Author: AWS Central EurAsia & Russia Team

В этой статье мы расскажем о том, как генерировать информационно-значимые инсайты безопасности по данным Amazon Security Lake с помощью Amazon SageMaker Studio — веб-интегрированной среды разработки (IDE) для машинного обучения. Предлагаемое в этой статье решение, содержит базовый набор блокнотов Python, ориентированных на данные AWS Security Hub findings в Amazon Security Lake, которые при необходимости могут быть обогащены событиями и из других источников AWS или пользовательских источников данных.

Amazon Personalize позволяет легко персонализировать ваш веб-сайт, приложение, электронные письма и многое другое, используя ту же технологию машинного обучения (ML), которую использует Amazon, при этом не требуя специальных знаний в области ML. Сегодня мы рады сообщить об общедоступности двух усовершенствованных рецептов в Amazon Personalize, User-Personalization-v2 и Personalized-Ranking-v2 (рецепты v2), которые построены на передовой Трансформерной архитектуре и поддерживают большие каталоги товаров с меньшей задержкой.

«Какой бывает эмиграция? Что ж, это зависит от многих факторов: образования, экономического положения, языка, нового места и того, какую поддержку там можно найти.» — Даниэль Аларкон В первом посте серии представлена концепция массовой миграции, которую мы будем называть просто «миграцией» в каждом из материалов. Во втором посте серии описан процесс массовой миграции в облако, а […]

Оригинал статьи: ссылка (Kevin Coleman, Principal Container Specialist; Apoorva Kulkarni, Sr. Specialist Solutions Architect; Mikhail Shapirov, Senior Partner Solutions Architect; Vara Bonthu, Senior Open Source Engineer) Сегодня мы представляем новый проект с открытым исходным кодом под названием EKS Blueprints, который упрощает и ускоряет внедрение Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). EKS Blueprints — это набор модулей Infrastructure […]

Ранее в этом году было объявлено о сотрудничестве между Hugging Face и AWS, чтобы компаниям было проще использовать модели машинного обучения (ML) и быстрее получать модели с современными возможностями обработки текстов. В этом посте мы покажем вам, как использовать DLC SageMaker Hugging Face, сделать тонкую настройку предварительно обученной модели BERT и развернуть её в SageMaker как управляемую конечную точку HTTP для инференса.

В серии «Используем AWS Lambda» я затрагиваю несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Часть 1 рассказывает про преимущества событийно-ориентированной архитектуры, и то, как она может повысить пропускную способность, масштабируемость и расширяемость. В части 2 описываются некоторые принципы проектирования и лучшие практики, которые помогут разработчикам использовать преимущества Lambda при разработке приложений. В этой части рассматриваются типовые антипаттерны в архитектуре, управляемой событиями.

В серии “Используем AWS Lambda” я затрону несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Часть 1 рассказывает про преимущества событийно-ориентированной архитектуры, и то, как она может повысить пропускную способность, масштабируемость и расширяемость. В этой статье описываются некоторые принципы проектирования и лучшие практики, которые помогут разработчикам использовать преимущества Lambda при разработке приложений.

В этой статье объясняется, как добиться стабильных высококачественных результатов для преобразования частоты кадровой развёртки с помощью технологии компенсации движения от компании ”InSync”, которая используется в облачном сервисе для транскодирования видео файлов компании AWS — AWS Elemental MediaConvert (MediaConvert). Данный сервис позволяет легко обрабатывать контент видео по запросу (VOD) для обеспечения его вещания и доставки на широкое число приемных устройств.

С помощью Amazon EC2 Auto Scaling заказчики могут использовать эластичность облака AWS, автоматически запуская и останавливая инстансы в соответствии с требованиями приложения. Сегодня мы рады рассказать вам о функциональности прогнозного масштабирования. Это новая политика EC2 Auto Scaling, которая предсказывает резкие изменения спроса и заблаговременно увеличивает мощность, обеспечивая более высокую доступность вашего приложения.

В серии “Используем AWS Lambda” я затрону несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой, и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Первая часть посвящена преимуществам событийно-управляемой архитектуры, и тому, как она позволяет повысить производительность, улучшить масштабируемость и расширяемость, и в то же время снизить сложность и количество кода в приложении.