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AWS托管的Elasticsearch是一款非常流行的基于Apache Lucene(TM)的、开源的、近实时的分布式搜索分析引擎，Lambda则是AWS上最为便捷、灵活的无服务器函数服务。有了这两者的结合，您可以在AWS上轻松部署并实时监控您的各项资源及应用的使用情况（例如：各种日志，业务数据等）。我们非常高兴地看到，这两项服务已经在AWS宁夏区域正式上线了。本案例将以宁夏区域为依托，手把手教您：如何使用AWS托管服务对VPC中的网络流量进行实时监控。

本文适合希望使用 CloudFront 对网站、视频进行加速的初始用户及有一定使用经验的用户，涵盖如何配置及优化，内容难度200~300。

Amazon Elastic File System 允许您创建 PB 级的文件系统，这种文件系统可以从成百上千个 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 服务器和本地资源大规模并行访问，按需扩展且不会发生应用程序中断的问题。在这种强大功能的背后，是跨多个可用区和冗余存储服务器分布式存储，从而为您提供具有可扩展性、持久性和高可用性的文件系统。按需分配空间和收费，从而让您可以根据需求使用资源，同时确保成本与实际使用量相符。应用程序可以实现极高的总吞吐量和 IOPS，同时保持稳定的低延迟。我们的客户利用可以直接将现有基于文件的应用程序和工作流迁移到云的能力优势，将 EFS 用于广泛的使用案例，包括媒体处理工作流、大数据与分析作业、代码存储库、解析树和内容管理存储库等。

今天，我想为大家介绍一下 AWS IoT Device Defender。这一全新的完全托管式服务（最初在 re:Invent 大会上发布）将帮助您确保互联设备安全无忧。它会审核您的设备机组、检测异常行为，并针对发现的任何问题推荐缓解措施。它支持大规模工作，支持包含多种类型设备的环境。

机器学习的训练需要大量计算资源，因此它非常适合云计算，AWS的sagemaker使得云端的训练变得非常的简单。 然而，许多客户希望运行更接近数据源的推理，以最大限度地减少等待时间以及通往云端的往返带宽问题。利用边缘计算机器学习推理的Greengrass ML inference，可以使得在设备上部署和运行ML模型变得更快，更容易。 这项新功能可以将推理模型应用到本地生成的数据，而无需往返云端。AWS Greengrass ML inference可以与云端的sagemaker良好集成，从而实现云端训练，本地推理的完整解决方案。而且，用户可以通过向Greengrass发送指令要求它将收集到的数据上传到云端，在云端进一步训练完成模型的更新，通过AWS IOT将新的模型以及新的推理代码推送到设备端，从而实现一个不断迭代和进化的机器学习生态系统。

今年早些时候，我向大家介绍了如何使用 Amazon Polly 插件让您的 WordPress 博客变有声，并详细演示了安装、配置和使用适用于 WordPress 的 Amazon Polly 插件的步骤。今天，我们增加了将您的内容翻译为一个或多个语言，以及为每个翻译版本生成音频版本的能力，让这个插件变得更为强大。翻译功能将使用 Amazon Translate，这是一款中性的机器翻译服务，是我们机器学习服务组合的组成部分。

今天，我们要介绍的是新版 Network Load Balancer (NLB)。它设计用于每秒处理数千万个请求，同时以超低延迟保持高吞吐量，无需您执行任何操作。Network Load Balancer 与 Application Load Balancer 保持 API 兼容，包括对目标组和目标的完全编程控制。

Application Load Balancer (ALB) 提供内置的身份验证功能。ALB 现在可以在用户访问应用程序时安全对其进行身份验证，开发人员不必再编写支持身份验证的代码，也不必承担从后端进行身份验证的责任了。我们的团队构建了一个非常精彩的演示示例，您可以利用该实例尝试身份验证功能。

就在上周，我向大家介绍了我们的发布计划，即将推出具有更快的处理器和更多内存的 EC2 实例。今天，我们很高兴地向大家报告，R5、R5d 和 z1d 实例现已推出，您可以立即开始使用了。本文将对这三种实例进行详细介绍，欢迎点击阅读。

在本文中，我们主要讨论使用微软提供的 ADMT(Active Directory Migration Tool) 来实现将用户从本地AD迁移到AWS Managed Microsoft AD。需要注意的是: AWS Managed Microsoft AD 采用 Windows Server 2012 R2 并在 2012 R2 功能级别上操作，如果和本地域功能级别不同，在迁移的时候有可能会出现一些属性无法同步的情况。