亚马逊AWS官方博客

Tag: 大咖专栏

结合 AWS 服务与 Kubernetes 的持续集成

用户可以结合 AWS 和 Kubernetes 去创建一个完全托管,可持续部署的容器应用。这种结合充分利用开源 Kubernetes 平台的容器编排能力以及 AWS 开发者工具的代码管理,编译打包和持续集成的能力
本篇文章描述了如何去创建一个可持续部署容器应用。其使用 AWS CodeCommit , AWS CodePipeline , AWS CodeBuild , 和 AWS Lambda 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中去。在这个环境中,开发者可以专注于代码开发而无需考虑如何部署,同时这种方式总是可以保障最新的代码被部署到环境中去

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通过 Amazon ElasticSearch 服务对 VPC 网络流量实时监控

AWS托管的Elasticsearch是一款非常流行的基于Apache Lucene(TM)的、开源的、近实时的分布式搜索分析引擎,Lambda则是AWS上最为便捷、灵活的无服务器函数服务。有了这两者的结合,您可以在AWS上轻松部署并实时监控您的各项资源及应用的使用情况(例如:各种日志,业务数据等)。我们非常高兴地看到,这两项服务已经在AWS宁夏区域正式上线了。本案例将以宁夏区域为依托,手把手教您:如何使用AWS托管服务对VPC中的网络流量进行实时监控。

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利用 AWS GreenGrass ML Inference 为你的物联网赋予智能

机器学习的训练需要大量计算资源,因此它非常适合云计算,AWS的sagemaker使得云端的训练变得非常的简单。 然而,许多客户希望运行更接近数据源的推理,以最大限度地减少等待时间以及通往云端的往返带宽问题。利用边缘计算机器学习推理的Greengrass ML inference,可以使得在设备上部署和运行ML模型变得更快,更容易。 这项新功能可以将推理模型应用到本地生成的数据,而无需往返云端。AWS Greengrass ML inference可以与云端的sagemaker良好集成,从而实现云端训练,本地推理的完整解决方案。而且,用户可以通过向Greengrass发送指令要求它将收集到的数据上传到云端,在云端进一步训练完成模型的更新,通过AWS IOT将新的模型以及新的推理代码推送到设备端,从而实现一个不断迭代和进化的机器学习生态系统。

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使用 ADMT 迁移本地 AD 用户到 AWS Microsoft AD

在本文中,我们主要讨论使用微软提供的 ADMT(Active Directory Migration Tool) 来实现将用户从本地AD迁移到AWS Managed Microsoft AD。需要注意的是: AWS Managed Microsoft AD 采用 Windows Server 2012 R2 并在 2012 R2 功能级别上操作,如果和本地域功能级别不同,在迁移的时候有可能会出现一些属性无法同步的情况。

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将 MySQL 数据库迁移到 Amazon Aurora 数据库

有很多用户在本地或云中使用标准 MySQL 来持久化业务数据,现在他们希望能使用新一代基于云架构的 Aurora 数据库。 使用 Aurora 数据库有非常多的好处,她的性能比普通的 MySQL 数据库高数倍,并且很容易能横向及纵向扩展。对于已有系统,首先会面对如何将现有数据库迁移到 Aurora 中。本文将介绍如何将一个 AWS 云中 Amazon Linux 上的 MySQL 迁移到 Amazon Aurora 的全过程。

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RDS (Oracle) 与 OGG 的部署模式

本期我们将探讨一下RDS(Oracle)与Oracle Golden Gate(OGG)的常见部署模式。OGG被广泛应用在实时数据复制,数据多源集成和容灾双活等场景下,OGG的优点是对带宽要求非常低,亚秒级延迟,如果再配合使用压缩技术,对带宽的要求将变得更低,是一款使用十分广泛的数据复制工具。

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