亚马逊AWS官方博客

请你喝一杯 Corretto？谈一谈 JDK 的新选择

伴随着Java的普及，用以开发并提供JVM支持的Java Development Kit (JDK) 就成为了最重要的一个开发工具包。历史上曾经出现过许多JDK的发行版，例如IceTea、Blackdown、Jrockit、Apache Harmony 等等至今都已成为历史。今天，当我们面对OpenJDK、Azul、Oracle Java SE 等许多JDK 的选项的时候，我们该如何取舍呢？

送你一个编程教练可好？你应当了解的 Amazon CodeGuru

作为一个Java程序员，我们难免会经常遇到这样的一些错误信息，随着敏捷开发思想的普及，以及微服务架构的成熟，代码中的缺陷带来的挑战引出了一个新的需求 – 能否有一款更智能、脱离静态语法分析的局限来实现高质量代码分析工具？这就需要引出今天的主角Amazon CodeGuru。

Savings Plan 更新：最高节省 17% 的 Lambda 工作负载

去年年底，我曾写过关于 Savings Plans 的博文，介绍了Savings Plans 可让您灵活地更改计算服务、实例类型、操作系统和区域，同时以较低的价格访问计算能力。今天，我很高兴地向您宣布，Compute Savings Plans 现在可应用于 AWS Lambda 函数使用的计算时间，最高可节省 17% 的成本。

JAVA 程序员的 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)

这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python 这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在Python 的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如，NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下，尽管Java语言仍是最流行的语言之一，拥有为数众多的开发者，尤其在企业市场拥有最广泛的应用基础，但事实上我们很难找到合适的用于深度学习的Java工具或者框架。

DynamoDB Accelerator（DAX）服务–无需改写应用，将 DynamoDB 的响应时间从毫秒提升到微秒

传统的缓存场景通常是进行旁路的部署，需要考虑使用新的API接口、大量的应用修改，以及需要管理缓存的伸缩性和高可用等方面。用户的应用开发和运维管理工作的压力很大，因此一直期望有一个高性能、高可用并且简单易用的方案来做数据库的缓存。

使用 Amazon Redshift 设计数据湖架构的 ETL 和 ELT 模式：第 1 部分

在本系列文章的第 1 部分中，我们将讨论使用主要和短期 Amazon Redshift 集群构建可扩展 ETL（提取、转换、加载）和 ELT（提取、加载、转换）数据处理管道的设计的最佳实践。您还将了解一些重要的 Amazon Redshift 功能（例如 Amazon Redshift Spectrum、并发扩展以及最近新增的对数据湖导出的支持）的相关用例。

如何将 AWS Lambda 与 Spinnaker 集成

2018 年中期，AWS 就开始助力 Netflix 的一个备受期待的开源项目 Spinnaker。Spinnaker 是一个基于云的持续交付平台，用于快速可靠地发布软件更改。2019 年，AWS 将重点放在了 Spinnaker 的多项重要增强功能上，我们与 Netflix 的交付工程团队合作，为 Spinnaker 添加了全新的函数计算基元，以便您可以通过 Spinnaker UI 本身管理和部署 AWS Lambda 函数。本文将带您来进一步了解如何将 AWS Lambda 与 Spinnaker 集成。

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