Author: AWS Team

在Gitlab的部署和配置完成后，本篇将介绍(三)基础架构的部署和(四)应用架构的部署。Gitlab 可以在代码仓库的根目录定义一个名为 .gitlab-ci.yml 的文件。这个文件是你定义你的CI/CD pipeline的地方。在开始创建和定义你的 .gitlab-ci.yml 之前，我们需要了解GitLab CI/CD中一些概念来描述和运行你的Gitlab CI/CD pipeline。

为了给企业提供更加易用的应用层软件，越来越多的软件提供商推出了SaaS产品。亚马逊云科技Marketplace(以下简称Marketplace)是一个提供甄选的数字化产品的平台，能够帮助SaaS厂商降低销售成本，触达更多的客户，是很多SaaS厂商的首选。Marketplace分海外区和中国区，很多中国的SaaS厂商，为了能够拓展海外业务，计划在Marketplace海外区上线SaaS产品。本文将介绍Marketplace 海外区中的SaaS产品及其计价模式，以及如何上线SaaS产品。

在容器化,微服务,基础设施即代码(IaC)以及DevOps的理念不断被大家所接受和理解，摆在大家面前的是如何在实际的工作中应用和实践这些理念了? 本文将讨论基于Gitlab来实现针对公有云基础设施(亚马逊云科技的公有云)和应用系统(基于亚马逊云科技的EKS)的CICD的实践。
首先，我来先回顾和理解一下什么是DevOps, CICD, GitOps，以及他们的关联关系？

对于数据科学家来讲，开发ETL是必不可少的工作，什么样的平台可以满足他们的需求？轻量化，免运维，交互式展现，自动化的工作流，可视化的监控，只需要在Jupyter Notebook中操作，就可以轻松地准备和加载数据以供分析。

基于rclone构建Cross Border Data Transfer服务，简化Cross Border Data Transfer任务管理。

本文将专注于使用多分类问题类型在 Amazon Redshift 中创建模型，该类型包括至少三个类别。例如，您可以预测交易是欺诈性的、失败的还是成功的，客户是否会将活跃状态保持 3 个月、6 个月、9 个月、12 个月，还是要将新闻标记为体育、世界新闻或是商业内容。

在这篇文章中，我们使用了一组模拟数据集，该数据集是金融服务提供商提供的贷款数据，由 Snowflake 提供。该数据集包含有关向个人发放贷款的贷款人数据。我们使用 Data Wrangler 来转换和准备数据以在 ML 模型中使用，首先在 Data Wrangler 中构建数据流，然后将其导出到 Amazon SageMaker Pipelines。首先，我们将完成将 Snowflake 设置为数据源，然后使用 Data Wrangler 探索和转换数据。

Amazon Redshift 是快速、广受欢迎的完全托管式云数据仓库，允许您使用标准 SQL 处理数据仓库、运营数据库和数据湖中的 EB 级数据。它提供不同的节点类型以适应各种工作负载；您可以根据需求从 RA3、DC2 和 DS2 中选择。RA3 是最新的实例类型，它允许您独立扩展计算和存储并支付其费用，还支持跨集群数据共享和跨可用区集群重新定位等高级功能。有关升级时节点计数和类型建议的更多信息，请参阅升级到 RA3 节点类型。

本文将介绍FreeWheel核心业务系统在AWS云平台上搭建配置中心的实战，作为搭建云原生配置中心的参考，希望能给大家带来启发。

智能IP监控的使用场景十分广泛，也衍生出众多的需求，如云存需求，回放需求，AI图像视频理解层面的需求等等。落地的场景有智慧楼宇，公共场所安防监控，居家室内外监控，智慧门铃，大型活动策划方，面部身份鉴定等等。立足于这些客户场景，本文主要介绍智能IP监控相机中的AI技术集成，在IP监控相机的数据上云之后，可以与众多计算机视觉算法相结合，如人脸检测，人脸检索，人形检测，或其他目标检测，行为分析等。文中阐述三种AI算法集成架构，并阐述各自适用的不同场景。