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AWS Team

Author: AWS Team

聊聊 AWS Fargate 在容器世界中的角色定位

在本文中,我们从宏观层面介绍了AWS Fargate的技术背景与开发权衡,特别是其与AWS容器产品组合(即ECS与EKS)内其他技术的关系。之前我们曾反复强调,虽然AWS一直以解决客户的实际问题为己任,但也同样重视对技术栈内各个环节与元素的剖析与定位。只有以不同方式重新整合这些环节与元素,技术成果才能真正发挥其全部潜能。如果您身为AWS技术合作伙伴,那么只有明确理解Fargate项目的本质,才能够与其顺利集成。

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使用 AWS WAF 完整日志、Amazon Athena 以及 Amazon QuickSight 实现无服务器安全分析

您可以在Amazon S3存储桶上启用AWS WAF日志,并通过配置Amazon Kinesis Data Firehose对日志进行分析与流式传输。您可以通过数据流自动化,结合特定要求使用AWS Lambda进行多种数据转换操作,借此进一步增强这套解决方案。配合Amazon Athena与Amazon QuickSight,用户还可以轻松分析日志内容并为领导团队构建良好的可视化结果与仪表板。整套体系完全以无服务器架构运行,AWS将为您分担各类繁重的运营工作。

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如何使用 Amazon Elasticsearch Service 分析 AWS WAF 日志

通过AWS WAF Web ACL 的访问日志,我们可以分析Web应用程序接收到的各类请求。在本文中,我们了解了如何使用Amazon Easticsearch Service作为AWS WAF日志的发送目的地,也讲解了如何搜索日志数据并以其为基础构建图形与仪表板。Amazon ES只是原生日志交付的可选目的地之一。

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如何助力游戏应用抵御 DDoS 攻击威胁

在新游戏上线时,游戏厂商必须确保玩家顺畅访问并享受游戏体验,不受任何意外因素的干扰。因此,厂商首先需要思考如何保护游戏免受分布式拒绝服务(DDoS)攻击的影响。幸运的是,如果您在AWS上构建游戏,可以直接享受多种针对常见DDoS攻击的保护措施。本文将探讨AWS提供的架构保护选项,帮助大家充分利用各项安全功能。

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在 EMR 6.0.0 上利用 Hive LLAP 实现 Apache Hive 性能倍增

本文介绍了与原有Amazon EMR 5.29版本相比,在Amazon EMR 6.0.0上运行Hive所带来的性能改进。性能的显著提升有助于减少查询运行时间与执行成本。此外,我们还了解到如何将Hive LLAP与Amazon EMR 6.0.0配合使用、如何进行具体配置、如何使用LLAP监控器查看状态与指标,以及如何通过启用Hive LLAP实现进一步性能提升。未来我们还将发布关于更多新功能的更新内容与在Amazon EMR上运行Apache Hive的后续改进消息,敬请期待!

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Wind Mobility 公司如何构建无服务器数据架构

在Wind Mobility公司,我们一直将数据视为运营体系的最前沿。为此,我们需要保证数据基础设施拥有充分的灵活性,能够切实满足行业中不断变化的实际需求——这也是我们选择无服务器架构的根本原因。过去一年以来,我们构建起一套数据湖、一套数据仓库、一款商务智能套件以及多种生产级数据科学应用程序。所有这一切,都出自一支小型技术团队之手。

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使用 Amazon AppFlow 与 Amazon Athena 分析 Google Analytics 数据

本文向大家介绍了如何使用Amazon AppFlow将Google Analytics数据传输至Amazon S3,并使用Amazon Athena对数据进行分析。利用这套架构,大家无需自主构建专门面向Google Analytics或者其他SaaS应用的数据提取应用程序。Amazon AppFlow使您能够一次性建立起全自动数据传输与转换工作流,以及与之配套的集成查询环境。

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