亚马逊AWS官方博客
Category: Analytics
基于 Amazon Kinesis Data Streams 实现 DynamoDB 历史数据清理与增量同步
本文介绍了一种基于 Amazon Kinesis Data Streams、AWS Lambda、AWS Glue 和 Amazon S3 的完整方案,帮助企业客户在不停机的前提下,对 Amazon DynamoDB 表进行历史数据清理、TTL 自动过期配置,并通过 Kinesis 实现增量数据的无缝同步,最终将过期数据归档至 Amazon S3 智能分层存储以降低长期成本。
AWS 一周综述:Anthropic 和 Meta 的合作伙伴关系、AWS Lambda S3 Files、Amazon Bedrock AgentCore CLI 等(2026 年 4 月 27 日)
Anthropic 和 Meta 的合作伙伴关系、AWS Lambda S3 Files、Amazon Bedrock AgentCore CLI 等
在AWS EMR Core节点部署Flink Client的实战指南
本文为您详细介绍如何通过 Bootstrap Action 在新Amazon EMR集群的 Core 节点上自动安装完整的 Flink Client 工具链,整个方案遵循”一次打包、多次复用”的原则,只要 EMR 版本不变,打包产物可以在后续所有集群创建时重复使用,无需重复操作。
AWS 一周综述:Amazon Bedrock 中的 Claude Mythos 预览版、AWS 代理注册表等(2026 年 4 月 13 日)
Amazon Bedrock 中的 Claude Mythos 预览版、AWS 代理注册表等
AWS 一周综述:Amazon S3 推出 20 周年、Amazon Route 53 Global Resolver 正式推出等(2026 年 3 月 16 日)
二十年前的上周,Amazon S3 于 2006 年 3 月 14 日公开发布。虽然 Amazon Simple Storage Service 通常被认为是定义云基础设施的基础存储服务,但最初的简单对象存储服务已发展成为范围和规模要大得多的服务。
从数据库连接到自然语言查询:Amazon QuickSuite 数据分析全流程实践
本文将详细介绍如何使用 Amazon Quick Suite 连接数据库(支持公网和私网方式),创建可视化 Dashboard 和 Topics,并将其整合到 Space 中,最终构建一个完整的自然语言数据问答系统,让数据分析变得像聊天一样简单。
AWS 一周综述:Amazon EC2 M8azn 实例,Amazon Bedrock 中的新开放权重模型等(2026 年 2 月 16 日)
本周的开篇新闻就是一个很好的例子:Amazon EC2 M8azn 实例正式推出。它们是通用型、高频率、高网络实例,由第五代 AMD EPYC 处理器提供支持,提供云中最高的 CPU 频率,达到 5 GHz。与上一代 M5zn 实例相比,M8azn 实例的计算性能最高提高了 2 倍,内存带宽提高了 4.3 倍,L3 缓存容量则增加了 10 倍。与 M5zn 相比,它们还提供最高 2 倍的网络吞吐量和最高 3 倍的 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)吞吐量。
Real-time data infrastructure for next-gen web3 AI research platform
RisingWave provides a streaming data warehouse to power AI-based search products for Kaito, a leading web3 information platform indexing content not accessible via traditional search engines.
使用Logstash在线迁移 Amazon OpenSearch Service
ElasticSearch/OpenSearch虽然支持快照还原的方式来迁移集群,但由于本身没有binlog/changelog之类的机制,在线迁移难度较大。本文介绍了一种基于Logstash实现OpenSearch/ElasticSearch集群在线迁移的方案,该方案可以实现较低停机时间的数据迁移。
使用Amazon EMR Serverless Storage简化运维节省成本
本篇内容通过对EMR Serverless Storage在TPCDS 3TB基准测试上的深入分析,我们能更好地了解EMR Serverless Storage的使用场景,适合shuffle数据量超过10GB的作业,数据量越大的Shuffle密集型作业,收益越明显
