亚马逊AWS官方博客

使用SQL Server原生备份与还原功能,将本地SQL Server数据库迁移至Amazon RDS on VMware

Amazon RDS on VMware支持在本地VMware环境下为用户提供托管SQL Server数据库服务。SQL Server的管理工作向来以复杂与耗时著称,但RDS on VMware足可以帮助大家在VMware vSphere集群上轻松的配置、扩展并运营SQL Server。您可以将原有的本地SQL Sever数据库迁移至RDS on VMware上,借此发挥托管服务的固有优势。

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和Netflix一起探索基于DJL的 Java 分布式在线深度学习推理架构

Netflix 是世界上最大流媒体平台提供商。它拥有多个知名影视剧IP例如 《纸牌屋》和《白夜追凶》,同时也拥有超过1.9亿来自全球各地的订阅用户。对于Netflix来说,时刻让用户拥有最佳使用体验是最为重要的。其中一个维持它的秘诀就是使用深度学习模型来提升信息的价值。Netflix在不侵犯用户隐私的前提下,通过收集程序的日志(非用户数据)来分析检查系统的稳定性。具体实现则是利用深度学习模型 + 微服务架构来达到实时分析超大规模的日志的目标。

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快速开启云中渲染之路

媒体行业中有大量渲染场景,在本地渲染常常面临资源不足的问题,而公有云以其弹性、扩展性成为大规模渲染的最佳选择。 为了进一步方便客户,亚马逊云科技解决方案研发中心开发了云中渲染农场解决方案(Cloud Rendering Farm Solution),使客户可以一键部署云中渲染农场,快速开始渲染任务。

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使用Amazon SageMaker Ground Truth为机器学习工作流构建实时数据标记管道

Amazon SageMaker Ground Truth流式标记作业 提供基础设施与资源,可供您创建持续运行的标记作业。此作业可按需接收新的数据对象并将其发送至工作人员进行标记。您可以将多个流式标记作业链接起来,由此创建出更复杂、更完善的数据标记管道。

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Amazon S3 Object Lambda介绍——在S3检索期间使用自有代码进行数据处理

通过将数据存储在Amazon Simple Storage Service (S3)当中,我们可以轻松在多个应用程序之间实现数据共享与使用。但不同应用对数据往往有着特殊要求,而且可能需要配合不同的数据视图。例如,电子商务应用所创建的数据集可能包含个人身份信息(Personally identifiable information PII),因此在内部分析时应当对敏感部分加以修订;而在市场营销预测场景下,这部分数据往往需要配合客户忠诚度等其他信息加以充实。

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使用AWS KMS对存储在自定义Amazon S3存储桶内的输出结果进行加密,并通过Amazon Textract实现多页文档处理

Amazon Textract是一项完全托管机器学习(ML)服务,可以从几乎任意类型的文档当中自动提取输出文本、手写内容及其他数据,从而轻松完成文档的规模化处理。Amazon Textract的功能全面超越了传统的简单光学字符识别(OCR),能够准确识别出表单内的字段内容以及表格中存储的信息。以此为基础,金融、医疗、法律以及房地产等众多行业得以轻松针对不同业务需求处理大量文档。

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Modern Apps Live – 在 5 月了解无服务器、容器等

Modern Apps Live 是一系列关于现代应用程序开发的活动,将于 5 月在 Twitch 上直播。 会议主题包括无服务器、容器以及移动和前端开发。 为帮助您理解,现代应用程序具备以下特性: 可以快速扩展到数百万用户。 在全球范围内可用。 管理大量数据(我们说的是 EB 级数据)。 在毫秒内响应。 这些应用程序是组合利用微服务架构、无服务器运营模型和敏捷开发人员流程而构建的。现代应用程序支持组织更快地进行创新,降低风险和总体拥有成本并缩短上市时间。 Modern Apps Live 包含四项虚拟活动: Container Day x Kubecon(5 月 4 日) Serverless Live(5 月 19 日) Mobile and Front-end Live(5 月 25 日) Container Day x DockerCon(5 月 26 日) 如果您是开发人员、解决方案架构师或者 IT 和 DevOps 专业人士,希望构建和设计现代应用程序,则无论您是刚刚起步,还是经验丰富的云从业者,这些会议均适合您。每个会议都设有问答时间。AWS 专家将加入 Twitch 聊天,准备回答您的问题。 如果您无法参加所有四项活动,以下是您绝对不应错过的一些会议: […]

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AQUA(高级查询加速器)– 为您的 Amazon Redshift 查询提速

Amazon Redshift 已在各种规模上提供了比任何其他云数据仓库高出 3 倍的性价比。我们是通过设计自己的硬件和使用机器学习 (ML) 来实现这一目标的。 例如,我们在 2019 年底推出了面向 Amazon Redshift 的基于 SSD 的 RA3 节点 (Amazon Redshift Update – Next-Generation Compute Instances and Managed, Analytics-Optimized Storage),并在去年 4 月 (Amazon Redshift update – ra3.4xlarge Nodes) 和去年 12 月(Amazon Redshift 发布具有托管存储的 RA3.xlplus 节点)添加了额外的节点大小。除了高带宽网络外,RA3 节点还融入了复杂的数据管理模型。正如我在启动 RA3 节点时所说的那样: 每个实例上都有一个基于 SSD 的大容量、高性能存储缓存,由 S3 提供支持,用于进行扩展、实现高性能和持久性。存储系统使用多条提示,包括数据块温度、数据阻塞和工作负载模式来管理缓存,以获得高性能。数据自动放置在适当的层级中,您无需进行任何特殊操作便能从缓存或其他优化中获益。 我们的客户使用 RA3 节点来维护非常大的数据集,并且正在看到很好的结果。从数字互动娱乐到跟踪媒体购买的展示量和效果,Amazon Redshift […]

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Amazon CodeGuru Reviewer 更新:新的可预测定价模型,可将价格最高降低 90%,Python 支持进入正式推出阶段

Amazon CodeGuru 通过由机器学习和自动推理提供支持的建议,帮助您自动执行代码审查并提高代码质量。您可以使用 CodeGuru Reviewer 来检测难以找到的潜在缺陷和错误,并使用 CodeGuru Profiler 根据实时数据微调应用程序的性能。该服务自 2020 年 6 月以来已正式提供;您可以在此处阅读有关如何开始使用 CodeGuru 的更多信息。 在过去几个月里,我们与许多客户展开了合作,在此期间,我们引入了安全检测器、Python 支持预览版和内存分析,以帮助客户提高代码质量并节省数小时的开发人员时间。我们还听到了关于定价结构和语言覆盖范围等各个领域的响亮反馈。我们决定解决这些反馈,并使得在组织内大规模采用 Amazon CodeGuru 变得更加容易。 今天,我很高兴地宣布推出 CodeGuru Reviewer 的两个重大更新: 一种全新的、易于估算的定价模型,其具有较低的每月固定费率,基于存储库的大小,最高可将价格降低 90% Python 支持现已正式推出 (GA),其建议覆盖范围更广,且具有四个与 Python 检测器相关的更新 适用于 CodeGuru Reviewer 的新的可预测定价 CodeGuru Reviewer 使您可以对存储在 GitHub、GitHub Enterprise、AWS CodeCommit 或 Bitbucket 中的存储库运行全面扫描。此外,每当您提交 pull 请求时,CodeGuru Reviewer 会开始新的代码审查并以评论的形式提出建议和改进。 之前的定价结构基于每月分析的代码行数 (LoC),即每 100 个 LoC 0.75 USD。我们已经收到了您的反馈:作为开发人员,您希望尽可能频繁地分析您的代码,在无需考虑成本的情况下根据需要创建尽可能多的 […]

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