亚马逊AWS官方博客

使用 Amazon SageMaker 在生产环境中对机器学习模型 A/B 测试

Amazon SageMaker可帮助用户在端点之上运行多个生产变体,从而轻松对生产环境中的ML模型进行A/B测试。大家可以使用SageMaker提供的功能配合不同训练数据集、超参数、算法以及ML框架测试由此训练出的模型,了解它们在不同实例类型上的执行性能,并将各项因素整合起来形成不同搭配。我们还可以在端点上的各变体之间进行流量分配,Amazon SageMaker会根据指定的分发方式将推理流量拆分并分发至各个变体。

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如何在多账户环境下配置并实现安全事件自动化响应

在本文中,我们了解了如何使用AWS原生功能部署自动化事件响应框架。您可以轻松扩展这套框架以满足当前及未来的实际需求。如果您需要进一步扩展,请联系 AWS 专业服务或者AWS合作伙伴。如果您有其他技术问题,请参阅 Amazon GuardDuty或者AWS Config论坛。再次强调,本文介绍的解决方案仅为阐述自动化安全响应概念的示例,无法作为全面的解决方案使用。

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如何使用 Kubecost 跟踪多租户 Amazon EKS 集群中的运营成本

在本文中,我们挖地 如何在共享EKS环境中使用Kubecost跟踪成本。如果您选择硬多租户机制,则可以使用各个集群内的不同Kubecost实例对工作负载分别进行成本跟踪。此外,您也可以升级至Kubecost付费版本,通过单一仪表板对多个集群进行成本可视化与资源使用跟踪。

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自动复制 AWS Secrets Manager 密碼到备份 AWS 区域

通过使用AWS Secrets Manager,您可以使用AWS KMS客户主密钥安全地存储RDS数据库密碼。借助AWS Lambda的集成,您现在可以更轻松地定期轮换这些密碼并为灾难恢复情况复制它们。在本文中,我将向您展示如何使用AWS CloudFormation设置密碼复制和创建AWS Lambda函数。通过跨AWS区域复制密碼,它可以通过使用备份副本来帮助减少灾难恢复时间。

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配合 AWS Lambda 使用 Amazon RDS Proxy

RDS Proxy能够建立起指向数据库的热连接池,借此帮助您管理从Lambda到RDS数据库的大量连接。您的Lambda还可以根据业务需求任意扩展,由RDS Proxy随时为大量并发应用程序请求提供支持。这不仅降低了对于数据库CPU及内存资源的需求,同时也消除了在代码中添加连接管理逻辑的复杂因素。最后,感兴趣的朋友请点击此处参阅RDS Proxy的费率标准。

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在基于 AWS Inferentia 的 Inf1 实例上部署 TensorFlow OpenPose,借此显著提高资源性价比

在本文中,我们分步完成了对OpenPose TensorFlow版开源模型的编译,更新自定义端到端图像处理管道,并体验了能够在EC2 Infi1实例之上对ML推理时间做出分析及深度优化的工具。在调优之后,Neuron编译的TensorFlow模型较现有费率最低的GPU实例实现72%的成本节约,且性能仍旧保持一致。本文中阐述的各项操作步骤,也适用于其他ML模型类型与框架。关于更多详细信息,请参阅AWS Neuron SDK GitHub repo。

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使用 Prometheus 与 Grafana 对 Amazon EMR上的分析类工作负载进行监控与优化

本文介绍了如何使用Prometheus与Grafana设置监控系统,借此监控目标EMR集群;以及如何使用Grafana仪表板查看关键指标以优化各类性能问题。大家也可以在Prometheus中设置警报,保证系统在发生严重问题时发出通知,并参考仪表板以缩小故障排查范围。您还可以根据需求扩展这套监控系统,利用它监控多个EMR集群及其他应用程序,打造出一套完整的、覆盖整体基础设施与应用程序的一站式指标监控系统。

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使用 Amazon Personalize 与 Braze 个性化推荐功能优化营销活动参与度

时至今日,营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力,这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze为前三项难题提供解决方案,而大家也可以将Braze Connected Content与Amazon Personalize集成起来以攻克最后一个挑战,真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。

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