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深度解析 AWS Firecracker 原理篇 – 虚拟化与容器运行时技术

AWS Firecracker是一款由 AWS开源的轻量级虚拟化运行环境,客户可以在 AWS 云上和本地环境中使用它。Firecracker MicroVM 同时具备传统虚拟机的安全性和工作负载隔离能力以及容器的速度和资源利用率。运行在为 Firecracker 优化过的 Amazon 裸金属 EC2 服务器上的 MicroVM是多租户容器服务的理想选择,可以为最新的微服务或无服务器架构的现代应用提供方便、敏捷的开发和部署环境。

使用 Amazon Transcribe 为视频增加中文字幕

Amazon Transcribe 是一项自动语音识别 (ASR) 服务,使开发人员能够轻松地为其应用程序添加语音转文本功能。自从在 re:Invent 2017 发布以来,越来越多的用户将语音识别功能添加到其应用程序和设备中。
Transcribe计划于2019年9月在中国的北京区域(BJS)和宁夏区域(ZHY)支持该项服务。在本文中,作者分享一个使用Amazon Transcribe为视频自动增加字幕的示例。

基于 Lambda + DynamoDB 托管服务构建灵巧型 HPC 集群

在客户运用云端计算集群来处理诸如分子匹配分析或中小规模基因分析的任务时,需要能有一个更轻量级的、可自定义并行规则的集群调度方式,本文提出一种基于 Lambda + DynamoDB 托管服务来构建灵巧型 HPC 集群的应用架构,其中计算集群的调度由 Lambda 函数来串接,分析任务的切片对应关系和各数据片的状态基于 DynamoDB 数据库来存储,同时提供配置和状态查询的API接口。

AWS Lambda 收集自定义指标 (Metrics) 最佳实践

一些场景下需要收集AWS Lambda运行产生的一些数据指标的,例如:用户访问行为相关的数据等。这些指标与Lambda的运行本身无关,所以不像Lambda“调用数”、“持续时间”这些通用指标会自动反映到CloudWatch上,本文将阐述自定义的 Lambda 指标收集和监控的几种方法。