Author: AWS Localization

在反复研究客户反馈之后，我们将发布适用于 Comprehend 的全新异步批量推理功能。异步批处理操作可处理存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 存储桶中的文档，并可执行所有常规 Comprehend 操作，例如实体识别、关键短语提取、情绪分析和语言检测。与单文档 API 和批处理 API 相比，这些新的异步批处理 API 支持的文档要大得多，从而减少了客户截断文档以获取服务的需求。当然，所有单文档 API 和批处理同步 API 操作仍可用于提供实时结果。通过增加异步操作，开发人员可以选择最适合其应用程序的工具。让我们深入了解一下这一新型 API。

今天，我们要介绍的是新版 Network Load Balancer (NLB)。它设计用于每秒处理数千万个请求，同时以超低延迟保持高吞吐量，无需您执行任何操作。Network Load Balancer 与 Application Load Balancer 保持 API 兼容，包括对目标组和目标的完全编程控制。

本博文将简单谈谈与机器学习准确性和偏见相关的问题。

Application Load Balancer (ALB) 提供内置的身份验证功能。ALB 现在可以在用户访问应用程序时安全对其进行身份验证，开发人员不必再编写支持身份验证的代码，也不必承担从后端进行身份验证的责任了。我们的团队构建了一个非常精彩的演示示例，您可以利用该实例尝试身份验证功能。

就在上周，我向大家介绍了我们的发布计划，即将推出具有更快的处理器和更多内存的 EC2 实例。今天，我们很高兴地向大家报告，R5、R5d 和 z1d 实例现已推出，您可以立即开始使用了。本文将对这三种实例进行详细介绍，欢迎点击阅读。

本文向大家介绍已经在开发并且将很快推出的三种新的 Amazon EC2 实例类型：Z1d — 计算密集型实例，采用稳定的全内核睿频加速技术，最高工作频率可达 4.0 GHz，是电子设计自动化 (EDA) 和关系数据库工作负载的理想选择，此外也非常适合多种类型的 HPC 工作负载; R5 — 内存优化型实例，采用稳定的全内核睿频加速技术，最高工作频率可达 3.1 GHz，与 R4 实例相比，vCPU 数量最高增加 50%，内存容量最高增加 60%; R5d — 内存优化型实例，配备本地 NVMe 存储（最大型号的 R5d 实例本地存储容量最高可达 3.6 TB），型号和规格与 R5 实例相同。

AWS 推出了两个新的 Amazon SageMaker 功能：一是批量转换功能，这是一种新的批量推断功能，客户可以通过它对 PB 级的数据进行非实时场景预测；二是适用于 TensorFlow 容器的管道输入模式。SageMaker 依然是 AWS 最受欢迎的服务之一，此博客和机器学习博客都对它进行了非常广泛的介绍。事实上，要赶上 SageMaker 团队快速的创新步伐是一件较为困难的事情。自上一篇有关 SageMaker 自动模型调整和超参数优化功能的博客发布以来，该团队已经推出了 4 种新的内置算法和许多的新功能。下面我们来看新推出的批量转换功能。

本期我们将探讨一下RDS（Oracle）与Oracle Golden Gate（OGG）的常见部署模式。OGG被广泛应用在实时数据复制，数据多源集成和容灾双活等场景下，OGG的优点是对带宽要求非常低，亚秒级延迟，如果再配合使用压缩技术，对带宽的要求将变得更低，是一款使用十分广泛的数据复制工具。

Amazon Translate 增加了对日语、俄语、意大利语、繁体中文、土耳其语和捷克语的支持！Amazon Translate 是一种翻译 API，可提供快速、高质量且经济实惠的语言翻译。

如今我们引入了在 AWS Snowball Edge 设备上运行的 EC2 实例！这些强化的设备具有 100TB 的本地存储空间，可用于在 Internet 连接受限或没有 Internet 连接的恶劣环境中收集和处理数据，然后再将经过处理的数据发送回 AWS 进行存储、聚合和详细分析。