亚马逊AWS官方博客

本文主要介绍深度学习的框架与工具的优化编译。

博文介绍了企业如何通过AWS Lambda和AutoScaling实现不同地区高可用的VPN互连，并且解决网络间IP地址冲突的问题，本篇是系列文章一。

博文介绍了企业如何通过AWS Lambda和AutoScaling实现不同地区高可用的VPN互连，并且解决网络间IP地址冲突的问题，本篇是系列文章二。

博文介绍了企业如何通过AWS Lambda和AutoScaling实现不同地区高可用的VPN互连，并且解决网络间IP地址冲突的问题，本篇是系列文章三。

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。

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

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。

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，

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。

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。