Category: Application Services

 今天，我们宣布推出两项针对 Amazon Bedrock 的 AWS Step Functions 新优化 […]

 现在，使用 AWS Step Functions HTTPS 端点，您可以将第三方 API 和外部服务集成 […]

Appsync实现无服务器条件下的实时行情数据快速发布

本文实现了工厂OEE系统上传数据，在AWS Sagemaker里面转化数据，以及在Neptune存放数据的过程，最后在API Gateway 以及Lambda中实现对数据的调用。针对每次OEEEvent发生的 Errorcode进行分析，同时关联工厂产线相关知识比如机器模块，子模块，故障描述，故障原因等一系列机器对应的数据。随着知识数据的不断积累，数据科学家还可以持续使用SageMaker更新知识之间的关联关系，相关的工业场景可以根据实际场景利用本文的方案进行架构设计。

本文是“一周回顾”系列中的一篇。请关注每周的“一周回顾”文章，快速总览来自 AWS 的重要新闻和公告！ 在新 […]

数据库管理员和开发人员通常使用运行数据库的主机上的系统 cron 或使用数据库调度程序来调度脚本，以针对数据库运行脚本，从而导致批处理脚本和数据库之间的紧密耦合。

本文介绍了如何使用 AWS Step Functions 和 Amazon Athena 实现简易的大数据编排。

国内Amazon Cloudfront目前不支持Lambda@edge功能，不能实现基于CDN的A/B测试、rewrite、redirect、token认证和产生response等功能，本文介绍如何利用API Gateway和Lambda实现Lambda@edge的功能，介绍通过request header参数值，实现redirect和rewrite的测试场景，根据header（test_version）参数值，回源到指定目录的文件，根据header（redirect）参数值，返回302重定向地址。

SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的单一可视化界面，您可以在其中执行准备数据以及构建、训练和部署模型所需的所有 ML 开发步骤。将 Amazon SageMaker Studio 代码存储在 AWS CodeCommit 存储库中，您可以将它们作为独立文档保存以备将来重用。 继续阅读以了解在 CodeCommit 上配置基于 git 的存储库以管理使用 SageMaker 开发的 ML 代码的步骤。

今天，我们推出了 Workflow Studio，这是一种低代码可视化工具，可帮助您通过引导式交互界面学习 Step Functions，并支持更快地创建工作流原型并构建工作流。