亚马逊AWS官方博客
Category: Database
推荐系统系列之推荐系统概览(下)
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。
利用DynamoDB和S3结合gzip压缩,最大化存储玩家数据
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。
为您的工作负载选择正确的数据库和数据库迁移计划
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。
在 AWS 上以高可用性模式实现 Microsoft SQL 数据库服务现代化的注意事项
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。
基于Graviton2处理器构建容器化基因分析工作负载
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 DocumentDB里处理Decimal128类型数据的解决方案
DocumentDB数据库Decimal128的替代解决方案
Amazon Aurora Serverless v2 正式发布:针对要求苛刻的工作负载的即时扩展
我们非常兴奋地宣布,Amazon Aurora Serverless v2 现已面向 Aurora Postg […]
条条大路通罗马系列—— 使用Hiredis-cluster连接Amazon ElastiCache for Redis集群
本博客为大家展示如何使用Hiredis-cluster连接Amazon ElastiCache for Redis集群
使用 Amazon MemoryDB for Redis 作为 JuiceFS 的元数据引擎
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。
使用Hue玩转Amazon EMR(SparkSQL, Phoenix)和Amazon Redshift
本文主要帮助使用Amazon EMR的用户,通过Hue实现统一数仓平台开发工具,一方面集中管理数仓SQL开发任务,另一方面为其它部门提供自主分析的平台,对数仓建设有一定的推动作用。