Author: AWS Team

本文详细介绍 AWS Lake Formation 数据湖权限管控实践，展示如何通过集中式权限模型实现从元数据到底层数据的精细化访问控制。重点阐述 Lake Formation 与 EMR 的无缝集成及 BI 工具通过 Athena 访问数据时的权限控制，提供完整配置步骤和实战案例，助力企业构建安全可控的数据湖方案。

本文将从多个维度探讨智能体设计模式，解析智能体应用场景，并以智能客服系统为例，基于Amazon Bedrock，借助大模型的代码生成的能力，利用多款大模型的超长上下文窗口的特性，展示如何分钟级快速构建一套基于企业知识库的智能客服解决方案，为企业在智能化转型的过程中，提供实用高效的技术路径和实施方法。

手把手体验 Fire-Flyer File System（3FS）：基于 SoftRCoE 部署与性能实测 。DeepSeek 开源的 Fire-Flyer File System（3FS）在 AI 存储领域引发关注，本文聚焦其​​极简部署流程​​与​​开箱即用的性能验证​​，为开发者提供云原生部署指南。

Cloud Foundations 在某些方面和 Control Tower 提供相同或相似的功能，在中国区可作为其替代方案使用。在全球区可单独使用，或二者并行使用，取长补短。有效协同二者管理云上环境颇具挑战，部分用户感到困惑和疑虑。为此，我们利用此博客就常见重要问题讲解讨论，协助用户高效运维云上环境。

Cloud Foundations provides similar functions to Control Tower in many aspects, therefore, it can be used as an alternative solution in China Regions. This blog explains important issues to help efficiently operate and maintain the cloud environment.

本文深入分析 AWS EC2 实例的安全远程访问方法，重点介绍 EC2 Instance Connect Endpoint 作为访问私有子网实例的最佳解决方案。结合 IAM 策略实现多维度精细化访问控制，弥补传统访问方式的安全漏洞，并提供完整的实施指南及更广泛的 EC2 安全最佳实践。

通过 OpenAI Compatible API 方案实现 Amazon SageMaker Hosting 发布 OpenAI 兼容的 API

关于 SolveX.AI SolveX.AI 是一款由 PIGEON LIMITED 开发的教育类应用，在教育 […]

本文详细分享如何利用 Amazon Q Developer CLI（以下简称 Q CLI） 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases（以下简称 Bedrock KB） 快速构建端到端的智能问答系统。我们将从网页爬取 FAQ 开始，到构建高效知识库，实现全流程自动化，帮助企业轻松迈入 AI 客户服务新时代。

本文分享翰德 Hudson 与亚马逊云科技合作，通过 MCP（Model Context Protocol）协议构建标准化多 Agent 工具调用框架，实现简历解析、岗位匹配、候选人洞察等功能模块的动态协同。依托亚马逊云科技的 AI 服务与 Serverless 架构优势将日均简历处理效率提升 150%。