亚马逊AWS官方博客

在居家安防监控领域，基于实时视频的移动检测，发现监控环境中人、宠物、包裹等的出现，并且能实时地将检测结果通知给身处任何地方的用户是其重要的应用场景之一。

本文主要讨论了在云计算多账号环境下的密钥管理问题，并以亚马逊云计算平台以及Amazon Key Management Service (AWS KMS)密钥管理服务为讨论场景，从多个方面对自管理式和集中托管式的密钥管理方式进行了比较和分析，从而帮助企业进行密钥管理策略方面的决策。

企业通常会积累海量数据，并继续生成越来越多的数据量，从 TB 级到 PB 级，有时甚至会生成 EB 级的数据。此类数据通常在不同的系统中生成，需要聚合到一个位置进行分析和生成洞察。借助数据湖架构，您可以聚合各个孤岛中的数据，将其存储在一个集中式存储库中，实施数据治理，并支持基于这些存储的数据进行分析和机器学习（ML）。

可将数据流摄取到云数据仓库中。流式摄取可以帮助用户以极低延迟，在几秒钟内将数百MB数据摄取到Amazon Redshift云数据仓库集群

Flink MSK CDC consumption

本文基于AWS开发者服务包括CodeCommit、CodeDeploy,再结合中国企业客户常用的主流开源CI/CD工具比如Jenkins、 Sonar、Maven等，演示在AWS云上构建自动化CI/CD流水线

云上自动驾驶数据湖参考架构和落地实践。

本篇博客介绍了如何使用开源数据库迁移管理工具TiDB Data Migration将分库分表的数据库迁移到Amazon Aurora。

本文会带您一步一步地在AWS上部署Spline,提供在Glue和EMR中实现Spark代码级别的血缘，并且结合开源数据湖架构Hudi和Delta Lake来提供批流入湖实例，本文会重点介绍如何使用Spline来捕获。

机器学习（ML）可以优化多个垂直行业的核心业务功能（例如需求预测、信用评分、定价、预测客户流失、确定下一次最佳商品推荐、预测延迟发货及提高生产质量），从而帮助企业增加收入、推动业务增长并降低成本。传统机器学习开发周期需要几个月的时间，且需要稀缺的数据科学和机器学习工程技能。分析师对机器学习模型的想法往往会积压很长时间，因为需要等待数据科学团队有空来实现，而数据科学家的精力却往往放在需要其全部技能的更复杂的机器学习项目上。