登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
DocKit v1发布：跨平台NoSQL数据库管理工具 经过近3年开发，DocKit发布了首个稳定版本。这款原生桌面应用支持管理DynamoDB、Elasticsearch和OpenSearch，解决了传统Web工具的三大痛点：臃肿的系统架构、易丢失的状态和客户端绑定问题。DocKit提供自然语言查询生成、VS Code级别的代码编辑体验、本地持久化存储查询历史，以及高效的数据导入导出功能。其特色
收到告警 → 打开控制台 → 看指标 → 查日志 → 判断根因 → 写结论凌晨 3 点被叫醒 → 半梦半醒看了 10 分钟 → 发现是 AWS 维护导致的正常重连同一个告警反复触发 → 每次都要重复排查流程核心痛点：80% 的告警排查是重复性劳动，步骤固定、逻辑清晰，完全可以让 AI 代劳。本文介绍如何用Lambda + Bedrock（Claude）+ CloudWatch + 钉钉🤖 告警触
本文介绍了开源数据转换工具dbt及其在票务销售数据分析中的应用。dbt作为现代数据栈的核心组件，采用SQL-first模型化方法，通过声明式依赖管理和多物化策略简化数据转换流程。文章详细展示了dbt项目初始化、环境配置和连接验证过程，并模拟了一个包含8张源表、约35万行数据的票务平台分析场景。技术选型采用dbt-core+Athena适配器，以Amazon Athena为计算引擎，Apache I
Anthropic将Claude 4.6接入AWS Bedrock，显著提升了企业AI应用的门槛。该版本在200K上下文处理、代理工作流和低幻觉方面表现突出，尤其适合金融风控等严谨场景。国内开发者面临账号风控、权限审批和数据合规三大障碍，可通过API聚合平台、等待AWS中国区或转向国产模型等方案应对。建议优先确保合规性，再考虑技术落地。
Anthropic在AWS Bedrock推出的Claude 4.6 Sonnet及其多智能体代码审查系统引发技术圈热议。实测显示，相比GPT-5.4，Claude 4.6在跨文件、长上下文（200K+ token）场景下表现更优，能精准分析架构依赖和安全问题。其多智能体系统包含静态分析、架构审查、安全Agent，自动整合评审报告，支持定制化审查。通过AWS SDK可快速集成，适用于复杂项目重构，
进入 2026 年第一季度，大模型领域的竞争已经从“单纯的参数规模”转向了“端到端的工程效率”。随着 GPT-5.4 陷入推理成本高企的泥潭，Anthropic 联手亚马逊发布的 Claude 4.6 托管方案，正在通过 Amazon Bedrock 平台迅速收割企业级市场。作为架构师，在 2026 年做大模型 API 选型时，不能再单纯看榜单（Benchmark），更要看模型在生产环境下的“工程
AI生成的代码跑在沙盒里，访问外部系统的凭证存在沙盒外的「保险箱」里，两边物理隔离。有人说这是「降维打击」，有人说这是「AI领域的AWS时刻」，还有人说——做智能体中间件的创业公司，可以开始准备B计划了。在工程、产品、销售、市场、财务各部门都部署了专项智能体，每个一周内上线，通过Slack和Teams接任务，交回来的是表格、PPT、App这些实际交付物。，短期内最直观的感受可能是：你用的那些Saa
AWS 运维的核心目标是在云环境中确保应用系统的高可用、高性能、高安全与成本效益。这并非简单的服务器维护，而是一套涵盖架构设计、自动化、监控、安全、成本及合规性的系统工程。将此Lambda函数配置为由CloudWatch Events规则定时触发（如每5分钟），即可实现基于实际负载的动态扩缩容，在保障性能的同时优化成本。对于流量波动大的服务，如DynamoDB，可基于CloudWatch指标实现完
我之前帮朋友排查过一次访问卡顿的问题，最开始大家都把问题方向指向业务代码的性能不足，折腾了将近两天，改了好几版优化，又查了数据库索引，问题还是没解决。最后拉了链路测试才发现，问题根源出在对国际云服务器的网络特性理解不对——他们把面向欧洲用户的服务放在了东南亚节点，又没做任何路由优化，自然访问体验很差。很多开发者第一次接触国际云服务器的时候，都会有类似的认知偏差，要么把它想得太特殊，要么又完全不注意
数据底座完全是开放的，你可以自由传给自建的 Grafana。无非是 AWS 全托管版帮你做好了“精装修”，而自建版需要你多花半天时间去“贴壁纸（调优大盘 UI）”而已。
回顾 Claude 4.7 的数据表现，我们可以清晰地看到：AI 正从“概率生成”向“逻辑执行”演进。无论是在 AWS Bedrock 还是通过第三方聚合平台，开发者手中的武器库都得到了前所未有的加强。未来的技术竞争，将不再是谁拥有更多的机器，而是谁能以更低的成本、更优的架构，将这些顶级的逻辑模型无缝嵌入到核心业务流中。在这个 1/10 定律盛行的时代，理解并掌握缓存机制，可能是每一位 AI 架构
回到马斯克那句掷地有声的话——AGI的答案就是Grok 5。我们正处在AI历史上最疯狂的时刻。四大实验室在短短几个月内轮番投放万亿参数级模型，开源阵营的GLM-5.1已经在某些基准上超越了闭源前沿模型。Anthropic甚至在Claude Mythos Preview上跑出了93.9%的SWE-bench Verified得分——一个半年前所有人都认为不可能的数字。
针对海外企业与开发者在数据合规、访问延迟及部署成本方面的需求，DeepSeek V4 提供 OpenAI 兼容 API 直连与 AWS 全栈私有化部署两种方案。通过优化 GPU 实例选型、存储架构及推理框架，结合分步部署指南与成本控制策略，支持跨境电商、金融风控、科研分析等场景，实现百万上下文大模型的安全高效应用。
5 月 12 日科技晚报聚焦 AI 生产化控制面：Claude Platform on AWS GA，让企业可用现有 AWS 账号、IAM、账单和 CloudTrail 接入 Anthropic 原生平台；P6-B200 进入 SageMaker Studio notebooks，Blackwell 算力更贴近交互式实验；Google 的 AI 威胁报告、REPLIQA 和 RCS 加密 roll
Claude Platform on AWS 正式 GA，带来 4 个 Bedrock 暂时给不了的能力：**Web 抓取、网页搜索、文件上传/下载+代码执行、自动提示词缓存**（顶层一行搞定）。同样是 AWS 上跑 Claude，这次 Anthropic 原生能力全开了。
AWS持续领跑全球云计算市场，2025年Q4以32%份额稳居第一。其核心优势包括：17年运营经验构建的完整产品矩阵，38个区域120个可用区的全球基础设施，以及300多项安全合规服务。2025年技术突破集中在AI领域，推出Trainium3芯片、多模态模型Nova2系列及三大AI代理服务。相比阿里云，AWS在全球化布局（覆盖38个区域）、企业服务经验及AI全栈能力方面优势显著。未来战略聚焦AI原生
本文详细介绍了在AWS EC2实例上部署开源AI助手OpenClaw的完整流程。主要内容包括：1) 基础环境准备（AWS账户、Node.js环境、Bedrock权限）；2) 安全配置（IAM角色创建与绑定）；3) 实例启动与SSH连接；4) OpenClaw安装与初始化配置（支持Bedrock的Nova模型）；5) 验证方法与多平台接入（Web/Slack）。重点强调了生产环境安全实践，包括最小权
此次合作反映出AI基础设施建设模式的转变：图形处理器(GPU)对于训练大模型仍然至关重要，但智能体AI的快速发展催生了大量中央处理器(CPU)密集型工作负载需求，涵盖实时推理、代码生成、搜索服务和多步骤任务编排。近二十年来，AWS持续推动技术普惠，让云计算和生成式AI惠及各行各业、各种规模的组织，从而构建了历史上增长最快的企业技术业务之一。该工作需要能够处理数十亿次交互、同时协调复杂的多步骤智能体
通过以上步骤和技术，您可以成功地使用Amazon Serverless创建一个功能强大、安全可靠的门铃系统。AWS Lambda是一种无服务器的计算服务，为您的应用程序或后端服务提供了弹性、可靠的计算能力。在创建门铃系统中，您可以使用Lambda函数来处理门铃触发事件，并执行相应的操作，如发送推送通知、记录声音片段等。作为全球领先的云计算服务提供商，亚马逊云服务（AWS）为开发者和企业提供了高可用
2026年5月11日，AWS和Circle在同一天为AI准备了“账号”和“钱包”。一个让AI进入企业治理体系，一个让AI进入经济流通体系。当二者合拢，AI不再仅仅是人类手中的工具，而是拥有独立身份、可管理、可交易的经济实体。这一天，Agentic Economy的基础设施正式通电。参考资料Anthropic官方公告：Claude Platform on AWS GA, 2026-05-11Circ
Hermes 可以做：- 查询历史问题单分析数据- 总结退回原因- 分析人工推翻记录- 生成经验报告- 生成审核规则建议- 生成 Skill 草案- 通过钉钉向负责人汇报Hermes 不可以做：- 关闭问题单- 修改问题单优先级- 修改问题单责任人- 修改生产审核规则- 直接发布 Dify / Coze Workflow- 直接调用生产数据库写接口这是整个方案的安全底线。“问题单审核经验官”的核心
AWS Bedrock 接⼊⼿册一、⼿册说明该⼿册是为⽅便⽤户快速接⼊ AWS Bedrock 调⽤模型⽽编写。⽂档中的接⼊示例暂时仅提供 Python 语⾔版本，后续会陆续更新其他语⾔的版本示例。⽂档会提供快速验证⽅式和⽣产推荐⽅式，⽤户可⾃⾏选择。二、调⽤示例2.0 前置准备。
最近两年接触了好几个筹备业务出海的开发团队，不少人第一次接触企业出海aws的时候，都容易把这件事想简单。觉得无非就是把国内已经跑顺的代码，打包放到海外的云服务器上，改改配置就能上线。真推进起来才发现，各种之前没预想到的问题接连冒出来，排查半天找不到方向。我整理了几个这段时间碰到最多的共性问题，都是实际踩过坑之后总结的经验。
前两个月帮一个做产品开发的朋友梳理环境，他第一次接触aws，对着控制台的上百个服务选项看了半天，问我到底哪些是普通开发者真正用得到的。我当时翻了不少官方文档，发现很多内容讲得太偏向资深架构师，对普通开发者不够友好。很多人对aws的认知，还停留在“海外的云计算服务”这个模糊的层面，其实弄清楚几个核心逻辑和常见场景，日常开发就能避开大部分不必要的坑。从技术定义来说，aws是一套完整的云计算服务集合，从
在全球云服务器市场，各厂商的排名和地位并非一成不变，而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。这三家厂商之所以能稳居前列，核心在于其。重要原因：先发优势与市场教育者： 作为云服务的开创者，AWS不仅定义了云服务模式，更培养了大量的开发者和企业用户，形成了强大的用户粘性。最广泛的服务组合： 提供超过200种服务，涵盖计算、存储、网络、数据库、分析、机器学习、IoT、安全等各个领域，能够满足
在人工智能日益渗透业务核心的今天，你是否遭遇过这样的困境：自动化AI处理海量数据时，面对模糊、复杂或高风险的场景频频“卡壳”？人工审核团队则被低效、重复的任务压得喘不过气？Amazon Augmented AI (A2I) 的诞生，正是为了架起这道关键桥梁——它让人类判断力与AI效率完美协作，将机器学习落地痛点转化为业务增长动力。
Amazon Bedrock是AWS提供的一项完全托管的服务，旨在简化生成式人工智能应用程序的构建和扩展。它通过单一API集成了来自多家领先AI公司的高性能基础模型（FM），支持文本、图像和音频等多模态任务。
Amazon SageMaker AI 是一项云托管服务，它对机器学习 (ML) 服务完全托管。借助 SageMaker AI，广大用户包括数据科学家、人工智能专家、软件开发者，均可以快速、便捷地构建和训练 ML 模型，并将其快速部署到生产环境中。
提供超过 200 种按需付费的云服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、人工智能、机器学习等领域。如果需要授予其他用户或账户访问权限，必须显式地通过存储桶策略（Bucket Policy）、IAM 策略或访问控制列表（ACL）进行授权。只有存储桶的所有者（即创建存储桶的 AWS 账户）可以访问存储桶和其中的对象。数据以对象（Object）形式存储，每个对象包含数据、元数据和唯一标识符（Key）。基于资
AWS Bedrock 是一个专为生成式人工智能应用开发设计的强大平台，提供了多样化的模型选择（如 Claude AI、Llama 2、Stable Diffusion 等）和易于使用的工具，显著降低了开发门槛。它支持复杂对话处理、创意内容生成，并与 AWS 生态系统无缝集成，确保高可用性和可扩展性。与 OpenAI 的 GPT-4 相比，Claude AI 在成本和输入 token 长度上更具优
Health Data Accelerator通过解决医疗数据分析行业的常见挑战，帮助医疗机构更快获取有价值的医疗洞察信息。该方案使医疗企业能够高效利用亚马逊云科技云端计算能力，改善患者治疗效果和运营效率。ECG的成功案例展示了Health Data Accelerator的高效性和价值。通过自然语言查询、机器学习和生成式AI，企业的各个层级都可以访问和利用数据分析，而无需编写代码。这一创新能力将
aws
——aws
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
DeepSeek技术社区
openEuler 社区
龙虾开发者社区
全球具身智能开发者社区
脑启社区
