亚马逊AWS官方博客

AWS CloudFormation 为您提供了一种简单的方法，可以对相关 AWS 和第三方资源集合进行建模，快速、一致地预置它们，并在其整个生命周期中对它们进行管理。CloudFormation 模板描述了所需的资源及其依赖关系，以便您将它们作为堆栈共同启动和配置。您可以使用模板将整个堆栈作为单个单元创建、更新和删除，而不是单独管理资源。

自 2019 年 12 月以来，Amazon Virtual Private Cloud（VPC）允许您将所有进站流量（也称为南北流量）路由到特定网络接口。您可能出于多种原因使用此功能。例如，使用入侵检测系统（IDS）设备检测进站流量或将进站流量路由到防火墙。

在亚马逊云科技 re:Invent 2018 上推出的 Amazon Textract 是一项机器学习服务，它可以从扫描的文档中自动提取文本、手写和数据，并超越了简单的光学字符识别 (OCR) 来识别、理解和提取表单和表格中的数据。

AWS 勇士们不遗余力地与社群分享知识，并帮助其他人在 AWS 上更好、更快地进行构建。上个月，我们推出了 AWS 勇士内容库，这是一个资源汇集之地，构建者可以在这里找到灵感并从 AWS 勇士撰写的教学内容中学习，包括博客、视频、幻灯片演示、播客、开源项目等。随着技术社群的日益发展，新的勇士不断涌现，每个季度我们都会表彰来自世界各地的一群杰出人士，他们对社群知识的共享产生重大影响，并受到高度赞赏。

Amazon Transcribe是自动语音识别（ASR）服务，可让开发人员轻松地为其应用程序添加语音转文本功能，Transcribe支持文件和流式Streaming的两种音频输入方式，Transcribe Streaming可以应用在会议记录，语音控制交互，语言实时翻译等场景，Streaming方式支持HTTP/2和WebSocket两种协议。本文介绍使用Python语言实现Transcribe Streaming的WebSocket协议。

Nitro Enclave 使用户可以在亚马逊云科技上，简便，安全地运行隔离的可信计算环境，用于处理私钥，PII等敏感数据，支持 Intel，AMD 芯片的计算实例，没有任何额外费用，具备更好的灵活性和成本效益，且与云原生的安全服务 KMS，ACM 直接集成，为用户提供更好的使用体验和安全性保障。

Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据。Athena 采用无服务器架构，因此您无需管理任何基础设施，且只需为您运行的查询付费。Athena 简单易用，只需指向您存储在 Amazon S3 中的数据，定义架构并使用标准 SQL 开始查询。

公有云是适合数据分析和大数据处理的天然平台。近年来，云服务和开源社区涌现出许多优秀的工作流编排工具，方便就数据分析中复杂的抽取转换加载 (ETL) 过程进行任务编排。要成功运行数据分析管道，需要至少两个必要准备，一是搭建好支持运行数据管道的基础设施。二是编排好数据管道的 ETL 任务顺序。前者涉及运维，后者事关业务。从数据分析的角度，则希望运维难度最小，业务易用度最大。本文从上述两个角度切入，就 Airflow 和状态机支持数据分析管道的情况进行分析，并初步探讨云原生编排数据管道的方法和意义。

随着应用容器化不断流行与深入，采用Kubernetes（K8S）作为容器编排方式的应用也随之增加。作为亚马逊云科技的用户，在云上使用Amazon Web Service托管的K8S服务Elastic Kubernetes Service（EKS）服务的客户也在不断增加。同时根据K8S社区的发布规则K8S每年会有三个小版本的发布， 相应的EKS也会跟随上游K8S的版本发布3个版本，目前支持的版本以及相应终止支持的时间信息可以参考亚马逊EKS发布日历。

Amazon SageMaker Studio是第一套用于机器学习（ML）的全集成开发环境（IDE）。Amazon SageMaker Studio可帮助数据科学家们快速启动Studio notebooks以探索数据、构建模型、启动Amazon SageMaker训练作业并部署托管端点。Studio notebooks中随附一组预构建镜像，这些镜像由Amazon SageMaker Python SDK 与IPython运行时或内核的最新版本构成。凭借此项新功能，您可以轻松将自定义镜像导入Amazon SageMaker notebooks当中。在本文中，我们将具体探讨如何将自定义容器镜像导入Amazon SageMaker notebooks。