Author: AWS Team

在当今信息化高速发展的时代，推荐系统是一个热门的话题和技术领域，一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中，推荐系统随处可见，我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家，希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

本文主要讲述在游戏场景下，根据DynamoDB的限制），在限制下尽可能存储更多的数据和当存储量超出限制时，扩展存储的最大化利用空间。重点描述如何利用DynamoDB+S3保存玩家存档中的大数据量属性，避免数据存在S3上后，在数据写入S3的时发生脏读的情况。同时利用gzip压缩减少数据大小，减少IO的开销提升性能。

API是现代应用开发的一个典型部分。它们使应用程序、系统和服务能够有效沟通，打破了底层技术的孤岛。为了以有效和可扩展的方式最大限度地利用这些API，API管理是必须的。利用API管理平台可以使企业能够以安全、简便和高效的方式规划、设计、测试、发布、运营、安全和版本控制其API，从而获得企业所能提供的数据和服务的最大潜力。

企业工作负载的托管方法已经发生结构性转变。各家公司正在迅速从本地数据中心迁移到基于云的服务。推动这种转变的因素就是在云端更快地创新的能力。

我们将数字孪生定义为“单个物理系统的动态数字表示，它通过数据进行动态更新以模仿物理系统的真实结构、状态和行为，从而加快获得业务成果。”此外，我们描述了一个四级数字孪生平衡指数（如下图所示），帮助客户了解他们的使用案例以及实现他们所寻求的商业价值所需的技术。

对于边缘设备管理员来说，远程管理大量不同的系统和应用程序会是一项富有挑战性的任务。AWS IoT Greengrass 可帮助这些系统管理员管理其边缘设备应用程序堆栈。不过，这些设备上的系统软件必须通过与其大型 IT 企业的运营策略一致的运营策略来单独更新和维护。此外，客户必须构建或集成自定义工具，以确保边缘设备可以与 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）和本地实例一起通过一组一致的策略来管理。

Mantium 是一家全球云平台提供商，致力于构建 AI 应用程序并对它们进行规模化管理。利用 Mantium 的端到端开发平台，与传统方式相比，各种规模的企业能更快、更轻松地构建 AI 应用程序和实现自动化。借助 Mantium，技术和非技术团队可采用低代码方式原型设计、开发、测试和部署 AI 应用程序。通过自动日志记录、监控和安全功能，Mantium 还解放了软件和 DevOps 工程师，他们不需要花时间做重复性工作了。

在本博文中，我分享了在 Amazon EC2、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）和 Amazon Aurora（Aurora）上实现 Microsoft SQL 数据库服务的现代化并运行高度可用的关系数据服务的架构选项。

本文以土壤微生物宏基因测序为例，演示了如何利用AWS Batch服务调用基于Graviton2处理器的实例用于基因分析，并验证了Graviton2高性价比的特性。

在 Amazon EMR 集群上，通过使用Flink, Spark 等服务与Hudi 集成，配合 Airflow, Amazon MSK 等服务可以轻松实现流式数据湖的构建，从而有效的减少了数据从产生到消费的数据延迟。同时借助 Amazon EMR 和 Amazon MSK, 消除了 Flink /Spark/Kafka 等基础服务运营开销，让这些服务开箱即用，从而使我们只要关心数据湖的构建以及湖上的数据处理