亚马逊AWS官方博客

Tag: 客户用例

通过 Amazon CodeGuru Profiler 简化应用程序的性能优化

我们很高兴能够帮助您使用 CodeGuru Profiler 已更快、更轻松地方式将性能优化能力集成到您的应用程序中。在这篇文章中,我们回顾并学习了如何使用CodeGuru Profiler 的两个最近的增强功能:基于资源的权限设置 和 使用 -javaagent 开关启动探查器代理,而无需修改应用程序的代码。

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通过 Amazon Personalize 扩展科学产品组合并适应不断变化的世界

赛默飞世尔(Thermo Fisher)一直努力帮助世界各地的科学家解决我们面临的一些最大挑战。借助 Amazon Personalize,我们极大地提高了我们了解客户工作的能力,并通过多种渠道为他们提供个性化体验。使用 Amazon Personalize 使我们能够专注于解决难题,而不是管理 ML 基础架构。

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十项要诀助力 AWS 账户安全提升

赛默飞世尔(Thermo Fisher)一直努力帮助世界各地的科学家解决我们面临的一些最大挑战。借助 Amazon Personalize,我们极大地提高了我们了解客户工作的能力,并通过多种渠道为他们提供个性化体验。使用 Amazon Personalize 使我们能够专注于解决难题,而不是管理 ML 基础架构。

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SNCF Réseau 和 Olexya 如何将 Caffe2 计算机视觉流水线任务迁移至 Amazon SageMaker 中的 Managed Spot Training

Amazon SageMaker支持从数据注释、到生产部署、再到运营监控的整个ML开发周期。正如Olexya与SNCF Réseau的工作所示,Amazon SageMaker具有良好的框架中立性,能够容纳各类深度学习工作负载及框架。除了预先为Sklearn、TensorFlow、PyTorch、MXNet、XGBoost以及Chainer创建配套Docker镜像与SDK对象以外,您也可以使用自定义Docker容器,几乎任何框架,如PeddlePaddle、Catboost、R以及Caffe2。

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用自己的数据在 AWS DeepComposer 中创建音乐流派模型

AWS DeepComposer不只是一款普通的键盘,同时也是一种有趣的互动方式,了解生成式的AI与GAN的复杂性。您可以在它的帮助下学习演奏简单的旋律,甚至可能激发出创作全新乐曲的灵感、训练出自己的自定义音乐流派模型、最终创造出前所未有的声音。我们也可以将两种流派融合起来以创造出新的音乐类型!

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高盛如何通过 AWS PrivateLink 构建起接入 Amazon MSK 集群的跨账户连接体系

本文介绍了高盛集团旗下交易银行团队如何通过TxB微账户策略建立起应用程序隔离边界,又如何使用AWS PrivateLink对策略做出进一步补充。此外,本文还讨论了TxB团队如何跨各微账户建立起与MSK集群的网络连接,又如何通过Amazon MSK在满足核心安全要求的同时摆脱沉重的运营负担。在建立Amazon MSK环境时,大家不妨参考文章中介绍的构建方法。

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Verizon Media Group 如何从本地 Apache Hadoop 与 Spark 迁移至 Amazon EMR

我们的大数据管道已经在Amazon EMR上运行超过一年,且所有数据都存储在S3当中。在特定时段中,我们实时处理管道的峰值速率高达每秒200多万个事件,而从事件出现到汇总结果更新,总体处理延迟仅为1分钟。Amazon EMR为我们带来出色的灵活性,帮助我们在几分钟之内快速完成集群的清理与重新创建。我们对Amazon EMR平台的整体稳定性非常满意,也将继续与AWS一道探索EMR的进一步改善之道。

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教育网站 ApplyBoard 使用 CloudWatch Container Insights 监控关键任务 EKS 环境

本文介绍了ApplyBoard公司如何使用Amazon CloudWatch Container Insights对Amazon EKS上托管的关键任务应用程序环境进行监控。通过此项设置,ApplyBoard的DevOps团队无需执行任何维护任务,即可对当前运行环境拥有深入理解。以此为基础,各团队能够将宝贵的时间投入到改善关键业务活动、减少客户平均修复时间(MTTR)以及提供高质量服务当中。

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