亚马逊AWS官方博客

在本文中，我们将讨论了在AWS云中运行Kafka的几种常见模式。AWS还提供另一种托管解决方案，即 Amazon Kinesis Data Streams。该方案无需为服务器的管理或扩展而分神，大家可以在几秒钟之内扩展流式管道规模且无任何停机，跨可用区数据复制将自动执行，以开箱即用的方式享受良好的安全保障，Kinesis Data Stream与Lambda、Redshift、Elasticsearch等多种AWS服务以及Storm、Spark、Flink等开源框架紧密集成。

How-to optimize your app on ARM instance.

本文主要介绍AWS如何与NetApp结合，在企业内部IT环境和公有云的EDA混合架构的场景下，提供高性能、高安全和可扩展的企业级统一数据存储，帮助客户更快更好的进行研发，随时随地从云上和云下的数据中发掘更多价值。

在关键任务SQL Server的部署当中，多区域策略将成为决定项目成败的关键。本文的重点在于讲解如何使用分布式可用性组更好地实现这一目标。

快照是 Amazon Elastic Block Store (EBS) 不可分割的组成部分。借助快照，您可以为您的卷创建数据块级别的时间点副本，从而满足备份或灾难恢复的需要。快照是增量快照，仅会重新复制从上次拍摄快照以来修改的数据。您可以在 AWS 区域或 AWS 账户之间共享快照。当您拥有快照后，您可以利用快照创建 Amazon Elastic Block Store (EBS) 卷。新卷最初将与用于创建快照的原始卷完全一样。

本文向您解释如何根据当前安全策略识别不活跃的Aurora PostgreSQL用户，并对其执行锁定或删除。在尝试使用此解决方案时，请测试并不断修改代码以满足您的实际需求。您还应考虑添加警报机制以保证当前作业的正常运行，并在用户被锁定或删除时发出通知。

Amazon Kinesis流式数据处理服务凭借强大的实时处理功能、无需预置或管理任何基础设施、按实际用量付费这些特点，可以帮助企业快速构建流式数据处理、分析平台，获得对企业业务运营的洞察，并帮助企业实时响应业务和客户的需求，加速企业的数字化转型。

Amazon Kinesis流式数据处理服务凭借强大的实时处理功能、无需预置或管理任何基础设施、按实际用量付费这些特点，可以帮助企业快速构建流式数据处理、分析平台，获得对企业业务运营的洞察，并帮助企业实时响应业务和客户的需求，加速企业的数字化转型。

本文阐述了Amazon DocumentDB采用的独特架构如何帮助用户将读取流量路由至副本实例，借此扩展集群吞吐量。要充分发挥这一优势，应使用MongoDB驱动程序中的内置功能以副本集形式接入集群，并设置适当的读取首选项。

在本文中，我们从计算、网络与存储的角度介绍了在AWS上实现Amazon EKS多租户设计的几条注意事项。最重要的是，执行本文中提出的上述策略都应综合考虑执行的成本与复杂性。也正因为如此，尽管每个租户使用一个Amazon EKS集群的方法很有吸引力，但是用户必须具备部署和管理多个集群的能力。团队还应该考虑使用Amazon ECS为各个租户集群快速提供服务。最后，AWS还通过AWS SaaS Factory为合作伙伴及独立软件供应商建设多租户应用程序提供帮助，需要的朋友请不要错过。