亚马逊AWS官方博客

Amazon Linux AMI 2017.09 现已推出

我很高兴地宣布,Amazon Linux AMI 的最新版本 (2017.09) 现可供所有 AWS 区域中当前一代的所有 EC2 实例使用。此 AMI 包含受支持和维护的 Linux 映像,该映象旨在为 EC2 上运行的应用程序提供稳定、安全和高性能的环境。 易于升级 只需运行以下两条命令然后重启,就可将现有实例升级: $ sudo yum clean all $ sudo yum update 好处多多 此 AMI 包含许多新功能,其中有很多都是应客户要求而添加的。总结如下: Kernel 4.9.51 – 此内核以 4.9 稳定内核系列为基础,包括 ENA 1.3.0 驱动程序,还支持 TCP 瓶颈带宽和 RTT (BBR)。请阅读我的文章 Elastic Network Adapter – Amazon EC2 高性能网络接口,了解有关 ENA 的更多内容。要了解如何启用 BBR,请阅读发行说明。 Amazon […]

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Microsoft SQL Server 2017 在 Amazon EC2 上的实践

Microsoft SQL Server 2017 (几天前刚刚发布) 包含许多强大的新功能,包括支持图形数据库和数据库自动优化,还能创建无集群 Always On 可用性组。它还能在 Linux 和 Docker 容器中运行。 在 EC2 上运行 我很高兴地在此宣布,现在,您可以启动运行 Windows Server 2016 以及 SQL Server 2017 的四个版本 (Web、Express、Standard 和 Enterprise) 的 EC2 实例了。今天,AMI (Amazon 系统映像) 已在所有 AWS 区域提供,可以在各种 EC2 实例类型上运行,包括全新的 x1e.32xlarge (具有 128 个 vCPU 和接近 4 TB 的内存)。您可以通过 [控制台] 或 [Marketplace] 启动这些实例。以下是它们在控制台中的样子: 以及在 AWS Marketplace 中的样子: […]

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使用 Amazon Polly 提供实时家居监控警报

这是 Y-cam Solution 高级开发人员 Siva K. Syamala 撰写的客座博客文章。用她自己的话说,“Y-cam 是高质量安保视频解决方案提供商,我们的愿景是让智能家居安防系统变得简单,方便所有人使用。” | 原文链接 家居安防是家庭自动化和物联网的重要组成部分。Y-cam Solutions Limited 在 Amazon 的大力支持下,提供了一个智能安防系统,该系统可通过智能手机在世界任何地方进行监视和控制。为了改进警报、通知和系统控制方式,Y-cam 使用 Amazon Polly 提供一流的 AI 服务。利用该服务,用户可通过语音与安防系统进行交互。 我们的服务的工作方式 当触发报警时,我们通过 Twilio 以语音电话的方式通知客户。在建立呼叫后,Twilio 将逐步执行 TwiML 指令,并使用从 Amazon Polly 检索的合成语音开始向客户传送信息。电话接听方通过按手机键盘上的按钮 (DTMF 代码) 来做出回应。根据具体的 DTMF 代码,我们的服务会采取指定的操作,并返回从 Amazon Polly 检索的合成语音所对应的 TwiML 指令。为了让用户听起来像一个真实的对话,Amazon Polly 必须快速做出回应。延迟和等待会让人不满,并更有可能会导致接听方挂断电话。 下面是触发警报时向客户拨打的电话的示例音频剪辑。 架构   呼叫 Amazon Polly 以下 Java 代码说明了从 Amazon […]

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在 AWS 上制造一辆无人驾驶车辆,并参加 re:Invent 机器人车拉力赛

在未来数年内,我们的道路上将会看到有许许多多的无人驾驶车辆在行驶。这归功于深度学习的发展及其在无人驾驶技术方面的应用。在本博客文章中 | 原文链接,我们将向您展示一个教程,介绍如何制造使用 Amazon AI 服务的遥控 (RC) 车辆。 通常,每个无人驾驶车辆上都会安装各种各样的传感器,这些传感器可提供充分的遥测数据。这些遥测数据可用于改善单个车辆的驾驶,而且还能帮助提升用户体验。一些改进示例包括智能驾驶路线确定、增加车辆可行驶里程、提高效率、增强安全性以及更好地报告碰撞情况。在 AWS 上,像 TuSimple 这样的客户已经使用 Apache MXNet 打造了一个尖端的无人驾驶平台。TuSimple 已于近期实现了 200 英里的无人驾驶里程。 为了在无人驾驶车辆的驾驶中提高深度学习意识,推动 AWS IoT 的运用以及凸显人工智能 (AI) 的作用,AWS 将在 re:Invent 2017 大会期间,举办一个研讨会形式的机器人车马拉松拉力赛。这是一系列博客文章和 Twitch 视频中的第一个,利用这些文章和视频,开发人员可以学习无人驾驶 AI 技术,并为这场马拉松赛做好准备。有关马拉松赛的更多详情,请参阅 2017 年机器人车拉力赛。 在本教程中,我们将利用一个称为 Donkey 的开源平台项目。如果您愿意的话,可以使用您自己的 1:10 比例的电动汽车进行试验。不过,我们将坚持使用 Donkey 项目中使用的 1:16 比例的电动汽车。 下面是一些视频,其中演示了我们使用后面教程在 AWS 中制造的其中两款汽车。 车辆制造过程 在此存储库中可以找到组装和配置无人驾驶车辆的过程。其中还包括一个完整的材料清单,并且提供了链接,说明在什么地方购买各种部件。主要车辆部件来自于 RC Car、Raspberry Pi、Pi Cam 和 Adafruit […]

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释放创造力 – AWS Step Functions 让您事事顺利

我经常进行有关 Amazon 创新文化的演讲,通常,开场幻灯片都会引用 Amazon 创始人 Jeff Bezos 一句发人深省的话: 我喜欢和客户坐在一起,听他们讲述我们如何帮助他们释放了创造力,让他们能够追寻梦想。今年早些时候,我与可口可乐公司的 Patrick 聊天,想了解他们如何使用 AWS Step Functions 和其他 AWS 服务支持 Coke.com Vending Pass 计划。此计划包括,在支持使用可口可乐 Vending Pass 进行移动支付的自动贩售机上购买产品可以赢得饮品奖励。参与者可轻扫已启用 NFC 的手机,完成 Apple Pay 或 Android Pay 购买,同时向自动贩售机表明身份,并赢取积分,将来即可在自动贩售机上免费获得饮品 轻扫之后,SNS 主题和 AWS Lambda 函数的组合会对部分现有后端代码启动两次调用,以计算贩售点数并更新参与者的记录。遗憾的是,后端代码响应太慢,还有一些计时依赖性,从而导致漏掉更新,并有可能使 Vending Pass 参与者觉得很困惑。解决这个问题的最初方案非常简单:修改 Lambda 代码,在两次调用之间加入 90 秒延迟。这样确实可以解决问题,但平白消耗了处理时间 (对 Lambda 函数的使用计费取决于请求的持续时间,以 100 毫秒为间隔)。 为了使解决方案更加经济高效,团队转而使用 AWS Step Functions,并构建了非常简单的状态机。我在之前的一篇博文中介绍过,Step Functions 能够使用易于构建的可视化工作流,大规模协调分布式应用程序的组件和微服务。 […]

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Amazon Linux AMI 2017.09 现已推出

我很高兴地宣布,Amazon Linux AMI 的最新版本 (2017.09) 现可供所有 AWS 区域中当前一代的所有 EC2 实例使用。此 AMI 包含受支持和维护的 Linux 映像,该映象旨在为 EC2 上运行的应用程序提供稳定、安全和高性能的环境。 易于升级 只需运行以下两条命令然后重启,就可将现有实例升级: $ sudo yum clean all $ sudo yum update 好处多多 此 AMI 包含许多新功能,其中有很多都是应客户要求而添加的。总结如下: Kernel 4.9.51 – 此内核以 4.9 稳定内核系列为基础,包括 ENA 1.3.0 驱动程序,还支持 TCP 瓶颈带宽和 RTT (BBR)。请阅读我的文章 Elastic Network Adapter – Amazon EC2 高性能网络接口,了解有关 ENA 的更多内容。要了解如何启用 BBR,请阅读发行说明。 Amazon […]

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纽约公共图书馆的云旅程

“图书馆是思想的产房,是历史苏醒的地方。”-Norman Cousins 几年前,我有幸与 Jay Haque 见面,那是他已经开始领导纽约公共图书馆的 (NYPL) 云旅程。我在 Dow Jones 正在经历类似的旅程,所以我们有机会分享我们的故事。几周前,我高兴地看到 Jay 对我的一篇文章进行了评论,在更多地了解了一些他在 NYPL 的旅程的进展之后,我觉得他对最佳实践的看法可以让更广阔的市场受益。原来我并不孤单,今天 Jay 和他的团队成为了 2016 AWS City on a Cloud 创新挑战赛的获胜者。谢谢你,Jay,我期待着与您的见面,也希望看到 NYPL 继续变革为客户提供技术的方式! (像这个故事一样基于真实经验的故事往往是最有价值的,我愿意介绍更多这种类型的文章。如果您有想要分享的故事,让我们来谈谈如何发布在我的博客上!) -Stephen orbans@amazon.com @stephenorban

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云中的 SAP — 第一部分

我很幸运,能够经常与全球最大的一些组织的高管谈论他们如何利用云来改变其业务。最常讨论的话题之一是如何有效运行 SAP on AWS。不用说,我很兴奋能够介绍一个小型文章系列,这些文章说明了我们通过 Fernando Castillo (AWS 的 SAP 业务全球主管) 在 AWS 上进行 SAP 部署时发现的趋势。 (这是 AWS 企业博客上发布的多篇客座文章中的第一篇文章。如果您有一些您认为对技术专业人员的云之旅有帮助的想法,我很乐意倾听!) -Stephen orbans@amazon.com @stephenorban

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使用 Amazon Lex 和 Amazon Alexa 创建问答自动程序

您的用户有疑问而您有答案,但您需要采取更好的方式,让用户可以提问并获得正确答案。用户经常打电话给帮助中心,或者发布到您的支持论坛,但随着时间的推移,这会给您的组织增加压力和成本。聊天自动程序可以为您的客户增加价值吗?有趣的是,最近的一项投票显示,44% 的人愿意跟聊天自动程序交流,而不是跟人交流! 在这篇文章中,我们提供了一个示例解决方案,称为“QnABot”(发音为“Q and A Bot”)。QnABot 使用 Amazon Lex 和 Amazon Alexa 为您的“问题和答案”提供对话接口。这可以让您的用户提问并快速获得贴切的答案。 Amazon Lex 让您可以将语音和文本聊天访问集成到现有应用程序中。Amazon Alexa 允许您使用 Amazon Echo 或任何启用 Alexa Voice Service 的设备为家庭或工作场所的用户提供免提语音接口。QnABot 能做到两全其美。 QnABot 使用 Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) 使您的问题和答案均可以搜索。当用户提问时,将在后台使用 Amazon ES 功能强大的全文搜索引擎,来找出与该问题最匹配的答案。 下面各部分介绍了如何执行以下操作: 将 QnABot 部署到您的 AWS 账户。本博客假定您已经是 AWS 客户。如果您希望创建账户,请选择 AWS 主页上的“Create an AWS Account”按钮。 使用 Content Designer UI 在 […]

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用 Amazon Lex 和 Raspberry Pi 构建语音套件

在本文中,我们将介绍如何使用广泛可用的组件将 Amazon Lex 嵌入自定义硬件中。我们将演示如何构建基于语音的简单 AI 套件并将其连接至 Amazon Lex。我们将使用 Raspberry Pi 和一些现成的组件,总成本不足 60 USD。在本文结束时,您将拥有一个与 Amazon Lex PostContent API 集成的联网硬件设备。我们还会演示两个示例自动程序 – 一个语音控制的机器人和一个语音控制的节拍器。 组件概览 您需要使用以下组件来构建 Amazon Lex 硬件套件。 Raspberry PI 3 B 型号,~35 USD,来自 Amazon。 Kinobo – USB 2.0 迷你麦克风,~5 USD,来自 Amazon。 Adafruit I2S 3W Stereo Speaker Bonnet 和扬声器,~12 USD,来自 adafruit。 (可选) Qunqi 透明盒架,~20 USD,来自 Amazon。 物理构造 Raspberry […]

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