亚马逊AWS官方博客
AWS中国区配置PingIdentity身份集成实现Redshift数据库群集单点登录
无疑使用单点登录 (SSO)访问组织中的多种应用程序能够提升用户体验 。 如果您负责为 Amazon Redshift 启用 SSO,则可以使用 ADFS、PingIdentity、Okta、Azure AD 或其他基于 SAML 浏览器的身份提供程序设置 SSO 身份验证
使用 AWS Step Functions 和 Amazon Athena 实现简易大数据编排
本文介绍了如何使用 AWS Step Functions 和 Amazon Athena 实现简易的大数据编排。
使用Amazon SageMaker构建文本摘要应用
雇佣大量的专业人员进行信息精炼或者内容审核无疑要投入大量的资金。而自动文本摘要就显得意义非凡,通过大量数据训练的深度学习模型可以在几百毫秒内产生文本摘要,这大大地提升了摘要生成效率,节约了人力成本。
基于Amazon SageMaker构建细粒度情感分析应用
通过AI把用户留言进行了更细粒度的分析,使得客户可以更精准地对(几千倍几万倍的机器标签)用户进行分类,从而在广告投放、行为诱导、客户服务和产品升级方面有更优化的方法。
使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 AWS Glue 构建 Apache Iceberg 数据湖
大多数企业将其关键数据存储在数据湖中,您可以将来自各种来源的数据存储到集中存储中。数据由专门的大数据计算引擎处理,例如用于交互式查询的 Amazon Athena、用于 Apache Spark 应用程序的 Amazon EMR、用于机器学习的 Amazon SageMaker 和用于数据可视化的 Amazon QuickSight。
对数据库中存储的程序进行现代化改造,以使用 Amazon Aurora PostgreSQL 联合查询、pg_cron 和 AWS Lambda
在这篇博文中,我们演示了一种模式,它允许您对数据库进行现代化改造并重构现有代码。我们使用 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版数据库实例来说明这种模式。
在 Amazon Athena 中使用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 优化联合查询性能
Amazon Athena 是一种交互式查询服务,可使用标准 SQL 轻松分析 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的数据。Athena 是一种无服务器服务,因此您无需管理任何基础设施,而且只需为所运行的查询付费。2019 年,Athena 增加了对联合查询的支持,以便跨存储在关系、非关系、对象和自定义数据来源中的数据运行 SQL 查询。
从软件哲学角度谈Amazon SageMaker
如果你喜欢哲学并且你是一个IT从业者,那么你很可能对软件哲学感兴趣,你能发现存在于软件领域的哲学之美。本文我们就从软件哲学的角度来了解一下亚马逊云科技的拳头级产品Amazon SageMaker,有两个出发点:一是SageMaker本身设计所遵循的软件哲学;二是从软件哲学的角度我们应该如何使用SageMaker提供的功能。
我们如何将 AWS Snowcone 送入轨道
我从 4 或 5 岁起就一直是太空旅行和美国太空计划的粉丝。我记得读过关于水星和双子星座计划的文章,兴奋地 […]
选择无服务器:Babbel 的迁移故事
Babbel 是一个完整的语言学习产品生态系统,囊括了世界上最畅销的语言学习应用程序。我们努力寻找改进机会,以便为我们的学员提供更好的学习体验。