亚马逊AWS官方博客

今天，我非常高兴地宣布， Amazon SageMaker Debugger 现在可以分析机器学习模型，从而可以更轻松地识别和修复硬件资源使用导致的训练问题。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Data Wrangler，一项 Amazon SageMaker 的新功能，它使数据科学家和工程师能够使用可视化界面更快地为机器学习 (ML) 应用程序准备数据。

您可以完全控制虚拟网络环境，包括选择自己的 IP 地址范围，创建子网，以及配置路由表和网络网关。您还可以轻松自定义 VPC 的网络配置。例如，您可以为可以使用互联网网关访问互联网的 Web 服务器创建公有子网。对安全敏感的后端系统（例如数据库和应用程序服务器）可以放置在没有互联网访问权限的私有子网上。您可以使用多个安全层，例如安全组和网络访问控制列表 (ACL)，通过协议、IP 地址和端口号来控制对每个子网实体的访问。

Nextcloud是一款开源免费的云存储网盘项目，配合AWS S3和EFS服务，我们可以快速地构建企业级的云存储网盘。

本文以VPC流日志为例，指导如何使用Glue爬网程序构建VPC流日志的数据目录，并使用GLUE ETL 作业把源数据进行分区并转换成Parquet格式，加速Athena查询VPC流日志的速度并减少扫描量以降低分析的成本。

Amazon SageMaker JumpStart 现已集成到 Amazon SageMaker Studio 中，这是用于机器学习的完全集成开发环境 (IDE)，可直观地发现模型、解决方案等。

AWS Audit Manager 现已推出，它是一项完全托管的服务，为常见的行业标准和法规提供了预构建的框架，并且可以自动完成持续收集证据的工作以帮助您为审计做好准备。持续自动收集与您的 AWS 资源使用情况相关的证据，帮助简化风险评估和对法规及行业标准的遵从性，并帮助您保持持续的审计就绪的状态，从而提供更快速、中断更少的准备过程。

今天，我们宣布正式推出 Amazon EKS 上的 Amazon EMR，这是 EMR 中的一项新部署选项，可让客户在 EKS 上自动预置和管理开源大数据框架。借助 EKS 上的 EMR，客户现在可以在同一 EKS 集群上与其他类型的应用程序一起运行 Spark 应用程序，以提高资源利用率并简化基础设施管理。

Infoblox团队使用Amazon SageMaker训练出一套深度CNN模型。此模型能够识别出与DNS域名中ASCII字符在外观上高度相似的Unicode字符。以此为基础，该模型还使用Unicode标准识别这些同形异义字符，验证准确率为0.969，测试F1得分为0.969。接下来，他们又编写一款检测器，使用此模型对Passive DNS流量上的IDN同形异义词进行检测，整个流程无需进行任何在线图像数字化或预测操作。

请于 12 月 10 日（星期四）上午 7:30-9:30（太平洋标准时间）加入我们的博客直播，观看由 AWS 全球基础设施和客户支持高级副总裁 Peter DeSantis 带来的 AWS re:Invent 基础设施主题演讲。