亚马逊AWS官方博客

AWS HIPAA 资格更新 (2017 年 10 月) – 再添 16 项服务

我们的医疗客户案例页面仅列出在 AWS 上构建和运行医疗保健及生命科学应用程序的众多客户当中的一部分。Verge Health、Care Cloud 和 Orion Health 这样的客户信赖 AWS,相信 AWS 能够帮助他们在受保护健康信息 (PHI) 和个人识别信息 (PII) 方面遵守 HIPAA 和 HITECH 要求。 再添 16 项服务 我在上次 HIPAA 资格更新中提到,我们向符合 HIPAA 要求的服务列表中添加了 8 项其他服务。今天,我很高兴地向大家宣布,我们又向该列表添加了 16 项服务,现在总共有 46 项服务。这里提供了最新添加的内容以及一些简短描述,还有我的一些博客文章的链接,帮您回忆一下之前的内容: 兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora – 这是对 Amazon Aurora 的全新补充,允许您使用自己通过 AWS Key Management Service (KMS) 创建和管理的密钥来加密关系数据库。对 Amazon Aurora 数据库启用加密时,底层存储会被加密,自动备份、只读副本和快照也会被加密。请阅读新增 – 针对 […]

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T2 Unlimited – 以高性能突破突发限制

我第一次撰写关于 T2 实例的文章是在 2014 年夏季,在该文章中我讨论了有多少工作负载对持续计算能力有适度的需求但偶尔需要更多的计算能力。该模型引起了我们客户的共鸣;T2 实例非常受欢迎,现在用于托管微服务、低延迟交互式应用程序、虚拟桌面、构建和暂存环境、原型等等。 新的 T2 Unlimited 实例 今天我们正在扩展突发模式,该模式首先在 T2 上得以应用,使您能够在任何期望的时间内维持高 CPU 性能,同时仍然保持尽可能低的成本。您只需在启动实例时启用此功能即可;您也可以为已经运行的实例启用此功能。如果平均 CPU 利用率在 24 小时时段内低于基线,则每小时 T2 实例价格将涵盖使用中的所有临时峰值。如果实例在较长时间内以较高的 CPU 利用率运行,则会产生一小笔小时费用。例如,如果您运行的 t2.micro 实例在 24 小时内的平均使用率为 15% (比基线高出 5%),则将额外收取 6 美分 (每个 vCPU 小时 5 美分 * 1 个 vCPU * 5% * 24 小时)。 要从 EC2 控制台启动 T2 无限实例,请选择任意 T2 实例,然后单击 T2 Unlimited […]

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AWS Systems Manager – 用于管理您的云和混合资源的统一界面

AWS Systems Manager 是一种管理云和混合 IT 环境的新方法。AWS Systems Manager 提供了一个统一的用户界面,可以简化资源和应用程序管理,缩短检测和解决操作问题的时间,并使您能够轻松安全地大规模操作和管理基础设施。此服务包含了丰富的功能。它定义了围绕使用 Amazon EC2 Systems Manager (SSM) 等产品中的功能进行分组、可视化和问题响应的新体验,支持大量跨资源的操作。 正如我在前面所说的,此服务中有很多强大的功能,我们没法深入介绍所有这些功能,但很容易转到控制台并开始使用任一工具。 资源分组 您可以通过资源组来创建大多数支持标记的资源的逻辑分组,这些资源包括 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例、Amazon Simple Storage Service (S3) 存储桶、Elastic Load Balancing 均衡器、Amazon Relational Database Service (RDS) 实例、Amazon Virtual Private Cloud、Amazon Kinesis Streams、Amazon Route 53 区域,等等。以前,您可以使用 AWS 控制台来定义资源分组,但 AWS Systems Manager 通过一个新的控制台和 API 提供这种新的资源组体验。这些分组是 Systems Manager […]

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利用 Amazon Time Sync Service 保持时间同步

今天我们发布了 Amazon Time Sync Service,这是一项通过网络时间协议 (NTP) 提供的时间同步服务,在每个区域使用冗余的卫星连接和原子钟来提供高精度的参考时钟。此项服务不收取额外费用,并且立即在所有公共 AWS 区域中提供给在 VPC 中运行的所有实例使用。 可以通过链接本地 169.254.169.123 IP 地址访问该服务。这意味着您不需要配置外部 Internet 访问,并且可以从您的私有子网内安全地访问该服务。 设置 Chrony 是另一个 NTP 实施,它比使用 ntpd 的方式更快;它能够更快地同步系统时钟,并且准确度比 ntpd 更高。我推荐使用 Chrony,除非您出于历史原因而需要使用 ntpd。 在 Amazon Linux 上安装和配置 Chrony 非常简单: sudo sudo yum erase ntp* sudo yum -y install chrony sudo service chronyd start 此外,只需添加行 server 169.254.169.123 prefer iburst即可修改您现有的 NTP 配置。 […]

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Amazon GuardDuty – 持续安全监控和威胁检测

您的 IT 基础设施 (AWS 账户和凭证、AWS 资源、来宾操作系统和应用程序) 面临着各色各样、不同规模的威胁!网络世界可能是一个各种危险暗流涌动的地方,我们希望确保您拥有正确的工具和知识并制定适当的远景,保证您的 IT 基础设施安全无虞。 Amazon GuardDuty 应运而生。通过各种公开的和 AWS 生成的数据源,在机器学习的大力支持下,GuardDuty 分析了数十亿个事件,追踪趋势、模式和异常,在其中识别暗藏潜在风险的蛛丝马迹。您可以通过一次单击来启用它,并在数分钟内即可查看前几项结果。 工作原理 GuardDuty 处理能力强大,可使用多个数据流,其中包括多个威胁情报源,保持对恶意 IP 地址和生僻域的了解;更重要的是,它会学习如何准确地识别 AWS 账户中恶意或未经授权的行为。结合从您的 VPC Flow Logs、AWS CloudTrail Event Logs 和 DNS 日志中收集的信息,GuardDuty 能够检测许多不同类型的危险和有害行为,包括探测已知漏洞、端口扫描和探测,以及来自不寻常位置的访问。在 AWS 方面,它会查找可疑的 AWS 账户活动,例如未经授权的部署、异常的 CloudTrail 活动、AWS API 函数访问模式以及超出多个服务限制的尝试。GuardDuty 还将查找与恶意实体或服务进行通信的受损 EC2 实例、数据泄漏尝试以及正在进行加密货币挖矿的实例。 GuardDuty 完全在 AWS 基础设施上运行,不会影响工作负载的性能或可靠性。您不需要安装或管理任何代理、传感器或网络设备。这个纯净的零占用空间模型应该对您的安全团队有很大吸引力,可以让他们不假思索地批准在所有 AWS 账户中使用 GuardDuty。 结果按照三个级别 (低、中或高) 之一呈现给您,并附有详细的证据和修复建议。这些结果还作为 Amazon CloudWatch […]

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Amazon Translate 简介 – 实时语言翻译

随着互联网的出现,世界变得越来越小。大量的信息可储存并在一眨眼的时间内在不同的文化和国家/地区之间传播,使我们能够相互学习和发展。为了使我们能够利用所有这些强大的知识和数据传输工具,我们必须先突破一些可能阻碍信息共享和交流的语言障碍。 除了使用多种语言之外,我们能够突破这些障碍的方法之一就是利用机器翻译和相关技术进行语言翻译。机器翻译技术起源于计算语言学研究领域,该领域重点在于使用软件将一种语言的文本或语音翻译为另一种语言的文本或语音。机器翻译的概念可以追溯到 1949 年,当时美国科学家和数学家 Warren Weaver 在洛克菲勒基金会的自然科学部的同事的要求下,创建了一份翻译备忘录来分享他的语言翻译理念。自那时起,我们通过使用神经网络来提高翻译方法的效率和质量,在机器语言翻译领域取得了很大的进展。因此,这个领域的技术进步给我们带来令人兴奋的新服务 (我今天要为您介绍),就一点也不奇怪了。 让我们欢迎:Amazon Translate 与我一起欢迎 Amazon Translate 服务加入 Amazon Web Service 系列。Amazon Translate 是一项高质量的神经机器翻译服务,该服务使用高级机器学习技术提供基于文本的内容的快速语言翻译,并支持开发提供多语言用户体验的应用程序。该服务当前为预览版,可在英语和受支持的语言之间翻译文本。 有了 Translate 服务,组织和企业现在能够通过让使用器使用自动化语言翻译以其首选语言访问网站、信息和资源,来更轻松地在其他区域扩展产品和服务。此外,客户可参与多玩家聊天、从使用器论坛收集信息、深入研究教育文件甚至可以获取有关酒店的评论,即使这些资源是用他们无法轻松理解的语言提供的也是如此。 如果您像我一样,您可能好奇 Amazon Translate 如何工作以提供高质量的机器语言翻译。Translate 在深度学习技术的基础上,使用神经网络来表示训练在语言对之间转换的模型。该模型包含一个编码器组件,此组件从源语言中读取句子并创建一个捕获所提供文本的含义的表示。该模型还包含一个解码器组件,此组件将用于将源语言的文本翻译为目标语言的语义表示公式化。此外,该服务使用注意机制从提供的源文本的每个单词构建上下文,以确定哪些单词适用于生成下一目标单词。深度学习中的注意机制的概念意味着,神经网络通过考虑源句子的完整上下文以及它之前生成的一切内容来关注源输入的相关上下文。此过程可帮助创建更准确且通顺的翻译。 Amazon Translate 可与其他 AWS 服务结合使用,来构建稳健的多语言体验或支持语言独立处理。例如,Translate 服务可与下面的一些服务结合使用: Amazon Polly:采用翻译后的文本,提供逼真的语音并允许创建发音的应用程序 Amazon S3:提供创建已翻译文档存储库的功能 AWS Elasticsearch:使用托管的 Elasticsearch 引擎创建多语言搜索 Amazon Lex:使用文本和语音构建翻译聊天机器人 AWS Lambda:支持动态网站内容的本地化 这些只是一些例子,有很多可通过将 Translate 与其他 AWS 服务配对来实现的解决方案。下面我们快速浏览控制台并试用该服务的预览版。 在登录控制台后,我看到许多有用的信息。我可以阅读详述 Amazon Translate 服务如何运行的信息 (包括有关该服务及其 API 的示例、指南和资源)。 […]

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Amazon Transcribe – 大规模实现准确的语音转文本

今天,我们将发布 Amazon Transcribe 的非公开预览版,这是一种自动语音识别 (ASR) 服务,使开发人员可以轻松地为应用程序添加语音转文本功能。随着带宽和连接情况的不断改进,世界上越来越多的数据以视频和音频格式进行存储。人们创建和使用所有这类数据的速度比以往任何时候都快。对于企业来说,拥有从所有这些丰富的多媒体内容中获取价值的一些手段是非常重要的。利用 Amazon Transcribe,您可以通过高效且可扩展的 API 节省成本昂贵的手动转录过程。 您可以通过使用 API 启动一个任务来分析以许多常见格式 (WAV、MP3、Flac 等) 存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 上的音频文件。您将收到每个单词的带时间戳的详细准确的录音文本以及推断的标点符号。在预览过程中,您可以使用异步转录 API 来以英语或西班牙语转录语音。 很多公司正在寻求从其现有的目录及其传入数据中获取价值。通过转录这些存储的媒体,公司可以: 分析客户电话数据 自动创建副标题 基于内容确定广告目标 针对音频和视频内容存档启用丰富的搜索功能 您可以使用 AWS 命令行界面 (CLI)、AWS 软件开发工具包 或 Amazon Transcribe 控制台轻松启动转录任务。 Amazon Transcribe 目前提供 3 个 API 操作 (用途不言自明): StartTranscriptionJob GetTranscriptionJob ListTranscriptionJobs 以下是一个简单的 Python 脚本,用于启动一个任务并轮询,直到完成该任务: from __future__ import […]

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Amazon Kinesis Video Streams – 适用于可视应用程序的无服务器视频提取和存储

手机、监控摄像机、婴儿监视器、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质量的视频流。家、办公室、工厂、城市、街道和高速公路现在都安装了大量的摄像机。它们将在洪水和其他自然灾害之后调查财产、提高公共安全,让您知道您的孩子安然无恙、通过连续的“失败”视频捕获一次性时刻 (个人爱好)、收集有助于识别和解决交通问题的数据等。 至少可以说,处理大量的视频数据是具有挑战性的。单个或几百万个传入流会突然到达。流包含宝贵的实时数据,无法延迟、暂停或搁置该数据以在更合适的时间处理。在您获得原始数据后,其他的挑战就会出现。可以想到的是存储和加密视频数据并为其编制索引。提取价值 – 深入探究内容、了解内容的含义并加快行动 – 是下一个重要步骤。 新的 Amazon Kinesis Video Streams 今天,我要向您介绍 Amazon Kinesis Video Streams,它是实时流式传输服务的 Amazon Kinesis 系列的最新成员。现在,您可以从数百万台摄像机设备中提取流视频 (或其他时间编码的数据),而不必设置或运行您自己的基础设施。Kinesis Video Streams 接受您的传入流、以加密形式持久存储这些流、创建基于时间的索引并支持创建可视应用程序。您可使用 Amazon Rekognition Video、MXNet、TensorFlow OpenCV 或您自己的自定义代码来处理传入流,这样做是为了支持我知道您将创造的出色的新机器人学、分析和使用器应用程序。 我们将为您管理所有基础设施。首先,您使用我们的创建器开发工具包 (设备端) 创建应用程序,然后通过选择的设备向我们发送视频。传入视频将通过安全的 TLS 连接到达,并在使用 AWS Key Management Service (KMS) 密钥加密后以时间索引形式存储。接下来,您通过视频流解析器库 (云端) 使用视频流并从中提取价值。 无论您从一台设备还是数百万台设备发送多少低分辨率或高分辨率的视频,Kinesis Video Streams 都将进行扩展以满足您的需求。我总是不厌其烦地说,您可以专注于您的应用程序和业务。Amazon Kinesis Video Streams 基于您熟悉的 AWS 部件而构建。它将视频存储在 S3 中以实现持久性和节省成本,使用 AWS […]

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Amazon Comprehend – 不断受训的自然语言处理

多年前,我在美国马里兰大学的计算机科学图书馆里闲逛时找到一本名为《计算机不能做什么》(What Computers Can’t Do)的又脏又旧的书,旁边是其续本《计算机仍不能做什么》(What Computers Still Can’t Do)。第二本书更加厚,这让我意识到计算机科学是值得研究的领域。在准备撰写本文时,我找到了第一本书的归档副本并发现了一条有趣的言论: 由于人类对用自然语言编写的句子的使用和理解需要句子的上下文相关使用的隐性知识,因此,Turing 认为,使计算机了解和转换自然语言的唯一方式可能是对计算机进行编程以了解这个世界。 这个言论非常有先见之明,并且我想告诉您的是 Amazon Comprehend 这项新服务实际上知道 (并且非常乐意分享) 有关世界的许多知识! Amazon Comprehend 简介 Amazon Comprehend 将分析文本并告知您它找到的结果,从语言 (从南非荷兰语到约鲁巴语,这之间有 98 种以上的语言) 开始。它可识别不同类型的实体 (人、位置、品牌、产品等)、关键短语、情绪 (积极、消极、复杂或中性) 并从采用英语或西班牙语的所有文本中提取关键短语。最后,Comprehend 的主题建模服务可从大型文档集中提取主题以进行分析或基于主题的分组。 前 4 项函数 (语言检测、实体分类、情绪分析和关键短语提取) 专为交互使用而设计,可在几百毫秒内进行响应。主题提取适用于基于作业的模型,其响应与集合的大小成比例。 Comprehend 是一项不断受训的自然语言处理 (NLP) 服务。我们的工程师和数据科学家组成的团队将继续扩展和完善培训数据,旨在使服务的准确度更高且应用更广泛。 探究 Amazon Comprehend 您可使用控制台探究 Amazon Comprehend,然后构建利用 Comprehend API 的应用程序。我将使用我的有关 Direct Connect 的最新文章中的开头段落来练习 Amazon Comprehend API 资源管理器。我将文本粘贴到框中并单击 […]

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新的 AWS IoT 设备管理

AWS IoT 和 AWS Greengrass 为您提供适用于您的 IoT 设备和应用程序的坚实基础和编程环境。 IoT 的性质意味着大规模设备部署通常包含在数百或数千个位置部署的数百万或甚至数千万台设备。在这样的规模下,不可能单独处理每台设备。您需要能够以批量、统一的方式设置、监控、更新以及最终停用设备,同时还保留适应不同的部署配置、设备型号等的灵活性。 新的 AWS IoT 设备管理 今天,我们将发布 AWS IoT 设备管理以帮助解决这一难题。它将帮助您完成设备生命周期中从生产到停用的每个阶段。以下是您将获得的内容: 装载 – 从原始生产状态的设备开始,您可以控制预置工作流程。您可以使用 IoT 设备管理模板,通过单击几下鼠标来快速装载整个设备组。这些模板可能包含有关设备证书和访问策略的信息。 组织 – 为了处理大量设备,AWS IoT 设备管理扩展了现有 IoT 设备注册表,并允许您创建设备组的层次模型以及基于层次设置策略。您可以深入到层次结构中查找各个设备。您还可以根据属性 (如设备类型或固件版本) 查询设备组。 监控 – 来自设备的遥测用于收集实时连接、身份验证和状态指标,这些指标将发布到 Amazon CloudWatch。您可以检查这些指标并找到异常值以便进一步调查。利用 IoT 设备管理,您可以为每个设备组配置日志级别,还可以发布注册表和任务的更改事件以用于监控目的。 远程管理 – AWS IoT 设备管理让您可以远程管理设备。您可以为这些设备推送新的软件和固件、重置工厂默认值、重启以及按照所需的速度设置批量更新。 探索 AWS IoT 设备管理 AWS IoT 设备管理控制台演示并指出如何访问该服务的每项功能: 我已经有大量设备 (压力计): 这些仪表是使用新的模板驱动的批量注册功能创建的。以下是我创建模板的方式: 这些仪表将分为不同的组 […]

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