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ELK迁移Amazon OpenSearch Service最佳实践

随着业务的快速发展,线下自己维护的 ELK 集群会面临运维成本高、扩展性受限、资 源利用效率低等挑战。为了解决这些问题, 同时充分利用云服务的优势,许多客户在迁 移上云时,会决定将现有的自建 ELK 架构迁移到 Amazon OpenSearch Service。本文将详细 分享一些迁移经验,包括方案设计、实施过程、遇到的挑战以及解决方案,希望能为面临类似场景的客户提供有价值的参考。

AWS Glue 3.0 到 5.0 版本升级实践:中国区大规模 ETL 平台的迁移方法论

本文分享了在 AWS 中国区将近70个 AWS Glue ETL 作业从 3.0 版本升级至 5.0 版本的完整实践经验。文章涵盖升级范围评估、中国区特有的依赖管理策略、分批部署方法论、真实性能对比数据以及典型问题的排查与解决。升级后整体 DPU 消耗降低约30%,部分作业性能提升超过60%。

推出新一代 Amazon OpenSearch 无服务器,用于构建您的代理式人工智能应用程序

今天,我们宣布推出新一代 Amazon OpenSearch 无服务器,这是一款完全托管的搜索与向量引擎,专为构建人工智能代理的客户打造。新一代 OpenSearch 无服务器的每秒请求量可从零扩至数千,并在空闲时恢复至零,相较于按峰值容量预置的传统 OpenSearch 服务集群,成本可降低高达 60%。

Amazon Redshift 推出带有集成数据湖查询引擎的基于 AWS Graviton 的 RG 实例

今天,我们宣布推出 Amazon Redshift RG 实例,这是一个由 AWS Graviton 提供支持的新实例系列。RG 实例提供更好的性能,运行数据仓库工作负载的速度最高可达 RA3 实例的 2.2 倍,而每个 vCPU 的价格则低 30%。借助这些实例的集成数据湖查询引擎,您可以通过单个引擎在数据仓库和数据湖中运行 SQL 分析,其性能最高可达适用于 Apache Iceberg 的 RA3 的 2.4 倍,速度最高可达适用于 Apache Parquet 的 RA3 的 1.5 倍。 Redshift RG 实例集速度、成本效率和集成数据湖查询引擎于一身,非常适合处理当今分析和代理式人工智能工作负载的高查询量和低延迟要求。

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。