亚马逊AWS官方博客

Tag: Randall Hunt

AWS X-Ray 现支持 Amazon API Gateway 和全新抽样规则 API

您或许还没注意到,AWS X-Ray 可以帮助开发人员分析和调试生产和开发环境中的所有内容,从简单 Web 应用程序到复杂的大型分布式微服务。自 X-Ray 于 2017 年正式推出以来,我们快速响应客户反馈,不断进行迭代,增强该服务,例如通过 AWS Key Management Service (KMS) 增强加密服务,增添了新的 SDK 和语言支持(支持 Python!),开放了守护程序的源代码并提供了延迟监控工具。今天,我们又增添了两项新功能:

添加了 Amazon API Gateway 支持,从而更轻松地跟踪和分析通过 API 传递到底层服务的请求。
我们最近还推出了支持在 AWS X-Ray 控制台和 API 中控制抽样规则。
我将向您展示如何为 API 启用跟踪。

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使用 AWS Lambda 支持的宏扩展 AWS CloudFormation

今天,我非常高兴为大家介绍 AWS CloudFormation 的一个强大新功能,它叫做 Macros。CloudFormation Macros 允许开发人员调用 AWS Lambda 支持的转换函数,从而扩展 CloudFormation 模板的原生句法。它采用与支持流行的无服务器应用程序模型功能所用的相同技术,但转换函数 (transform) 在您自己的账户中运行,使用您自己的 lambda 函数,并且是完全可自定义的。如果您还不熟悉 AWS,请记住 CloudFormation 是一个对基础设施即代码(YAML 或 JSON)的建模和定义绝对关键的工具。它也是所有 AWS 产品的核心组件之一,我们的许多服务都依赖它而存在。

宏的使用有两个主要步骤。首先,我们需要定义宏。当然,为此我们需要使用 CloudFormation 模板。然后,为了在我们的模板中使用宏,我们需要将它添加为整个模板的转换函数,或者直接调用它。在本博文中,宏和转换函数这两个术语基本可以互换。已经准备好了解其工作原理了?

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Amazon Kinesis Data Streams 推出增强扇出功能和 HTTP/2 数据检索 API功能

几周前,我们为 Amazon Kinesis Data Streams (KDS) 推出了两项重要的性能加强功能:增强扇出功能和 HTTP/2 数据检索 API。增强的扇出功能允许开发人员通过为每个数据流消费者提供其自己的读取吞吐量来扩增数据流消费者的数量(应用程序实时从数据流中读取数据)。与此同时,在常见情况下,HTTP/2 数据检索 API 允许在 70 毫秒或更短的时间内(提升了 65%)将数据从生产者传送给消费者。这些新功能可让开发人员依托 Kinesis Data Streams,构建速度更快、反应更灵敏、高度并行化且对延迟敏感的应用程序。

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Amazon SageMaker Automatic Model Tuning:利用机器学习支持机器学习

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning 已正式发布。Automatic Model Tuning 消除了为了搜索超参数空间,以获得更精确的模型,而必须执行的无差异化繁重工作。在训练和校正机器学习模型时,开发人员和数据科学家能够利用这项功能节省大量时间和工作。超参数校正任务会根据已完成的训练任务的结果,启动使用不同超参数组合的多项训练任务。SageMaker 根据贝叶斯优化训练“元”机器学习模型,为我们的训练任务推断超参数组合。我们稍微深入地探索一下这方面的内容。

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Aurora Serverless MySQL 正式推出

您可能听说过 Amazon Aurora,这是一种在云中自定义构建的与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的数据库。您可能还听说过无服务器,无服务器让您可以在不考虑实例的情况下构建并运行应用程序和服务。这是 AWS 技术发展过程中的两个组成部分,我们很高兴能参与其中。去年,我们在 AWS re:Invent 大会上发布了 Aurora 新功能 Aurora Serverless 的预览版本。今天,我很高兴地宣布 Aurora Serverless for Aurora MySQL 正式推出。Aurora Serverless 是一种按需自动扩展的无服务器 Aurora。您无需考虑实例或扩展,并且只需为使用的部分付费。

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Amazon Comprehend 发布异步批处理操作

在反复研究客户反馈之后,我们将发布适用于 Comprehend 的全新异步批量推理功能。异步批处理操作可处理存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 存储桶中的文档,并可执行所有常规 Comprehend 操作,例如实体识别、关键短语提取、情绪分析和语言检测。与单文档 API 和批处理 API 相比,这些新的异步批处理 API 支持的文档要大得多,从而减少了客户截断文档以获取服务的需求。当然,所有单文档 API 和批处理同步 API 操作仍可用于提供实时结果。通过增加异步操作,开发人员可以选择最适合其应用程序的工具。让我们深入了解一下这一新型 API。

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使用 Application Load Balancer 内置的身份验证功能简化登录流程

Application Load Balancer (ALB) 提供内置的身份验证功能。ALB 现在可以在用户访问应用程序时安全对其进行身份验证,开发人员不必再编写支持身份验证的代码,也不必承担从后端进行身份验证的责任了。我们的团队构建了一个非常精彩的演示示例,您可以利用该实例尝试身份验证功能。

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