亚马逊AWS官方博客

为了让更多的 AWS 用户能够清晰地了解其云上用量，大中华区企业支持团队根据企业服务团队与企业客户协作的实际经验，创建了基于 CUR (cost and usage report) + QuickSight 的成本分析方案。

在这篇博客文章中，我们将展示如何使用AWS CLI命令行快速部署Spot实例并配置中断邮件警告。

无论用户需要从零开始进行迁移或需要把突发工作负载迁移至云端，AWS提供了能在这一过程的每个环节提供帮助的服务。在从本地存储环境迁移至云端解决方案后，组织将变得更敏捷，更具创新性。将本地数据存储迁移至AWS存储服务还可能帮助组织改善可扩展性与安全性，并降低基础结构成本。

本文探讨了冷启动如何影响Web应用程序中无服务器后端的性能表现。其中提到，最核心的性能因素往往体现在前端应用程序调用的同步API身上。在这里，我们也进一步了解了Lambda服务中可用于定位冷启动问题的选项。

我向开发人员介绍 AWS 云时，通常会花一点时间来介绍并演示 Amazon Lightsail。它是迄今为止开始使用 AWS 的最简单方法。使用它，您在几分钟内即可在自己的虚拟服务器上运行您的应用程序。今天，我们增加了在 Amazon Lightsail 上部署基于容器的工作负载的可能性。您现在可以将您的容器映像部署到云中，其简单性和捆绑定价与 Amazon Lightsail 为您的虚拟服务器提供的相同。

在本文中，展示了使用TensorBoard可视化TensorFlow训练作业，以Amazon S3作为日志存储。您可以使用这套解决方案以及对应的示例notebook，通过Amazon SageMaker构建和训练模型，并运行超参数调优作业。此外，您可以使用TensorBoard对不同训练作业中的超参数进行比较，生成并显示分类器混淆矩阵，剖析并可视化训练作业的性能。

AWS 精英计划向来自世界各地拥有丰富 AWS 知识，敢于突破常规与他人分享专长的人士致敬。该计划持续发展，以更好地表彰不同技术领域内最具影响力的社区领袖。

介绍 AWS 开发工具精英
今天，我们将介绍 AWS 开发工具精英：热情倡导 AWS 开发人员体验以及支持这种体验的工具的人士。开发工具精英擅长通过开源贡献、博客、演讲、社区组织和社交媒体来分享知识和构建社区。通过他们的反馈、内容和贡献，开发工具精英可以帮助塑造 AWS 开发人员体验并发展 AWS 开发工具，例如 AWS 云开发工具包、AWS 开发工具包和 AWS Code 服务套件。

机器学习（ML）工作流负责编排并自动执行机器学习任务序列，包括数据收集，机器学习模型的训练、测试与评估，外加模型部署。AWS Step Functions能够在端到端工作流中编排并自动执行与 Amazon SageMaker相关的各项机器学习任务。AWS Step Functions数据科学软件开发工具包（ AWS Step Functions Data Science Software Development Kit，简称SDK）是一套开源库，使您得以轻松创建包含数据预处理、模型训练和部署的工作流。您可以使用Python创建机器学习工作流，而无需分别设置及整合各项AWS服务。

A/B测试还能够提供客户与Amazon Personalize推荐结果间实际交互方式的宝贵信息。这些结果将根据明确定义的业务指标进行衡量，使您了解推荐结果的有效性，以及该如何进一步调整训练数据集建立起明确认知。在对此过程进行多轮迭代之后，您会发现各项重要指标都将得到改善，客户参与度也将随之提高。

Nitro 系统是一个能够以多种不同方式组合的丰富构建块集合，可以让我们灵活地设计并快速交付 EC2 实例类型，并提供不断增加的计算、存储、内存和网络选项。金融服务、国防、媒体和娱乐以及生命科学各行各业的 AWS 客户都会在 AWS 云上定期处理高度敏感的数据。他们在执行此操作时，需要防止内部和外部威胁，而且需要处理涉及到多个互不信任的合作伙伴、供应商、客户和员工的复杂情况。如今，他们使用 VPC 创建连接受控、有限的高度隔离环境，仅限有限用户集访问该环境。今天，我们推出 AWS Nitro Enclaves，以此来解决此重要需求。