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re:Invent 2023 | 左移,右护板:用于保护应用程序的代码到云策略

亚马逊云科技作为顶级云计算活动的re:Invent,吸引了业界领导者和专家分享最新创新和最佳实践的见解。在由帕洛阿尔托网络公司的Amal Masur主持的会议上,他探讨了现代组织面临的关键挑战之一:抵御不断上升的安全威胁,以保护云应用程序。Masur首先概述了当前的威胁格局,这是一个创新和风险形成的“完美风暴”。尽管软件开发的速度呈指数级增长,但安全团队很难跟上这一速度。这使得基于开源组件构建的应

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#aws#科技#人工智能 +1
re:Invent 2023 | 变革部署: 深入了解亚马逊云科技上的 Backstage

演讲中详细介绍了Spotify所创建的开源开发者门户Backstage,旨在提升内部工具和开发者的工作体验。作为一门单一入口的面板,Backstage帮助开发者管理基础设施、查看指标以及实施最佳实践。Spotify的演讲者详细地描述了如何在内部分享和使用Backstage,特别强调了该门户的关键功能如软件模板、文档和政府插件等。他还强调了Backstage通过插件架构实现的可扩展性。接下来,演讲者

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#aws#科技#人工智能 +1
re:Invent 2023 | Amazon EMR 和 Amazon Athena 的新增功能

Ant204是2022年亚马逊云科技re:Invent上关于Amazon EMR和Amazon Athena的新功能和特性的演讲。在这次演讲中,Benita Anant首先强调了AI和数据如何改变企业的现状,并指出EMR和Athena旨在提供一个统一的数据分析平台来支持这一变革。她详细阐述了他们的工作重点,包括在90天内支持最新的开源框架,优化性能和成本,提供多样化的工作负载和部署选项,以及提供治

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#aws#科技#人工智能 +1
在亚马逊云科技上构建开源数据策略

亚马逊云科技运用开源工具协助客户制定全面的数据策略。开源技术带来了透明度、可扩展性和由社区驱动的发展。亚马逊云科技运营诸如Apache Spark和Elasticsearch等开源软件的托管版本,并将成果回馈给这些社区。此外,亚马逊云科技还开发了一些与开源兼容的专有服务,例如Keyspaces和DocumentDB。对于数据湖,亚马逊建议采用S3存储和Iceberg进行表管理,这两者都是开源的。

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#aws#科技#人工智能 +1
自动化云计算运营如何加快 NU 的上市时间

本次演讲探讨了巴西数字银行NuBank如何运用NetApp的Spot平台优化并自动化其云计算过程。自2013年起,NuBank的用户数量迅速增长至超过9000万,面对这一挑战,他们需要在标准化工具流程的同时保持速度和灵活性。演讲者认为,优化、自动化和管理开源数据服务是应对云环境中大规模挑战的关键。接下来,来自NuBank的Vitor分享了他们的指数级增长情况。

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#aws#科技#人工智能 +1
Jupyter AI:开源为笔记本电脑引入LLMs

简介:Jupiter AI是一个开源扩展,专为Jupiter Notebook设计,允许用户在他们的笔记本中利用大型语言模型(LLM)的力量。通过提供聊天界面和magic命令,Jupiter AI以透明、可追踪、协作和以人类为中心的方式与LLM互动。关键功能:Jupiter AI的聊天界面和magic命令使用户能够通过Anthropic Claude和AI21 J2-Jumbo等LLM来生成文本、

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#aws#科技#人工智能 +1
DOP208-L | 亚马逊云科技 re:Invent 2022 - 让开发者愉悦:亚马逊云科技的建设者体验

本次演讲主要关注如何提高开发者在使用亚马逊云科技时的开发和生产力。演讲内容涉及Amazon CodeCatalyst,这是一个全新的一体化开发环境,集成了CI/CD管道、协作工具和云开发环境。此外,演讲还预告了即将推出的Code Whisperer,这是一项基于注释的多语言代码推荐的人工智能服务。在演示过程中,还展示了负责任的人工智能实践,例如代码引用的展示。亚马逊云科技的应用程序编辑器是一个可视

#aws
Amazon OpenSearch 服务的安全分析和可观察性

本演讲主要探讨如何使用Amazon OpenSearch服务进行安全和应用可观察性的分析。OpenSearch能够接收各种指标、日志和轨迹,从而实现快速检测和解决问题。该服务还提供了一系列检测器和规则,以便识别潜在的安全威胁。在演讲中,演讲者将通过一个使用OpenSearch的示例应用程序的调试过程,以及研究可能的安全问题,展示了如何运用OpenSearch。建议采用诸如OpenSearch之类的

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#aws#科技#人工智能 +1
re:Invent 2023 | 通过平台工程突破复杂性限制

演讲者探讨了软件开发者如何应对日益严重的复杂性问题,这些问题阻碍了他们快速交付高质量代码的能力。他指出有两个主要的复杂来源:现代软件开发实践(如左移测试、安全性和云计算采用)所带来的内在复杂性;以及公司规模、流程和外部因素所导致的组织复杂性。当开发者将更多的时间用于应对复杂性而非实际编写代码时,他们便达到了一个复杂性的临界点。演讲者以Atlassian为例,展示了如何通过平台工程来解决这一问题,从

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#aws#科技#人工智能 +1
re:Invent 2023 | 构建并运行:通过亚马逊云科技上的机器学习简化 DevOps

这段视频探讨了如何运用亚马逊云科技的人工智能和机器学习服务优化软件开发流程并提高交付效率。整个软件交付周期包括编码、构建、测试、部署和监控应用程序。在各个阶段都可以利用AI来自动化繁琐的任务,提供智能建议,从而提升开发者的工作效率。例如,亚马逊CodeWhisperer是一款基于人工智能的服务,能够在开发者编写代码时提供实时的个性化代码建议和自动补全。它能降低开发者在不同上下文之间切换的次数,保持

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