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今天，我很高兴地宣布推出三个新的功能：
适用于 CodeGuru Reviewer 和 Profiler 的 Python 支持（预览版） – 您现在可以使用 CodeGuru 来改进以 Python 编写的应用程序。在本次发布之前，CodeGuru Reviewer 可以分析 Java 代码，CodeGuru Profiler 支持在 Java 虚拟机 (JVM) 上运行的应用程序。
适用于 CodeGuru Reviewer 的安全检测器 – 我们推出适用于 CodeGuru Reviewer 的一组新检测器，可用于识别 Java 代码中的安全漏洞并检查是否遵循了安全最佳实践。
适用于 CodeGuru Profiler 的内存分析 – 通过新的可视化工具来显示各个对象类型随着时间推移的内存保留情况，从而更轻松地找出内存泄漏并优化应用程序使用内存的方式。

关注 AWS 首席宣传管 Jeff Barr 和开发人员宣传员 Martin Beeby 和 Steve Roberts 的直播博客中的第一场机器学习主题演讲。Amazon 机器学习/人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 将分享 AWS 机器学习领域的最新发展和产品发布、新技术演示以及客户见解。

现在，利用 AWS Marketplace，客户不仅可以找到并购买第三方软件，还可以获得在这些产品整个生命周期提供支持所需的专业服务，包括规划、部署和支持。这不仅简化了软件供应链，包括其中的管理供应商关系和采购流程等任务，而且还将账单和发票整合到了一个地方。

为了帮助您在 AWS 上构建安全、高性能、弹性且高效的解决方案，我们在 2015 年公开推出了 AWS 架构完善的框架。它最初是一份单一白皮书，但已经扩展到包含特定于域的剖析、动手实验室和 AWS 架构完善的工具（可在 AWS 管理控制台中免费使用），后者提供了一种机制来定期评估您的工作负载、识别高风险问题及记录您的改进。

今天，我很高兴宣布推出 Amazon Lookout for Vision，这是一项新的机器学习 (ML) 服务，可帮助工业环境中的客户以简单且经济高效的方式检测生产单元和设备上的视觉缺陷。

今天，我们很高兴宣布推出 Amazon Lookout for Equipment，这是一项基于 API 的机器学习 (ML) 服务，可以检测设备的异常行为。借助 Lookout for Equipment，客户可以引入工业设备生成的历史时间序列数据和过去的维护事件，工业设备可以从每个模型的传感器和执行器等组件中获取多达 300 个数据标签。Lookout for Equipment 会自动测试可能的组合，并构建最佳机器学习模型来学习设备的正常行为。工程师不需要机器学习专业知识即可轻松部署模型以在云端进行实时处理。

自我们于 2017 年推出 Amazon Connect 以来，成千上万的客户已在云中创建了自己的联络中心。Amazon Connect 使非技术型用户也可以轻松设计交互流、管理代理并追踪绩效指标。

12 月 3 日星期四上午 7:45 至 9:30，与全球渠道和联盟负责人 Doug Yeum、全球公共部门合作伙伴和计划副总裁 Sandy Carter 以及 AWS 迁移、Marketplace 和控制服务副总裁 Dave McCann 一起参加我们的 AWS 合作伙伴主题演讲。开发者布道师 Steve Roberts 和 Martin Beeby 将通过博客直播所有公告和讨论。

借助 AWS Lambda，您可以在不考虑服务器的情况下上传代码并运行。许多客户喜欢这种工作方式，但是如果您为开发工作流投资了容器工具，那么使用同样的方法来通过 Lambda 构建应用程序并不容易。

为了帮助您实现这一目标，您现在可以将 Lambda 函数打包和部署为最大容量为 10 GB 的容器映像。通过这种方式，您还可以轻松构建和部署依赖于大量依赖项的更大型工作负载，例如机器学习或数据密集型工作负载。就像作为 ZIP 存档打包的函数一样，作为容器映像部署的函数也可以获益于操作简单性、自动扩展、高可用性以及与许多服务的原生集成。

我之所以喜欢 AWS Lambda ，是因为它可以让您在无需预配置或管理服务器的情况下运行代码，而且只需为实际使用量付费。自我们 2014 年推出 Lambda 以来，其收费是基于代码触发次数（请求数）和代码执行时间（四舍五入到最接近的 100 毫秒，即持续时间）。
即日起，我们将持续时间四舍五入到最接近的毫秒数，不设最小执行时间。