亚马逊AWS官方博客

AWS Deep Learning AMI 现在推出 TensorFlow 1.5 和全新 Model Serving 功能

AWS Deep Learning AMI 可帮助您快速轻松地开始使用机器学习。AMI 包含大量预建选项,可满足机器学习从业者的各种需求。如果您需要常见深度学习框架的最新版本,Deep Learning AMI 可提供在基于 Conda 的独立虚拟环境中安装的预建 pip 二进制文件。如果您希望测试高级框架功能或者对框架源代码进行微调,包含源代码的 Deep Learning AMI 可提供基于源的自定义框架安装。这些框架通常内建了常见二进制文件中没有的高级优化功能。

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Zocdoc 在 AWS 上使用 TensorFlow 帮助患者安心看病

医疗保健行业的情况非常复杂。最近的调查表明,超过一半的美国人不清楚所持保险涵盖的范围,四分之三的人希望通过更简单的方法来确认医生是否在保险公司网络内。

Zocdoc 帮助患者理清了这一混乱局面,让需要医疗保健的个人能够做出更明智的选择,同时找到满足其需求的医疗服务。Zocdoc 致力于优化医疗保健数据来帮助患者,支持其完成该使命的核心就是 AWS 上的深度学习。有了使用 TensorFlow 深度学习框架构建的算法,Zocdoc 可更高效地为患者分配医生。患者可预约 24 小时内看诊,过去全国新患者等待看诊的平均等待时间为 24 天。

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最新 EC2 好东西 – 启动模板与分布置放

AWS re:Invent 推出了多项重要的 EC2 实例类型和功能。 我已经给大家介绍了 M5、H1、T2 无限版和 Bare Metal 实例,以及休眠和新定价模型等竞价功能,Randall 也给大家介绍了 Amazon Time Sync Service,今天我将介绍两个新的功能:分布置放组和启动模板。这两个功能都通过 EC2 控制台和 EC2 API 调用,可以在“aws”分区中的所有 AWS 区域使用。

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利用机器学习和 BI 服务构建社交媒体控制面板

在这篇博文中,我们将展示如何利用 Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Kinesis、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 构建受自然语言处理 (NLP) 支持的社交媒体控制面板,以便处理推文。 组织与客户之间的社交媒体交互可以深化品牌认知度。这些交流是发掘销售线索、增加网站流量、发展客户关系并改进客户服务的低成本方法。 在这篇博文中,我们将构建无服务器数据处理和机器学习 (ML) 管道,在 Amazon QuickSight 中提供处理推文的多语言社交媒体控制面板。我们将利用 API 驱动的 ML 服务,来让开发人员只需调用高度可用、可扩展、安全的终端节点,便可轻松向任何应用程序添加智能功能,例如计算机视觉、语音、语言分析和聊天自动程序功能。借助 AWS 内的无服务器产品,这些构建块只需极少的代码便可整合在一起。在这篇博文中,我们将对流经系统的推文执行语言翻译和自然语言处理。 除了构建社交媒体控制面板之外,我们还希望捕获原始数据集和充实后的数据集,并将其长期存储在数据湖中。这将允许数据分析师快速轻松地对此数据执行新型分析和机器学习。 在这篇博文中,我们将展示如何实现以下操作: 利用 Amazon Kinesis Data Firehose 轻松捕获和准备实时数据流,并将其加载到数据存储、数据仓库和数据湖中。在本例中,我们使用的是 Amazon S3。 触发 AWS Lambda 以使用 Amazon Translate 和 Amazon Comprehend (来自 AWS 的两种完全托管式服务) 分析推文。仅需几行代码,我们就能利用这些服务将推文翻译为不同语言,并对推文执行自然语言处理 (NLP)。 在 Amazon Kinesis Data Firehose 内利用独立的 […]

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AWS Organizations —— 管理众多账号再也不是难题

AWS Organizations简述 AWS Organizations 可为多个 AWS 账户提供基于策略的管理。借助 AWS Organizations,您可以创建账户组,然后将策略应用于这些组。Organizations 支持您针对多个账户集中管理策略,无需使用自定义脚本和手动操作流程。 使用 AWS Organizations,您可以创建服务控制策略 (SCP),从而集中控制多个 AWS 账户对 AWS 服务的使用。Organizations 支持您通过 包括API,SDK和Console界面创建新账户。Organizations 还有助于简化多个账户的计费模式,即您可以通过整合账单(Consolidated Billing)为您组织中的所有账户设置一种付费方式。所有 AWS 客户都可以使用 AWS Organizations,且无需额外付费。要注意的是任意的AWS账户只能存在一个Organization中。 AWS Organizations关键性概念 在正式接触AWS Organizations之前我们必须要先弄清楚其中的关键性名词和概念 Organization – 组织 组织是指一系列AWS账户,您可以将其整理为一个层次结构并进行集中式管理 AWS account – 账户 AWS账户是您AWS资源的容器,例如: Amazon S3 存储桶、 Amazon EC2 实例等 通过AWS Identity and Access Management (IAM) 规则  (users, roles) 管理AWS资源 AWS […]

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现已开放 – 伦敦的第三个 AWS 可用区

我们选择某个地理区域(我们称之为“区域”),然后在该区域建立多个独立的可用区,从而不断扩大 AWS 服务范围。每个可用区 (AZ) 都与多个网格具有多项互联网连接和电源连接。 今天,我们很高兴地宣布,我们将开设第 50 个 AWS 可用区,这也是我们在欧洲 (伦敦) 区域的第三个 AZ。这将为您提供更多灵活性,以便您构建具有高可扩展性、高容错能力,并可在英国的多个 AZ 中运行的应用程序。 自从在欧洲 (伦敦) 区域启动以来,我们发现,越来越多的客户使用 AWS 来开发创新型新应用程序,而且这一现象在公共部门和监管行业尤为突出。下面是英国的 AWS 同事提供的几个示例: 企业 – 英国最具权威性的一些企业正在利用 AWS 进行业务转型,这些企业包括 BBC、BT、Deloitte 和 Travis Perkins。Travis Perkins 是英国最大的建筑材料供应商之一,正在实施其史上最大规模的系统和商业变革,包括将其数据中心全部迁移至 AWS。 初创公司 – 跨境支付公司 Currencycloud 已将其所有付款业务和演示平台迁移至 AWS,并因此节约了 30% 的基础设施费用。Clearscore 立志改善混乱的信用积分行业,也已选择在 AWS 上托管整个平台。UnderwriteMe 正在将欧洲 (伦敦) 区域用作托管服务,为客户提供保险平台。 公共部门 – Met Office 选择 AWS 来支持 […]

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搭建DX Gateway,轻松互联全球架构

Direct Connect Gateway是什么,能做什么 您可以使用新的Direct Connect Gateway功能建立跨越多个AWS区域的虚拟私有云(VPC)的连接。 您不再需要为每个VPC建立多个BGP会话; 这可以减少您的管理工作量以及网络设备的负载。 此功能还允许您从任何直接连接位置连接到任何绑定的VPC,从而进一步降低跨区域使用AWS服务的成本。 为了使您可以有更直观的区别体验,我们可以通过下面的对比图来更好的体会一下 在没有DX Gateway之前: 需要互联VPC的话,每个VIF需要和对应VPC的VGW绑定。也就是说,有多少希望互联的VPC,就需要维护多少VIF到VGW的链路。并且如果需要互联的VPC是跨region的,那么就需要多条AWS DX链路。这就意味着更多的DX代理商,更多的沟通时间,更多的维护成本。 下图标注出了,有两个不同的region资源(us-west-1和us-east-1)的客户Account-0希望通过DX来给其下面的子账号Account-1和Account-2分别分配DX VIF,使其可以更快的访问放在us-west-1和us-east-1的VPC资源。这就需要用户分别在这两个region找DX partner开启DX服务,并且针对每个VPC创建一个VIF连接。 有DX Gateway之后: 每个DX Gateway都是跨所有公共AWS区域存在的全局对象。这就使得所有的AWS全球区域之间可以通过网关进行的所有通信,而这类全球通信是通过AWS网络骨干进行保障的。 和上述同样的需求,我们来看看有DX Partner的情况会怎么样。Account-0账户只需要在最近的region,比如us-west-1申请一个DX专线。再创建一个AWS Global全局的DX Gateway。分别分配给account-1和account-2账户一个VIF连接DX Gateway,再将希望访问的VPC直接和DX Gateway绑定就解决了。 总结一下DX Gateway的作用: 在只需要拉一条DX专线的情况下,可以通过DX Gateway和全球region的VPC进行互通。就是这么简单。下面就让我们来亲手搭建一个互通全球region的DX Gateway,享受AWS给我们带来的网络便捷 使用DX Gateway实现不同region内的VPC互通 0. 网络架构图 通过创建DX Gateway并绑定至VIF来做到多个region的VPC互通的步骤如下: 创建DX Gateway并同步到所有region 绑定VIF到DX Gateway 配置本地路由器和DX Gateway形成BGP邻居 将其他region的VPC绑定的VGW和DX Gateway进行绑定,并打开路由汇聚 测试本地路由器和各个region的VPC中的EC2的连通性 1. 实际创建DX Gateway 在日本region创建DX Gateway 日本区域出现DX Gateway 一段时间之后在其他region,比如Singapore也会出现DX […]

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使用 AWS Glue 和 Amazon Athena 实现无服务器的自主型机器学习

您是否遇到过需要根据某些属性划分数据集的情况?K-means 是用于划分数据的最常见的机器学习算法之一。该算法能够将数据分成不同的组 (称为集群)。每个样本都被分配到一个集群,这样,相比分配到其他集群中的样本,分配到同一集群中的样本彼此之间更相似。 在这篇博客文章中,我将介绍使用 AWS Glue 提取位于 Amazon S3 上有关出租车行驶情况的数据集,并使用 K-means 根据行车坐标将数据分成 100 个不同的集群。然后,我会使用 Amazon Athena 查询行驶次数和每个集群的大概区域。最后,我会使用 Amazon Athena 来计算行驶次数最多的四个区域的坐标。使用 AWS Glue 和 Amazon Athena 都可以执行这些任务,无需预置或管理服务器。 解决方案概述 我将使用在以前的博客文章中用过的纽约市出租车数据集:使用 AWS Glue、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 协调、查询和可视化各个提供商的数据。我将使用 2016 年 1 月份包含绿色出租车行驶数据的表。 我将向您展示 AWS Glue 作业脚本,该脚本使用 Spark 机器学习 K-means 集群库,基于坐标划分数据集。该脚本通过加载绿色出租车数据并添加指示每一行被分配到哪个集群的列来执行作业。该脚本采用 parquet 格式将表保存到 Amazon s3 存储桶 (目标文件)。可以使用 Amazon Athena […]

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AWS DevOps – 配合Jenkins和CodeDeploy实现代码自动化部署

作为DevOps和微服务的深入践行者,Amazon在内部积累了许多持续集成、交付和部署的自动化工具和平台。本文主要介绍如何在AWS云上,使用CodeDeploy,并配合Jenkins来构建持续集成/持续交付的管道,自动化代码部署和版本迭代。 在查看本文之前,建议大家先阅读一下代闻老师写的关于CodeDeploy的文章。 https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/getting-started-with-codedeploy/ 一、创建EC2实例并安装CodeDeploy Agent 创建Amazon EC2实例,选择实例类型和添加存储。 在“高级详细信息”里面输入启动脚本 #!/bin/bash yum -y update yum install -y ruby yum install -y aws-cli cd /home/ec2-user aws s3 cp s3://aws-codedeploy-cn-north-1/latest/install . –region cn-north-1 chmod +x ./install ./install auto EC2启动成功后,使用SSH到该EC2,使用如下命令检验Agent是否工作正常。 sudo service codedeploy-agent status Result: The AWS CodeDeploy agent is running as PID 3523 二、创建应用程序负载均衡(ALB) 创建Target Group 三、创建CodeDeploy环境 点击“创建应用程序” 输入应用程序名称,和部署组的名称。CodeDeoploy支持两种部署方式,“就地部署”和“蓝绿部署”,更多关于部署类型请参考: […]

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