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在本文中，我们详细介绍了如何通过几个步骤为AWS WAF部署仪表板，以及如何利用它发现并阻止Web应用程序攻击。现在，您可以采用同样的基本思路为自己的应用程序部署这套解决方案了。如果您对本文中的解决方案及仪表板有任何建议或反馈，请在下方评论区或者项目的GitHub页面上与我们交流。

本文展示了如何使用AWS服务构建安全的语音到文本通知解决方案。如果您在未来的应用场景中需要使用多种不同语言，将语音内容转换为文本，则可以直接集成这套解决方案。如果您有任何问题或者意见，请在评论区中与我们交流。

如何监控和调优Spark Streaming实时应用程序是一项非常挑战的工作，您需要随时应对环境中发生的种种变化。另外，还需要监控源数据流和作业的输出，从而可以了解全面的情况。Spark是一套非常灵活并且丰富的框架，它能够提供多种方式来对任务进行监控。本文主要探讨了其中一种有效的方法，使用SparkListeners并将提取到的指标与CloudWatch指标相集成，从而实现监控Spark Streaming微批处理程序的性能。

现在，大家可以将应用程序负载均衡器（ALB）作为HTTPS代理使用，通过互联网访问EMR Web接口。通过这种方式，避免了使用堡垒机创建SSH隧道。这种方法极大简化了对EMR Web接口的访问。

本文介绍了如何在Amazon EMR集群上启动Dr. Elephant与Sparklens工具，以及如何尝试针对计算与内存密集型作业做出优化与性能调整。Dr. Elephant与Sparklens可以帮助大家提高数据集并行性与计算节点利用率，借此加快作业执行速度并提高内存管理效率。凭借工作负载调优与集群并行性控制，这两款工具还能帮助大家克服Spark与Hive作业处理中常见的各类挑战。

随着金融机构积极拥抱FRTB，AWS提供的定性式解决方案将帮助更多组织满足愈发严苛的业务需求。凭借着AWS出色的弹性与速度表现，金融机构可以更快地响应新的、更复杂的法规要求。我们参考实例展示了金融机构如何实际使用AWS计算、存储以及其他服务资源。

本文展示了如何使用Amazon SageMaker Model Monitor与Amazon SageMaker Debugger自动检测意外模型行为，并从CNN中获取直观解释。关于更多详细信息，请参阅GitHub repo。

您可以在Amazon S3存储桶上启用AWS WAF日志，并通过配置Amazon Kinesis Data Firehose对日志进行分析与流式传输。您可以通过数据流自动化，结合特定要求使用AWS Lambda进行多种数据转换操作，借此进一步增强这套解决方案。配合Amazon Athena与Amazon QuickSight，用户还可以轻松分析日志内容并为领导团队构建良好的可视化结果与仪表板。整套体系完全以无服务器架构运行，AWS将为您分担各类繁重的运营工作。

通过AWS WAF Web ACL 的访问日志，我们可以分析Web应用程序接收到的各类请求。在本文中，我们了解了如何使用Amazon Easticsearch Service作为AWS WAF日志的发送目的地，也讲解了如何搜索日志数据并以其为基础构建图形与仪表板。Amazon ES只是原生日志交付的可选目的地之一。

在新游戏上线时，游戏厂商必须确保玩家顺畅访问并享受游戏体验，不受任何意外因素的干扰。因此，厂商首先需要思考如何保护游戏免受分布式拒绝服务（DDoS）攻击的影响。幸运的是，如果您在AWS上构建游戏，可以直接享受多种针对常见DDoS攻击的保护措施。本文将探讨AWS提供的架构保护选项，帮助大家充分利用各项安全功能。