亚马逊AWS官方博客

在数据驱动的世界中，企业正在寻求可靠且高性能的解决方案来管理其不断增长的数据需求。本系列博客从一个重视数据安全和合规性的 B2C 金融科技客户的角度来讨论云上云下混合部署的情况下如何利用亚马逊云科技云原生服务、开源社区产品以及第三方工具构建无服务器数据仓库的解耦方法。

在数据驱动的世界中，企业正在寻求可靠且高性能的解决方案来管理其不断增长的数据需求。本系列博客从一个重视数据安全和合规性的 B2C 金融科技客户的角度来讨论云上云下混合部署的情况下如何利用亚马逊云科技云原生服务、开源社区产品以及第三方工具构建无服务器数据仓库的解耦方法。

在数据驱动的世界中，企业正在寻求可靠且高性能的解决方案来管理其不断增长的数据需求。本系列博客从一个重视数据安全和合规性的 B2C 金融科技客户的角度来讨论云上云下混合部署的情况下如何利用亚马逊云科技云原生服务、开源社区产品以及第三方工具构建无服务器数据仓库的解耦方法。

本文通过所思科技案例，介绍如何将先进的 AI 助手 Claude 无缝集成至 Lark 机器人，赋能企业数字化转型，打造智能高效的协作体验。

通过本篇 Blog，读者可以了解如何使用 Amazon Kinesis DataFirehose 和 Amazon OpenSearch 来监控 Amazon SES 的发送事件。

在本文中，我们将一步步地演示使用 IAM Identity Center 作为其 IdP 为 ArgoCD 实施 SAML 身份验证的过程，也包括了Argo CD 的用户和权限设置。

通过生成式 AI 可以帮助游戏运营快速获取玩家在聊天中关注的信息，节省人力的同时，也能更快速地做出响应。

在本篇博客文章中，我们将深入探讨如何利用 CloudWatch 近乎实时地监控 Bedrock 的运行状况。本文设定用户场景，企业级用户使用多个 IAM 用户来使用 Bedrock，管理人员准实时监控每个 IAM 用户的 Token 数，超过阈值的时候剥夺该 IAM 用户的 Bedrock 权限，从而实现对单个 IAM 用户的精细成本管控，避免因为不当使用大语言模型而造成潜在的巨大成本损失。

目前大部分使用数据湖技术的场景，需要托管大规模的大数据集群，例如 Kafka 集群，Hadoop 集群等等，但是，由于集群的运维复杂度和资源弹性管理需要投入大量的人力。并且如果需要实现从数据库到数据湖的实时同步，需要对数据库事务性的数据变更进行单独的处理，才能够使得数据库与数据湖之间数据保持一致性。因此，本文提出基于 AWS 中相关的 Serverless 服务来构建数据湖，该方案主要利用 AWS 中 MSK Connect，MSK Serverless，Glue，Athena 来构建无服务的数据湖方案。

使用 DataSync 实现 AWS Global Region 和 AWS China Region 之间的数据传输。