Author: AWS Team

亚马逊云科技大中华区专业服务团队（AWS Professional Services）发布了第一版数据分析基座快速部署解决方案（Data Analytics Foundations, DAF），提供一套解耦封装的功能模块，基于AWS的云原生服务进行了基础设施即代码IaC化的开发，功能面包括：数据整合、数据存储、数据处理、流程编排、目录和发现、资源监控、数据服务、数据管理和访问安全控制等，可以按需一键部署到AWS账号环境中。

Capgemini 基于亚马逊云科技互联移动解决方案（CMS，Connected Mobility Solution）构建 Trusted Vehicle解决方案，可帮助 OEM 弥合隔离系统之间的差距，加快软件定义车辆开发，并创造颠覆性的 CASE 技术

通过两种不同的架构,在亚马逊云科技Guardduty上引入第三方威胁情报,可以丰富客户在云上对威胁检测的能力,满足不同情报使用场景的要求。

提高AWS DMS数据迁移任务可用性及支持对DMS源MS SQL Server表数据归档或截断方案

本文介绍一个基于lambda的实现，可以帮助客户直接指定数据源的URL并自动完成数据的下载和上传过程。

现如今，随着用户对于容器化技术掌握的越来越成熟，相应的越来越多的应用被进行了基于容器的现代化构建，其中Amazon EKS又是其中的首选支撑平台。在实际走访中发现，对于Infra或者容器平台的责任人来说，有一类问题经常会被反复探讨：为了保障各个应用都能够稳定的运行，该应用什么样的隔离保障措施，都有什么样的资源需要进行隔离，相应的优劣势是什么？从整体上来说，EKS/Kubernetes本身不存在多租户相关的内置资源对象，不过其生态中存在着两大类可以采用的隔离措施，借助这些隔离措施可以实现多租户的效果

作为亚马逊云科技在汽车和生命科学公司的长期合作伙伴，Atos Science + Computing Unit 致力于为客户提供定制的需求驱动型高性能计算（HPC）解决方案，包括整合云资源以高效实现客户的性能和业务目标。

在这篇博客文章中，我们将探讨亚马逊云科技（ Amazon Web Services）和 恩智浦半导体公司（NXP Semiconductors） 如何通过提供完全集成的硬件到云的解决方案来加快汽车行业的转型。

EMR Instance Fleets可实现费用和可用性自动选择的最佳组合，但目前不支持自定义弹性伸缩。通过此方案，客户针对EMR Instance Fleets集群基于自定义阈值进行弹性伸缩，可最大化的优化成本及精细化管理。

本文讲详细介绍SageMaker Studio 集成 EMR的原理，并带您一步步搭建Amazon SageMaker Studio集成EMR打通大数据与机器学习的开发平台。使用SageMaker Studio集成EMR一站式开发平台的数据科学家、机器学习工程师可以使用统一的IDE环境完成大规模的数据分析、数据准备、模型训练和部署。