Author: AWS Team

DocumentDB数据库Decimal128的替代解决方案

本文将提出一种基于Amazon ECS Anywhere构建容器化云边统一管理的IoT平台参考架构，介绍了如何利用ECS Anywhere在边缘设备上容器化部署AWS IoT Greengrass，并在Greengrass上部署组件，帮助用户简化IoT设备管理，从云端到边缘确保 IoT 应用的安全，使客户可以专注于业务应用的开发，通过统一的容器管理平台以容器形式在云上和边缘侧快速部署应用，从而构建基于云边一体的IoT平台。

本博客为大家展示如何使用Hiredis-cluster连接Amazon ElastiCache for Redis集群

本篇文章以 Redis 为例，介绍它作为 JuiceFS 的元数据引擎的优缺点，以及在实践中遇到的问题与挑战，并进一步介绍如何使用 Redis Cluster 以及 Amazon MemoryDB for Redis 来解决这些问题。

Hudi作为Amazon EMR提供的智能湖仓的重要组件，已经得到越来越广泛的应用，Hudi在考虑到多种业务场景的同时，也对查询性能提供了很多的优化的方法，例如Index，Metadata Table, Clustering。本篇Blog介绍Hudi在查询方面做的性能优化的方法之一 —- Clustering, 通过介绍 Clustering的原理，操作，以及查询性能的对比，有助于读者理解Hudi Clustering, 并在实际开发中找到适合的场景。

通过AWS CodeBuild为引擎的CI/CD流水线，自动化云上数据应用运维关键步骤，减轻数据开发团队与云运维团队在管理云上数据应用时的额外工作压力

本文介绍的无服务器建站方式提供了快速构建电商独立站的一种方式，非常适合初期建站的用户使用。利用AWS的Serverless服务Lambda，无需管理WordPress的基础设施，自动扩缩容以应对流量高低峰。数据库和缓存也使用AWS托管服务，最大程度减少运维工作量。同时提供CDK代码来部署和管理整套资源，让您可以方便的通过修改CDK代码来进行扩展。

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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。

本文以汽车行业的故障分析为例，演示如何在亚马逊云科技上构建一套无代码数据分析平台，业务人员不需要有编程能力、 SQL 或任何机器学习的先验知识，即可自行根据业务场景和具体需求，自助式的上传导入数据做出分析，从而帮助业务人员以最短的时间，最方便的使用数据。