登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
两年前，当我们在讨论生成式 AI 时，业界的鸿沟清晰可见：选 GPT 就去 Azure，选 Claude 就来 AWS。那种“非黑即白”的厂商锁定期，让不少架构师在做技术选型时如履薄冰。但技术圈最迷人的地方就在于“变数”。就在上个月，随着 OpenAI 调整与微软的独家协议，AWS 闪电宣布 GPT-5.5、GPT-5.4 系列模型正式接入 Amazon Bedrock。
2026开年献礼，跨境老鸟如何处理MATLAB诊疗，一部到位搞定疑难！
摘要：跨境电商企业面临国际云服务采购的双重困境：复杂的认证流程和多平台管理负担。通过认证服务商采购可显著优化流程，缩短部署周期60%，降低成本并简化运维。AWS等全球云平台为电商提供智能路由、金融级安全等核心支撑，助力精准营销和智慧物流。云原生技术通过动态资源分配和混合计费模式实现TCO优化，未来竞争将围绕云基础设施、AI决策和实时供应链展开。专业服务商方案可同步提供国际云技术、本土化支持及专属折
监控目标手段实时性限流实时API 失败率实时调用量异常实时API 速率配额准实时资源数量配额Lambda 定时扫描6 小时控制面 API 无原生 CloudWatch 指标，唯一靠 CloudTrail新建专用 trail 比改主 trail 更安全，仅记写事件控成本Metric Filter 用 eventSource 过滤，trail 记全量但指标只算 IoT限流监控不需要预知配额值，抓真实
AWS和Azure作为领先的云平台，为开发者提供了丰富的工具和服务，使Java应用能够更加高效、灵活地部署和运行。未来，随着云技术的不断发展，Java开发将继续演进，为构建智能化、自动化的应用生态提供强有力的支持。为此，开发者需要采用跨云平台的开发策略。最后，应充分利用云平台的监控和日志服务，如AWS CloudWatch和Azure Monitor，对应用进行实时监控和故障排查。此外，云平台还提
IdentityCardOCR是一个开源项目，专注于解决银行系统中身份证OCR识别的三大核心痛点：图像质量参差不齐、水印文字重叠干扰以及数据格式不统一。该项目基于事件驱动架构，支持中国和马来西亚身份证件的识别，提供完整的离线部署方案。 项目采用四层技术架构：输入层（S3事件触发器）、处理层（Tesseract OCR引擎）、解析层（正则匹配+校验算法）和持久化层（DynamoDB+EventBri
就是平时我们随便甩几句提示词让 AI 写代码，当时看着跑通了挺爽，但代码结构乱七八糟，后续很难维护和协作。尤其是面对 Claude Opus 4.7 这种天花板级别的模型，聪明是真聪明，贵也是真贵。系统会列出当月的按比例计费（比如十几美金），并根据你的网络 IP 或账单地址算上税费（例如日本地区的 JCT 等）。它不是那种单纯帮你补全两行代码的小插件。如果你手头有其他银行的全币种信用卡，也可以试试
还有域名解析的问题，很多人换了服务器，忘了及时更新解析记录，或者配置了错误的IP地址，而且不同地区的DNS缓存更新时间不一样，会出现有的地方能打开、有的地方打不开的情况，排查起来特别浪费时间，很容易误导排查方向。从技术角度看，独立站的核心特点其实只有两条，第一条是完全的控制权，第二条是完全的责任。比如，你在第三方内容平台开的个人主页，哪怕你可以自定义很多内容，本质上还是平台的子站点，所有数据都存在
摘要： Anthropic为AI编程工具Claude Code发布v2.1.158版本，重点解锁企业级云平台的AutoMode功能，支持AWS Bedrock、Google Cloud VertexAI和Palantir Foundry三大平台。用户通过环境变量配置即可启用，使Opus4.7/4.8模型在企业内网中实现自主代码分析、修复及测试，兼顾安全与效率。建议开发者通过npm更新客户端并配置环
Anthropic在AWS Summit NYC 2026上推出三种Claude接入AWS的路径：Claude Platform on AWS（原生能力）、Claude on Amazon Bedrock（AWS托管）和Claude Enterprise in AWS Marketplace（内部工作流）。开发者需注意不同路径对应不同系统边界，建议提前设计灵活的接入层，分离Provider、权限和
至此炎黄盈动已形成覆盖AI应用开发、Agent运行、知识管理、软件工程和运营治理的企业级AI平台体系，为企业构建可落地、可运营、可持续演进的AI Engineering Platform提供完整支撑。开发过程中，AI能够实时感知：当前应用实体模型、表单结构、流程定义、业务规则、事件逻辑、插件能力、API接口、权限配置。因此，AI Engineering Platform的价值，不只是接入大模型，而
“云计算认证那么多，考哪个好？”“AWS/Azure/GCP有什么区别？”“怎么选择云厂商认证？”今天来详细对比三大云厂商的架构师认证。考试内容：考试信息：考试内容：考试信息：考试内容：考试信息：考试内容：考试信息：云架构师认证可以：通过认证可以系统学习：路径二：Azure路径三：GCP十、常见问题Q1：只考一个够吗？A：入门一个助理级认证即可。随着职业发展可以继续考更高级别。A：建议1-2年云相
我之前帮朋友排查过一个小型游戏服的卡顿问题，高峰期用户在线不到两千，服务器负载就跑到九成以上，操作响应经常延迟好几秒。很多人第一反应是加机器升配置，但调整之后问题还是反复出现。最后查下来，问题都出在几个很基础的配置上，改完之后负载直接降到三成，运行一直稳定。很多做后端开发的朋友第一次接游戏服的运维工作，都会把注意力放在业务逻辑优化上，这不能说错，但很多隐藏的瓶颈并不在业务层。游戏服务和常见的web
1. 区分来源：ELB_5XX vs Target_5XX2. Target_5XX → 按 TG 聚合找罪魁3. 504 → 查 ResponseTime + HealthyHostCount4. 目标不健康 → 对比 TG IP vs 任务 IP 分流5. 应用层 → Logs Insights 聚合 TOP 错误6. 网络层 → 安全组 + VPC 检查7. 确认修复 → 告警恢复 + 指标
只需在任务定义中添加基线扫描：统计所有服务当前架构兼容性分类：按语言/依赖分批CI 改造：加或 multi-arch基础镜像确认：ECR 私有镜像是否支持 ARM注册 ARM TD：添加非生产验证：test/dev 先跑生产部署：灰度 → 批量验证：TD revision 一致 + 性能正常 + 无错误日志观察 7 天进入下一批适用环境参考ECS ARM64 文档。
AWS开源Agent SOPs框架解决AI代理开发的核心痛点：在极致控制与极致灵活性之间找到平衡。该框架通过标准化Markdown结合RFC 2119约束的自然语言作为中间层，实现"半确定性"工作流，兼具可靠性与灵活性。关键特性包括：结构化步骤定义、参数化输入、AI辅助创作、进度跟踪与断点恢复。支持跨平台运行，无需专业提示工程或编码能力，可通过链式拼接构建复杂工作流。这一方案将企业级AI自动化从"
从我这么多次走流程和帮别人排查问题的经历来看，云服务器购买流程里大部分问题都不是技术难题，都是因为不够细心或者提前考虑不周导致的，总结几个最常见的坑，大家可以注意避开。第一个坑，就是盲目追求高配。很多新手怕不够用，一开始就选很高的配置，实际上大部分小项目的资源利用率不到10%，多余的资源不会给你的服务带来任何性能提升，反而增加了不必要的管理成本。现在大部分平台都支持弹性升级配置，真的不够用的时候再
我之前帮人排查过一个问题，用黑盒AI模型做异常请求拦截，上线一周就出了十几次误拦，翻遍了模型结构也看不出来为什么AI模型会把这些正常请求判定成异常，整个团队查了三天，什么问题都没找出来，最后只能把这个AI模型换掉，换成一个可解释性强的树模型，才发现是新上线的一个接口响应长度，刚好和原来训练数据里异常请求的响应长度分布重合，AI模型学到了错误的关联，只要调整一下输入特征，去掉不重要的长度字段就好了。
本文梳理出海企业技术侧常见运维痛点，结合AWS Lambda无服务器的应用特征，给出可参考的落地实践路径。
metadata:spec:amiFamily: Bottlerocket # 安全精简 OS，GPU 驱动内置- deviceName: /dev/xvda # 系统盘ebs:- deviceName: /dev/xvdb # 模型数据盘（从 Snapshot 恢复）ebs:snapshotID: snap-0xxxxxxxxxx # ⚡ 预加载模型权重的快照httpTokens: requir
汽车行业正迅速采纳生成式人工智能(Generative AI)技术,旨在提高内部效率和优化客户体验。本次演讲深入探讨了一个真实案例,亚马逊云科技与某知名汽车企业合作,为其量身定制基础模型,满足该企业独特的数据需求。该汽车企业希望培养内部培训和运营基础模型的专业知识,充分利用其庞大的内部数据资源,包括混合语言、代码库和机器人数据。亚马逊云科技指导该企业将专有数据纳入各种模型架构中,包括语言模型、代码
生成式人工智能正在彻底改变各行各业的企业运营,高盛预测在未来十年内,它将为全球GDP带来7万亿美元的增长。这项变革性技术通过先进的聊天机器人和虚拟助理,提升了客户体验;借助像Amazon CodeWhisperer这样的人工智能助理,提高了员工生产力;并且通过智能文档处理和数据增广等方式,优化了业务流程。生成式人工智能的聊天机器人和虚拟助理能够进行类似人类的对话,高效解决客户疑问。像Booking
这篇演讲围绕着Amazon Q展开,AMAZON Q是一款专门为工作场所设计的、由生成式人工智能驱动的助理。演讲强调,AMAZON Q通过支持跨不同业务角色和任务的自然语言交互,有可能彻底革新员工生产力。AMAZON Q能够简化占据员工日常时间高达25%的工作活动,为员工带来显著的效率提升。AMAZON Q通过利用企业数据来解决准确性挑战,通过权限感知访问控制来确保安全性,并通过预构建的连接器和无
Amazon QuickSight 是一款由亚马逊云科技提供的全托管商业智能（BI）服务，专为云端设计。它允许开发者快速创建互动式仪表板、报告和数据可视化，帮助他们从数据中获得洞察。QuickSight 能够无缝连接各种数据源，包括 AWS 服务（如 Amazon RDS、Amazon S3、Amazon Redshift）以及第三方工具和本地数据库。它还提供了机器学习的高级分析功能，使用户能够执
aws
——aws
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AI Agent技术社区
快递鸟社区
AtomGit开源社区
openEuler 社区
AI编程社区
AI硬件创业社区
EazyDevelop社区
脑启社区
