亚马逊AWS官方博客

基于 AWS Serverless 架构的 Aurora MySQL 慢查询监控解决方案。通过 CloudWatch Logs + Lambda + CloudWatch Metrics/Alarms 实现实时监控，自动识别无索引慢查询（Rows_examined/Rows_sent > 100），提供精准的性能优化方向。支持自定义阈值告警、批量集群配置，成本可控且易于集成。弥补 AWS 原生监控的不足，帮助 DBA 快速定位和解决数据库性能问题。

在本文中，我们将展示如何利用 S3 Batch Operations 搭配 manifest generator 来构建一种真正符合“应急恢复”定义的跨区域 S3 恢复方法

本文分享在大规模IoT设备场景下，如何利用Amazon Q Developer的AI能力解决Amazon Timestream的性能瓶颈和成本挑战，快速实现将TCU消耗降至合理范围的优化实践。

本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Browser与Dify开源平台的集成方案，解决了传统工具无法处理JavaScript动态内容、复杂交互和会话状态管理的难题。AgentCore Browser是AWS推出的云端托管浏览器服务，提供完整的Chromium功能、会话持久化、安全隔离和智能反爬虫能力。通过Dify插件机制集成后，用户可以在工作流中实现自动化网页交互。

本文旨在引导开发者走通一个从机械臂配置开始，经过数据采集，云端模型训练，最终部署到开发板上运行的端到端闭环流程

介绍利用 MCP 协议将博查搜索集成到 Amazon Quick Suite 的完整方案，包含架构设计和部署步骤，助力企业打造智能化数字工作空间。

本文介绍一种开发商品广告图审查Agent的方案，帮助制造业客户实现自动化、高效率的内容合规审核

今天，我们宣布在 Amazon SageMaker HyperPod 中推出两项全新的 AI 模型训练功能：无检查点训练 和 弹性训练。前者通过启用点对点状态恢复，减少了对传统基于检查点的恢复方式的依赖；后者则使 AI 工作负载能够基于资源可用性自动扩展。

今天，我很高兴宣布，Amazon SageMaker AI 针对 Amazon Nova、DeepSeek、GPT-OSS、Llama、Qwen 等热门 AI 模型，推出了全新的无服务器模型定制功能。这项新的定制能力提供了易于使用的界面，支持强化学习等最新的微调技术，使您能够将 AI 模型定制流程从数月缩短至数天。

今天，我们宣布在 Amazon Bedrock 中推出强化微调功能。这是一项全新的模型定制能力，可创建更智能、更具成本效益的模型。这些模型能够从反馈中学习，并为特定业务需求提供更高质量的输出。强化微调采用反馈驱动的方法，模型根据奖励信号进行迭代改进，其准确率平均比基础模型提升 66%。