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这篇博客介绍了基于AWS的全面数据质量解决方案DQ Key，此方案基于数据治理自上而下质量治理模型以及数据质量治理流程，从业务以及技术层面为客户提供数据质量从发现到治理的一整套完整解决方案。
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本文主要帮助使用Amazon EMR的用户，通过Hue实现统一数仓平台开发工具，一方面集中管理数仓SQL开发任务，另一方面为其它部门提供自主分析的平台，对数仓建设有一定的推动作用。

目前市场上对实时数据进行分析的场景越来越多，本文将尝试从DocumentDB中抽取实时数据流，并打入消息队列Kafka，方便后端进行Consume和分析。基于篇幅原因，我们会在之后的文章里使用Flink来实时消费Kafka的数据，方便做特征工程以及实时分析，拿到实时数据中的Insight。

Amazon WorkSpaces 是一种托管的、安全的桌面即服务 (DaaS) 解决方案。默认情况下，Amazon WorkSpaces允许用户从任何国家登录, 不提供地理限制功能。 这可能并不适用于一些有安全考量的客户. 当用户从未经批准的国家连接时，顾客希望被告知或者限制用户登录,这个概念称为地理封锁。
Amazon Workspaces当前不支持地理封锁/阻止黑名单连接。此博客文章提供了一个示例, 我们将创建一个黑名单规则，该规则将拒绝访问位于澳大利亚的IP地址。而此解决方案涉及一个Amazon Cloudwatch事件，该事件触发Amazon Lambda函数。函数检查IP位置来源,如果源IP位置来自黑名单区域，则该Amazon Lambda执立即关闭WorkSpace。

Amazon WorkSpaces 支持通过各种 RADIUS 提供商进行多重身份验证。本指南将概述使用 AWS Auto-Scaling Group (ASG) EC2 实例配置 LinOTP/FreeRadius 所需的步骤。此外，ASG 前面将有一个 AWS 应用程序负载均衡器来处理 HTTPS 令牌注册请求，以及一个 AWS 网络负载均衡器来处理来自 WorkSpaces 客户端的多重身份验证请求。通过利用 ASG，LinOTP 具有高可用性和容错性。

本文介绍了一个快速构建自定义CloudFront监控的解决方案，方便用户通过分析日志获取自定义的指标

你可以快速查找及解决DeepRacer比赛中常见的一些问题，以此作为DeepRacer的错误排查手册

借助Amazon SageMaker Autopilot，您只需要准备好您的数据，就可以轻松实现优化广告投放策略、预测玩家流失等优化运营的需求。

介绍Linux 网络环境下流量控制拥塞算法的优劣以及如何选择，重点针对BBR以及BBRv2 进行论述。

Amazon EMR 现在支持 EC2 M6g 实例，以便为云工作负载提供最佳性价比。EC2 M6g 实例由 AWS Graviton2 处理器提供支持，此类处理器由 AWS 设计定制设计并配备 64 位 Arm Neoverse N1内核。与前一代实例相比，对于基于 Graviton2 的实例上的 Spark 工作负载，EMR 可实现高达 35% 的成本降低和 15% 的性能改进。