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服务之间直接集成，不需要使用额外组件完成数据 ETL 的工作。把各种各样的数据都连接到执行分析所需要的地方，实现数据平滑“无感”的流动。它可以帮助用户最大限度地减少甚至消除构建 ETL 数据管道的复杂性。提高敏捷性。简化了数据架构并减少了数据工程的工作量。它允许增加新的数据源，而无需重新处理大量数据。这种灵活性增强了敏捷性，支持数据驱动的决策和快速创新。成本效益。利用云原生且可扩展的数据集成技术，
Amazon Bedrock 是亚马逊云科技推出的一项生成式 AI 服务，旨在帮助开发者轻松访问和部署各种强大的基础模型（Foundation Models），如文本生成、对话生成、图像生成等。通过 Amazon Bedrock，开发者可以快速构建、定制和扩展 AI 应用程序，而无需从零开始训练模型。这种服务使得利用大规模预训练模型变得更加简便和高效，适用于各种行业的 AI 应用场景。
Ok?
AWS serverless设计-Lambda1. 同时执行的次数有限制Lambda原理其实是不断增加的容器技术。每一个请求就是开启一个容器。并发执行=（每秒调用次数）x（平均执行时间（秒））例如，一个Lambda函数平均耗时10秒，每秒发出100个事件会同时执行1000个Lambda函数，这就是极限。奇妙的是，世界上每个地区的限制其实还不太一样，像美国好像是2000限制。普通地区AWS Lamb
今天下午参加了AWS Server-less Face Detection Workshop, 期间让大家在两个小时后内搭建出来一个人脸识别的app。 重点不在face detection,而是server-less, 整个框架没有用到EC2上任何的web container，仅用到了Lambda, S3, DynamoDB和Cognito。
提到 Activate，很多创业团队首先想到的是云积分，但对于真正准备把产品从 MVP 推向生产、再走向规模化增长的初创企业来说，积分只是其中一部分。截至2026年，亚马逊云科技面向初创企业提供的支持已经覆盖技术专家指导、架构优化、开发工具、创业学习资源、产品展示、市场连接以及成长阶段支持等多个方向。对于中国AI创业公司，还可以进一步衔接亚马逊云科技创业加速器。尤其是已经拥有成熟产品、准备推动生成
Amazon Simple Storage Service (S3) 是 AWS 提供的一种高度可扩展和耐用的对象存储服务。它设计用于存储和检索任何数量的数据，随时随地。Azure Blob Storage 是 Microsoft Azure 提供的对象存储服务，设计用于存储大量非结构化数据，例如文本或二进制数据。Google Cloud Storage 是 Google Cloud 提供的统一对
Hello and good afternoon, everyone. Welcome to today's session, "Optimizing Storage Price and Performance with Amazon S3." My name is Andrew Coetzee. I'm a product manager with S3. I'm here with Carl
All right, welcome to rain event guys. Thank you so much for showing up. You all must love data protection and resiliency very much to be here, bright and awake early in the morning. So thank you for
EKS StorageClass使用EBS类型对PVC动态扩容
在注释里写上你要做的，然后enter，他自己就能生成代码了，按下tab就能自己生成了（ps：他写的代码可能不全或者有别的问题，仅供参考）。再点developer tools，双击codewhisperer中的start。aws toolkit是内嵌在ide中的，在其他主流ide上也都可以使用。等插件下载好了以后需要重启ide才能用，点击restart ide。重启完了以后点击左下角的aws。后面按
【代码】linux使用亚马逊aws-sdk-cpp。
C++ 下载 Minio 文件,多线程使用minio
本文主要记录使用docker打包python项目并部署到lambda的流程以及遇到的一些问题。
支持 Docker 的托管服务提供商有很多种：AWS: Amazon web servicesMicrosoft AzureGoogle Cloud等等。这里选用 EC2: Amazon Elastic Compute Cloud 亚马逊弹性计算云， EC2 是 AWS 提供的一项服务，使用 EC2 可以启动自己在云上的远程主机，之后就可以连接到这些计算机，然后在这些机器上安装任何软件。有两种将A
有关 COBOL 语言没人会的问题看起来要终结了，亚马逊提出了一个 COBOL 自动转 java 工具「AWS Mainframe Modernization」，旨在帮助 AWS 客户「尽可能快地」脱离大型机，更好地利用云服务。每年的 re:Invent 大会上，亚马逊都会发布大量新工具，今年的活动也不例外。在这其中不仅有最新的自研处理器云服务，也有高性能的存储技术。而吸引眼球的 AWS Main
Firmadyne是一款物联网固件动态分析工具，通过全栈模拟技术实现脱离硬件的批量漏洞检测。其核心价值在于：1）支持主流嵌入式架构（MIPS/ARM）的自动化扫描；2）集成固件提取、环境模拟、漏洞检测全流程，效率较硬件测试提升20倍；3）提供Web接口扫描、Metasploit集成等检测模块。测试实践表明，该工具能有效发现XSS、默认凭证等漏洞，但存在外设交互缺失等局限。Firmadyne显著降低
GenAI（生成式AI）简介 GenAI是一种能够创造新内容（如文本、图像、音乐等）的人工智能技术，通过学习人类语言、艺术或科学知识生成原创成果。其应用广泛，例如： 金融：优化客服聊天机器人、欺诈检测及个性化投资建议； 医疗：加速药物研发、合成基因序列及模拟临床试验数据； 制造业：优化零件设计、生成测试数据； 电信与娱乐：提升客户体验、创作个性化内容或游戏。 优势：GenAI可提升全球GDP与生产
亚马逊表示，Kiro将通过集成的AI智能体改变这一点，这些智能体将构建"规格"并使用"钩子"来理解将原型转化为生产环境的广度和深度。亚马逊表示，Kiro为开发者提供的功能超越了规格和钩子，可以通过模型上下文协议进行扩展，这是一种连接AI智能体与外部工具的开源方法。例如，想象一个开发者有一个电商应用。对于规格制定，Kiro将接受单个提示，如"为产品添加评论系统"，并生成需求文档和用户故事，用于查看、
在数据驱动的时代，Amazon Redshift 凭借其强大的云数据仓库能力成为众多企业的核心数据平台。而 dbt（data build tool）作为现代数据栈的关键组件，通过 SQL 驱动的转换工作流，极大地提升了数据建模和交付效率。然而，一个核心挑战始终存在：如何确保在 Redshift 中运行的数据模型持续保持高质量？
在智能制造、智慧城市、车联网等场景爆发的今天，全球物联网设备数量已突破150亿台。企业如何高效管理海量设备并挖掘数据价值？AWS IoT Core作为亚马逊云科技推出的全托管物联网平台，正在为数千家企业提供设备连接、数据采集、实时分析的一站式解决方案。
AI智能体（AI Agent）近年来发展迅猛，展现出广阔的应用前景和巨大的商业潜力。不少优秀企业也都推出了自己的AI智能平台，每一家都各具特色，可满足不同用户的需求。本文将深入对比三大热门智能体平台：Dify 、Coze和AWS AI Agent，帮助选型人员快速了解各自的优势和适用场景。
简单概括为:云计算是计算能力，网络能力和安全能力的共享云计算是互联网服务的基础设施。
云计算相关内容
大型语言模型（LLMs）的出现重塑了AI系统与世界互动和解释的方式。传统上，单个智能体架构被用来处理输入、做出决策并产生输出。然而，随着AI系统规模的扩大，以处理更多复杂、多步骤的任务，研究人员和开发人员越来越多地转向多智能体系统和先进的图结构架构。得益于LangChain和LangGraph等框架的支持，这些创新使得更加灵活、可扩展且协作的AI系统能够执行复杂的任务。
Bedrock API的响应通常包含多个字段，具体取决于您调用的API类型。Amazon Bedrock是亚马逊云服务（AWS）提供的一项强大的自然语言处理（NLP）服务，它允许开发者轻松地集成先进的语言模型到他们的应用程序中。在开始之前，您需要确保已经拥有一个AWS账户，并且已经设置了访问Amazon Bedrock的权限。使用Amazon CloudWatch等工具监控Bedrock API的
分析流程环节是最贴近生信业务的模块，我们以一个相对标准的分析流程为基础，为您详细拆解在分析流程的每个阶段分别有哪些需要熟悉的工具和常见场景。生物医药行业的原始数据非常庞大，甚至PB级以上，过去两年时间，我们和很多生信工程师交流，大家面临的困境都很一致，特别是对于企业级的生信团队，更需要搭建一个专业的生信分析算力平台。还是如何为业务提供可持续性保障，以及让工程师们更易用，都进行了核心技术拆解。当一个
在当前人工智能热潮中,伊克罗德作为一家云原生公司,致力于利用大模型为客户提供工程化解决方案。他们推出了基于MySQL向量数据库的RIG方案”Ask MySQL”,旨在激活泛娱乐数据的潜能。该方案具有高性能、低成本和灵活性等优势,可支持多种数据源、数据格式和模型调用,并提供定制化开发服务。通过实际客户案例,Ask MySQL展现了在游戏行业和AI陪聊领域的卓越表现,大幅提升了检索精度和用户体验。
Amazon Bedrock 是亚马逊云客户（AWS）推出的一项专为生成式AI开发设计的大模型（LLM）托管服务。它提供了基础模型的便捷访问，使开发者能够在自己的应用中集成和使用这些强大的AI模型，而无需深入了解底层的机器学习技术。通过Bedrock，开发者可以轻松调用多种领先的生成式AI模型，例如图像生成、文本生成等，从而大幅缩短AI应用开发周期，降低开发难度。Amazon Bedrock 的优
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年嵌入式&物联网开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3
本文介绍了Rust编程语言在AWS、Azure等云计算平台上的应用部署。我们了解了Rust的基本概念，探讨了如何在云环境中部署Rust应用，包括创建可执行文件、编写Dockerfile和配置云服务提供商。我们还提供了实用的技巧和案例，如无服务器编程、微服务架构、监控和日志以及安全性。最后，我们强调了持续集成和持续部署的重要性。 Rust在云计算领域的应用潜力巨大，有望带来更多的创新和高效应用。
二〇二四年亚马逊云服务(AWS)人工智能(AI)/机器学习(ML) 简介
最近架构了一个海外的智能机器人物联网APP项目，使用的是亚马逊的iot core实现数据交互。
01介绍假设您负责公司资源的架构，并需要支持新网站。对于传统的本地资源，您必须执行以下操作：提前花钱购买硬件。等待服务器送到您手中。在物理数据中心安装服务器。做所有必要的配置。相比之下，使用Amazon EC2实例，您可以使用虚拟服务器在AWS Cloud中运行应用程序：您可以在几分钟内准备和启动一个Amazon EC2实例。您可以在完成工作负载的运行后停止使用它。您只需为实例运行时使用的计算时间
一、前言目前主流的三种数据存储类型，包括文件存储，对象存储以及块存储。文件存储是最常用的存储类型，以文件的形式存放数据，能将所有的目录、文件形成一个有层次的树形结构来管理。存储协议主要是NFS、CIFS等，能够支持成百上千的用户进行访问并上传下载文件，共享非常方便。一般用于视频，影像等文件的存储，以及大数据的HDFS存储等。AWS的EFS就是文件存储服务。对象存储，与文件存储的有层次的树型结构不同
一、前言建立身份账户体系是我们上云的第一步，良好的账户体系设计，会为后续的管理带来极大的便捷性和扩展性，反之，则可能增加管理的复杂，以及账户使用的不安全。AWS设计了一套完备的身份账号体系，主要包括IAM(Identity and Access Management),以及Organizations，其中IAM，包括账号，用户组，用户，角色，策略等。其关系图如下：用户，用户是AWS的身份凭证，分为
1.Amazon Kinesis介绍2.KCL工作原理3.Spark Streaming 如何获取 Kinesis 流式数据4.Spark Streaming数据处理过程
正在想如何衡量自己的知识和技能水平，就发现了亚马逊云科技推出的生成式AI的认证，“抱着试一试的态度”登录账号看起了课程，课程吧感觉内容篇幅不太多，再看考试，发现好像也不是那么简单。考试通过了之后就OK了么，说实话我是想通过这个认证来体系化的理解AGI/大模型、体系化的梳理自己现有的理解的，不仅限于通过考试，课程内容在同行业鲜有这么逻辑清晰、概括性强的素材，给自己定的小目标是这些课程看5遍，并输出课
不过要注意动态障碍物处理——就像算法在剪枝时突然发现原本的安全区冒出个行人，得立刻触发局部重规划，这时候RRT的增量生长特性就派上用场了。全局地图只能给个大概方向，真正要避开突然窜出来的三轮车和菜筐，得靠实时更新的局部路径规划。我们在拟合后要回溯检查，遇到碰撞就增加路径点密度重新拟合，相当于给熨斗设置温度保护，防止烫坏布料。典型路况下无人驾驶车辆局部路径规划算法，可修改地图，根据rrt算法规划最优
大语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统。直到最近，随着深度学习技术的崛起，大型预训练语言模型才开始引起广泛的关注。大语言模型使用大规模的文本数据集进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和语境理解能力。通过预训练和微调的方式，大语言模型可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、问答系统、对话系统等。它们在许多领域都展示出了令人印象深刻的性能，
到这一步，我们已经使用Glue ETL对s3桶中的数据进行了清洗、分区操作。在进行上篇中的Athena操作后，我们已经可以通过Athena直接查询到清洗、分区后的数据集了。接下来，我们会通过使用APIGateway+Lambda+Athena来构建一个无服务器的数据查询分析服务。
亚马逊云科技的Amazon Bedrock平台现在推出了模型评估功能,旨在协助客户为其使用案例选择最佳的基础模型。这一新功能意在简化通常冗长且乏味的评估和选择合适模型的过程,该过程通常需要寻找合适的数据集、定义指标、设置基础设施和进行人工评估。能够使用精心策划的数据集或引入自有数据,以评估模型在客户公司的特定领域和数据上的表现。自动评估指标,如准确性、稳健性和有害性,以及人工评估指标,如连贯性、完
AWS IoT Device Shadow 服务为 AWS IoT 事物对象添加影子。无论设备是否已连接，Shadows 都可以将设备的状态提供给 AWS IoT 应用程序和其他服务。AWS IoT 事物对象可以有多个命名的阴影，这样您的物联网解决方案就有更多选项可以将您的设备连接到其他应用程序和服务。这里事物就是指的设备本身阴影就是**设备分身，**所以影子服务和我们上面介绍的数字孪生是完全吻合
本地运行（适合个人和开发）API 部署（适合对外提供服务）智能体与工具分离（提升安全和扩展性）本地+远端混合模式（兼顾灵活性和性能）而在实际部署时，必须重视监控和可观测性，通过 OTEL 进行分布式追踪，才能保证系统的可靠运行。Amazon Bedrock AgentCore 简介AgentCore 是 Amazon Bedrock 提供的一整套核心运行框架，帮助企业在生产环境中快速、安全、可扩展
AI Agents 已经在真实的生产环境中大规模落地。效率提升显著：如穆迪从 1 周缩短到 1 小时。业务价值直接：提升客户体验、减少运营成本、增强决策速度。跨行业适用：从金融到支付、贷款到保险，智能体都展现出强大的普适性和灵活性。一个完整的智能体（Agent）记忆（Memory）→ 短期上下文记忆 + 长期个性化记忆工具/MCP（Tools/MCP）→ 外部能力扩展，如 API、数据库、搜索引擎
AWS 的全面云服务不仅支持跨境电商网站高效运营，还能为 SEO 项目提供强大的数据分析、内容传输、资源优化等技术支持。随着跨境电商和 SEO 需求的增长，AWS 提供的高度灵活、可扩展的云服务架构，能够帮助企业轻松应对业务增长的挑战，并在全球市场上占得先机。无论你是刚起步的独立站，还是已经进入多个市场的跨境电商平台，AWS 都能为你提供强大的技术支持，让你在激烈的竞争中脱颖而出。📈现在就开始用
AWS ALB 全称为，是一种工作在 OSI 七层（应用层）的负载均衡服务。不同于传统的四层负载均衡器，ALB 可以基于HTTP 和 HTTPS 请求的内容做出转发决策。这意味着 ALB 不仅能在多台后端服务器间分配流量，还能根据路径、主机名、请求头、查询参数等进行智能路由。简而言之，ALB 就像一个“聪明的交通警察”，能识别来访请求的特征，并将其导向最合适的后端服务。在云计算快速发展的今天，应用
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