亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

使用Terraform对Amazon IoT进行规则操作的自动化部署

本博文介绍如何使用Terraform来对Amazon IoT进行规则操作的自动化部署。详细介绍了如何利用Amazon IoT规则操作在DynamoDB,通过Kinesis Data Firehose在S3来存储数据,以及使用Lambda进行数据处理。另外也提供了具体的Terraform部署模版的示例代码,供大家参考,从而更好的让大家能通过Terraform部署模版来自动化部署相关IoT规则操作,更好的便于管理以及可重复应用。

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如何通过互联网安全地访问Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) 集群(一)

本文首先介绍了需要公开访问Amazon MSK集群的应用场景,并手把手地说明了如何配置Amazon MSK集群的Public Access选项,以及通过IAM访问认证的方式来安全地访问集群。之后,我们会通过另外的博客来介绍公开访问Amazon MSK集群的其他两种模式:SASL/SCRAM 和mTLS 身份验证,敬请期待!

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深度探索通过数据共享(data sharing)优化Amazon Redshift工作负载分解

近年来,随着互联网产生数据量的显著增长,一些客户开始询问他们应该如何更高效地使用 Amazon Redshift 。在本篇博客中,我们将通过一个案例探讨如何使用 Amazon Redshift RA3 节点、数据共享(data sharing)以及暂停和恢复(pause/resume)集群在本案例的业务场景下来大幅提升Amazon Redshift 集群的性价比。

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通过Rancher 管理Amazon EKS集群与应用

Rancher是亚马逊云科技的合作伙伴,通过Rancher,可以解决管理多个 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 集群的操作和安全挑战,同时为开发运维团队提供运行容器化工作负载的集成工具。 对于习惯使用Rancher的用户,既可以保持在Rancher 中养成的使用习惯,也可以借助亚马逊的托管 Kubernetes 解决方案Amazon EKS,用户可以在云中快速创建、管理可扩展的 Kubernetes 集群。

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使用Amazon Redshift ML构建机器学习应用

自从2018年起,亚马逊云科技发布了一系列的产品和服务,例如Amazon SageMaker,Amazon Aurora ML,Amazon Redshift ML,和2021年reInvent发布的Amazon SageMaker Canvas,使得不同角色的工程师越来越容易构建机器学习应用,降低应用机器学习的门槛,以实现普惠机器学习。本系列文章将以上述产品为核心,从不同的角度帮助企业中不同部门的人员构建机器学习应用。

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