Author: AWS Team

探索如何利用 Amazon Bedrock 构建高效的 SEO 内容生成系统，从流量挖掘到智能创作。本文详细介绍了一套完整的解决方案，包括关键词挖掘、搜索意图分析、商品向量化处理和 AI 驱动的内容创作，帮助企业突破传统 SEO 的资源瓶颈，建立可持续的有机流量获取渠道。通过 AWS Serverless 架构，实现了一个低成本、高效率的自动化 SEO 内容生成系统。

本文探讨了 Amazon Q Developer CLI 如何革新独立游戏开发流程，通过一个基于 Pygame 的漫画式选择游戏开发实例，展示了 AI 辅助开发的优势。文章提出了”Vibe Coding”概念，强调开发者可以专注于创意表达，而由 AI 工具辅助技术实现。

本文介绍了一个基于 AWS CDK 的解决方案，通过自定义集成 AWS Secrets Manager 和 Lambda 函数，实现 Amazon Aurora 全球数据库主用户密码的自动轮转，以满足支付卡行业数据安全标准（PCI-DSS）的合规要求。该解决方案解决了 Aurora 全球数据库不支持原生密码轮转的挑战，提供了一种安全、可靠的密码定期更新方法。

该系统采用多源数据接入、智能预处理、语义理解和精准匹配的技术路线，创新性地结合传统检索与向量语义技术，并引入 Amazon Bedrock 中的 Claude Sonnet 3.5 模型进行语义理解。系统显著提升了数据处理效率，实现酒店匹配 99.9% 准确率，将人工处理时间从数天压缩至 1 小时内，并达成 90% 的人工成本节约。

基于 AWS 构建跨区域、高可用且低延迟的应用架构时，AWS Global Accelerator (AGA)、Network Load Balancer (NLB) 和 Direct Connect (DX) 的组合是企业常用的解决方案。当涉及到 UDP 协议通信时，这种架构可能会面临路由不对称导致的通信问题。本文将深入分析这一问题，并提出基于 NAT 网关的解决方案，确保 UDP 协议下的通信顺畅。

在 Amazon DataZone 中，已经实现了与 OpenLineage 兼容的数据血缘功能，帮助我们捕获、存储和可视化数据移动时产生的血缘。我们将详细地介绍如何在 Amazon DataZone 使用 OpenLineage 捕获和展示数据血缘。

pache DolphinScheduler 是一个分布式、可扩展的开源工作流编排平台，拥有强大的 DAG 可视化界面。目前 DolphinScheduler 已经原生集成了亚马逊云科技的大部分数据服务，如 EMR、Redshift、DMS、DataSync、Athena、S3。本文将详细介绍 DolphinScheduler 的云原生容器化部署 Amazon EKS。详细解释如何结合亚马逊云科技的任务插件、数据源插件、存储插件的集成。帮助更高效地使用 DolphinScheduler 进行云服务调用。

本文系统的从版本选择、节点选择、自动扩缩机制、集群配置等各个角度介绍和总结了常用的 EMR 最佳实践，从性能、可靠性、成本多方面阐述了 EMR 的优化方案和原理，最后通过项目实践展示了应用最佳实践后的效果，进一步验证了基于 EMR 和开源组件构建的数据分析平台在性能、成本和可靠性上的优势。

通过将 Kyuubi 与 DolphinScheduler 集成，可以轻松实现 Spark Sql 任务的调度和管理，进一步提升了大数据工作流的效率和可视化管理能力。Kyuubi 在数据分析和处理场景中提供了强大的支持，为企业级大数据处理提供了一个灵活且高效的解决方案。

本文介绍了如何在基于开源工具构建的 EMR 数据分析平台中，通过引入 Apache DolphinScheduler，实现对 EMR 任务的统一管理和调度。DolphinScheduler 不仅提供了可视化的任务编排界面，还支持多种任务提交方式，能够满足不同场景下的 EMR 任务调度需求。