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在本文中，我们挖地 如何在共享EKS环境中使用Kubecost跟踪成本。如果您选择硬多租户机制，则可以使用各个集群内的不同Kubecost实例对工作负载分别进行成本跟踪。此外，您也可以升级至Kubecost付费版本，通过单一仪表板对多个集群进行成本可视化与资源使用跟踪。

RDS Proxy能够建立起指向数据库的热连接池，借此帮助您管理从Lambda到RDS数据库的大量连接。您的Lambda还可以根据业务需求任意扩展，由RDS Proxy随时为大量并发应用程序请求提供支持。这不仅降低了对于数据库CPU及内存资源的需求，同时也消除了在代码中添加连接管理逻辑的复杂因素。最后，感兴趣的朋友请点击此处参阅RDS Proxy的费率标准。

在这个文章中，我们将尝试通过PyTorch预训练模型在在安卓平台构建一个涂鸦绘画的应用。由于总代码量会比较多，我们这次会挑重点把最关键的代码完成。你可以后续参考我们完整的项目进行构建。

在本文中，我们分步完成了对OpenPose TensorFlow版开源模型的编译，更新自定义端到端图像处理管道，并体验了能够在EC2 Infi1实例之上对ML推理时间做出分析及深度优化的工具。在调优之后，Neuron编译的TensorFlow模型较现有费率最低的GPU实例实现72%的成本节约，且性能仍旧保持一致。本文中阐述的各项操作步骤，也适用于其他ML模型类型与框架。关于更多详细信息，请参阅AWS Neuron SDK GitHub repo。

本文介绍了如何使用Prometheus与Grafana设置监控系统，借此监控目标EMR集群；以及如何使用Grafana仪表板查看关键指标以优化各类性能问题。大家也可以在Prometheus中设置警报，保证系统在发生严重问题时发出通知，并参考仪表板以缩小故障排查范围。您还可以根据需求扩展这套监控系统，利用它监控多个EMR集群及其他应用程序，打造出一套完整的、覆盖整体基础设施与应用程序的一站式指标监控系统。

时至今日，营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力，这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze为前三项难题提供解决方案，而大家也可以将Braze Connected Content与Amazon Personalize集成起来以攻克最后一个挑战，真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。

配合Amazon Lex提供的自助服务，Amazon Connect将帮助您轻松创建便捷直观的客户服务体验。本文提供一种跨区域形式的高可用性实现方法，保证能够在某一区域中的机器人或支持实现API不可用时，使用来自其他区域的资源以继续响应客户呼叫。

Amazon Personalize为我们开启了新世界的大门，我们也对首次迈入ML领域感到无比激动。我们发现，将经过训练的模型纳入我们的工作流程其实非常简单易行。与使用Amazon Personalize相比，更耗费时间的反而是选择正确的KPI并捕捉必要数据，借此证明本轮试验的实际有效性。

数据的使用在数据格式和规模两个方面已经取得了快速的发展。对不同技术（关系数据库、NoSQL、图数据库、明文文件等）进行管理则会显著增加运营开销。随着竞争烈度的提升，数据规模也将随业务推进而飞速发展，带来更大的计算与存储资源压力。这一切，都迫使组织需求通往更高敏捷性与速度水平的道路。

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