Author: AWS Team

在AWS中国区的EKS环境里构建GitOps风格的CI/CD流水线。演示一个简单的Flask Web应用如何在以GitOps方式构建的CI/CD流水线上实现应用的持续集成和持续交付；同时演示将这个应用改造成Helm Chart，以GitOps方式管理和发布Helm应用。

本文会介绍通过SageMaker与Step Functions进行模型自动训练与部署的方法，并会与CodeCommit、CodeBuild、Jenkins集成，实现机器学习的CI/CD方案。

为了让更多的 AWS 用户能够方便地分析系统的安全情况，大中华区企业支持团队根据与企业客户协作的实际经验，创建了基于Elasticsearch的WAF日志分析系统方案。

Amazon MSK能够降低基础设施的维护强度，简化问题的识别与解决，缩短代理维护时间，最终将生产力提升至新的层面。它在后台承担起Apache Kafka的维护工作，结合实际需求为我们提供监控级别选择，让我们的团队能够腾出更多精力改善业务应用程序并为客户提供价值回报

Synopsys 和 AWS 意识到随着半导体技术的进步不断推高每个芯片的复杂性，客户数据中心面临着满足日益增长的资源需求的挑战。 OPC 很适合利用 AWS 云的无限计算规模，因为计算可以并行化。Synopsys 和 AWS 决定启动一项联合调查，以确定 Synopsys Preteus 如何在 AWS 上扩展。

推荐系统的设计是一项艰巨的任务，有时需要对模型进行全面定制。在本文中，我们共同了解了如何在Amazon SageMaker当中从零开始实现、部署并调用NCF模型。以此为基础，大家可以运用自己的数据集打造出更适合自身场景的解决方案。

Elasticsearch近几年的热度持续增长，有着非常广泛的应用场景，而AWS作为云计算的领导者，不可或缺地提供托管的Elasticsearch服务 — Amazon Elasticsearch Service（简称AES），在今年的5月份，AWS正式上线了创新性的Ultrawarm节点，使得AES支持业界流行的Hot-Warm存储架构，整体存储成本大大降低，为用户提供更好的性价比。本文将向您介绍如何规划具有Hot-Warm架构的AES集群。

知识图谱嵌入KGE则为大家提供一种强大的方法，可以对特定节点上的语义与局部结构信息进行编码，您也可以将它们作为机器学习与深度学习模型的输入。DGL-KE支持多种流行嵌入模型，并能够让您通过CPU或GPU的大规模训练得到嵌入结果，训练速度是其他同类技术的2到5倍。

在本文中，我们介绍了如何在无需编写任何代码的前提下，实现ML模型的训练与推理预测。AutoGluon、Amazon SageMaker以及AWS Lambda的密切配合最终让这一看似不可能的任务成为现实。大家可以使用本文中的示例无代码管道实现ML功能，整个过程轻松便捷，不需要任何编程或数据科学方面的专业知识。

在本文中，我们展示了如何使用Amazon Textract与Amazon A2I从多页PDF文档扫描文件中自动提取数据，以及如何根据给定的业务条件对页面进行人工审核。关于Amazon Textract与Amazon A2I的更多详细信息，请参阅将Amazon Augmented AI与Amazon Textract配合使用。