亚马逊AWS官方博客

新增功能 – AWS Deep Learning Containers

将向大家介绍新推出的 AWS Deep Learning Containers。这些 Docker 映像可以随时与 TensorFlow 或 Apache MXNet 配合使用以进行深度学习训练或推理,对其他框架的支持也将很快推出。客户告诉我们,他们正在使用 Amazon EKS 和 ECS 将 TensorFlow 工作负载部署到云中,并要求我们让这一任务变得尽可能简单直接,为此我们构建了这些容器。虽然我们已经做到了客户的要求,但仍对这些映像进行优化以在便于在 AWS 上使用,希望能够减少训练时间,提高推理性能。

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新推出 – AWS Application Load Balancer 的高级请求路由

AWS Application Load Balancer 自 2016 年夏使用至今! 它们支持基于内容的路由,适用于无服务器且基于容器的应用程序,并且具有高度可扩展性。很多 AWS 客户使用现有的基于主机和路径的路由来增强 HTTP 和 HTTPS 应用程序,同时利用其他 ALB 功能,例如端口转发(非常适合基于容器的应用程序)、健康检查、服务发现、重定向、固定应答以及内置身份验证。

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AWS App Mesh – 云应用的应用级联网

AWS App Mesh 帮助您大规模运行和监控 HTTP 和 TCP 服务。您可以一致的方式进行路由和监控流量,深入了解问题,并能够在故障或代码更改后重新路由流量。App Mesh 使用开源 Envoy 代理,为您提供源自 AWS 合作伙伴和开源社区的各种工具的使用权限。

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使用 Elasticsearch OSS 构建和运行 Open Distro For Elasticsearch SQL 插件

RPM 和 Docker 容器为二进制版本。如果您希望根据我们的代码库进行开发工作,或要基于您自己的 Elasticsearch 二进制文件安装我们的插件,则您必须下载源代码并基于源代码进行构建。我们会发布多篇博客文章来向您介绍如何执行此操作。在本篇文章中,我们首先介绍 SQL 插件。其他插件有各自不同的代码库和编译方法。请随时关注!

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Amazon Aurora 冉冉升起:我们是如何设计原生云关系数据库的

关系数据库由来已久。数十年来,管理关系数据库一直都是一件对技能要求非常高的劳动密集型工作。它要求有专门的系统和数据库管理员全神贯注。对关系数据库进行扩展并同时保持容错能力、性能和爆炸半径大小(发生故障的影响),一直是管理员们面临的一个持久挑战。
这些问题很难处理,需要突破传统关系数据库架构才能解决。当亚马逊公司面临 Oracle 等传统关系数据库的局限性时,我们创建了一种先进的关系数据库服务 Amazon Aurora。Aurora 的设计保留了关系数据库的核心事务一致性优势。它在存储层进行了创新,构建了一个面向云的数据库,可以在不牺牲性能的前提下支持现代工作负载。在本博文中,我将向大家介绍了一下我们是如何构建 Aurora 的。此外,我还将讨论为什么客户采用它的速度要比 AWS 历史上的任何其他服务都快。

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