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基于 AWS 原生服务构建统一可观测性平台，覆盖 Traces、Metrics、Logs 三大支柱。1.2 组件说明组件功能部署位置ADOT Agent应用自动埋点应用进程内ADOT Collector收集、处理、导出遥测数据Sidecar/DaemonSetX-Ray分布式链路追踪AWS 托管服务CloudWatch Metrics指标存储和可视化AWS 托管服务CloudWatch Logs日
AWS Kiro账号池管理系统是一个企业级Go代理服务，将Amazon Q Developer API转换为OpenAI兼容格式。核心功能包括： 多账号管理：支持100个AWS Kiro账号池管理，自动OIDC认证和令牌刷新 API转换：完全兼容OpenAI Chat Completions格式，支持流式响应和工具调用 安全特性：API Key认证、IP黑名单和频率限制 Web控制台：Vue.js
基础变量（三文件共用）省内新能源出清电量（Q_m）：含光伏、风电两类，需满足保障性收购约束（≥50%预测出力）省内传统能源出清与备用电量（Qng、Qnr）：火电、气电两类，需满足容量与备用约束绿证购买量（Q_tgc）：Case1与Main.m中用于补充消纳缺口，Case2中恒为0扩展变量（仅Main.m）省间交易电量：省内购电量（Qtr）、省外送端机组出清电量（Qk，含一类风电、二类风电、光伏）对
本文介绍了一个基于Python开发的AWS EC2实例批量管理工具，主要用于快速查询和终止运行中的EC2实例。该工具通过AWSCLI与AWS云平台交互，具有以下核心功能：1）全区域扫描并识别运行中的实例信息；2）支持批量终止实例（默认每批100个）；3）提供双重确认机制和安全防护。工具采用彩色输出界面，支持跨平台使用，适用于开发测试环境清理、项目资源回收等场景。相比AWS控制台，该工具能实现秒级批
本文分享了作者开发多Agent系统的痛苦经历，从传统手动编排的三大痛点（高耦合、难调试、难扩展）到发现OpenClaw解决方案的过程。OpenClaw采用事件驱动+状态机设计，实现低耦合、易扩展的Agent调度，类似Kubernetes对容器的编排革命。文章还介绍了在Sealos平台5分钟快速部署OpenClaw的实操步骤，指出多Agent开发正从"编程式"向"声明式
AWS 不仅是一台服务器，而是完整的云计算生态系统。它为 WordPress 站点提供了可靠的底层基础设施，使网站在全球范围内保持高速与稳定。对于外贸团队、小型企业和独立开发者而言，这是一条性价比极高的建站路径。
【摘要】本文为个人游戏开发者提供AWS云解决方案，解决服务器成本高、运维复杂等问题。通过AWS免费套餐和弹性服务（如EC2、Lambda、DynamoDB），开发者可实现低成本开发部署，自动扩展应对流量高峰，全球玩家低延迟接入。文章分阶段介绍开发部署、后端架构和运营增长方案，并给出实战架构图与成本优化技巧，帮助独立开发者将精力聚焦游戏创意，利用云服务提升竞争力。
• 性能等级：入门级（小型企业）、部门级（中型应用）、企业级（金融/电信核心系统）；• 防火墙规则：仅开放必要端口（如80/443），屏蔽ICMP Ping探测；• 形态：塔式（空间灵活）、机架式（数据中心标配）、刀片式（高密度计算）；• 访问控制：基于角色的权限模型（RBAC），限制root账户远程登录。• 个人开发者：阿里云/腾讯云轻量应用服务器（2核4G，SSD系统盘）；• 集群架构：多节点
综上所述，AWS亚马逊云和AWS亚马逊云代理商都有很多优势。AWS亚马逊云提供了强大的云计算基础设施，使用户能够灵活地构建和扩展他们的应用程序。而AWS亚马逊云代理商则可以提供更全面的咨询和支持服务，协助用户更好地利用AWS的功能。无论您是个人开发者还是企业用户，选择AWS亚马逊云和AWS亚马逊云代理商都能获得高质量的服务，并在云计算领域获得竞争优势。
对于初次接触云计算的企业或个人开发者而言，亚马逊云服务器（Amazon EC2）的配置与成本控制往往面临双重挑战：既要理解数百种实例规格的技术参数，又要避免因配置不当导致的资源浪费。本文将深入剖析AWS EC2的核心使用场景，提供可直接落地的优化方案，帮助您在保证业务性能的前提下，系统性降低30%-50%的云资源开支。AWS账号是管理云资源的入口，但常规注册流程存在两大痛点：信用卡验证门槛与多账号
我们知道，苹果对于开发者管理非常严格，在个人开发者应用收入提现这一块尤甚，尤其非美国开发者更甚。 首先得支持 VISA 的银行卡，然后以月为结算，满150美元才会在结算周期汇出，还要折损不定外汇的费率，一般的小开发者可损失不起。但如果是采用美国银行账户收款，基本上你账户里随便有个 1 ~ 10 刀，就给你付款了。那么，中国的开发者如何才能免费拥有一个美国银行账户，来绑定App Store收款呢？这
在代码与创新交织的世界里，个人开发者常面临这样的困境：想搭建一个云端实验环境测试新技术，却被动辄上千元的服务器费用劝退；想尝试容器化部署或机器学习模型训练，却受限于本地电脑的性能瓶颈。但你可能不知道，AWS免费套餐正为开发者敞开一扇“零成本上云”的大门——每月15GB流量、750小时EC2实例、5GB S3存储……这些资源足以构建属于你的云端技术试验田！
几天前我登录自己的 AWS国际版控制台 时，界面突然弹出一条提示：“Verification Timeout – Please try again later.”（验证超时，请稍后重试）。我一开始以为只是网络延迟，刷新几次后依然没反应。更糟的是，我甚至被登出了AWS账户。后来深入排查后才发现，这个“验证超时”并非偶然，而是AWS安全系统的一个典型风控反应。为了让其他用户少走弯路，我把整个排查和修复
作为一个常年和云服务器打交道的独立开发者，这几年我没少在各个云服务平台之间反复横跳。最开始是因为项目需要，后来就成了习惯，甚至带点技术人的偏执——总想找到那个“最完美”的云服务方案。AWS，作为行业里的老大哥，自然成了我重点考察的对象。今天这篇文章，不是什么软广，也不是泛泛而谈的理论对比，就是我亲身使用AWS EC2服务器三年多来的真实体验。我会用最直白的大白话，聊聊它到底好在哪，坑在哪，特别是大
摘要： AmazonQ开发者版是AWS推出的AI编程助手，能显著提升开发效率。它不仅能理解代码上下文、解释复杂逻辑，还能智能生成代码、测试用例和文档。该工具深度集成主流IDE和AWS服务，支持自然语言交互，可快速解决调试、性能优化和云架构问题。AmazonQ特别注重隐私保护，承诺不将用户代码用于训练，并提供免费套餐供个人开发者使用，帮助开发者从重复劳动中解放，专注于核心创新。
云安全的时代已经变了——传统的以人工经验为核心的防御模式，在AI驱动的自动化攻击面前，已不堪一击；未来的云安全，不再是人与人的对抗，而是AI与AI的对抗。对于企业而言，想要在AI时代抵御云攻击的闪电战，唯一的出路就是主动拥抱AI技术，以AI对抗AI：摒弃被动防御的思路，重构云安全的防御体系，将AI技术融入云安全的预测、预防、检测、响应、恢复全生命周期；同时，做好基础的云安全配置，遵循最小权限、多因
本文介绍了基于AWS云平台构建企业级RAG（检索增强生成）系统的实践方案。针对传统大模型在企业应用中的知识时效性差、幻觉率高等问题，提出采用MVC架构设计，整合AWS Bedrock、Nova模型、Titan Embeddings和Zilliz Cloud等组件。文章详细阐述了系统架构设计思路、技术选型依据（包括AWS Lambda、Bedrock多模型支持、Zilliz向量数据库优势等），并提供
MinIO 是一个高性能、开源的对象存储系统，100% 兼容 Amazon S3 API。用 Go 语言编写，单二进制文件部署，无外部依赖。它既可作为轻量级单机服务运行，也能构建跨数据中心的分布式集群，专为云原生环境（Kubernetes、Docker）而生。开源协议：AGPLv3（社区版），企业版提供增强支持核心定位：私有化部署的“S3 替代方案”，让企业掌控数据主权一句话总结“把 AWS S3
本文将基于AWS Bedrock+Nova模型+Titan Embeddings+Zilliz Cloud+LangChain，为大家带来一套可以快速上手并落地的企业级RAG教程。
Moltbot（原Clawdbot，于2026年1月27日更名）是一个开源的个人AI助手，可以通过WhatsApp、Telegram、Discord等消息平台与你交互。本文介绍如何使用AWS CloudFormation在AWS云端构建Moltbot，通过AWS Bedrock实现一个功能强大的AI助手。Amazon Bedrock - 提供Claude等大语言模型APIEC2 - 运行Moltb
大多数NFT数字藏品平台营销反作弊的风控意识薄弱，没有部署对应的安全防护，在黑灰产眼里近乎裸奔，导致黑灰产可以用低成本的机刷攻击方式，自动化程序批量注册、批量养号、自动化领券、抽奖、虚假流量等方式薅取营销奖励。基于NFT数字藏品特征以及风险态势分析，顶象建议NFT平台在事前防御、事中识别、事后处置的安全体系，以有效防各类欺诈行为，保障业务健康运行。
类别最佳实践身份管理使用IAM Identity Center、强制MFA、使用组管理权限权限管控遵循最小权限原则、使用权限边界、定期优化权限跨账号访问使用IAM角色、通过Organizations统一管控、强制MFA自动化运维自动权限分配回收、使用IaC管理、异常自动响应审计与合规启用CloudTrail全局日志、使用AWS Config、定期权限评审容器/Serverless使用IRSA、专用
代码地址：github.com/agno-agi/agnoAgno v2.4.7 是一次功能与稳定性并重的版本升级。无论是工作流逻辑的细化，还是AWS生态的深度整合，甚至在人机协同（HITL）场景中的友好性提升，此版本都让开发者在多智能体系统构建中具备更高自由度与可靠性。
西门子1500PLC程序宁德C公司 32组件涂胶PLC程序，硬件配置：1511PLC，三个库卡机器人，一个个PN-COUPLER上下游通讯，滚筒电机，气缸，MES交互，康耐视相机扫码，四轴雅马哈机器人上料，台达伺服，涂胶机，程序完整西门子系列实际项目程序+触摸屏程序+新能源锂电设备故障记录功能，工位CT时间，历史报警，产量统计，历史产量记录，配方功能PLC在新能源锂电设备领域，西门子1500PLC
AWS推出Moltbot on Amazon Bedrock解决方案，助力企业高效部署AI Agent。该方案通过Bedrock统一API、Graviton实例和Serverless架构，解决传统部署中的高门槛、安全隐患和数据孤岛问题。支持多模型选择、VPC私有链路和CloudFormation一键部署，成本低至每月$60-65。采用MCP协议和Lambda实现万级数据库接入，使AI具备实时执行能
摘要：本文提出了一种基于RAG（检索增强生成）和代码分析的旧系统现代化解决方案，针对企业遗留系统存在的代码规模大、文档缺失、维护困难等问题。方案采用结构化解析、语义拆分、向量化等技术路径，将系统理解转化为可检索、可复用的工程过程。通过五步标准架构（代码解析→语义拆分→向量化→RAG查询→生成工件），可自动生成规格文档、测试用例等成果物。该方案强调元数据管理、合理分块和精准查询设计，避免了传统AI方
本文将带你深入了解并亲手部署 Moltbot——一款具有高度“代理（Agentic）”能力的开源个人 AI 助理。不同于传统的对话机器人，Moltbot 能够接管操作系统、主动响应并跨平台执行任务。我们将利用 Amazon Bedrock 的强大模型能力和 AWS Systems Manager (SSM) 的安全通道，构建一套既私密又经济高效的 AI 架构。
本文介绍了如何利用AWS EC2免费套餐搭建自托管的开源AI助手ClawdBot。教程包含四个主要步骤：1) 使用AWS Free Tier启动EC2实例并配置Ubuntu系统；2) 通过一键脚本安装ClawdBot运行环境；3) 设置SSH端口转发实现本地访问；4) 后续将配置AWS Bedrock调用Claude模型并集成聊天工具。该方案无需高昂成本即可获得24小时在线的AI助手，支持自动化任
摘要：自定义插件是提升测试工具链灵活性的关键技术，可无缝集成第三方工具并优化测试流程。其架构包括宿主应用、插件接口、管理器及沙箱权限模型，采用模块化设计保障扩展性。开发需配置JDK、Maven等工具，通过定义配置Schema和核心逻辑实现功能。测试阶段需进行单元/集成测试和性能监控。发布后应注重轻量化设计、文档完善及安全管理。实际应用可提升30%以上测试效率，适用于自动化安全测试、CI/CD集成等
摘要：随着敏捷开发和CI/CD的普及，智能排序执行算法成为优化软件测试效率的关键技术。文章系统分析了基于风险、覆盖率和机器学习的三种主流算法，对比其原理、优势及适用场景，并提供了实施步骤与行业应用案例。研究显示，该技术可减少30-50%测试时间，提升缺陷检出率40%，在金融、电商等领域成效显著。未来趋势将融合AI可解释性和量子计算，推动测试向预测性维护转型，为从业者应对复杂软件生态提供有效解决方案
AI元素定位技术革新自动化测试，通过智能特征提取和跨端自适应机制提升稳定性。Testim和Virtuoso作为行业标杆，分别提供可视化工作流和代码级优化：Testim实现录制即生成智能定位器，支持动态修复；Virtuoso通过AI生成多策略脚本，自动处理平台差异。该技术将维护成本降低50%以上，未来结合LLM将实现预测性维护。测试从业者需根据项目需求选择工具，持续优化定位策略应对复杂场景。
摘要：测试数据自动生成与注入技术通过自动化手段提升测试效率与覆盖率，核心方法包括基于规则、模型和机器学习的生成策略。关键技术挑战在于数据质量与生成速度的平衡，以及多源异构数据的处理。主流工具如Pytest、EvoSuite支持参数化注入和隔离机制，在金融、电商等行业应用中显著缩短测试周期。未来趋势将聚焦AI驱动的智能生成和绿色算法，测试从业者需掌握混合方法并持续学习工具链，以应对复杂系统的测试需求
摘要 MCP（Model Context Protocol）定义了客户端与服务端之间的通信机制，支持两种标准化传输方式：stdio和Streamable HTTP。相比早期基于HTTP+SSE的方案，Streamable HTTP通过单一端点简化了实现。在AWS Lambda上部署MCP服务器有三种主要方法：1）使用自定义MCP处理器适配Lambda请求-响应模型；2）通过stdio运行现有MCP
自动化测试失败诊断机制通过自动截图和日志捕获提升调试效率。该机制在测试失败时自动保存UI界面图像和系统日志，结合Selenium/Appium等工具实现，可减少40%以上的调试时间。最佳实践包括优化触发条件、合理存储数据、集成报告工具等。该技术未来将向AI分析和云原生方向发展，成为自动化测试的重要保障。
视觉回归测试（VRT）通过像素比对检测UI变更，Percy作为领先工具提供自动化解决方案。它支持基线建立、智能差异分析，集成CI/CD流程，可缩短65%测试周期。实践表明，Percy能降低40%用户投诉，提升品牌一致性。最佳实践包括跨浏览器测试、响应式验证和团队协作审查。未来结合AI技术，VRT将成为质量保障的核心环节，建议将其纳入DevOps全流程。
Playwright通过三层架构实现多语言自动化测试：语言绑定层提供Python/Java/JS/.NET的统一API，协议转换层标准化指令，驱动执行层对接浏览器引擎。其核心技术包括智能等待机制（降低30%时序错误）、跨语言调试方案（支持录制回放和多设备模拟），以及MCP协议集成。企业部署建议CI/CD并行测试和Allure多语言报告整合，常见问题提供针对性解决方案。该框架显著提升了测试脚本的跨语
AWS和谷歌云都是优秀的云平台，没有绝对的“更好”，只有“更适合”。AWS提供了一站式的完整解决方案和无可比拟的生态系统，而谷歌云在技术创新、简化体验和特定技术领域（AI/ML、Kubernetes、大数据）表现出色。对于大多数开发者，建议根据具体项目需求而非品牌偏好做选择。如果你正在构建AI驱动的应用、全球分布的服务或数据密集型解决方案，谷歌云值得重点考虑。如果你需要最成熟的企业级功能、广泛的服
n8n 内置支持多种 AWS Comprehend 功能，包括文本识别与分析。n8n 内置支持广泛的 AWS DynamoDB 功能，包括在数据库中创建、读取、更新、删除项目和记录。
在本系列的上篇中，小李哥手把手带大家了解如何使用Amazon Bedrock和其标准化Converse API轻松创建一个自定义AI智能体Agent。我们利用Streamlit框架开发了一个网页应用，在用户交互页面中与后端代理进行交互，分析自媒体文章里的情感倾向。我们分别配置了多个工具，用于网页检索获取网页内容、总结网页信息，和总结分析社交媒体帖子的情感倾向。在本系列的下篇中，我们将分享该项目的具
我们将导入必要的库，并设置日志记录配置，将当前模块的日志级别配置为INFO。
【代码】AWS Hybrid Cloud Storage：配置 Storage Gateway 对接本地 NAS 与 S3 的文件互通。
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