亚马逊AWS官方博客

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亚马逊云科技 2022 年 9 月服务上新

从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技为客户提供多样的服务及功能。借助亚马逊云科技，您可以在种类繁多的前沿技术中选择适合您工作负载的服务和功能来进行构建及创新。在过去的九月份，由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域落地了25个，由光环新网运营的亚马逊云科技中国（北京）区域落地了27个新功能或新服务。我们将基于客户需求，与光环新网和西云数据合作来不断地加快创新的步伐，提升用户的使用体验。

新功能 — Amazon QuickSight Q 回答了有关商业数据的自然语言问题

我们推出了 Amazon QuickSight，并将其用作第一个按会话付费定价的商业智能 (BI) 服务。今天，我们很高兴地宣布 Amazon QuickSight Q 的预览版，这是由机器学习 (ML) 提供支持的自然语言查询 (NLQ) 功能。借助于 Q，企业用户现在可以使用 QuickSight 使用日常语言提出有关其数据的问题，并在几秒钟内获得准确的答案。

新增功能 – 在 Amazon S3 中将 Amazon DynamoDB 表数据导出到您的湖内数仓，无需编写代码

今天，我们将推出一项新功能，这项功能可使您将 DynamoDB 表数据导出 Amazon Simple Storage Service (S3)——无需编写代码。
它是 DynamoDB 的一项新的原生功能，可以以任何规模运行，无需管理服务器或集群，且该功能支持您跨 AWS 区域和账户以秒级粒度将数据导出到过去 35 天的任何时间点。此外，它不会影响生产表的读取容量或可用性。

使用 Amazon Athena 的联合查询和由用户定义的函数简化 ETL 数据管道

Amazon Athena 最近在预览版中增加了对联合查询及由用户定义的函数 (UDF) 的支持。请参阅使用 Amazon Athena 的全新联合查询对任何数据源进行查询，以了解更多详细信息。Jornaya 帮助营销人员智能的与市场中购买大型生活用品（如房屋、抵押贷款、汽车、保险和教育等）的消费者建立联结。

使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue 编排基于 Amazon Redshift 的 ETL 工作流

在本文中，我将展示如何使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue Python Shell 以完全无服务器的方式为那些基于Amazon Redshift 的 ETL 工作流编排任务。AWS Glue Python Shell 是一个 Python 运行时环境，用于运行中小型 ETL 任务，例如提交 SQL 查询和等待响应。Step Functions 可让您将多个 AWS 服务协调到工作流中，从而可以轻松运行和监视一系列 ETL 任务。AWS Glue Python Shell 和 Step Functions 均无服务器，允许自动运行和扩展它们以响应定义的事件，而无需配置、扩展和管理服务器。

授予对 Amazon Redshift 管理控制台的细粒度访问权限

Amazon Redshift 是一项完全托管的服务，它的设计宗旨是易于设置和使用。在本博文中，我们将演示如何为某一运营组中的用户授予访问权限，以便他们仅在 Amazon Redshift 管理控制台中执行特定操作。如果您实施自定义 IAM 策略，则可以对其进行设置，以便这些用户可以监控和终止正在运行的查询。同时，您可以防止这些用户执行其他需要更多权限的操作，例如修改、重启或删除 Amazon Redshift 集群。

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