AI 套件并将其连接至 Amazon Lex。我们将使用 Raspberry Pi 和一些现成的组件,总成本不足 60 USD。在本文结束时,您将拥有一个与 Amazon Lex PostContent API 集成的联网硬件设备。我们还会演示两个示例自动程序 – 一个语音控制的机器人和一个语音控制的节拍器。 组件概览 您需要使用以下组件来构建 Amazon Lex 硬件套件。 Raspberry PI 3 B 型号,~35 USD,来自 Amazon。 Kinobo – USB 2.0 迷你麦克风,~5 USD,来自 Amazon。 Adafruit I2S 3W Stereo Speaker Bonnet 和扬声器,~12 USD,来自 adafruit。 (可选) Qunqi 透明盒架,~20 USD,来自 Amazon。 物理构造 Raspberry […]

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近期的一些 AWS 发布和出版物查遗补缺

正如我过去注意到的那样,AWS 博客团队会努力确保您知道尽可能多的 AWS 发布和出版物,而不会将您完全埋没在海量内容之中!作为我们的平衡举措的一部分,我们偶尔会发布查遗补缺文章,以清理我们的队列,并为您带来更多信息。下面是我今天要介绍的内容: 监控 S3 对象的跨区域复制 竞价型队列实例的标签 另外 12 项服务的 PCI DSS 合规性 WorkDocs 获得 HIPAA 资格 VPC 规模调整 AppStream 2.0 图形设计实例 适用于 ServiceNow 的 AMS 连接器应用程序 云中的 Regtech 新增和经过修改的快速入门 我们直接开始吧! 监控 S3 对象的跨区域复制 几年前我介绍过 S3 的跨区域复制。正如我当时展示的那样,您只需要为源存储桶启用版本控制,然后选择目标区域和存储桶。您可以手动检查复制状态,也可以创建源和目标存储桶的清单 (每天一次或每周一次)。 跨区域复制监视器 (简称 CRR 监视器) 解决方案会跨区域检查对象的复制状态,并几乎实时地为您提供指标和故障通知。 要了解更多信息,请阅读 CRR 监视器实施指南,然后使用 AWS CloudFormation 模板部署 CRR 监视器。 竞价型实例的标签 竞价型实例和竞价队列 (竞价型实例的集合) […]

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新增 – 停止和恢复 EC2 竞价型实例上的工作负载

EC2 竞价型实例可让您以高达按需费率 90% 的折扣访问备用 EC2 计算容量。从能够请求特定数量的特定大小实例开始,我们通过支持竞价型队列和 Auto Scaling 竞价型队列,让竞价型实例变得更加有用和灵活,从而允许您保持任何所需级别的计算容量。 EC2 用户很早就能够在保持 EBS 卷的挂载状态的情况下停止正在运行的实例,这让应用程序能够在实例再次开始运行时自动从它们中断的地方重新开始。 停止和恢复竞价型实例 今天,我们正在整合这两个重要功能,允许您设置竞价出价和竞价队列,以便在没有等于或低于您的出价的容量可用时,通过停止 (而不是终止) 实例进行响应。挂载到已停止实例的 EBS 卷保持不变,EBS 支持的根卷也保持不变。当有容量可用时,实例将会启动,并且可以继续进行,而无需花时间配置应用程序、设置 EBS 卷、下载数据、加入网络域等。 许多 AWS 客户已经增强了他们的应用程序来创建和利用检查点,这增加了一些弹性,并获得了在此过程中利用 EC2 的启动/停止功能的能力。这些客户现在可以在竞价型实例上运行这些应用程序,平均节约 70-90% 的成本。 当实例停止时,您可以修改 EBS 优化、用户数据、Ramdisk ID 和终止时删除属性。已停止的竞价型实例不会产生任何计算时间费用;挂载的 EBS 卷的空间按通常费率收费。 以下是创建竞价出价或竞价型队列并指定使用停止/开始的方法: 需知信息 此功能现已推出,您可以立即在提供竞价型实例的所有 AWS 区域中开始使用此功能。它旨在与 EC2 实例和 EBS 卷新的按秒计费功能结合使用,并具有远远超过竞价型实例提供的成本节约的潜力。 EBS 卷始终存在于特定可用区 (AZ) 内。因此,指定特定可用区的竞价请求和竞价型队列请求将始终在该可用区中重新启动。 与有可能跨越各种实例类型的竞价型队列一起使用此功能时,应小心谨慎。由于队列的构成可能会随时间而变化,因此您需要注意账户对 IP 地址和 EBS 卷的限制。 我期待听到关于这个功能,您想到了新的和富有创意的用途。如果您原本认为您的应用程序不适合使用竞价型实例,或者处理中断所需的开销太高,则是时候再看一眼了! […]

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加速您的云迁移和 IT 产品组合分析的 3 条捷径

一只脚踩在油门上,另一只脚踩在刹车上可能会让您哪里也去不成,而且肯定会烧毁汽车的重要部件。-Terry Savage 我最近发布了几个系列的文章,其中详述了我们在大规模的 IT 转型和云迁移中看到的一些模式。2014 年,我已谈及“分析瘫痪”是我们看到过的阻碍大型组织利用云的最大障碍之一。今天,AWS 的 Ryan Hughes 详细介绍了他和他的团队在帮助许多大型组织迁移到云并避免分析瘫痪时确定的一些捷径… 最近,AWS ProServe 顾问团队一直在帮助我们最大的一些企业客户分析和优先考虑其应用程序产品组合,以帮助他们做好迁移到 AWS 的准备。有趣的是,我们发现,与整个迁移工作的其他阶段相比,这种分析 (也称为产品组合合理化或应用程序处置) 已经开始消耗不成比例的时间。 为什么?许多企业告诉我们,一旦他们深入研究从其配置管理数据库 (CMDB) 或资产管理系统等场所采集的现有 IT 产品组合信息,就会发现这些信息不准确或过时,这令人感到意外。这种不确定性会导致迁移过程延迟,我们发现,许多高管会暂停工作,直到他们更准确地了解其应用程序所带来的业务价值、他们使用的资源以及他们使用的许可证。 虽然我们认同通过分析来了解应用程序的基础组件 (例如开发语言、虚拟机大小、操作系统) 是确保应用程序有效迁移至云的重要步骤,但是许多企业错误地将所有此类信息作为利用云执行任何工作的先决条件 (分析瘫痪),而不是将产品组合分析视为其迁移的持续和迭代部分。 Cardinal Health 是在其云迁移计划的早期遇到此障碍的企业客户之一。作为医疗保健行业的财富 25 强企业,Cardinal Health 致力于提高其业务敏捷性,同时保持较低的 IT 成本。云在实现这两个目标上有独特的优势,而 Cardinal Health 最近要求我们将敏捷结构注入其产品组合分析中,以便他们能够: 1.     更轻松地确定他们首先应迁移的应用程序 2.   尽快迁移这些应用程序,同时他们并行地迭代剩余的产品组合分析工作 (这样他们就能更快地实现价值并开始学习) 3.    基于他们从迁移中学到的知识,反复地向产品组合分析过程提供反馈 通过与他们的过程工程师和云团队协作,我们获得了三个主要的加速器,我们现在称之为“捷径”。2016 年 12 月,Cardinal Health 在 AWS re:Invent 分享了其成果 (视频),并且我们已对许多其他客户使用这些捷径。 它们是: 第 […]

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将应用程序迁移到云的 6 个策略

“移民的实际生活状况如何 — 嗯,这取决于很多因素:教育程度、经济状况、语言、入境地点以及在到达地所拥有的支持网络等。” -Daniel Alarcón 本文概述了我们看到客户实施的旨在将应用程序迁移到云的 6 个不同的迁移策略。这些策略基于 Gartner 在 2011 年在此处概括的 5 R。这是有关迁移的由三个部分组成的系列文章的最终部分。本系列的第一篇文章说明了大规模迁移的概念 (我们在整个系列中将其简称为“迁移”),本系列的第二篇文章介绍了大规模迁移到云的过程。虽然这些文章是各自独立的,但我相信通读它们会取得更好的效果。 制定迁移策略 企业通常在“迁移过程”的第二个阶段  (产品组合发现和规划) 开始考虑如何迁移应用程序。此时企业会确定其环境中存在的应用程序、这些应用程序的相互依赖性、哪些应用程序容易迁移、哪些应用程序难以迁移,以及如何迁移各个应用程序。 利用这些知识,组织可以草拟出一个方案 (在迁移和学习的过程中应该考虑其会受到哪些变更的影响),了解将如何迁移其产品组合中的每个应用程序以及以何种顺序迁移。 迁移现有应用程序的复杂性因架构和现有的许可安排而有所不同。如果要我考虑如何将大量的应用程序迁移到一个复杂性光谱,我会将虚拟化、面向服务的架构迁移到该光谱的低复杂性一端,将一体式大型机迁移到光谱的高复杂性一端。 我建议从复杂度较低的应用程序开始迁移,理由很明显,即迁移更容易完成 — 这将在您学习时为您提供一些直接的正面强化效果 (即“速效方案”)。 6 个应用程序迁移策略:“6 R” 我们看到的 6 个最常见的应用程序迁移策略是: 1.     重新托管 — 也称为“简单地搬运”。 我们发现许多早期云项目倾向于使用云原生功能的全新开发,但在大型传统迁移方案中,组织希望快速扩大迁移规模以满足业务需求,我们发现大多数应用程序都被重新托管。例如,GE Oil & Gas 发现,即使不实施任何云优化,该公司也能通过重新托管将成本降低大约 30%。 大多数重新托管可以通过工具自动进行 (例如,AWS VM 导入/导出、Racemi),但一些客户更喜欢手动完成此操作,因为他们可以学习如何将旧系统应用于新的云平台。 我们还发现,如果应用程序已在云中运行,它们将更易于优化/重新构建。对此,一部分原因是您的组织在这方面的技能更熟练了,另一部分原因是困难的部分 (迁移应用程序、数据和流量) 已经完成了。 2. 平台重建 — 我有时称其为“修补再搬运”。 在这个阶段,您可能要进行一些云 (或其他) 优化以获得一些有形的收益,但您不能更改应用程序的核心架构。您可能希望通过以下方法缩短用于管理数据库实例的时间:迁移到数据库即服务平台,如 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS),或将应用程序迁移到完全托管的平台,如 Amazon Elastic Beanstalk。 我们合作的一家大型媒体公司将其在本地运行的数百个 […]

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将 Amazon Lex 自动程序架构导出至 Alexa Skills Kit

您现在可以将 Amazon Lex 聊天自动程序架构导出到 Alexa Skills Kit 来简化创建 Alexa 技能的流程。 利用 Amazon Lex,您现在能够以 JSON 文件形式导出 Amazon Lex 聊天自动程序定义,以便能够将其添加到 Alexa Skills Kit (ASK)。在将该自动程序架构文件添加到 ASK 中后,您可以使用它构建 Alexa 技能,以便在 Amazon Echo、Amazon Dot、Amazon Look、Amazon Tap、Amazon Echo Show 和支持 Alexa 的第三方设备上使用。JSON 配置文件包含您的 Amazon Lex 聊天自动程序的结构,包括带表达、槽、提示和槽类型的目的架构。导出功能简化了通过 Amazon Lex 聊天自动程序创建 Alexa 技能的过程。 要创建 Alexa 技能,您可以从 ASK 门户中使用 Amazon Lex 自动程序定义文件,并执行以下步骤。 在 Amazon Lex […]

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将 Amazon Lex 自动程序架构导出至 Alexa Skills Kit

您现在可以将 Amazon Lex 聊天自动程序架构导出到 Alexa Skills Kit 来简化创建 Alexa 技能的流程。 利用 Amazon Lex,您现在能够以 JSON 文件形式导出 Amazon Lex 聊天自动程序定义,以便能够将其添加到 Alexa Skills Kit (ASK)。在将该自动程序架构文件添加到 ASK 中后,您可以使用它构建 Alexa 技能,以便在 Amazon Echo、Amazon Dot、Amazon Look、Amazon Tap、Amazon Echo Show 和支持 Alexa 的第三方设备上使用。JSON 配置文件包含您的 Amazon Lex 聊天自动程序的结构,包括带表达、槽、提示和槽类型的目的架构。导出功能简化了通过 Amazon Lex 聊天自动程序创建 Alexa 技能的过程。 要创建 Alexa 技能,您可以从 ASK 门户中使用 Amazon Lex 自动程序定义文件,并执行以下步骤。 在 Amazon Lex […]

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