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Tag: Containers

AWS Lambda 的新功能 — 容器映像支持

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。

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AWS Lambda 的新功能 – 1 毫秒计费粒度更加节约成本

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。

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Lightsail 容器:一种在云中运行容器的简单方法

我向开发人员介绍 AWS 云时,通常会花一点时间来介绍并演示 Amazon Lightsail。它是迄今为止开始使用 AWS 的最简单方法。使用它,您在几分钟内即可在自己的虚拟服务器上运行您的应用程序。今天,我们增加了在 Amazon Lightsail 上部署基于容器的工作负载的可能性。您现在可以将您的容器映像部署到云中,其简单性和捆绑定价与 Amazon Lightsail 为您的虚拟服务器提供的相同。

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大多数 Alexa 现在在更快、更经济高效的 Amazon EC2 Inf1 实例上运行

今天,我们宣布,Amazon Alexa 团队已将绝大多数基于 GPU 的机器学习推理工作负载迁移到由 AWS Inferentia 提供支持的 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Inf1 实例。这样一来,执行 Alexa 的文本到语音转换工作负载时,与基于 GPU 的实例相比,端到端延迟降低了 25%,成本降低了 30%。较低的延迟使 Alexa 工程师能够利用更复杂的算法进行创新,并改善客户的整体 Alexa 体验。

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