亚马逊AWS官方博客

隆重推出 AWS 容器能力计划

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。

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云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移:为 AWS DMS 设置 PostgreSQL 目标数据库环境

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?

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云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移:迁移流程和基础设施注意事项

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。

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新增功能 – EC2 P3dn GPU,加快机器学习速度并下调 P3 实例价格

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。

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Amazon Personalize – 适合每个人的实时个性化和推荐

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。

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AWS DeepRacer – 在 re:Invent 亲自体验强化学习

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。

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