亚马逊AWS官方博客

本文介绍了如何使用 Amazon EKS 服务构建容器化 HPC 平台，用于 STOmics 的个性化分析工作场景。该方案中 Kubernetes 采用 1.25 的版本，基于该版本分别安装 Karpenter、Volcano、AWS Load Balancer Controller 等插件，最后通过创建一个 Notebook 的示例来验证部署结果。文章详细介绍了每个步骤需要执行的命令和操作，并提供了相应的命令行代码示例，适合有一定 AWS 和 Kubernetes 经验的读者阅读。借助容器化的 HPC 平台方案，科学家可以在 STOmics 研究上进行快速创新和试错，同时借助云上大规模的计算能力，解决了当前时空组学大数据面临的算力紧缺问题，并且显著的降低了成本，实现了更好的时效性，这将大大提高生命科学领域的多组学数据分析效率，加速科研进程，助力科研转化。

围绕 Netflix 在 AWS re:Invent 2022 – The evolution of chaos engineering at Netflix (NFX303) 的分享，结合自身的理解，从技术的视角，介绍 Netflix 的混沌工程的技术演进，为正在建设混沌工程平台的企业提供参考。

本文将以实际的案例讲解通过 AWS Glue + AWS Glue Data Catalog + S3 来实现基于时间戳的 RDS 到 Redshift 的灵活增量同步方案。

本文介绍了海外互联网券商在 Amazon Web Services 上的网络参考架构。

在 AMAZON SAGEMAKER 如何训练部署 UIE 模型做关键词抽取。

现有的 Amazon DynamoDB 的搬迁方式都需要满足一个共同的前提：目标账号下的 Amazon DynamoDB 里面手动创建目标表格和元数据，然后才能使用 Amazon Glue 等工具将数据导入。当客户有成百上千张表格需要搬迁的时候，手动创建目标表格不但费时费力，还容易出现错误。如果源表里面还有二级索引，将会给搬迁造成更大的困难。本文将演示如何使用 Dynamodump 这个工具将 Amazon DynamoDB 表格的元数据（attributes/secondary index）轻松搬迁。

如何精细化/细粒度地设置网站的访问限速需求，实现对低频 CC 攻击者的阻拦。

与往常一样，本周有很多值得分享的内容：Amazon CodeCatalyst 现已正式推出，Amazon S3 […]

今天我们宣布，除了英语、日语和中文版外，正式推出韩语版 AWS Support。 随着韩语客户的增加，AWS […]

在本系列成本管理和优化的文章中，我们以 TAM 的视角，详细介绍 TAM 如何协助客户在 AWS 上实现高效的成本管理和优化。