亚马逊AWS官方博客

Tag: 使用指南

使用 Amazon Redshift 通过配额机制监控及控制 schema 存储空间

本文还向大家展示了如何轻松在Amazon Redshift schema当中控制存储配额。我们不仅完成了schema之上创建并变更配额,同时授权特定用户使用该schema的操作步骤,同时也探讨了如何将数据导入schema并通过系统视图在多种用例下监控事务结果及磁盘使用量。通过这项强大的功能,相信大家能够通过Amazon Redshift切实满足各类业务需求。

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如何在 ADFS 与 AWS 之间建立信任,并通过 Active Directory 凭证配合 ODBC 驱动程序接入 Amazon Athena

本文展示了如何在Active Directory当中配置ADFS 3.0,并将其作为IdP以使用SAML实现与AWS的身份验证联动。本文还探讨了如何将Athena ODBC驱动程序集成至ADFS,以及如何直接使用Active Directory凭证接入Athena。通过将Active Directory与Athena ODBC驱动程序集成起来,我们可以更灵活地通过各类熟悉的商务智能工具访问Athena,使用SQL分析Amazon S3中的数据且完全无需创建单独的IAM用户。

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使用 Apache Flink 与 Amazon Kinesis Data Analytics 实现流式 ETL

本文讨论了如何使用Apache Flink与Kinesis Data Analytics构建流式ETL管道。其中着重强调了如何构建可扩展解决方案,在解决流式摄取中部分高级用例的同时,保持较低的运营开销。这套解决方案将帮助大家快速实现流式数据的丰富与转换,并将其加载至数据湖、数据存储或者其他分析工具当中,且无需执行额外的ETL操作步骤。本文还探讨了如何通过监控与故障处理对应用程序加以扩展。

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使用 Amazon Kendra 强化企业搜索能力

在本文中,我们了解了如何使用Amazon Kendra部署企业搜索服务。您可以使用机器学习支持的Amazon Kendra改善公司内部的搜索体验。您也可以在不具备任何机器学习/AI经验的前提下,使用自然语言快速检索文档。关于Amazon Kendra项目的更多详细信息,请参阅AWS re: Invent 2019大会上Andy Jassy做出的主题演讲、Amazon Kendra常见问题解答以及Amazon Kendra是什么?

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在 Amazon Elasticsearch Service 中使用 Random Cut Forests 实现实时异常检测

在本文中,我们理解了异常检测的目标,并探讨了异常检测模型与输出结果方面的详细信息。目前,大家可以轻松从Amazon ES以及Open Distro for Elasticsearch当中获得这些功能。最后,我们还将异常检测工具的结果与两种常用模型进行了比较,并观察到相当可观的性能改进。

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