亚马逊AWS官方博客
AWS Verified Access 预览版 — 对企业应用程序的无 VPN 安全网络访问
今天，我们发布了 AWS Verified Access 预览版，这是一种新的安全连接服务，允许企业在不需 […]
新功能：AWS Database Migration Service 中的完全托管架构转换
自我们在 2016 年推出 AWS Database Migration Service (AWS DMS) […]
开放预览：Amazon OpenSearch Serverless – 无需管理集群即可运行搜索和分析工作负载
大多数 AWS 分析服务都提供极其优秀的无服务器选择，让客户无需配置、扩展或管理底层基础设施即可更轻松地分析大 […]
新功能 — AWS Config 规则现在支持主动合规
在经营企业时，您必须在云运维的速度和控制之间找到适当的平衡。一方面，您希望能够快速配置应用程序所需的云资源 […]
全新 AWS Glue 4.0 — 全新和更新的引擎、更多数据格式等
AWS Glue 是一款可扩展的无服务器工具，可帮助您加快数据集成和 ETL 工作负载的开发和执行。今天，我们 […]
新增功能 — AWS Backup 中的 Amazon Redshift 支持
使用 Amazon Redshift，您可以分析任何规模的云数据。Amazon Redshift 提供原生数据 […]
AWS Backup 的新增功能 — 保护和还原您的 CloudFormation 堆栈
要定义应用程序的数据保护策略，必须查看其组件并找出哪些组件存储了需要保护的数据。这些是应用程序的有状态组件 […]
AWS re：Invent 2022 热门公告
AWS 副总裁兼首席宣传官 Jeff Barr 以及一群负责推广的 AWS 开发人员亲自挑选出一部分最具影响力 […]
亚马逊云科技资源标签控制策略实践
亚马逊云科技标签 是以键-值对的形式附加到某一个资源中，成为资源的一个属性，因此通过一致性资源标记（标签策略）来为资源和服务添加一致性的属性字段，可实现成本分析、自动化运维、安全运维、（业务）资产管理等使用场景
Amazon SageMaker机器学习推理综述
模型推理是将机器学习模型应用到业务数据并提供对该数据的洞察，其经常在业务系统中作为一个模块提供服务，作为整个机器学习生命周期中的一个必不可少的阶段，它的重要性毋庸置疑。不同的ML任务和业务应用场景下对于模型推理的诉求也是不同的，Amazon SageMaker 在模型推理方面提供了众多的功能来满足不同场景下的需求。对于任何一种推理的场景，机器学习工程师都希望能尽量提升推理服务器侧的吞吐以及降低推理的整个延迟，接下来我们从工程角度讨论一下机器学习推理这个话题。