Author: AWS Team

在本博客中，您将首先大致了解车辆数据访问所支持的应用场景以及典型的实施挑战。之后，您将了解如何使用 Amazon IoT FleetWise 以经济高效、安全和可扩展的方式管理车辆数据。最后，我们将介绍使用 Amazon IoT FleetWise 监控电池运行状况的示例解决方案。

在这篇博客中，我们将讨论宝马集团如何利用亚马逊云上的云原生技术重新构建数据湖，并围绕数据重新思考我们的组织流程，从而克服其内部数据湖面临的挑战。

本文以一个淘汰的托管策略所引发的事故为例，为您分析忽视托管策略维护可能会造成的问题，展示如何妥善地处置托管策略更新引发的事故，分享一些托管策略维护的实践经验，希望可以帮助企业更加安全地使用托管策略。

  一、背景 亚马逊云科技出海客户希望将他们在亚马逊云科技中国和海外区域的数据中心进行互连。但由于中国和海外区 […]

Tensorflow Serving（简称TFS）是一个很常用的模型推理开源框架，Amazon SageMaker 内建了TFS推理容器以支持TensorFlow SavedModel模型进行高效推理，Amazon SageMaker内建的TFS推理容器即可以做在线推理（比如通过SageMaker Inference Endpoint），也可以做离线推理（比如通过SageMaker Batch Transform）。

Amazon Selling Partner API Guard 是 2022 年亚马逊为 SP-API 开发者发布的一套针对安全合规的无服务器扫描方案。Amazon Selling Partner API Guard 可以扫描部署在亚马逊云上的负载环境，以评估开发者的环境是否满足 Amazon 的 DPP 数据保护协议的要求和需要。

亚马逊云科技标签 是以键-值对的形式附加到某一个资源中，成为资源的一个属性，因此通过一致性资源标记（标签策略）来为资源和服务添加一致性的属性字段，可实现成本分析、自动化运维、安全运维、（业务）资产管理等使用场景

模型推理是将机器学习模型应用到业务数据并提供对该数据的洞察，其经常在业务系统中作为一个模块提供服务，作为整个机器学习生命周期中的一个必不可少的阶段，它的重要性毋庸置疑。不同的ML任务和业务应用场景下对于模型推理的诉求也是不同的，Amazon SageMaker 在模型推理方面提供了众多的功能来满足不同场景下的需求。对于任何一种推理的场景，机器学习工程师都希望能尽量提升推理服务器侧的吞吐以及降低推理的整个延迟，接下来我们从工程角度讨论一下机器学习推理这个话题。

TLS 1.2 将成为亚马逊云科技最低 TLS 协议级别。从现在启至2023年6月，我们将逐个端点推动此变更

本次小米人车神争霸赛使用了re:invent 2018跑道，笔者的队伍“旋风冲锋龙卷风”在线下比赛中跑出了25s三圈的成绩，一举夺得冠军。作者将在本篇博客中介绍模型训练的策略和比赛经验，希望可以对读者有所帮助。