Category: Open Source

Airflow on AWS

云应用程序的构建需要使用多种组件，例如虚拟服务器、容器、无服务器函数、存储桶和数据库等。能够以安全、可重复的方式预置和配置这些资源，对于操作过程的自动化无比重要，能让您专注于实施的独有部分。

详细介绍了BeeGFS并行文件系统的Buddy Group使用和故障恢复功能。

How build Datalake with AWS Data Wrangler

本博文将讨论如何安装 Spinnaker 以及如何为在 Kubernetes 上运行的工作负载构建持续交付管道。

自定义 AWS Lambda 运行时已在 re:Invent 2018 大会上推出。Knative 是一个旨在构建、部署和管理无服务器工作负载的开源项目。Sebastien Goasguen 的这篇博文解释道，TriggerMesh 的 Knative Lambda Runtime 是一种自定义运行时环境，可在 Amazon EKS 集群上运行的 Knative 上运行 Lambda 函数。

在亚马逊，我们使用Apache MXNet构造了一个多标签分类模型用于在数千类别里预测用户倾向。通过预测的结果，我们可以创造一种个性化的内容，帮助用户去选择最好的商品。这个文章将通过准备数据，模型构造和模型部署三个步骤来介绍在构造模型中我们遇到的各种挑战以及使用Deep Java Library (DJL) 在Apache Spark上进行大规模的深度学习推理任务。因为使用的工具完全开源，你也可以尝试去构建类似的应用。

用户无需对已有的资源和人员重新调配，轻松部署机器学习应用在现有的服务中。

Amazon Corretto 团队推出了开源 Heapothesys 基准。这是一项综合工作负载，它模拟了影响垃圾收集器 (GC) 延迟的基本应用程序特征。这一基准能创建并测试按照对象分配速率、堆占用和 JVM 旗标定义的 GC 负载情景，然后报告由此产生的 JVM 暂停。OpenJDK 开发人员由此可以创建引用点，研究其正在实现的各项技术的性能边界。

在这个前所未有的时代，世界各地的团队都在寻找可以帮助他们在线工作和协作的解决方案。客户面临各种各样的选择，如果您也在寻觅，本文将为您提供一些选项，帮您做出选择。