亚马逊AWS官方博客

在本文中，我们解释了Compass公司如何使用Amazon ES为客户提供符合其房产需求的搜索结果。无论大家希望实时搜索新列表，还是打算使用Compass的已保存搜索机制进行市场监控，Amazon ES都能为您提供良好的运行效果。 相较于复杂繁琐、难以管理的Lucene基础设施，Compass在转向Amazon ES之后得以节约下大量时间与精力，并借此着力推动业务拓展与工程研发，最终开辟出新的商业机遇。

Amazon Translate极大丰富了Alexa的语言支持范围，并显著提高了其问题回答效果，帮助Alexa更快更好地走向全球市场。关于Amazon Translate功能的更多详细信息，请参阅Amazon Translate说明文档。

本文讨论了如何使用Apache Flink与Kinesis Data Analytics构建流式ETL管道。其中着重强调了如何构建可扩展解决方案，在解决流式摄取中部分高级用例的同时，保持较低的运营开销。这套解决方案将帮助大家快速实现流式数据的丰富与转换，并将其加载至数据湖、数据存储或者其他分析工具当中，且无需执行额外的ETL操作步骤。本文还探讨了如何通过监控与故障处理对应用程序加以扩展。

在本文中，我们了解了如何使用Amazon Kendra部署企业搜索服务。您可以使用机器学习支持的Amazon Kendra改善公司内部的搜索体验。您也可以在不具备任何机器学习/AI经验的前提下，使用自然语言快速检索文档。关于Amazon Kendra项目的更多详细信息，请参阅AWS re: Invent 2019大会上Andy Jassy做出的主题演讲、Amazon Kendra常见问题解答以及Amazon Kendra是什么？

正如我们在本博文中所预计的那样，作为 Amazon GuardDuty 的一部分，之前在 Amazon Macie 中可用的 Amazon Simple Storage Service (S3) 活动的异常和威胁检测现已得到增强，并降低了 80% 以上的成本。这将 GuardDuty 威胁检测范围扩展到工作负载和 AWS 账户之外，也有助您保护 S3 中存储的数据。

在本文中，我们理解了异常检测的目标，并探讨了异常检测模型与输出结果方面的详细信息。目前，大家可以轻松从Amazon ES以及Open Distro for Elasticsearch当中获得这些功能。最后，我们还将异常检测工具的结果与两种常用模型进行了比较，并观察到相当可观的性能改进。

AWS 成本管理服务可让客户成功查看、管理、规划和优化云支出。

无论您的组织是一家在许多国家开展业务的跨国企业，还是一家渴望在全球获得成功的小型初创企业，将您的内容翻译成当地语言可能都是一个持久的挑战。实际上，文本数据通常有很多种格式，而处理它们可能需要多种不同的工具。而且，由于所有这些工具可能不支持相同的语言对，您可能必须将特定文档转换为中间格式，甚至是求助于人工翻译。所有这些问题都增加了额外的成本，并为构建一致、自动化的翻译工作流造成了不必要的复杂性。

如果您错过了 2019 re:Invent 周期间的公告，Amazon Fraud Detector 最初是在 2019 年 12 月 3 日以预览模式发布的。但今天，它已全面推出，供客户查看。

AWS DataSync 现在支持自行管理的对象存储之间的传输！