亚马逊AWS官方博客

Tag: AWS CodeCommit

使用缓存策略为中国区CodePipeline的执行加速

随着CodePipeline在中国北京和宁夏区的发布,越来越多的企业开始把原有的流水线迁移到AWS上。对于不同的业务和需求,流水线的复杂度也各不相同。其中不乏一些较为复杂的流水线,其复杂主要体现在两个方面,一个是流水线的阶段(stage)比较多,另一个则是阶段(stage)里面动作(action)的步骤比较复杂,这就直接导致了流水线的整个执行时间比较长。本文着重从两个方面对流水线的执行进行加速,一是使用缓存对CodeBuild的任务进行加速,二是根据Docker的特性对镜像构建进行加速。

使用AWS CodeCommit 管理 Amazon SageMaker 代码

SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的单一可视化界面,您可以在其中执行准备数据以及构建、训练和部署模型所需的所有 ML 开发步骤。将 Amazon SageMaker Studio 代码存储在 AWS CodeCommit 存储库中,您可以将它们作为独立文档保存以备将来重用。 继续阅读以了解在 CodeCommit 上配置基于 git 的存储库以管理使用 SageMaker 开发的 ML 代码的步骤。

推陈出新:使用CDK快速部署并持续发布CloudFront CDN服务

本文通过两个具体实践介绍如何使用 AWS CDK 去快速部署一套包含 Flask Web 应用程序的基础架构环境以及与其对应的 CloudFront CDN 分发服务,并通过 CDK Pipeline 来实现 CloudFront CDN 服务的持续发布。其中,在部署 CloudFront 的同时我们还使用 CDK 为 CloudFront 部署了 Lambda@Edge 以及 CloudFront Functions,并通过两段示例代码来展现在 CloudFront 边缘侧用户自定义功能的函数计算能力。