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今天，我们的数据传输服务组合喜添新成员 AWS DataSync。AWS DataSync 与 AWS Snowball、AWS Snowmobile、Kinesis Data Firehose、S3 Transfer Acceleration 和 AWS Storage Gateway 相结合，围绕超高效、专用数据传输协议构建，其运行速度是开源数据传输速度的 10 倍。它易于设置和使用（可以使用控制台和 CLI 访问），并可以无限扩展！

您可以在将数据上传到 S3 时选择适用的存储类，也可以使用 S3 的生命周期策略告诉 S3 根据对象的创建日期将对象从“标准”转换为“标准 – IA”、“单区 – IA”或“Glacier”。请注意，低冗余存储类仍受支持，但我们建议在新应用程序中使用“单区 – IA”。

“我有造台机器人的念头已有几十年了，现在机会终于来了！ 对我而言，最大的挑战始终是要让大量不同零件互联并交互操作。复杂的硬件、软件、传感器、通信系统和“机器人大脑”必须协同工作，这样机器人才能按预期运行。” – Jeff Barr

AWS re:Invent 2018 正在进行中

如我们在 2018 年 AWS re:Invent 大会欢迎您一文中所承诺，Midnight Madness 发布和预览活动概括如下

当我回顾 AWS 的历史，思考哪些功能的发布真正体现了云的动态性和按需性这一根本性质，两次发布浮现在我的脑海里：2006 年 Amazon EC2 的发布和 2009 年 CloudWatch 指标、Auto Scaling 和 Elastic Load Balancing 的同时发布。第一次发布使用户可以借助强大的计算能力；第二次发布则让用户可以快速根据需求变化进行调整。从那时以来我们为这些服务增加了许多的功能，但对我而言，这些服务仍然是中心，仍然是根本！

以客户为本的创新总是让我充满热情。 当 AWS 的客户告诉我，他们需要找到一个从在 AWS 中存储或移出海量数据的简单方法，我给他们的建议就是：AWS Snowball。后来他们又对我说，希望在把设备和数据发回 AWS 前，能进行本地数据处理和过滤（通常在没有网络的站点），我们启动了AWS Snowball Edge，这可以让他们使用AWS Lambda功能进行本地处理。今年早些时候，我们对 EC2 计算实例增加了更多支持，使其具有六个实例大小，并且能够在每个设备上预加载多达 10 个 AMI。

新创建的 Amazon S3 存储桶和对象是（且始终是）私有的，并且默认受到保护，但提供了通过访问控制列表 (ACL) 和存储桶策略向其他 AWS 账户和公有（匿名）请求授予访问权限的选项。ACL 和策略为您提供了极大的灵活性。您可以向多个账户授予权限、限制对特定 IP 地址的访问权限、要求使用 Multi-Factor Authentication (MFA)、允许其他账户向存储桶上传新对象等等。

在此博文中，我将重点介绍自定义分类，并将演示如何对模型进行训练以区分干净的文本和包含脏话的文本。然后我将演示如何使用模型来对新文本进行分类。

今天我十分高兴地告诉大家，您现在可以创建基于条件变化进行扩展和收缩的 Auto Scaling 组，同时还能以最具经济效益的方式组合利用 EC2 实例类型与定价模型。您可以完全控制用于构建组的实例类型，同时能够控制按需实例和 Spot 实例的混合使用情况。您还可以更新现有 Auto Scaling 组以利用这项新功能。