亚马逊AWS官方博客

Amazon S3 更新 – 新推出三项安全和访问控制功能

在我们推出 Amazon S3 后一年左右,我参加了一次技术会议,在乘坐电梯时听到几位开发人员谈论,他们解决数据存储挑战的办法是“将其扔到 S3 中”。那一刻我记得非常清楚,因为听到这些意见非常偶然,而且这也是我最早被 S3 的快速普及完全震撼到的时刻之一。

使用 Amazon Timestream 存储和访问任何规模的时间序列数据 — 现已全面开放

时间序列是一种十分常见的数据格式,用于描述事物如何随时间的变化。最常见的时间序列数据来源包括工业机器和物联网设备、IT 基础设施堆栈(如硬件、软件和网络组件)以及共享其随时间变化的结果的应用程序。由于其数据模型不适合于通用数据库,要高效地管理时间序列数据绝非易事。

现已推出 Outposts 上的 Amazon S3

AWS Outposts 客户现在可以使用 Amazon Simple Storage Service (S3) API 来存储和检索数据,如同在常规 AWS 区域中访问或使用数据。这表示,许多已直接或通过 SDK 间接使用 S3 API 的工具、应用程序、脚本或实用程序,现在都可以配置为在 Outposts 本地存储这些数据。

通过 Amazon SageMaker R 内核访问数据源

在本文中,我们演示了如何在您的运行环境中接入各类数据源,包括Amazon EMR上的Hive与PrestoDB、Amazon Athena、Amazon Redshift以及MySQL兼容型Amazon Aurora集群等,并借此经由Amazon SageMaker实现分析、剖析并运行统计计算。您也可以通过JDBC将同一方法扩展到其他数据源。

盗链行为与 AWS 防盗链技术

“盗链”是互联网用语。通常指未经源网站允许的情况下,通过超链接引用源网站内容,如图片,视频等。盗链行为会造成受害网站数据泄露以及经济损失。 在现代互联网公司业务中防盗链技术扮演者越来越重要的角色,例如:网站通常会对内容进行防盗链处理,仅仅对特定用户开放,而没有权限的用户即使获得链接地址,也无法访问该链接所指向的内容。 本文根据常见盗链方法及其特点,介绍盗链对受害网站与用户造成的危害,以及如何利用AWS服务阻止盗链访问,从而确保网站数据访问安全。

通过置信评分与更高准确率,在 Amazon Lex 上构建高质量对话服务

虽然人们在与机器人交互时,使用的词语往往不那么精确,但我们仍然需要努力提供自然顺畅的用户体验。Amazon Lex此次推出的一系列自然语言理解改进与置信度评分,将帮助大家结合更多上下文信息设计出智能度更高的对话过程。您可以将Amazon Lex当中基于机器学习的intent区域功能与自有业务逻辑结合在用户intent当中,也可以在机器人开发过程中通过测试确定准确的置信度得分阈值,借此确定针对特定intent的样本话语更改是否能够实现预期效果。这些改进将帮助您设计出更加高效的对话流程。

通过 Amazon CodeGuru Profiler 简化应用程序的性能优化

我们很高兴能够帮助您使用 CodeGuru Profiler 已更快、更轻松地方式将性能优化能力集成到您的应用程序中。在这篇文章中,我们回顾并学习了如何使用CodeGuru Profiler 的两个最近的增强功能:基于资源的权限设置 和 使用 -javaagent 开关启动探查器代理,而无需修改应用程序的代码。