亚马逊AWS官方博客

容器已经成为开发人员越来越重要的应用程序封装和部署方式。容器轻盈，为应用程序提供了统一的便携软件环境，可以随时随地轻松运行和扩展。Amazon Web Services (AWS) 的客户将容器作为一个基本计算单位，用于部署微服务、大数据、机器学习模型以及批处理作业等现有工作负载和全新工作负载。在 2018 年 AWS re:Invent 大会上，我们宣布推出 AWS 容器能力计划，以表彰那些支持在 AWS 上的容器中运行工作负载的先进 AWS 合作伙伴网络 (APN) 合作伙伴解决方案。

在 AWS re:Invent 2018 大会上，我们发出了对整个 AWS 合作伙伴网络 (APN) 计划做出更新的公告，新计划将进一步关注我们不断发展的 APN 合作伙伴社区的成长、投资和创新并为其提供支持，使 APN 合作伙伴更好地通过结构更合理的计划受益。

在接下来的两周，与我们一起了解 re:Invent 2018 大会上发布的新服务和功能。了解功能和优势、观看现场演示并提问问题！ 我们的 AWS 专家可以在线解答您可能遇到的任何问题。立即注册！

AWS 云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移可能是一个复杂度极高的多阶段流程：从评估阶段直到移交阶段，涉及到不同的技术和技能。这篇博文是系列博文中的第三篇，讨论了有关数据库迁移时要考虑的组件的高级方面。本系列博文并未探讨应用程序组件和不同场景的复杂性，因为这要取决于具体使用案例。为了更好地理解这些复杂性，请参阅 AWS Database 博文 Database Migration—What Do You Need to Know Before You Start?

AWS 云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移可能是一个复杂度极高的多阶段流程 – 从评估阶段直到移交阶段，涉及到不同的技术和技能。为了更好地理解这其中的复杂性，请参阅 AWS 数据库博文：数据库迁移 – 开始迁移之前应该了解些什么？

在 AWS 云中从 Oracle 迁移到 PostgreSQL 可能是一个复杂的多阶段过程，从评估阶段到切换阶段，涉及多种不同的技术和技能。本系列博文介绍了源 Oracle 数据库、AWS Database Migration (AWS DMS) 服务和目标 PostgreSQL 数据库的环境和配置设置。本系列博文侧重于生产、开发、测试和暂存数据库环境迁移所用源数据和目标数据库基础设施、设置、工具和配置。我们将首先介绍从 Oracle 迁移到 Amazon RDS for PostgreSQL 数据库或兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora 数据库。

今天我们新推出 p3dn.24xlarge 实例，进一步提升 P3 实例的上限，此实例的 GPU 内存为 p3.16xlarge 实例的 2 倍，vCPU 数量是后者的 1.5 倍。此实例配备 100 Gbps 网络带宽（最高可达老款 P3 实例的 4 倍）、本地 NVMe 存储、含 32 GB GPU 内存的最新型号 NVIDIA V100 Tensor Core GPU、用于加快 GPU 间通信的 NVIDIA NVLink、AWS 定制的 Intel® Xeon® 可扩展 (Skylake) 处理器（全内核睿频稳定频率 3.1 GHz），所有配置都依托 AWS Nitro 系统构建。

在 Amazon EKS 上开始应用程序开发可能需要创建 Kubernetes 集群和代码库，还需要配置部署管道以将代码更改持续推送到集群。在本博文中，Stelligent 的 Casey Lee 展示了如何使用开源工具 mu 简化所有 AWS 资源的声明和管理，以便您可以专注于开发应用程序。

Amazon Personalize 如何简化个性化和推荐？ 如之前的博文所述，您可以使用 Factorization Machines（因子分解机）等算法在 Amazon SageMaker 上构建推荐模型。但是，这需要大量的数据准备和专家调整才能获得良好的结果。
使用 Amazon Personalize 创建推荐模型要简单得多。借助自动执行复杂机器学习任务的新流程 AutoML，Personalize 执行并加速设计、训练和部署机器学习模型所需的艰巨工作。

强化学习是一种机器学习模式，适合允许“代理”以试错方式在交互式环境中行动的情况，代理可以利用来自这些行动的反馈逐步学习，以达到预定目标或最大限度提升某些类型的分数或反馈。这与监督式学习等其他形式的机器学习形成对比，监督式学习使用一组事实（基础事实）来训练模型，以便它可以进行推理。