Author: AWS Team

本文档介绍了Alluxio及在Amazon EMR上部署的整体架构，并修正了Alluxio社区与Amazon EMR上集成的方案，新增加了对EMR task实例组及多主的支持

针对Flink流式处理业务场景中经常遇到的lookup join的性能瓶颈，本文提出了通过Alluxio缓存层和Flink时态表join方案，将hive维度表数据自动加载至Alluxio UFS缓存中，并做为join时变化表上视图，可以有效的解决该痛点

本文介绍了Feast框架的整体架构及设计思路，并step by step详细说明了Feast on AWS集成和使用，包括安装部署离线/在线特征库、使用特征库、特征库同步的方法等。对于使用Feast开源框架构建MLOps平台的用户，本文可以作为快速构建和开发指南

本文以 nodejs express web 应用程序为例，介绍如何在不修改原有 nodejs 代码情况下，使用 Lambda Web Adapter 开发和部署一个 express web应用部署到 Lambda。

基于Nginx&Lua实现自建服务端埋点系统。

多库多表场景下使用Amazon EMR CDC实时入湖最佳实践

大型企业中代码仓库通常存放在各部门开发账户中，而流水线则位于独立DevOps账户中。 本文我们将介绍如何创建跨账号访问Codecommit代码仓库的Codepipeline流水线，即CodePipeline调用另一个账号中的Codecommit代码仓库。

无疑使用单点登录 (SSO)访问组织中的多种应用程序能够提升用户体验 。 如果您负责为 Amazon Redshift 启用 SSO，则可以使用 ADFS、PingIdentity、Okta、Azure AD 或其他基于 SAML 浏览器的身份提供程序设置 SSO 身份验证

本文介绍了如何使用 AWS Step Functions 和 Amazon Athena 实现简易的大数据编排。

雇佣大量的专业人员进行信息精炼或者内容审核无疑要投入大量的资金。而自动文本摘要就显得意义非凡，通过大量数据训练的深度学习模型可以在几百毫秒内产生文本摘要，这大大地提升了摘要生成效率，节约了人力成本。