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如何利用 Amazon ElastiCache for Redis 构建实时游戏排行榜

在正确的用例中使用正确的数据存储方案并配合正确的数据访问模式,不仅能够显著提升应用程序性能,同时也将有效降低运营成本。 除了排序集之外,Redis还提供其他多种数据结构,能够充分满足流行行业的实际需求。Redis说明文档中还详细介绍了每条命令的时间复杂度,帮助大家了解系统性能将如何随用户数量的增加而变化。

深度解析 Amazon Retail System 用户倾向预测模型以及使用 DJL 在 Apache Spark 进行深度学习推理任务

在亚马逊,我们使用Apache MXNet构造了一个多标签分类模型用于在数千类别里预测用户倾向。通过预测的结果,我们可以创造一种个性化的内容,帮助用户去选择最好的商品。这个文章将通过准备数据,模型构造和模型部署三个步骤来介绍在构造模型中我们遇到的各种挑战以及使用Deep Java Library (DJL) 在Apache Spark上进行大规模的深度学习推理任务。因为使用的工具完全开源,你也可以尝试去构建类似的应用。

关于 Amazon ElastiCache for Amazon RDS、Amazon Aurora 以及 Amazon Redshift 中的自动查询缓存机制

传统的缓存系统构建方式往往非常复杂,而且需要占用大量资源。Heimdall Data能够自动对SQL结果进行缓存处理,且无需变更应用程序本体,从而大大降低运营负担。从实际用例来看,用户的常规缓存命中率可达90%、响应性能提高达20倍,且每年可节约长达数月的软件开发与管理时长。现在,您可直接在AWS Marketplace上下载Heimdall的免费试用版本。