亚马逊AWS官方博客

将 AWS IAM Authenticator 部署到 kops

本博文是将 Heptio Authenticator 部署到 kops 的更新版本。Heptio Authenticator 已捐赠给 Kubernetes 特殊兴趣组 (SIG) AWS,以支持用户针对相关项目开展协作。现在,您可以使用 kops 原语在创建集群时自动部署 Authenticator,而无需进行手动配置。本博文描述了这一更新、更简单的流程。

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使用AWS Sagemaker训练因子分解机模型并应用于推荐系统

本博客中的实验采用国内用户对大量国内外电影的评论作为训练数据集,利用AWS SageMaker自带的因子分解机算法构建模型,通过SageMaker的超参调优服务观察参数调整对模型表现的影响。最后,以实际应用中经常会遇到的用法演示模型的预测结果。本次实验全部使用Python3.6完成,在SageMaker中选用conda_python3的Kernel。

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使用 Terraform 在 AWS 中国区域实现自动化部署指南系列(一) TERRAFORM 入门

AWS 中国区域很多客户或合作伙伴都在多云平台上进行云端资源部署,Cloudformation 在 AWS 云端支持能满足AWS的部分,但是客户或和合作伙伴需要更多的选择,更简单快捷,上手容易的自动化部署工具。Terraform 是一个很好的选择,它也是AWS APN Technology Partner与AWS DevOps Competency Partner。本文将对简单引入Terraform的概念,并将之与CloudFormation进行区分,还将对安装、配置以及如何利用Terraform进行S3桶的自动化构建、修改、删除进行介绍。

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如何针对整合工作负载规划和优化兼容 MySQL 的 Amazon Aurora

对于希望整合数据库工作负载的客户而言,兼容 MySQL 的 Amazon Aurora 是热门选择。Aurora MySQL 是关系数据库引擎,它兼具高端商业数据库的速度和可靠性与开源数据库的简便性和高成本效益。它的吞吐量还可达到标准 MySQL 社区版本的五倍。这篇博文提供了一些意见,希望能够帮助您针对大型整合数据库工作负载优化 Amazon Aurora。

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使用 EC2 C5 实例和 BigDL 来利用低精度和量化进行深度学习

在本博客中,我们将演示 BigDL,适用于 Apache Spark 的开源分布式深度学习框架,它可以利用 AWS C5 实例中提供的新功能,这些功能可以显着改善大型深度学习工作负载。具体来说,我们将展示 BigDL 如何使用 C5 实例来利用低精度和量化,以便最多将模型大小缩小 4 倍,使推理速度提升近 2 倍。

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AWS 加入 GraphQL 基金会

我们很高兴地宣布,AWS 现已加入 GraphQL 基金会,我们迫不及待要帮助该基金会建设一个开放且富有活力的 GraphQL 社区。本文将解释一下为什么GraphQL 基金会对亚马逊公司、AWS 客户都如此重要。

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