Author: AWS Team

在AWS，我们相信可以提供帮助的一种方法是为这些专家提供所需的数据和工具，来帮助科研人员找到不同疾病之间的关系、不同药物的综合作用以及基因到蛋白质再到表型之间的通路。 此博文主要介绍基于AWS Neptune图数据导入表型、遗传等不同生命科学维度的数据。通过Neptune Gremlin来清洗、处理相关数据，生成相关知识图谱。以及如何利用Neptune查询语句来快速发现定位相关数据通路，如不同表型之间的关联，基因位点对应的表型数据等。

物联网（IoT）的一个典型应用场景是能够从传感器数据中获取上下文洞察力，例如分析设备异常或者进行预测性维护，及时给予用户通知。在本文中，我们将专注于通过设备多项指标对设备进行预测性维护，利用机器学习算法，对设备运行状态进行预测，提前发现可能出现的异常，及时进行维护，避免出现严重的生产事故。

这是系列文章的第二篇，在第一篇文章“另辟蹊径: 在云端使用SQL语言实现数据转化，测试和文档维护” 中介绍了做数据准备的ELT模式，以及如何利用DBT来帮助Data Analysts通过SQL做数据转化，测试和文档维护。 在这篇文章中，将以上一篇为基础，使用Amazon Web Services CDK构建一个Data OPS方案。

本篇文章将为读者介绍一新的开源工具: DBT(Data Build Tool), 并详细演示，如何使用DBT，基于Amazon Redshift 使用SQL语言来做数据转换，测试用例编写 和文档维护。

本文主要介绍了在Amazon EKS使用场景下服务端如何获取客户端真实源IP，以满足用户相关使用场景的需求。

在本博文中，我们将向您介绍如何将Amazon DocumentDB与Amazon Kinesis相集成，实现Amazon DocumentDB之间或者Amazon DocumentDB和MongoDB之间的实时数据同步。

介绍通过Timestream、Kinesis Stream托管服务和Grafana实现物联网（以PM 2.5场景为示例）时序数据实时采集、存储和分析

我们从游戏和模拟开发人员那里听说，他们想要更多的选项，以便在生产管道中进行协作、自定义和创造性控制。从头开始构建 3D 工具成本高昂，需要数年的开发时间，并需要大量的资源来维护。

本博文介绍通过刷新系统解决USB线无法连接到DeepRacer设备控制台Console的问题 ，以及通过人工升级赛车系统软件以兼容过往训练好的模型的方法

在EC2实例数量多时，通过控制台使用CloudWatch为EC2实例添加告警会很不便。为了解决这个问题，我们为您提供此解决方案，让您可视化点选需要添加监控的实例，设置相应规则，并批量添加告警。