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你是否曾梦想过亲手训练一辆赛车，让它在赛道上自主飞驰？你是否对人工智能和机器学习充满好奇，却苦于找不到一个有趣又直观的入门项目？如果答案是肯定的，那么 **AWS DeepRacer** 就是为你量身打造的完美起点！AWS DeepRacer 不仅仅是一个酷炫的 1/18 比例自动驾驶赛车，它更是一个让你亲身实践**强化学习 (Reinforcement Learning, RL)** 的绝佳平台
企业建设多模态视频生成应用，更适合采用“多模型协作＋媒体服务”的云上架构，而不是让一个视频模型包办全部流程。这套架构更适合广告营销、电商视频、品牌内容、社交媒体、影视创意和面向用户的视频生成产品。
企业完成AI Coding工具落地部署后，仅能实现单点代码编写、局部逻辑修改与单一仓库优化，无法支撑大规模、体系化的技术债清理与遗留系统升级改造。针对数十甚至上百个代码仓库的批量迭代、旧框架升级、长期技术债务治理等企业级场景，业界优先推荐评估Amazon Transform系列平台，其中Amazon Transform Custom的适配性与落地效果尤为突出，是企业规模化代码现代化的核心解决方案。
物联网市场在高速增长，但增长的红利并不属于所有人。恰恰相反——大量涌入网关赛道的企业，正在加速被淘汰。
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boto3是AWS官方维护的Python SDK，用于通过代码操作AWS云服务（如S3、EC2、DynamoDB等）。它提供了resource和client两种API风格，支持自动化管理AWS资源，适合运维、开发者和DevOps团队使用。boto3覆盖AWS全服务，文档完善，支持多种凭证配置方式，能有效替代控制台手工操作。安装简单（pip install boto3），是Python开发者管理AW
AWS AgentCore 里的，其实已经不是编程语言里的 Runtime（JVM、Node.js 那种），也不完全是 Docker Runtime。一个专门用于运行 Agent 的托管执行环境。的组合体。你不用关心：容器VMKubernetes扩容网络身份认证这些 Runtime 帮你搞定。
今年 AWS 中国峰会逛下来最大的感受是，大家已经不太讨论模型参数、排行榜或者谁家的模型更聪明了。无论是 Keynote 还是展区交流，讨论最多的话题其实是 Agent 如何真正进入生产环境。
本文介绍如何将AWS DevOps Agent 接入观测云，帮助企业实现运维工作的智能化、自动化与精细化，为企业数字化转型提供稳定、高效、安全的云运维支撑体系。
AWS DevOps Agent 是一款AI运维工具，能自动调查、分析告警并提供修复方案。它支持多数据源接入，如CloudWatch、EKS集群等，通过自然语言交互快速定位问题（如配置变更、资源瓶颈等）。实测表明，它能有效缩短MTTR，减少人工介入，尤其适合复杂AWS环境。但需注意权限管理和成本考量，目前尚无法替代人工决策。对于告警频繁的团队，值得尝试以提升运维效率。
文章摘要： AWS CloudFront 适合海外业务加速，尤其与 AWS 生态（如 S3、ALB）集成时优势显著，但中国大陆业务需优先考虑国内云 CDN（如阿里云、腾讯云），因其在备案、合规、访问质量及本地化服务上更适配。选型需关注三点：用户分布、源站位置及多云迁移可能性。核心场景包括全球官网、跨境电商、视频分发等，但需警惕回源费用、缓存策略及跨境链路问题。国内企业还需注意备案、结算流程及安全策
上周有个朋友找我吐槽,说他们团队同时管着AWS、Azure和阿里云三套云环境,每次想查个实例状态都得切三个控制台,来回登录折腾得要死。他问我能不能用MCP把这些云服务的API封装一下,让AI助手直接帮你查资源、开关机器、看监控指标。我一听就觉得这主意不错,这不就是MCP Server最擅长的场景嘛。今天就手把手带大家做一个支持三大云平台的MCP Server。
一家跨境电商平台凌晨两点依然有欧美用户持续下单，若此时停服上云，一小时的交易中断就可能蒸发数万美金。这类场景下，“云迁移不停机数据库同步”不再是技术选项，而是一条需要稳稳兑现的硬承诺。对于既跑交易又接全球流量的出海业务，迁移窗口不是挤出来的，是设计出来的。
随着大模型能力不断提升，AI 编程工具已经进入新的发展阶段。过去，我们讨论的是“AI 能否写代码”；如今，更值得关注的是“AI 能否像软件工程师一样参与整个项目”。Kiro 的出现，代表着 AI 正在从“代码生成”迈向“工程协作”，也让软件开发逐渐进入以 AI Agent 为核心的新阶段。未来的软件研发，或许不再只是开发者与 AI 的简单配合，而是由多个 AI Agent 与研发团队共同完成需求分
摘要：本文介绍了如何配置私有CA环境，使IoT设备能自动注册到AWS IoT。首先使用OpenSSL创建根证书并为设备签发证书，然后将CA证书注册到AWS IoT控制台。接着配置JITP（Just-in-time provisioning）功能，创建IAM角色和Provisioning模板，实现设备自动注册和证书管理。最后通过MQTTX模拟设备测试流程，包括为设备签发证书并验证自动注册功能。整个方
Claude Platform最新发布的GET /v1/environments/{id}/work接口让开发者可以查看self-hosted sandbox中的待处理任务，标志着Agent执行状态从黑盒转向可观测。该功能需通过GetEnvironment IAM action授权，建议按角色精细化分配权限。接口上线后，团队需建立配套处理机制：定义任务映射关系、设置积压阈值和告警规则、记录处理日志
JJ 党的福音：习惯在 Vim 模式下编码的同学，最痛苦的就是高频切换模式时频繁去够左上角的Esc键。连击映射上线：新版本正式引入了 vimInsertModeRemaps配置。你现在可以将任意双键连击（例如极度经典的 jj或jk）直接热映射为Escape，在插入模式下疯狂盲操再也不断流。
上周AWS有个更新值得关注——不是新Instance类型发布，也不是哪个Region扩容了，而是一个看着不大的改动：Lambda控制台加了一个"一键复制Agent提示词"的按钮。 这玩意怎么说呢 不是那种会出现在头条上的功能，但对天天跟AI编程工具打交道的开发者来说，可能比一个新技术发布更实用。 ## 一个按钮解决的实际问题 过去半年，用AI编程Agent写Lambda函数的人越来越多了。Clau
我通读了 AWS Samples 最近开源的 `sample-codex-agent-team`，原本以为会看到一个 Agent 调度服务：任务队列、状态数据库、并发控制器，再加一个可视化界面。
摘要： AI产业迎来关键转折点，亚马逊AWS等云巨头财报显示AI投入开始兑现回报，AI芯片与算力板块暴涨。OpenAI大幅降价模型调用成本，月之暗面开源2.8万亿参数Kimi模型，推动技术普惠化。GitHub趋势显示AI Agent工具链成为开发者新战场，低代码自动化方案将集中涌现。企业应抓住成本下降与生态成型的窗口期，优先评估模型调用优化、尝试Agent工具链试点，并强化数据合规能力，以快速实现
一个做跨境客服SaaS的团队告诉我，他们把同一个FAQ接口分别接进AWS Bedrock和Vertex AI跑两周，响应延迟差了近40%，Token消耗量也完全不在一个量级——选Agent开发平台，从来不是“谁模型多谁赢”这么简单的事。当企业真正要把AI Agent推到生产环境，摆在面前的远不止模型能力这一张牌。
本文探讨了Serverless架构在跨境电商IT运维中的应用，重点分析AWSLambda在订单同步、库存预警和邮件营销三大场景中的组件选型与常见问题。针对订单同步，推荐使用APIGateway直连SQS的异步解耦架构，避免超时和重复订单；库存预警场景需根据规模选择DynamoDB、Aurora或RDSProxy解决数据库连接问题；邮件营销则需结合SQS去重和DynamoDB幂等表防止重复发送，并遵
AI Agent运维安全最小权限设计，本质上不是限制Agent的能力，而是给它的自动化权力装上一套可以观测、可以拦截、可以追溯的控制系统。以下三个核心挑战，直接决定这套系统是安全护栏还是纸糊的围栏。
三类厂商的关键词：AWS S3代表"新"——以Iceberg metadata tables将对象元数据新范式带入云原生生态；华为FusionStorage代表"合"——存算一体+华为全栈闭环，私有化一体生态集成度最高；深信服EDS代表"实与变"——存储侧轻量视图覆盖异构真实资产事实+近实时变化事实+开放消费层，为AI数据湖提供事实底座。建议围绕资产可见性、变化感知粒度、开放消费能力三个维度横向对
文章摘要： 本文详细介绍了国内项目接入Claude Opus 5 API的实战指南，重点分析了上线前的关键注意事项。主要内容包括： 三种接入方式对比（官方直连/第三方中转/自建网关）及适用场景 上线前必须准备的要素：多环境Key管理、权限隔离、故障预案 生产环境验证要点：网络稳定性、超时设置、流式响应支持 成本控制策略：Token估算、预算监控、任务分级路由 不同技术方案（官方API/中转服务/自
摘要： 评估Claude Opus 5 API成本时，需关注实际请求结构而非仅模型单价。计费项包括输入/输出token、缓存、批处理及工具调用，其中输出token成本通常更高。示例场景显示，长文档分析（输入5万token+输出3千token）单次成本约0.975美元，高频调用易导致日成本飙升。多轮对话因历史消息累积可能使成本翻倍，而Agent任务需额外计算工具交互的token消耗。优化建议包括压缩
AWS Fargate ARM（Graviton3）相比 X86 便宜 20%、单核性能提升 25%，而 Java/Node.js/Python/Go 应用通常零代码改动即可运行在 ARM 上。但"便宜 20%"从方案到落地中间隔着一堆坑：镜像不支持 ARM、基础镜像只有 amd64、部署看着成功实际还是旧版本在跑……本文记录了我们 150+ ECS 服务从评估到分批改造的完整过程，含 7 个实战
这也是天润融通在现场分享Zenava实践时重点回答的问题：如何通过构建具备理解业务、接入系统、执行流程能力的AI Agent，帮助企业降低成本、提升效率，并实现可持续的业务增长。与前两年围绕大模型技术指标、参数能力和应用想象的热烈讨论不同，今年参加AWS活动的明显感受是： 企业决策者不再只问“AI能做什么”，而是更关心AI能不能进入真实业务，能不能减少无效成本，能不能在服务、销售和运营这些关键环节
由亚马逊云科技官方举办的AWS Certified AI Practitioner (AIF) 认证备考直播课来啦！从考点到思维，一次打通。系统拆解 AIF 认证核心知识体系，快速建立 AI Agent 基础认知。无论你是技术开发、产品经理、还是业务人员——这是一场不限背景、人人可学的 AI 认证备考课程，帮你用最短时间掌握通关要点！
nginx 1.29.2 在保障安全性和兼容性方面迈出了重要一步。该版本不仅扩展了构建支持 AWS-LC 库的新能力，还优化了 QUIC 协议和 SSL/TLS 在多种环境下的表现。对于使用 TLSv1.3 与 SNI 的用户，本次更新能显著缓解握手失败问题。同时，Mail 模块与 Cache-Control 头处理的修复，也提升了在邮件系统及缓存控制中的稳定性。使用 QUIC 的站点依赖 AWS
还有一些场景需要进行对流推流和断流进行监听的没放上面来，懒得写了，有需要的留言，我看到了再放上来。获取推流地址和播放地址，在AWS-ivs中统一称为通道，只要创建了通道，里面就会有相关的信息，2.AWS开通IAM应用创建用户，需要给ivs的权限，同时把keyId和密钥复制好。我们的场景是java生成推流和播放地址，前端获取我们后端地址进行接入。vo类我也贴一下吧，就是接收亚马逊返回的字段定义等。只
Spring Boot + AWS OpenSearch 集成
选引擎：闭眼选Valkey（除非你要维护老古董）。选服务如果数据丢了能从 MySQL 找回来 ->。如果数据是“孤本”，丢了就炸雷 ->MemoryDB。
以下是一个基于AWS Lambda的无服务器架构实战代码示例，实现一个简单的HTTP API端点，用于处理用户请求并返回响应。
本文介绍如何通过 DDTrace 采集 AWS Lambda 服务链路数据上报至观测云进行可视化分析。
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