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AWS Team

Author: AWS Team

基于 AWS ECR 或 S3 搭建 Helm Chart 仓库

随着容器化技术的普及,越来越多的公司选择使用Kubernetes管理云平台中多主机上的容器化应用。Helm是查找、分享和使用软件构建Kubernetes的最优方式之一。如何高可用、可伸缩的管理Helm Chart成为研发团队必须要考虑的问题之一。 在AWS上,我们可以使用S3或ECR快速搭建一个高可用的Helm Chart仓库。

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利用Graviton2配置虚拟声卡实时处理音频

当今互联网内容中音视频内容日益增长,随之而来的挑战就是对音视频的处理。不仅互联网企业,传统企业的语音呼叫中心很多也迁移到了云上,并且利用人工智能技术做语音应答。这样就对云上主机的声音处理有了要求,比如在云端实时变更声道、采样率,实时混音,实时录音等。

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基于Neptune搭建人类疾病表型通路知识图谱

在AWS,我们相信可以提供帮助的一种方法是为这些专家提供所需的数据和工具,来帮助科研人员找到不同疾病之间的关系、不同药物的综合作用以及基因到蛋白质再到表型之间的通路。 此博文主要介绍基于AWS Neptune图数据导入表型、遗传等不同生命科学维度的数据。通过Neptune Gremlin来清洗、处理相关数据,生成相关知识图谱。以及如何利用Neptune查询语句来快速发现定位相关数据通路,如不同表型之间的关联,基因位点对应的表型数据等。

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在中国区使用 Amazon IoT 和 Amazon SageMaker 进行设备实时预测性维护

物联网(IoT)的一个典型应用场景是能够从传感器数据中获取上下文洞察力,例如分析设备异常或者进行预测性维护,及时给予用户通知。在本文中,我们将专注于通过设备多项指标对设备进行预测性维护,利用机器学习算法,对设备运行状态进行预测,提前发现可能出现的异常,及时进行维护,避免出现严重的生产事故。

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