亚马逊AWS官方博客
基于 EMR on EKS 的 Spark 集群通过 Karpenter、Spot、Graviton 实现成本优化系列 Blog(三):成本优化方案可靠性测试
在整个系列博客中我们会以基于 EMR on EKS 的 Spark 大数据分析业务场景为示例,利用 Karpenter + Spot + Graviton,通过控制实例启动的优先级达到成本优化的目的。
Amazon Linux 2023,云优化的 Linux 发行版,提供长期支持
我很高兴地宣布 Amazon Linux 2023(AL2023)正式发布。自 2010 年以来,AWS […]
新增 — 将 Amazon S3 对象 Lambda 与 Amazon CloudFront 结合使用,为最终用户量身定制内容
借助 S3 Object Lambda,您可以使用自己的代码处理在 Amazon S3 返回到应用程序时从 […]
在 AWS Pi Day 2023 活动中庆祝 Amazon S3 的 17 岁生日
AWS Pi Day 2023 将于太平洋夏令时今天 13:00 开始直播;欢迎在 Twitch 上的 AWS […]
Amazon EKS version 1.21 集群升级实践
Amazon EKS 是广受用户欢迎和应用的容器编排托管服务,本文结合用户的实际运行环境和重点关注问题,采用开源检测工具 Kube-no-trouble,结合 Amazon EKS 升级的官方文档,梳理了 Kubernetes 版本升级的明细步骤,并以图文+描述的形式给出了一个 Amazon EKS 集群的升级实际用例。从该次升级过程来看,将 EKS 集群版本从 1.21 版本升级到 1.23 版本过程中,集群中断时间小于 5 分钟,整体升级操作时间小于 30 分钟,为保障客户业务连续性,工作负载的安全性等方面提供了良好的实践参考。
Amazon Athena 中调用 Amazon Lambda 实现的 UDF 进行数据解密的效率分析
对企业数据进行在线分析是数据分析的重要手段,借助 Amazon Athena 可以使用标准 SQL 直接查询分析存储于 Amazon S3 中的数据,使分析更加便捷。在 Athena 中,可以通过 Athena 调用用户自定义函数 UDF 对敏感 PII 数据进行加解密。但是其本身并不支持内置的自定义函数,而是将这些功能外置到 Amazon Lambda 中。
在 SageMaker 上运行基于 Colossal-AI 的分布式 finetune 任务
在这篇博客中,我们将以 Stable Diffusion 为例,阐述如何在 Amazon SageMaker 上运行基于 Colossal-AI 的分布式微调(finetune)任务。
AWS 一周回顾 – 2023 年 3 月 13 日
时光飞逝,犹如昨日,我上一次写“一周回顾”帖子是在一月底,现在已经快到三月中旬了,北半球快要进入春天了,距离 […]
Novo Nordisk 如何在 AWS 上构建现代数据架构
介绍了丹麦制药公司 Novo Nordisk 如何在 AWS 上搭建现代数据架构,以支持其医药研发和生产业务。
BMW Cloud Data Hub:现代数据架构在 AWS 上的参考实现
介绍了宝马如何在 AWS 上搭建 Cloud Data Hub,实现数据整合、数据分析和数据可视化等功能。