亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

在 AWS Control Tower 账户中启用 AWS IAM Access Analyzer

在本文中,我们演示了如何在整个AWS Control Tower组织中启用IAM访问分析器。我们展示了如何将IAM访问分析器的管理权限委派至AWS Control Tower审计账户,以及如何在所有区域中启用分析器。在组织层面实施IAM访问分析器,能够帮助大家快速确定哪些资源允许来自AWS Organization之外的访问,进而提高组织的整体安全性。

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动手用 Java 训练深度学习模型

为了减少 Java 开发者学习深度学习的成本,AWS构建了Deep Java Library (DJL) (https://djl.ai/),一个为 Java 开发者定制的开源深度学习框架。它为 Java 开发者对接主流深度学习框架提供了一个桥梁。DJL 同时对 Apache MXNet,PyTorch 和 TensorFlow 最新版本的支持,使得开发者可以轻松使用Java构建训练和推理任务。在这个文章中,我们会尝试用 DJL 构建一个深度学习模型并用它训练MNIST手写数字识别任务。

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利用 AWS Transit Gateway 和 SD-WAN 优化企业全球组网

我们的客户可以充分利用 AWS 全球网络资源构建属于自己的私有网络,服务业务部门走向全球。利用 AWS Direct Connect Gateway、Transit Gateway 等产品能实现多 region 跨账号复杂组网,架构也具有极高的可用性和灵活性,结合 SD-WAN 广域网产品可以充分利用互联网带宽,满足更多业务精细化管理的需求。

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在 Kubernetes 上优化 Spark 性能

要保证Spark工作负载的良好运行,我们必须在计算、网络与存储资源的I/O中做出权衡与优化。客户永远希望以最佳性能与最低成本的前提下运行此类工作负载。为了满足需求,Kubernetes提供多种调整选项,而本文涵盖了其中几项值得关注的优化技巧。希望大家能够由此得到启发,灵活运用最佳实践以改善Spark性能。如果大家还有更多意见或者建议,也请在eks-spark-benchmark GitHub repo上创建问题留下您的反馈。

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在 AWS 上构建云原生机器学习流水线

近两年,机器学习已经渗透到各行各业,各种人工智能和机器学习的应用蓬勃发展,在其背后实际上会有一个完善的机器学习平台和流水线来支撑模型的开发、测试和迭代。但是这样一个系统性的平台,往往需要通过整合基础架构层和平台层来完成。在本篇Blog中,我们将展现如果通过AWS的服务构建云原生的机器学习流水线。

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