亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 执行语义分割添加标签时自动分割对象

Amazon SageMaker Ground Truth 可帮助您快速构建高度准确的机器学习 (ML) 训练数据集。利用 Ground Truth,可以方便地找到您自己的人工标记工作者,并为他们提供用于常见添加标签任务的内置工作流和界面。此外,Ground Truth 还可以使用自动添加标签功能将添加标签的成本降低多达 70%,其中自动添加标签的工作原理是利用人工添加标签的数据来训练 Ground Truth,从而使这项服务学会独立为数据加标签。

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EMR 上的 Spark 作业优化实践

在当今数据驱动业务的时代,大数据已经成为企业业务驱动的利器之一,Amazon EMR 是一个托管集群平台,可简化在 AWS 上运行大数据框架的过程,使组织能够在几分钟内启动具有多个实例的集群,让您能够轻松经济的通过并行处理来处理各种数据工程和商业智能工作负载。在Amazon EMR中,我们经常会用到Apache Hadoop,Apache Spark等大数据框架运行我们的海量数据处理作业,而基于内存计算的Apache Spark框架,毫无疑问在批处理或是流处理领域都是EMR中最热门的点选组件之一。面向企业数据工程师,我们可能需要一两天学习并编写完我们的第一个Spark作业,而针对Spark的作业进行调整和优化则拥有不断完善的空间。

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使用 WorkSpaces Cost Optimizer 自动优化 WorkSpaces 使用成本

Amazon WorkSpaces是在AWS上运行的完全托管、安全的桌面即服务(DaaS)解决方案。借助Amazon WorkSpaces,您可以为团队成员轻松配置云桌面,使他们可以随时随地访问所需的文档、应用程序和资源。为了帮助不便预测WorkSpace使用模式的客户监控WorkSpaces使用情况并优化成本,AWS提供了Amazon WorkSpaces Cost Optimizer,来分析您所有WorkSpace的使用情况数据,并自动将WorkSpace转换为最具成本效益的计费选项(每小时或每月一次)。本文将向您介绍如何在AWS中国区部署WorkSpaces成本优化方案,以及这个方案的工作原理。

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使用 Palo Alto Networks 的 Prisma Cloud 计算版本扫描 AWS 镜像仓库ECR  

目前企业容器的使用越来越普遍,根据Gartner的统计,目前已经有一半的企业已经使用了容器部署。而且这个增长的趋势也会越来越快。其中容器的镜像仓库为存储和分发应用镜像提供了便捷、集中化的来源。当今我们的企业和组织可以很方便地将数以万计的镜像存储在镜像仓库中,比如说我们AWS的镜像仓库ECR (Elastic Container Registry)。

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