亚马逊AWS官方博客

Category: Technical How-to

通过 Amazon Linux 2 上的服务器端 Swift 持续交付

本博文说明了如何使用 Amazon Web Services (AWS) 为服务器端 Swift 代码创建一个持续交付管道。我们将使用托管式 AWS 服务(例如 AWS CodePipeline、AWS CodeBuild 和 AWS CodeDeploy)创建管道。此管道将在运行 Amazon Linux 2 上的 EC2 虚拟机上编译、构建、测试和部署一个简单的 Swift Web 服务。

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使用 Prometheus 和 PromCat 监控 Kubernetes 使用的 AWS 服务

在本博文中,将演示 Sysdig 最近对 YACE (Yet Another CloudWatch Exporter) 的开源贡献。YACE 是一个 Prometheus 导出程序,旨在引入 CloudWatch 指标并通过 AWS 服务指标丰富现有 Prometheus 设置。Sysdig 通过 PromCat 推出这些增强功能,后者是一种用于 Prometheus 监控的开源资源目录。此外,我查看了一些如何充分利用这些集成的示例,包括:

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利用 ECS ComposeX 自动化 ECS 容器架构部署

这是一篇由 John Preston 提供的客座博文,John Preston 是一位经验丰富的解决方案架构师,他热衷于开发,并且花了大量时间在 AWS 架构部署自动化的处理和开源上,包括 ECS ComposeX 开源项目。在本博文中,John 将会讨论此项目的动机,以及如何使用 Docker Compose 文件格式构建您的基础设施以及将您的服务部署到 AWS 服务。

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使用 DJL (Deep Java Library) 和 Spring Boot 在您的微服务中采用机器学习

很多 AWS 客户(包括初创公司和大型企业)都正在其现有应用程序中采用机器学习和深度学习。行业的创新速度促使各企业采用机器学习,其涉及的业务使用案例从客户服务(包括从图像和视频流进行对象检测、情绪分析)到欺诈检测与协作不等。然而,直到最近,采用学习曲线仍然相当陡峭,需要用新的编程语言(例如 Python)和框架开发内部技术专业知识,从而对从编写代码到构建、测试和部署的整个软件开发声明周期产生级联效应。本博客文章中所述的方法可使企业利用现有的才能和资源(框架、管道和部署)来集成机器学习功能。

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