亚马逊AWS官方博客

新增功能 – 适用于 Amazon FSx for Lustre 文件系统的高性能 HDD 存储

许多工作负载(如基因组分析、机器学习模型训练、高性能计算 (HPC) 和分析应用程序)都依赖于访问同一组数据的多个计算实例。对于这些工作负载,计算实例的集群通常连接到高性能共享文件系统。Amazon FSx for Lustre 让您可以轻松且经济高效地启动和运行世界上最热门的高性能共享文件系统。今天,我们宣布推出适用于 FSx for Luster 的新 HDD 存储选项,该选项可将吞吐量密集型工作负载的存储成本降低多达 80%,而这些工作负载不需要 SSD 存储的亚毫秒级延迟。

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在 AWS 上实现无服务器视频字幕自动翻译架构

随着媒体行业的全球化发展,越来越多的用户(包括企业和个人)都会有视频字幕的自动化翻译的需求。本文使用Amazon S3作为视频和字幕文件的存储,使用 Amazon Translate 实现了字幕的机器翻译,并且使用Amazon Lambda来调用 Amazon Translate 构建了一套无服务器的视频字幕翻译架构。利用本文实现的方案,您只需要将视频和字幕文件上传至Amazon S3,就可以自动获得翻译后的视频和字幕文件。

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使用 Amazon Redshift 通过配额机制监控及控制 schema 存储空间

本文还向大家展示了如何轻松在Amazon Redshift schema当中控制存储配额。我们不仅完成了schema之上创建并变更配额,同时授权特定用户使用该schema的操作步骤,同时也探讨了如何将数据导入schema并通过系统视图在多种用例下监控事务结果及磁盘使用量。通过这项强大的功能,相信大家能够通过Amazon Redshift切实满足各类业务需求。

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Amazon Redshift Federated Query 最佳实践

本文回顾了能够帮助大家尽可能提升Amazon Redshift联邦查询性能的十项最佳实践。当然,每项实践都对应特定用例,请在具体采用之前认真评估您的当前场景是否与之匹配。 AWS将继续增强并改进Amazon Redshift Federated Query,也欢迎大家提供反馈意见。如果您有任何疑问或建议,请在评论中与我们交流。如果您需要进一步帮助以优化Amazon Redshift集群,请联系您的AWS客户服务团队。

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如何在 ADFS 与 AWS 之间建立信任,并通过 Active Directory 凭证配合 ODBC 驱动程序接入 Amazon Athena

本文展示了如何在Active Directory当中配置ADFS 3.0,并将其作为IdP以使用SAML实现与AWS的身份验证联动。本文还探讨了如何将Athena ODBC驱动程序集成至ADFS,以及如何直接使用Active Directory凭证接入Athena。通过将Active Directory与Athena ODBC驱动程序集成起来,我们可以更灵活地通过各类熟悉的商务智能工具访问Athena,使用SQL分析Amazon S3中的数据且完全无需创建单独的IAM用户。

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NoCode 热身系列:你准备好了吗?

NoCode的兴起是2019年最强劲的技术趋势之一,开始改变构建Web和移动应用的方式,并使得人人都可以成为Builder(构建者)。2020年7月6日,亚马逊AWS推出了自己的NoCode平台,即Amazon Honeycode服务。本文作为NoCode热身系列的开篇,将讨论NoCode所解决的问题、诞生的背景以及常见的应用领域。

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