亚马逊AWS官方博客

AWS License Manager 是一项可帮助您在 Amazon Web Services (AWS) 和本地环境中轻松管理 Microsoft、SAP、Oracle 和 IBM 等供应商提供的软件许可证的服务。您可以根据许可协议定义规则，以防止出现违反许可证的情况，例如使用的许可证数量超过可用的许可证数量。您可以设置规则以帮助您防止出现违反许可证的情况或通知您违规行为。AWS License Manager 还提供自带许可证 (BYOL) 使用情况的自动发现功能，让您随时了解整个环境中的所有软件安装和卸载情况，并提醒您许可违规情况。

为了帮助您在 AWS 上构建安全、高性能、弹性且高效的解决方案，我们在 2015 年公开推出了 AWS 架构完善的框架。它最初是一份单一白皮书，但已经扩展到包含特定于域的剖析、动手实验室和 AWS 架构完善的工具（可在 AWS 管理控制台中免费使用），后者提供了一种机制来定期评估您的工作负载、识别高风险问题及记录您的改进。

为了平衡成本，同时确保满足业务需求所需的服务级别，一些客户选择持续监控和优化其 AWS Lambda 函数。他们收集和分析指标和日志以监控性能，并隔离错误以进行故障排除。此外，他们还试图通过测量函数持续时间、CPU 使用率和内存分配来调整函数配置的大小。使用各种工具和数据源来完成此操作可能非常耗时，有些甚至要构建自己的自定义控制面板来显示和分析这些数据。

我们去年 12 月在洛杉矶推出首个 AWS 本地区域，并于 2020 年 8 月推出第二个本地区域（也在洛杉矶）。我在最初的博客原文中引用了 Andy Jassy 的声明，即我们将考虑在更多地理区域推出 Local Zones。

Andy Jassy 刚刚向大家提示了一些即将发布的 AWS 产品，我会在它们准备就绪时介绍更多相关信息。在此期间，可查看以下关于他所预告的内容的总结：

我们推出了 Amazon QuickSight，并将其用作第一个按会话付费定价的商业智能 (BI) 服务。今天，我们很高兴地宣布 Amazon QuickSight Q 的预览版，这是由机器学习 (ML) 提供支持的自然语言查询 (NLQ) 功能。借助于 Q，企业用户现在可以使用 QuickSight 使用日常语言提出有关其数据的问题，并在几秒钟内获得准确的答案。

今天，我很高兴宣布推出 Amazon Lookout for Vision，这是一项新的机器学习 (ML) 服务，可帮助工业环境中的客户以简单且经济高效的方式检测生产单元和设备上的视觉缺陷。

今天，我们很高兴宣布推出 Amazon Lookout for Equipment，这是一项基于 API 的机器学习 (ML) 服务，可以检测设备的异常行为。借助 Lookout for Equipment，客户可以引入工业设备生成的历史时间序列数据和过去的维护事件，工业设备可以从每个模型的传感器和执行器等组件中获取多达 300 个数据标签。Lookout for Equipment 会自动测试可能的组合，并构建最佳机器学习模型来学习设备的正常行为。工程师不需要机器学习专业知识即可轻松部署模型以在云端进行实时处理。

自我们于 2017 年推出 Amazon Connect 以来，成千上万的客户已在云中创建了自己的联络中心。Amazon Connect 使非技术型用户也可以轻松设计交互流、管理代理并追踪绩效指标。

今天在 AWS re: Invent，我们预览了 AWS Panorama 设备。此外，我们宣布 AWS Panorama 开发工具包即将推出。这使组织能够将计算机视觉引入本地摄像机，并以高准确度和低延迟进行自动预测。