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Author: AWS Team

关于Amazon EKS基于Gitlab的CICD实践一 Gitlab的部署和配置篇

在容器化,微服务,基础设施即代码(IaC)以及DevOps的理念不断被大家所接受和理解,摆在大家面前的是如何在实际的工作中应用和实践这些理念了? 本文将讨论基于Gitlab来实现针对公有云基础设施(亚马逊云科技的公有云)和应用系统(基于亚马逊云科技的EKS)的CICD的实践。
首先,我来先回顾和理解一下什么是DevOps, CICD, GitOps,以及他们的关联关系?

使用 Amazon Redshift ML 构建多分类模型

本文将专注于使用多分类问题类型在 Amazon Redshift 中创建模型,该类型包括至少三个类别。例如,您可以预测交易是欺诈性的、失败的还是成功的,客户是否会将活跃状态保持 3 个月、6 个月、9 个月、12 个月,还是要将新闻标记为体育、世界新闻或是商业内容。

使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 准备 Snowflake 数据以进行机器学习

在这篇文章中,我们使用了一组模拟数据集,该数据集是金融服务提供商提供的贷款数据,由 Snowflake 提供。该数据集包含有关向个人发放贷款的贷款人数据。我们使用 Data Wrangler 来转换和准备数据以在 ML 模型中使用,首先在 Data Wrangler 中构建数据流,然后将其导出到 Amazon SageMaker Pipelines。首先,我们将完成将 Snowflake 设置为数据源,然后使用 Data Wrangler 探索和转换数据。

使用 Simple Replay 实用程序简化 Amazon Redshift RA3 迁移评估

Amazon Redshift 是快速、广受欢迎的完全托管式云数据仓库,允许您使用标准 SQL 处理数据仓库、运营数据库和数据湖中的 EB 级数据。它提供不同的节点类型以适应各种工作负载;您可以根据需求从 RA3、DC2 和 DS2 中选择。RA3 是最新的实例类型,它允许您独立扩展计算和存储并支付其费用,还支持跨集群数据共享和跨可用区集群重新定位等高级功能。有关升级时节点计数和类型建议的更多信息,请参阅升级到 RA3 节点类型。

智能安防监控视频中的AI技术集成

智能IP监控的使用场景十分广泛,也衍生出众多的需求,如云存需求,回放需求,AI图像视频理解层面的需求等等。落地的场景有智慧楼宇,公共场所安防监控,居家室内外监控,智慧门铃,大型活动策划方,面部身份鉴定等等。立足于这些客户场景,本文主要介绍智能IP监控相机中的AI技术集成,在IP监控相机的数据上云之后,可以与众多计算机视觉算法相结合,如人脸检测,人脸检索,人形检测,或其他目标检测,行为分析等。文中阐述三种AI算法集成架构,并阐述各自适用的不同场景。

EKS集群弹性伸缩和不可变基础设施最佳实践

本文将介绍如何在亚马逊云上实施弹性伸缩和不可变基础设施,并讨论两者带来的益处。在亚马逊云上,计算集群可以是虚拟机、ECS (Elastic Container Service) 节点,也可以是EKS (Elastic Kubernetes Service) 节点。本文以当前应用比较广泛的EKS集群的弹性伸缩为例进行讲解。