Author: AWS Team

Amazon DocumentDB (兼容MongoDB)是一项快速、可扩展、具备高可用性的全托管文档数据库服务，可支持MongoDB工作负载。您可以使用相同的MongoDB应用程序代码、驱动程序与工具运行、管理并扩展Amazon DocumentDB上的工作负载，且不必分神于底层基础设施管理事务。作为一套文档数据库，Amazon DocumentDB极大简化了对JSON数据的存储、查询与索引流程。

在维持Amazon ElastiCache资源的可靠性、可用性与性能方面，监控一直是最为重要的手段之一。在本文中，我们将共同了解如何使用Amazon CloudWatch及其他外部工具维持健康运作的Redis集群，并防止其意外中断。我们还将具体讨论对扩展需求进行预测及筹备的几种可行方法。

Aurora 是一种旨在全面发挥云上联网、处理和存储资源丰富的优势的关系数据库。Aurora 在用户可见层面保持了与 MySQL 和 PostgreSQL 的兼容，同时又使用先进的特制分布式存储系统。

Amazon Database Migration Accelerator (DMA)，引入亚马逊云科技专家团队以帮助客户完成由传统商业数据库向云的迁移。

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 与 Amazon Aurora 支持多种实例类型，可根据您的实际需求扩展数据库工作网域（请分别参见Amazon RDS数据库实例类与Aurora数据库实例类）

Amazon Database Migration Service(DMS)是一项云服务，可轻松完成对关系数据库、数据仓库、NoSQL数据库以及其他类型数据存储的迁移工作。Amazon DMS专门用于从多个本地实例，或者云与本地实例的组合将数据迁移至亚马逊云。

本文将向您展示Graviton2 R6g 缓存实例对R5缓存实例的性能增强以及从自建或者托管缓存实例迁移到Graviton2 R6g 缓存实例的方法流程。通过测试我们可以清楚地看到，无论是何种工作负载和并发条件，R6g实例比之同等资源配置的R5实例性能均有显著的提升，而每小时单价却有下降，因而R6g实例对客户来说，有更好的性价比。

这是一篇使用 JuiceFS 作为 Amazon EMR 存储后端的快速入门文章，JuiceFS 是一个专门为在云端工作而设计的 POSIX 兼容的共享文件系统并且兼容 HDFS。JuiceFS 与自建的 HDFS 相比，可以节省 50% ~ 70% 的成本，同时达到与自建 HDFS接近的性能。

尽管代码审查过程非常重要，但大家需要保证其既不会给审核人员带来过重的工作负载，也不致成为开发流程中的瓶颈所在。通过采用CodeGuru Reviewer，我们成功实现了代码审查的自动化，同时也减少了审核人员的工作量。

很多的制造企业正在利用数字化技术进行转型，并利用机器学习，计算机视觉和机器人等技术提升制造自动化程度。本文将介绍AWS如何利用这些技术为智能工厂提供解决方案并展示如何利用物理网技术将产线数据上云，如何利用边缘计算技术实时控制设备。