亚马逊AWS官方博客
DolphinScheduler + EMR Serverless 的集成实践
本文通过对 EMR on EC2 与 EMRServerless 中 Spark 任务的提交、监控、下载日志过程进行抽象并封装成 Python 类库,极大地简化了使用 Spark 的门槛,以及从 EMR on EC2 切换至 EMRServerless 的改造成本。
通过 Amazon Aurora MySQL 数据库重新启动时间优化缩短停机时间
使用兼容 Amazon Aurora MySQL 的版本在亚马逊云科技云中运行您的关系数据库时,关键要求之一是 […]
Amazon Inspector 的三项新功能拓宽了工作负载的漏洞扫描领域
今天,Amazon Inspector 增加了三项新功能,以增加扫描工作负载中是否存在软件漏洞时的可能性: A […]
Amazon SageMaker Studio 增加了基于 Web 的界面、代码编辑器、灵活的工作区,并简化了用户入门流程
今天,我们宣布改进 Amazon SageMaker Studio 体验! 全新 SageMaker Stud […]
用于自动检测应用程序的 Amazon CloudWatch Application Signals(预览版)
分布式系统面临的挑战之一是它们由许多相互依赖的服务构成,当您尝试监控它们的性能时,这会增加一定程度的复杂性。为 […]
利用 Mountpoint for S3 在 Kubernetes 上加速 LLM 的训练
本文展示了利用 Mountpoint for Amazon S3 CSI driver 将 S3 存储桶挂载在 Kubernetes 容器下,容器中的 LLM 训练脚本通过读取 Mountpoint for S3 挂载目录的方式直接访问S3存储桶上的数据进行训练。
AWS Lambda 中使用多线程解压 Amazon S3 大文件
在传统的 Lambda 自动解压方案中,解压后的上万个文件重新上传回 S3,使用单个线程需要消耗非常长的时间,甚至超过 Lambda 所能运行的最长时间(15 分钟)。您可以在 Lambda 使用多线程的运行,提高大文件解压上传的速度,最大可提高 30 倍。
StarRocks 3.0 存算分离版基于亚马逊云科技的最佳实践
StarRocks 致力于构建新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing)数据库,致力于帮助企业构建极速统一的湖仓分析新范式。从初创公司到企业,组织都在使用 StarRocks on AWS 解决方案进行数据分析和治理。 StarRocks on AWS 让我们的客户可以在全球各地快速可靠地构建自己的数据分析中心。现在,为了让更多用户以更低廉的成本进行数据分析和治理,我们推出了存算分离版本。让我们的用户可以提高资源利用率的同时优化成本。
AWS 应用程序编辑器的 IDE 扩展利用人工智能生成的 IaC 增强可视化现代应用程序开发
今天,我很高兴与大家分享 AWS 应用程序编辑器的集成式开发环境(IDE)扩展。现在,您可以直接在 IDE […]
可用区自动转移 – 当我们检测到潜在问题时,自动将您的流量从可用区转移
今天,我们推出了可用区自动转移,这是 Amazon Route 53 应用程序恢复控制器的一项新功能,您可 […]