亚马逊AWS官方博客

Tag: 使用指南

从ELK/EFK到PLG – 在EKS中实现基于Promtail + Loki + Grafana容器日志解决方案

本文首先简单介绍了经典的日志系统ELK/EFK架构,引出了Grafana新推出的PLG架构,并探讨了两种架构之间的对比和重点发展的方向。然后,本文介绍了在亚马逊云平台的EKS服务上部署Promtail + Loki + Grafana解决方案,以及配置使用Amazon DynamoDB和Amazon S3,以充分借助云服务的高性价比优势,降低用户维护管理成本。

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AWS COVID-19 知识图谱的构建与查询

相信在各参与方与科学学科之间的通力合作之下,我们终将赢得这场COVID-19抗疫战役的胜利。使用COVID-19知识图谱,我们可以提出并回答与COVID-19科学文献相关的各类问题。我们坚信,将数据、技术与科学等领域的成果同开放精神结合起来,我们必定可以激发洞见、促进合作,最终遏制、缓解并消涂COVID-19疫情。

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使用 Deep Graph Library 训练知识图谱嵌入

知识图谱嵌入KGE则为大家提供一种强大的方法,可以对特定节点上的语义与局部结构信息进行编码,您也可以将它们作为机器学习与深度学习模型的输入。DGL-KE支持多种流行嵌入模型,并能够让您通过CPU或GPU的大规模训练得到嵌入结果,训练速度是其他同类技术的2到5倍。

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使用 TensorBoard 实现 TensorFlow 训练作业可视化

在本文中,展示了使用TensorBoard可视化TensorFlow训练作业,以Amazon S3作为日志存储。您可以使用这套解决方案以及对应的示例notebook,通过Amazon SageMaker构建和训练模型,并运行超参数调优作业。此外,您可以使用TensorBoard对不同训练作业中的超参数进行比较,生成并显示分类器混淆矩阵,剖析并可视化训练作业的性能。

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使用 A/B 测试衡量 Amazon Personalize 推荐结果的有效性

A/B测试还能够提供客户与Amazon Personalize推荐结果间实际交互方式的宝贵信息。这些结果将根据明确定义的业务指标进行衡量,使您了解推荐结果的有效性,以及该如何进一步调整训练数据集建立起明确认知。在对此过程进行多轮迭代之后,您会发现各项重要指标都将得到改善,客户参与度也将随之提高。

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在 AWS Control Tower 账户中启用 AWS IAM Access Analyzer

在本文中,我们演示了如何在整个AWS Control Tower组织中启用IAM访问分析器。我们展示了如何将IAM访问分析器的管理权限委派至AWS Control Tower审计账户,以及如何在所有区域中启用分析器。在组织层面实施IAM访问分析器,能够帮助大家快速确定哪些资源允许来自AWS Organization之外的访问,进而提高组织的整体安全性。

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