亚马逊AWS官方博客

使用 AWS CDK 轻松构建云原生应用之 EKS 平台

随着云计算的发展,云原生(CloudNative)的概念应运而生。云原生基金会(CNCF) 董事会成员,AWS的云架构战略副总裁,前Netflix云架构总监Adrian Cockcroft定义云原生架构为充分利用按需交付、全球部署、弹性、云原生服务的优势,以在开发者生产率、业务敏捷性、扩展性、可用性、利用率和节约成本等方面得到明显提高。而云原生基金会(CNCF)定义云原生技术为有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。
因此,我们开辟此云原生专栏,旨在为读者带来云原生相关的系列文章,以帮助读者更好地理解和运用云原生,获得更大的业务价值。

Read More

当 DR 灾备遇到 KMS

对于关键的业务系统,一般都会需要考虑部署灾备方案。在设计灾备方案的时候,对于加密的资料,如何能够在另外的区域使用?密钥如何管理?采用了KMS加密的方案,如何实施灾备呢?针对这些问题,区分服务器端加密和客户端加密两种方式,本文提供了相应的解决方案建议。

Read More

新功能 – Amazon Comprehend Medical 新增本体链接功能

新增加的将 Comprehend Medical 提取的信息链接到医学本体的功能。
Comprehend Medical 支持的本体包括:
1. 将医疗状况识别为实体,并将诊断结论、严重性和解剖学差异等相关信息链接为该实体的属性。
2. 将药物识别为实体,并将剂量、频率、强度和给药途径等属性链接到该实体。

Read More

使用 Amazon Neptune 构建基于图数据库的应用

Amazon Neptune是一个高性能图数据库,并对图的存储和查询进行了优化,可以存储数十亿个关系并将图形查询延迟降低到毫秒级。它也是一个托管的图数据库,能快速创建图数据库集群,减少了运维和管理图数据库的工作,让我们把工作重心放在业务开发和创新上。Amazon Neptune 支持常见的图形模型 Property Graph 和 W3C 的 RDF 及其关联的查询语言 Apache TinkerPop Gremlin 和 SPARQL,从而使您能够轻松构建查询以有效地分析高度互连数据集。它支持社交网络分析、建议引擎、欺诈检测、知识图谱、药物开发和网络安全等应用案例。

Read More

使用 AWS Lake Formation 构建、保护和管理数据湖

传统上,组织将数据保存在固化、单一用途的系统中,例如本地数据仓库设备。同样,他们使用单一方法来分析数据,例如预定义的 BI 报告。在数据库之间移动数据以使用不同方法(例如机器学习 (ML) 或即兴使用的 SQL 查询)来分析数据时,需要在分析之前进行“提取、转换、加载” (ETL) 处理。这些传统方法即便再好,也是效率低下且存在延迟的。最糟糕的是存在复杂的安全性。

Read More

AWS Lake Formation 入门

基于AWS Lake Formation您可以轻松构建起安全的数据湖。 数据湖是一个集中的、有组织的、安全的数据存储环境,可以存储您的任意规模的结构化和非结构化数据。 您可以按原样存储数据,而无需先对其进行结构化。 您可以运行包括:仪表板、可视化、大数据处理、实时分析和机器学习等各种类型的分析和处理,以更好地指导决策制定。

Read More