Author: AWS Team

在Python的世界，调用NDArray的标准包叫做NumPy。但是如今在Java领域中，并没有与之同样标准的库。在这个文章中，我们将带你了解NDArray，并且教你如何写与Numpy同样简单的Java代码以及如何将NDArray使用在现实中的应用之中。

在本次实验中，我们了解了Ground Truth 3D点云标记作业对于输入数据的要求与选项，同时尝试创建了对象跟踪标记作业。关于我们能够在3D点云标记作业中实现的其他任务类型，请参阅3D点云任务类型。另外，我们还要感谢KITTI团队为我们提供这套宝贵的数据集，用于演示如何准备3D点云数据并将其引入SageMaker Ground Truth。

在本文中，我们详细介绍了如何通过几个步骤为AWS WAF部署仪表板，以及如何利用它发现并阻止Web应用程序攻击。现在，您可以采用同样的基本思路为自己的应用程序部署这套解决方案了。如果您对本文中的解决方案及仪表板有任何建议或反馈，请在下方评论区或者项目的GitHub页面上与我们交流。

本文展示了如何使用AWS服务构建安全的语音到文本通知解决方案。如果您在未来的应用场景中需要使用多种不同语言，将语音内容转换为文本，则可以直接集成这套解决方案。如果您有任何问题或者意见，请在评论区中与我们交流。

如何监控和调优Spark Streaming实时应用程序是一项非常挑战的工作，您需要随时应对环境中发生的种种变化。另外，还需要监控源数据流和作业的输出，从而可以了解全面的情况。Spark是一套非常灵活并且丰富的框架，它能够提供多种方式来对任务进行监控。本文主要探讨了其中一种有效的方法，使用SparkListeners并将提取到的指标与CloudWatch指标相集成，从而实现监控Spark Streaming微批处理程序的性能。

现在，大家可以将应用程序负载均衡器（ALB）作为HTTPS代理使用，通过互联网访问EMR Web接口。通过这种方式，避免了使用堡垒机创建SSH隧道。这种方法极大简化了对EMR Web接口的访问。

本文介绍了如何在Amazon EMR集群上启动Dr. Elephant与Sparklens工具，以及如何尝试针对计算与内存密集型作业做出优化与性能调整。Dr. Elephant与Sparklens可以帮助大家提高数据集并行性与计算节点利用率，借此加快作业执行速度并提高内存管理效率。凭借工作负载调优与集群并行性控制，这两款工具还能帮助大家克服Spark与Hive作业处理中常见的各类挑战。

随着金融机构积极拥抱FRTB，AWS提供的定性式解决方案将帮助更多组织满足愈发严苛的业务需求。凭借着AWS出色的弹性与速度表现，金融机构可以更快地响应新的、更复杂的法规要求。我们参考实例展示了金融机构如何实际使用AWS计算、存储以及其他服务资源。

期待Amazon MSK，能够切实帮助大家简化流式应用程序的构建与云迁移工作！

Bottlerocket是一套与传统通用型Linux发行版完全不同的操作系统，我们坚信其中承载的种种变化将给用户的安全性与运营带来长期改善。我们也希望Bottlerocket中内置的各类工具（包括紧急状态下专用的admin容器等机制）能够帮助各位简化工作负载迁移流程。