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新增:Amazon Kinesis Streams 服务器端加密

在这个智能家居、大数据、物联网设备、手机、社交网络、聊天机器人和游戏机的时代,流媒体数据场景无处不在。利用 Amazon Kinesis Streams,您可以构建自定义应用程序,以便从数千个流媒体数据源捕获、处理、分析和存储每小时数 TB 的数据。由于 Amazon Kinesis Streams 允许应用程序从同一个 Kinesis 流并发处理数据,因此您可以构建并行处理系统。例如,您可以将处理后的数据发送到 Amazon S3,使用 Amazon Redshift 执行复杂分析,甚至使用 AWS Lambda 构建强大的无服务器流媒体解决方案。 Kinesis Streams 为消费者提供了多种流媒体使用案例,现在我们通过为 Kinesis Streams 添加服务器端加密 (SSE) 支持,让服务能够更有效地保护您的传输中数据。借助 Kinesis Streams 的这一新功能,现在您可以提高数据安全性和/或满足任何法规和合规性要求,以符合组织的任何数据流式处理需求。 事实上,Kinesis Streams 现在是支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS) 合规性计划涵盖的 AWS 服务之一。PCI DSS 是由主要金融机构成立的 PCI 安全标准委员会管理的专有信息安全标准。PCI DSS 合规性适用于存储、处理或传输持卡人数据和/或敏感的身份验证数据的所有实体,其中包括服务提供商。您可以使用 AWS Artifact 索要 PCI DSS 合规性证明和责任摘要。但是,关于 Kinesis Streams 合规性的好消息还不止这些。Kinesis Streams […]

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Lambda@Edge – 在边缘智能地处理 HTTP 请求

去年年底,我宣布推出预览版 Lambda@Edge,并谈论了如何使用它在靠近客户的位置 (低延迟) 智能地处理 HTTP 请求。申请并获得预览版访问权的开发人员一直在很好地使用它,并为我们提供了大量非常有用的反馈意见。在预览期间,我们添加了生成 HTTP 响应和支持 CloudWatch Logs 的功能,并根据反馈意见更新了路线图。 现已正式发布 今天我很高兴地宣布 Lambda@Edge 现已正式发布!您可以使用它来: 检查 Cookie 并重写 URL 以执行 A/B 测试。 根据 User-Agent 标头将特定对象发送给用户。 通过在将请求传递到源之前查找特定标头来实现访问控制。 添加、删除或修改标头以将用户指引到不同的缓存对象。 生成新的 HTTP 响应。 干净利落地支持旧 URL。 修改或缩减标头或 URL 以提高缓存利用率。 向其他 Internet 资源发出 HTTP 请求,并使用结果自定义响应。 Lambda@Edge 允许您创建基于 Web 的丰富且个性化的用户体验。由于它正迅速成为当今世界的常态,因此您不需要配置或管理任何服务器。您可以直接上传代码 (在Node.js 中编写的 Lambda 函数),并选择您为分发版创建的其中一个 CloudFront 行为以及所需的 CloudFront 事件: 在本例中,我的函数 (假设名为 EdgeFunc1) […]

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敬请期待——Amazon EC2 Elastic GPU

在之前的文章中,我们曾经探讨过基于GPU的通用计算所带来的优势,而最近P2实例更是升级到可以搭载16 块GPU。正如之前所提到,GPU能够提供极为强大的处理能力与资源规模,同时可有效降低您时间及整体计算成本。 今天,我很高兴向大家公布一项我们正在努力开发的全新GPU功能。大家将能够很快向现有的各种EC2实例类型中加入图形加速机制。在使用G2或者P2实例时,实例的具体规模将决定其中包含的GPU数量。虽然这种方式适用于多数应用类型,但我们认为,同样存在大量需要配合更新且更为灵活的GPU使用模式的应用实例。 Amazon EC2 Elastic GPU 即将推出的Amazon EC2 Elastic GPU允许大家充分发挥这两类优势。大家可以选择最适合自身应用的EC2实例类型及规模,而后在启动该实例时指定您需要使用Elastic GPU,并从以下四种选项中做出选择: 名称 GPU内存 eg1.medium 1 GiB eg1.large 2 GiB eg1.xlarge 4 GiB eg1.2xlarge 8 GiB 现在,大家已经能够在启动新实例时自由创建EBS分卷。而在这项服务推出后,您将可以通过类似的方式使用Elastic GPU,即在启动过程中通过停止、修改与启动等选项指定必要的GPU资源规模——整个变更过程非常轻松。 从 OpenGL开始 我们的Amazon优化型OpenGL库将自动检测并使用Elastic GPU。作为初步方案,目前我们能够在Windows环境下支持Open GL,并计划未来为Amazon Linux AMI及其它OpenGL版本提供支持。我们还将整合对其它3D API的支持能力,具体包括DirectX以及Vulkan(如果大家对此抱有兴趣,请与我们联系)。我们还将在未来的版本中把Amazon优化型OpenGL库添加至现有微软Windows AMI当中。 OpenGL在渲染方面表现出色,但客户要如何查看渲染后的成果?问得好!选项之一是利用NICE的桌面云可视化工具将渲染内容以流媒体形式交付至任意HTML 5兼容型浏览器或者设备当中(AWS于今年早些时候收购了NICE)。支持最新版的Firefox与Chrome浏览器,以及全部智能手机与平板设备。   我相信这种独特的硬件与软件结合方案将适用于各类3D视觉与技术计算应用的托管用例。我们目前已经有两家客户与我们分享春反馈意见。 ANSYS公司企业解决方案与云副总裁Ray Milhem告诉我们: ANSYS Enterprise Cloud提供一套虚拟化模拟数据中心,其专门面向AWS进行优化。该云服务提供丰富的交互式图形体验,可用于支持端到端工程技术模拟流程,帮助我们的客户交付各类创新型产品设计方案。利用Elastic GPU,ANSYS公司将能够更为轻松地以符合客户价格与性能需求的方式提供出色体验。我们已经对运行在Elastic GPU上的ANSYS应用进行了认证,旨在帮助客户更为高效地立足云环境实现创新。 西门子产品生命周期管理(简称PLM)公司NX产品管理副总裁Bob Haubrock同样给出了非常积极的反馈意见: Elastic GPU堪称云环境下计算机辅助设计(简称CAD)的游戏规则改变者。凭借Elastic GPU的帮助,我们的客户现在能够在Amazon EC2之上配合专业级图形处理能力运行西门子PLM NX,同时充分发挥AWS提供的灵活性、安全性及全球化规模优势。西门子PLM对于NX在EC2 […]

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打造DIY版Echo:树莓派+ Alexa 语音服务

关于本文 本文详细阐述了如何在Java客户端和Node.js服务器上使用和测试Alexa语音服务。 本实例需要用Node.Js来获取Login的授权码。 本指导提供详细的操作指南对于在取得示例授权码、依赖性和在运行Pi的过程中相应的硬件部署。对于Windows, Mac,或者通用的Linux指令,可以看这里的向导。 开始 所需硬件 1. Raspberry Pi 2 (Model B) –在亚马逊上购买。升级:当然,Raspberry 3也是可以的,请点击这里查看详细操作。Pi的用户-请点击这里来获取帮助。 2. 微型的-USB 电源线 供树莓派来使用(包括在树莓Pi中) 3. 微型的 SD 卡– 需要预装NOOBS – Raspberry Pi 8GB Preloaded (NOOBS) Micro SD Card 4. 网线 5. USB 2.0 小型麦克风 – Raspberry Pi 没有自带麦克风,需要外接来与Alexa进行交互-在亚马逊上购买 6. 外部扬声器3.5mm音频插座/立体声耳机插孔-在亚马逊上购买 7. 一个 USB 鼠标和键盘,以及一个支持HDMI的外部显示器 – 如果由于某种原因无法通过SSH协议进入到你的树莓派时,我们也推荐你使用USB键盘、鼠标和一个便于使用的HDMI显示器。稍后可以查看关于“SSH”协议的内容。 8. 无线WiFi适配器(可选)在亚马逊上购买 所需技能 1. […]

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