亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

在 AWS Glue 的 Python Shell 作业中部署 AWS Data Wrangler 进行 ETL 数据处理

本文首先介绍了AWS Glue以及该服务的功能和使用场景,然后介绍了AWS Glue 中的Python Shell作业,可以基于Python完成一些基础的ETL操作。接下来,我们又介绍了Pandas on AWS – AWS Data Wrangler这款在AWS上进行数据分析的利器,并通过一个示例场景(CSV转换Parquet)来介绍了如何在Python Shell作业引入AWS Data Wrangler来简化在AWS平台上的无服务器化的ETL任务。

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通过 AWS Network Firewall 实现混合云环境下资源和服务的有效防护

AWS在2020年底的Re:Invent大会上发布了新的安全产品的管理服务Network Firewall(网络防火墙),客户可以通过使用它来对外网进行隔离(也叫南北向),也可以用于内网之间进行隔离(也叫东西向,如同一个区域的不同VPC之间,不同区域的不同VPC之间,云和IDC之间等),实现基于规则的检测和防护。

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通过 AWS Network Firewall 实现南北向资源和服务的有效防护

AWS在2020年底的Re:Invent大会上发布了新的安全产品的管理服务Network Firewall(网络防火墙),客户可以通过使用它来对外网进行隔离(也叫南北向),也可以用于内网之间进行隔离(也叫东西向,如同一个区域的不同VPC之间,不同区域的不同VPC之间,云和IDC之间等),实现基于规则的检测和防护。

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通过 AWS Network Firewall 实现东西向资源和服务的有效防护

AWS在2020年底的Re:Invent大会上发布了新的安全产品的管理服务Network Firewall(网络防火墙),客户可以通过使用它来对外网进行隔离(也叫南北向),也可以用于内网之间进行隔离(也叫东西向,如同一个区域的不同VPC之间,不同区域的不同VPC之间,云和IDC之间等),实现基于规则的检测和防护。

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在 AWS Graviton2 Arm 架构上编译构建 ClickHouse

本文首先简单介绍了ClickHouse及其特性和使用场景,然后介绍了AWS Graviton2 Arm架构的优势,并演示了如何在AWS Graviton2的EC2实例上进行编译安装。接着,对AWS Graviton2和x86架构的EC2实例上的ClickHouse进行了性能比对,通过结果可以看到,AWS Graviton2不仅增强了数据分析的成本优势,还给客户带来了更丰富的计算架构选项。

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在 Amazon SageMaker Ground Truth 中简化 YOLO 对象检测的数据标记流程

本文介绍了如何在Amazon Ground Truth中为对象检测模型创建高效的端到端数据收集管道。您可以在创建对象检测模型时亲自体验整个操作过程。您也可以修改后期处理注释,以Pascal VOC格式生成带有标签的数据,可用于Faster RCNN等模型。您还可以在适当修改之后,将这套基本框架应用于其他特定于不同作业需求的数据标记管道。例如,您可以重写注释后处理过程改造框架用于实例分割任务,即对各类对象进行像素级标记,而不是本文示例中在对象周边绘制矩形

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