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Amazon SageMaker Studio 是适用于机器学习开发全流程的集成开发环境，它为基于笔记本开发的人员增加了新的强大功能。

Elastic Inference 是一项灵活的低成本解决方案，适用于 Amazon EC2 上的 PyTorch 推理工作负载。通过将 Elastic Inference 加速器附加到 CPU 客户端实例，您可以获得类似于 GPU 的推理加速并保持比独立的 GPU 和 CPU 实例更高的成本效益。有关更多信息，请参阅什么是 Amazon Elastic Inference？

本博文介绍了通过将 RDS MySQL 只读副本作为回退选项来将 RDS MySQL 迁移至 Aurora MySQL 数据库集群的过程。我们在方案中使用了基于 GTID 的复制方法，以充分利用它的各种优势，加强一致性以及复杂复制流中的二进制日志自动定位。此外，您还可以使用基于 GTID 的复制方法将本地 MySQL 或 EC2 MySQL 实例迁移至 Amazon Aurora MySQL。

本文讨论了新的 Amazon Neptune T3 可突增性能实例以及如何使用此实例创建数据库集群。有关如何使用 db.t3.medium 启动测试集群的更多信息，请参阅“Neptune 入门”。有关 T3 的定价信息，请参阅 Amazon Neptune 定价。AWS 始终欢迎提供反馈。请利用评论区域或通过支持论坛联系我们。

SEC EDGAR 数据库包含大量金融信息。您可以使用 Neptune 的图形模型来记录关系并映射共性，以了解 SEC EDGAR 公司之间的依存关系。 通过公开数据创建的模型只是一个构建块。您可以扩展它以显示问题关联、与证券相关的市场事件以及与证券相关的经济事件。我们在笔记本中包含了示例数据集，该笔记本位于 Amazon Neptune GitHub 存储库中。

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AWS 始终为客户设身处地考虑，持续构建客户需要的功能。本文介绍了如何使用 $dateFromString 聚合运算符和 executionStats 来帮助构建和优化应用程序。

在本文中，我们了解了如何使用Robo 3T接入Amazon DocumentDB集群。在Robo 3T与Amazon DocumentDB集群之间建立连接之后，我们即可进一步创建数据库、集合与索引；插入文档；并通过工具对集群发起查询。关于更多高级功能，例如就地查询编辑、MongoDB上的SQL查询、可视化查询构建器、聚合编辑器以及schema浏览器等，请参阅Studio 3T发布的相关说明。

在本文中，我们探讨了AWS所构建的多种不同类型的数据库服务和相应的用户案例和应用场景，帮助我们了解如何针对不同的需求场景，在AWS云上选择一款适合自己需求的数据库服务。

本文向您展示了 Amazon DocumentDB 的入门操作，包括创建 AWS Cloud9 环境、安装 mongo shell、创建 Amazon DocumentDB 集群、连接到集群以及通过执行一些查询在 Amazon DocumentDB 内部轻松插入和查询 JSON 文档。