亚马逊AWS官方博客

为云端海量日志分析优化的分级存储 – Amazon Elasticsearch Service 中的 UltraWarm

我们正处于大数据和机器学习的时代。非结构化数据在数据中的占比越来越高，而在这些非结构化数据中，占据主导位置的是机器生成的日志数据。随着使用微服务，容器和机器学习构建越来越多的应用程序，机器生成的日志数据量已经呈现出指数增长的态势，因此对于日志的管理、分析、挖掘也提出了更高的挑战。为了快速解决运营和安全问题，对这些数据进行实时分析已变得至关重要。几年前，我们发布了Amazon Elasticsearch Service。它是一个完全托管的日志分析服务，使部署、管理和扩展Elasticsearch和Kibana变得更加容易。

新增功能 – 采用 AWS Graviton2 的 EC2 M6g 实例

从今天开始，您可以使用我们的首个第六代 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 通用型实例：M6g。其中的“g”代表“Graviton2”，这是我们的下一代基于 Arm 的芯片，由 AWS（和 AWS 下属公司 Annapurna Labs）设计，采用 64 位 Arm Neoverse N1 内核

重塑企业搜索 – Amazon Kendra 现已正式推出

2019 年底，我们发布了 Amazon Kendra 预览版，这是一款由机器学习技术提供支持的企业搜索服务，具有高度准确和方便易用的特点。现在，AWS 很高兴宣布 Amazon Kendra 现已正式推出。

AWS 下调区域间数据传输 (DTIR) 价格

如果您要构建涵盖两个或更多 AWS 区域的 AWS 应用程序，本文将给您带来福音。我们下调了从南美洲（圣保罗）、中东（巴林）、非洲（开普敦）和亚太地区（悉尼）区域向其他 AWS 区域传输数据的价格，自 2020 年 5 月 1 日起生效，

使用 Amazon Athena 的联合查询和由用户定义的函数简化 ETL 数据管道

Amazon Athena 最近在预览版中增加了对联合查询及由用户定义的函数 (UDF) 的支持。请参阅使用 Amazon Athena 的全新联合查询对任何数据源进行查询，以了解更多详细信息。Jornaya 帮助营销人员智能的与市场中购买大型生活用品（如房屋、抵押贷款、汽车、保险和教育等）的消费者建立联结。

使用 Amazon EMR、Amazon SageMaker 和 AWS Service Catalog 设置 Intuit 数据湖

我们将讨论在较高层面构建 Intuit 数据湖所包含的技术和过程，包括设置账户和资源所使用的整体结构与自动化等。请关注我们这个空间的未来动态，阅读由其他合作构建 Intuit 数据湖的团队和工程师发布的关于该系统特定方面的更详细博文。

使用开源工具 Liquibase 和 Jenkins 部署、跟踪和回滚 RDS 数据库代码更改

本博文将会详细介绍一个在 AWS 中使用开源工具 Liquibase 和 Jenkins 构建具有成本效益、独立于数据库的解决方案示例，以解决这些数据库问题。我不会深入介绍 Liquibase 或 Jenkins 的工作原理；相反，我会重点介绍如何在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、AWS CodeCommit、AWS Secrets Manager 和 Amazon Simple Email Service (Amazon SES) 等 AWS 服务上部署这些开源工具，以实现所需目标。