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AWS DeepComposer不只是一款普通的键盘，同时也是一种有趣的互动方式，了解生成式的AI与GAN的复杂性。您可以在它的帮助下学习演奏简单的旋律，甚至可能激发出创作全新乐曲的灵感、训练出自己的自定义音乐流派模型、最终创造出前所未有的声音。我们也可以将两种流派融合起来以创造出新的音乐类型！

本文介绍了ApplyBoard公司如何使用Amazon CloudWatch Container Insights对Amazon EKS上托管的关键任务应用程序环境进行监控。通过此项设置，ApplyBoard的DevOps团队无需执行任何维护任务，即可对当前运行环境拥有深入理解。以此为基础，各团队能够将宝贵的时间投入到改善关键业务活动、减少客户平均修复时间（MTTR）以及提供高质量服务当中。

Bottlerocket是一套与传统通用型Linux发行版完全不同的操作系统，我们坚信其中承载的种种变化将给用户的安全性与运营带来长期改善。我们也希望Bottlerocket中内置的各类工具（包括紧急状态下专用的admin容器等机制）能够帮助各位简化工作负载迁移流程。

本文为系列博文中的第一篇。到这里，我们已经讨论了此次集成功能的诉求、适用范围与用例。现在，大家可以转向第二部分，下一篇文章将深入探讨Amazon EFS的工作方式，以及我们要如何以EFS、ECS以及Fargate为基础构建起具有区域弹性的部署体系。

在本文中，我们从宏观层面介绍了AWS Fargate的技术背景与开发权衡，特别是其与AWS容器产品组合（即ECS与EKS）内其他技术的关系。之前我们曾反复强调，虽然AWS一直以解决客户的实际问题为己任，但也同样重视对技术栈内各个环节与元素的剖析与定位。只有以不同方式重新整合这些环节与元素，技术成果才能真正发挥其全部潜能。如果您身为AWS技术合作伙伴，那么只有明确理解Fargate项目的本质，才能够与其顺利集成。

随着机器学习和深度学习模型变得更加精密，越来越需要通过硬件加速以更高的吞吐量实现更快的预测。今天，我们非常兴奋地宣布，AWS 客户现在可将 Amazon EC2 Inf1 实例用在 Amazon ECS 上，以在云中获得高性能和最低的预测成本。现在，这些实例已经可以在 Amazon Elastic Kubernetes Service 使用几个星期。

在本文中，我们从计算、网络与存储的角度介绍了在AWS上实现Amazon EKS多租户设计的几条注意事项。最重要的是，执行本文中提出的上述策略都应综合考虑执行的成本与复杂性。也正因为如此，尽管每个租户使用一个Amazon EKS集群的方法很有吸引力，但是用户必须具备部署和管理多个集群的能力。团队还应该考虑使用Amazon ECS为各个租户集群快速提供服务。最后，AWS还通过AWS SaaS Factory为合作伙伴及独立软件供应商建设多租户应用程序提供帮助，需要的朋友请不要错过。

通过自动扩缩集群中节点及Pod，正确调整分配给Pod中容器的资源的大小，缩减业务时段以外的部署规模，并将大部分Pod转移至竞价实例，能够为Kubernetes集群节省超过80％的EC2实例成本。这四种重要的方式，均来自AWS良好架构构架中成本优化支柱原则所提到的最佳实践。事实也再次证明，这些建议确实能够帮助客户以更节省和更高效地方式在EKS中运行Kubernetes工作负载。

在本篇文章中，我们了解了ECS集群自动容量伸缩机制的设计目标，同时详细说明了CAS如何实现这些目标。CAS所代表的不只是几项新的API，同时也涵盖了ECS的一整套全新行为。建议大家随时关注本系列博文，深入了解集群容量伸缩的工作原理。

在本演练中，我们在VPC内创建了两个EKS集群，在其中一个集群上创建了前端服务，另一集群则创建后端服务。我们还创建了一个涵盖两个集群的AWS App Mesh，并使用AWS Cloud Map的发现服务建立起通信通道。整套方法也可扩展至其他集群（不要求一定是EKS集群），包括ECS、EKS、Fargate以及EC2实例等的混合场景。