Author: AWS Team

Amazon CloudFront Origin-Response 和 AWS Lambda@Edge 函数相结合，当 Amazon CloudFront 缓存文件不存在回源 Amazon S3 时，Amazon S3 桶中文件不存在，AWS Lambda@Edge 中部署的 AWS Lambda 函数根据 Amazon S3 请求返回状态码，调用图片生成接口生成图片，AWS Lambda 函数获取业务接口生成的图片后，上传图片到 Amazon S3 桶，然后返回图片到 Amazon CloudFront 最终呈现给用户。

针对上述高并发自定义移动推送的需求，结合使用 Amazon StepFunctions Distributed Map 功能和 Amazon Lambda 服务即可轻松实现，并且整个架构采用无服务器技术栈，按需付费，低成本，低延迟，可扩展。

本文基于 Amazon EKS，自建部署了 Dify 社区版，使用 Amazon S3，Aurora Postgre SQL，ElastiCache for Redis 等替代了 Dify 内置对象存储，PostgreSQL 和 Redis，并且增加了 Dify 核心服务的副本数量，实现了生产级别高可用。

随着组织对云使⽤成熟度上的成⻓，云数据/资源的使⽤越来越深⼊和复杂，组织需要对产⽣的成本进⾏更好的管理、分析、预测、预警，以便及时进⾏调整和优化，从⽽更好的控制成本；同时各个组织/部门在使⽤云的过程中，也需要基于更多的维度更加清晰直观的了解所使⽤资源的成本消耗情况，费⽤占⽐，以及是否超预期等。这篇 Blog 中，我们会分别介绍标准⽅案和⾃定义⽅案实现方案部署⽅式，满⾜客户不同的账单分析需求。

在这篇博文中，我们探讨了使用自定义代码扩展 SaaS 平台的需求，以及为什么使用 Lambda 和 Amazon SQS 的 AWS 无服务器技术可以很好地实现这一目标。

类似的大模型+语音交互方案已逐步应用到生活的多个领域。例如智能音箱可通过语音指令控制家电，智能车载系统支持语音导航和信息查询，智能玩偶以寓教于乐的方式进行孩童陪伴，智能手机则集成了各类语音助手，方便用户随时随地进行语音交互。这种全新的交互模式有望改变人们的工作和生活习惯，提供高效、自然、无障碍的人机交互体验。本文将基于亚马逊云科技的 Amazon Bedrock、Polly 和 Transcribe 三项托管 AI/ML 服务和其他基础服务，实现一个大语言模型的语音交互方案。

前言 随着社区停止 MySQL 5.7 的支持，Aurora MySQL 2（兼容 MySQL 5.7）的标准 […]

提示词工程是一种高效灵活的技术,通过设计合理的提示,可以激发大型语言模型中蕴含的知识,从而在下游任务中获得良好的生成质量。本文全面介绍了提示词工程的基本原理、设计方法，以及在不同任务场景下的应用实践，包括直接提示、链式提示、图谱提示、生成类提示和集成式提示等 16 种技术。提示词工程为大型语言模型的应用开辟了广阔的前景，将与其他人工智能技术相互融合，构建更加智能、高效和人性化的人机交互系统。

本文将探讨如何基于 EKS Pod 自定义网络和 Karpenter 来构建特定业务 Pod 的子网隔离方案，以满足用户对网络安全、业务隔离和系统灵活性需求。

本文介绍了通过 Lyra Starter Game UE5 Dedicated Server 在不同机型上压测的性能表现，展示了 Graviton 4 实例在 UE Dedicated Server 应用下的极致性价比，欢迎更多的 UE 开发者测试 Amazon Web Service Graviton 4 实例并感受它带来的性价比提升。