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开发 Lambda 应用的时候，通常会有多个 Lambda 函数都共用的代码以及依赖的第三方包。现在 AWS Lambda 新增了“层( Layer )” 功能使得可以单独上传并集中管理 Lambda 的依赖包。多个账户的开发团队共享依赖包也可以轻松实现。

通过创建 Amazon Macie 自定义提醒来满足企业针对 S3 不同的安全需求

本文介绍了新发布的服务 Session Manager。让我们一起来看看这个服务是什么，它有什么优势以及如何使用它吧。

本方案通过使用 Amazon CloudWatch Events、AWS Lambda、 Amazon DynamoDB 等服务实现了一个适用于北京区域和宁夏区域的无服务器架构的 EBS 卷生命周期管理，希望通过本文读者对以上服务有进一步直观的认识与了解。AWS 提供丰富的无服务器服务以及 API 接口，用户可以很容易的根据业务需求构建适合自己业务场景的解决方案。

Amazon Aurora 是一种为云打造并与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的 关系数据库，既具有高端商用数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。相比起MYSQL, Aurora在只读副本延迟，可扩展性，备份恢复速度以及存储空间扩展等方面都有很大优势，更有回溯，aurora serverless等实用的新功能，除了以上功能和管理方面的优点外，Aurora 的速度最高可以达到标准 MySQL 数据库的五倍、标准 PostgreSQL 数据库的三倍。随着宁夏区推出Aurora，中国区客户终于可以体验Aurora的独特魅力了，在迁移数据库之前，有些客户也想进行性能比对测试，做到知己知彼。针对这种需求，这里我将给大家介绍如何用sysbench对MYSQL RDS和Aurora进行测试，讲解不同测试参数的含义，分析不同测试案例的结果，希望对大家今后测试数据库的工作有所帮助。

用户可以结合 AWS 和 Kubernetes 去创建一个完全托管，可持续部署的容器应用。这种结合充分利用开源 Kubernetes 平台的容器编排能力以及 AWS 开发者工具的代码管理，编译打包和持续集成的能力
本篇文章描述了如何去创建一个可持续部署容器应用。其使用 AWS CodeCommit , AWS CodePipeline , AWS CodeBuild , 和 AWS Lambda 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中去。在这个环境中，开发者可以专注于代码开发而无需考虑如何部署，同时这种方式总是可以保障最新的代码被部署到环境中去

应用程序编程接口（API）在构建这种统一的用户体验方面发挥着至关重要的作用。 借助API和API管理平台，您可以以敏捷，灵活，安全和可扩展的方式把域驱动的服务发布给广大用户使用。

Amazon Lightsail 可让您获享 AWS 的强大功能和简单易用的 VPS（虚拟专用服务器）。您可以从菜单中选择一项配置，然后启动预先配置了固态硬盘存储、DNS 管理和静态 IP 地址的虚拟机（实例）。

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。

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。