Author: awschina

概述 在高频交易、实时游戏、视频流处理等对延迟极其敏感的应用场景中，传统的Linux网络栈往往成为性能瓶颈。本 […]

打通数据孤岛、实现异构数据智能整合，已成为企业数字化转型的关键突破口，具备语义理解、跨源融合与合规保障能力的AI数据平台将成为核心解法。

序言 在智能体的开发实践中，一个常见现象是，在本地运行流畅的智能体，部署到生产环境后却频繁暴露出工程层面的不确 […]

概述 双十一、黑五、618…每个电商大促都是对邮件系统的极限挑战。日常 1 万封的发送量，在大促期间可能暴涨到 […]

概述 大型企业的邮件网关往往需要维护数百条自定义规则，涵盖安全、运营、审计、合规等多个维度。传统邮件网关面临三 […]

摘要 本文分享了合合信息将其图像识别应用从x86架构迁移到AWS Graviton ARM架构完整实践过程。通 […]

利用生成式AI多模态模型用于视频理解从而进行视频编辑的指南，通过多模态大模型对视频内容进行深入理解，在此基础上提供了一套智能剪辑的功能集合，用于简化视频编辑工作流，提高视频创作效率，从而为观众提供更友好和丰富多样的视觉体验。

亚马逊云科技推出的 Amazon Route 53 Global Resolver 填补了全球 DNS 统一入口的架构空白。它不仅是混合云场景下统一 DNS 策略的利器，更是移动应用规避 DNS 污染、实现全球一致性体验的理想方案。本文从“企业网络架构”与“终端应用开发”两个核心场景出发，深入解析其差异化定位；并结合实战经验，分享了关于 DoH/DoT 协议细节（如 EDNS0 Token 传递）、Access Source 限制以及私有 Hosted Zone 覆盖逻辑的独家“避坑”指南。

本文将围绕规范驱动开发理念，在典型数仓场景下，利用Kiro AI IDE使用Redshift MCP 进行数据采样及血缘探索，自动生成Amazon Glue Data Quality规则及脚本，并且通过 Glue MCP 部署质量任务，生成质量报告，旨在帮助数据工程团队快速落地质量管理。

关于美餐 美餐创立于 2011 年，专注为企业客户提供员工餐、活动餐、团队建设和商务宴请等服务，是全国领先的企 […]