亚马逊AWS官方博客

在云存储世界中，Amazon S3 已成为存储海量数据的基石。然而，随着组织在 S3 中积累了数 TB 甚至数 PB 的对象，管理和从这些数据中提取价值变得越来越具有挑战性。这就是 AWS S3 元数据和 S3 元数据表发挥作用的地方——这些强大的工具允许组织有效地组织、跟踪和查询大规模的对象元数据。

本文深入探讨了 Amazon Q Developer CLI，这是一款由 AWS 推出的 AI 驱动的命令行开发工具。通过实际案例，文章详细阐述了该工具在代码生成、AWS 资源管理、系统操作和开发工作流集成等方面的强大功能。作者以开发一个依赖包过期检查工具为例，展示了如何使用 Amazon Q Developer CLI 快速构建和优化软件项目，并对 AI 辅助开发的未来趋势进行了深入思考和展望。

本文探讨亚马逊云科技 Amazon Connect 与 Amazon Bedrock 构建智能呼叫中心方案，通过提示词工程和 RAG 知识库提升客户体验，利用 Connect 随路数据简化提示词缓存机制。方案从技术实现与成本效益双维度出发，结合模型选型分析及详细费用测算，为搭建兼顾性能与成本的智能化呼叫中心提供最佳实践参考，特别优化了系统架构的实用性和经济性。

本文使用 Amazon Q Developer 的人工智能开发助手，构建了自动化的企业代码审核流程。

在 EMR 使用场景中，数据分析需要对 EMR on EC2 集群节点进行自动化设置指定正确的时区。

OpenBoxes 作为一款强大的开源 WMS 解决方案，能够帮助企业实现库存可视化和自动化管理。本文将指导您如何使用 AWS 实现一键式部署，该方案已在全球范围内完成验证应用。

在本方案中，我们以 SeaTunnel 为数据处理主干，利用其 Source 模块从业务数据库/对象存储中实时提取原始数据，使用 Transform 模块调用Amazon Bedrock 接口完成文本向量化，最终通过 Sink 模块将结果写入 Amazon OpenSearch，构建支持语义检索的向量索引。

2025 年 AWS Summit 本周正式开启，首站巴黎 Summit 率先拉开帷幕。这些免费活动汇聚全球云 […]

无论是对于降低内存数据库成本，还是追求性能的极致提升和功能的持续创新，Valkey 都为您提供了更加丰富的选择来升级或替代您的内存数据库或缓存系统。因此，本篇博客聚焦于通过全面的性能测试对比 Redis 与 Valkey 在不同版本和部署模式下的表现，深入分析托管环境与自建环境的性能差异，探讨 IO-threads 参数配置对性能的影响，并展示在不同 EC2 实例规格下 Valkey 的扩展能力。同时，本文将基于实测数据，为您提供在选择内存数据库时的性能参考指标，以及从 Redis 迁移到 Valkey 时可能获得的性能收益。

客户部署自己的大模型时，常常会遇到如何评估模型部署的性能和如何调优的问题， 本篇主要针对如何评估性能进行讨论。 基于 vllm 部署的模型， 通过 Prometheus 和 Grafana 如何取得模型推理的性能参数，以及如何解读这些参数进行讨论。 本文采用 inferentia2 作为测试环境， 因为本篇的目的主要是解读性能参数， 在这篇里不会讨论 inferentia2 的规格和运行配置进行优化。