亚马逊AWS官方博客

Amazon DynamoDB – 为企业助力的强大功能

我在 2012 年初第一次向大家介绍了 Amazon DynamoDB,当时我说:

我们希望让您能够大胆一些,敢于树立远大的梦想,设想(然后构建)可以轻松从零用户扩展至上千万上亿用户的数据密集型应用程序。我们希望您能成功,我们不希望数据库成为您成功路上的绊脚石。您只需专注于自己的应用程序和发展用户基础,其他的工作交给我们即可。

六年后,DynamoDB 每天处理数万亿条请求,成为超过 100000 AWS 客户的首选 NoSQL 数据库。

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Amazon Kinesis Data Streams 推出增强扇出功能和 HTTP/2 数据检索 API功能

几周前,我们为 Amazon Kinesis Data Streams (KDS) 推出了两项重要的性能加强功能:增强扇出功能和 HTTP/2 数据检索 API。增强的扇出功能允许开发人员通过为每个数据流消费者提供其自己的读取吞吐量来扩增数据流消费者的数量(应用程序实时从数据流中读取数据)。与此同时,在常见情况下,HTTP/2 数据检索 API 允许在 70 毫秒或更短的时间内(提升了 65%)将数据从生产者传送给消费者。这些新功能可让开发人员依托 Kinesis Data Streams,构建速度更快、反应更灵敏、高度并行化且对延迟敏感的应用程序。

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AWS 推出最新 T3 实例 – 稳定且性价比更高

我们将在 12 个区域推出 T3 实例。这些通用实例比 T2 实例更加经济高效。如果您的工作负载当前在 M4 或 M5 实例上运行,但不需要持续的计算能力,您可以考虑将其移至 T3 实例。您可以极低的成本托管工作负载,但是在需要时仍然可以获得可持续的高性能(默认情况下启用无限突发,因此这些实例比原先的实例更易于使用)。

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新功能 – AWS Systems Manager Session Manager 支持通过 Shell 访问 EC2 实例

我们已经通过 AWS Systems Manager Run Command 满足了部分 Shell 级访问需求。这款 AWS 工具可让管理员安全访问 EC2 实例。允许他们创建命令文档并在任何所需的 EC2 实例组上运行它们,同时支持 Linux 和 Microsoft Windows。这些命令以异步方式运行,并捕获输出以供审核。

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了解 AWS 服务和解决方案 – AWS 9 月在线技术讲座

AWS 在线技术讲座是一系列在线现场演示课程,涵盖不同技术水平的广泛主题。 本月加入我们,了解 AWS 服务和解决方案。我们的专家可以在线帮助解答您遇到的任何问题。本月的特色讲座是我们的首场“炉边谈话”讨论。届时 Amazon Aurora 和 Amazon RDS 的总经理 Debanjan Saha 将为我们介绍:客户如何使用我们的关系数据库服务和利用数据库创新。

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Amazon AppStream 2.0 新增功能介绍

Amazon AppStream 2.0 允许您通过 Web 浏览器访问 Windows 桌面版应用程序。数以千计的 AWS 客户(包括 SOLIDWORKS、西门子和 MathWorks)已经在利用 AppStream 2.0 向各自的客户提供应用程序。

今天,我将向您介绍 AppStream 2.0 最近新增的一些功能,并且最后还会更细致地介绍一项全新功能,这项功能可自动保存会话中的应用程序自定义设置(首选项、书签、工具栏设置、连接配置文件等)和 Windows 设置,并应用于以后的会话。

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SAP on AWS – 过去、现在和未来

我们与 SAP 的合作始于 2008 年,当时的目标是为我们的客户提供在云中运行任务关键型 SAP 系统的方案。我们与 SAP 携手合作,于 2014 年实现了 HANA 的生产部署,现在可提供大量经过 SAP 认证的 EC2 实例来运行 HANA。

我们的目标是尽可能轻松地运行 HANA,同时为您提供适合各种不同应用程序和安装的实例大小。在上一届 SAPPHIRE NOW 会议上,我们公布了推出内存为 8TB 到 16TB 的 EC2 实例的计划。今天,我想更多地向您介绍一下这些实例的规格和大小。

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Amazon SageMaker Automatic Model Tuning:利用机器学习支持机器学习

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning 已正式发布。Automatic Model Tuning 消除了为了搜索超参数空间,以获得更精确的模型,而必须执行的无差异化繁重工作。在训练和校正机器学习模型时,开发人员和数据科学家能够利用这项功能节省大量时间和工作。超参数校正任务会根据已完成的训练任务的结果,启动使用不同超参数组合的多项训练任务。SageMaker 根据贝叶斯优化训练“元”机器学习模型,为我们的训练任务推断超参数组合。我们稍微深入地探索一下这方面的内容。

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