亚马逊AWS官方博客

AWS Team

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Delhivery 公司最佳实践剖析:从 Apache Kafka 迁移至 Amazon MSK

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

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在 AWS 上扩展 Synopsys Proteus 光学近似修正

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。

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规划具有 Hot-Warm 架构的 Amazon Elasticsearch Service 集群

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。

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使用 Deep Graph Library 训练知识图谱嵌入

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。

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无代码机器学习:AutoGluon、Amazon SageMaker 与 AWS Lambda 合力加持 AutoML

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。

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