Category: Architecture

文章以客户的 Amazon VPC 为视角，从多个角度对不同的类型的服务之间的交互进行分析和探讨，并从多个角度对相关的场景进行分析，在总结中突出要点。力求在具体实验的基础上，加深对宏观设计的理解，努力帮助读者做到举一反三，这对于初学者来说非常重要。文章最会对几个经典的架构进行分析，来帮助读者更好的理解和掌握相关内容。

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疫情时代国家大力支持跨境电商贸易，不断改善跨境电商整体配套优化市场开发，也已经上升为国家战略，成为稳定外贸的重要力量。作为深耕行业15年的电商解决方案服务商，思而科软件（SILK Software）基于“电商+服务器”结合应用的探索，推出了集“Adobe Commerce/Magento+亚马逊云主机+客制化”于一体的智慧丝路云电商解决方案，助力传统企业品牌转型数字化电商，以更快速度推出线上业务。

一种使用S3作为制品仓库配合Jenkins实现自动化构建的方法。

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。

在本篇文章中，我们将介绍如何无需写代码即可构建机器学习应用，Amazon SageMaker Canvas提供无代码、可视化的工作环境，即使没有机器学习背景知识，也可以基于自己业务需要构建机器学习模型。

本文主要讲解了如何在Amazon Aurora数据库里面使用SQL语句直接调用Amazon Comprehend 和Amazon SageMaker机器学习服务进行推理，让业务后端开发人员即使没有机器学习知识，也可以快速使用最熟悉的SQL语句调用机器学习服务，为业务提升价值。