亚马逊云科技

在云上(oncloudai)4 天前
aws·亚马逊云科技
Amazon EFS 全面解析在云原生架构逐渐成为主流的今天,企业在部署应用时不仅关注计算资源的弹性,也同样重视文件级存储的可扩展性、共享能力与运维复杂度。
在云上(oncloudai)9 天前
aws·亚马逊云科技
AWS 成本异常检测(AWS Cost Anomaly Detection)全解析AWS 成本异常检测是 AWS 成本管理套件(Cost Management Suite)中的一项重要功能,旨在通过数据驱动的方式提升企业对云成本的可见性与可控性。该服务基于历史成本数据和资源使用行为进行建模,能够识别偏离正常模式的异常支出,并自动向相关人员发送通知,辅助企业快速响应。
在云上(oncloudai)11 天前
aws·亚马逊云科技
AWS Monitoring:在云环境中实现真正的全栈可观测随着越来越多企业将核心业务部署在亚马逊云服务(AWS)上,云环境所带来的弹性、可扩展性与全球化能力,已成为现代 IT 架构的基础能力。但与此同时,一个现实问题也逐渐凸显——
AImatters17 天前
人工智能·aws·亚马逊云科技·agentic ai
re:Invent 2025观察:亚马逊云科技的Agentic AI战略布局不久前,亚马逊云科技首席执行官Matt Garman在re:Invent大会上描绘了一个由“数十亿AI Agent”驱动的未来,他直言“Agent的出现使我们在AI轨迹上发生了变化——从一个技术奇迹的时代,转向真正获得价值的时代。”
大数据在线1 个月前
人工智能·亚马逊云科技·ai agent·kiro·agentic ai
亚马逊云科技:Agentic AI的“iPhone时刻”正在到来AI 正告别“炫技”,加速回归“价值”。这其中,AI Agent所扮演的角色与作用至关重要。今天,全球的开发者都在积极拥抱AI Agent来构建,标志着整个技术行业正迎来重大转折点。因此,当AI Agent加速涌现之际,AI Agent需要加速进入到生产环境和创造更多价值,已成为产业共识。
大数据在线1 个月前
亚马逊云科技·ai agent·agentic ai·trainium 4·trainium 3
亚马逊云科技:与云计算一样,Agent也将带来巨大变革2025年被视为AI Agent爆发之元年,AI Agent在标准化和短周期任务中展现出令人惊叹的应用能力,市场中爆发多款备受瞩目的AI Agent 产品。面向未来,AI Agent对于长周期、复杂化任务领域也有望取得飞速进展,这无疑将彻底重塑众多行业的业务、流程和组织。
AImatters2 个月前
人工智能·生成式ai·亚马逊云科技·大米和小米
AI照亮“星星的孩子”:大米和小米与亚马逊云科技探索特需儿童康复之路诊断为自闭症的儿童,也被称为“星星的孩子”,这个称呼形容他们像遥远星辰那样,在夜空中独自闪耀。“星星的孩子”并不罕见,世卫组织的调研显示,全球每160名儿童中,就会有1名患有自闭症。
AImatters2 个月前
软件·亚马逊云科技·出海·marketplace
中国软件出海,为何优选亚马逊云科技Marketplace?一家中国ISV软件企业出海进入新市场,从接触客户到最终签单,需要多久?“我们的研究表明,亚马逊云科技Marketplace能将整体成单速度提升40%。对于初入新市场的ISV企业而言,这一平台甚至能实现成单时间的倍数级加速。”
wei_shuo3 个月前
amazon·亚马逊云科技·amazon bedrock
依托 Amazon Bedrock 生成式 AI 能力,结合 Slack 生态与亚马逊云科技服务构建企业级图像生成 App 的全流程解析生成式 AI 技术加速渗透企业业务的当下,Slack 作为主流协作平台,与亚马逊云科技结合成为企业高效落地 AI 应用的重要方向。本文以 “企业级 Slack 图像生成助手 App” 为实践载体,聚焦 Amazon Bedrock 的生成式 AI 能力,从平台特性解析、架构方案设计,到全流程部署实操展开阐述,为企业快速搭建安全、高效、可扩展的 AI 驱动型协作应用提供清晰指引。
中杯可乐多加冰4 个月前
大数据·人工智能·数据挖掘·数据分析·推荐系统·亚马逊云科技·step function
【AI落地应用实战】利用亚马逊云科技 Step Functions 集成现有系统快速实现个性化邮件触达在当今数字营销时代,邮件作为一种重要的用户触达方式,其价值不言而喻。尤其对于海外用户而言,邮件更是他们日常生活中不可或缺的沟通工具。然而,随着邮件营销的普及,一个日益突出的问题也随之浮现:如何在大规模邮件发送中避免用户反感,实现真正有效的个性化触达?
AWS官方合作商4 个月前
人工智能·科技·aws·亚马逊云科技
涂鸦智能携手亚马逊云科技,以全球基础设施与生成式AI加速万物智联时代到来如何借助AWS全球基础设施与生成式AI服务,构建高效、稳定、高可用的IoT平台?涂鸦智能的实践给出了最佳答案。
指剑5 个月前
阿里云·云计算·迁移学习·aws·亚马逊云科技·rclone
借助Rclone快速从阿里云OSS迁移到AWS S3随着企业云战略的调整和多云架构的普及,数据迁移成为了一个常见需求。本文将详细介绍如何使用Rclone工具,高效、安全地将数据从阿里云对象存储服务(OSS)迁移到Amazon Web Services的Simple Storage Service(S3)。
wei_shuo5 个月前
amazon·亚马逊云科技·amazon bedrock
基于 Amazon Bedrock 与 Anthropic Claude 3 智能文档处理方案:从扫描件提取到数据入库全流程实践新用户可获得高达 200 美元的服务抵扣金亚马逊云科技新用户可以免费使用亚马逊云科技免费套餐(Amazon Free Tier)。注册即可获得 100 美元的服务抵扣金,在探索关键亚马逊云科技服务时可以再额外获得最多 100 美元的服务抵扣金。使用免费计划试用亚马逊云科技服务,最长可达 6 个月,无需支付任何费用,除非您选择付费计划。付费计划允许您扩展运营并获得超过 150 项亚马逊云科技服务的访问权限。
wei_shuo5 个月前
amazon·亚马逊云科技·sagemaker
Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用:训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践Amazon SageMaker 汇集广泛采用的亚马逊云科技机器学习和分析功能,统一访问所有数据,为分析和人工智能提供一体式体验,使用亚马逊云科技机工具进行模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析,在融通式合作开发工作室中加快协作和构建,借助强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率,无论数据存储在数据湖、数据仓库,还是第三方或联合数据来源中,均可访问所有数据,同时内置治理功能可满足企业安全需求。
wei_shuo6 个月前
亚马逊云科技·amazon s3
Amazon S3 对象存储服务深度解析:存储原理、应用场景与实战指南Amazon S3对象存储服务,在可扩展性、数据可用性、安全性和能效方面业界领先,数百万不同规模和行业的客户可以为几乎任何应用场景存储、管理、分析和保护任意数量的数据,例如数据湖、云原生应用程序和移动应用程序,借助高成本效益的存储类和易于使用的管理功能,可以优化成本、组织并分析数据,以及配置精细调整过的访问控制,从而满足特定的业务和合规性要求。
观测云7 个月前
亚马逊云科技·观测云
观测云,全球领先的监控观测平台亮相亚马逊云科技中国峰会!忙完一整季的产品发布,我们终于将目光投向这场全球顶尖的云技术盛会——2025亚马逊云科技中国峰会。如果你也在这个领域,应该已经感觉到了:这不只是一场大会,而是一个信号。AI、可观测性、云上安全……新的基础设施秩序正在重建。
大数据在线8 个月前
人工智能·云计算·向量数据库·亚马逊云科技·zilliz
当向量数据库与云计算相遇:AI应用全面提速如果将AI比作一台高速运转的机器引擎,那么数据便是它的燃料。然而,存储数据的燃料库--传统数据库,在AI时代的效率瓶颈愈发明显,已经无法满足AI对于数据的全新需求。
亦世凡华、8 个月前
经验分享·教程·亚马逊云科技·cloudfront
加速用户体验:Amazon CloudFront 实践与优化技巧在如今这个快节奏的互联网时代,用户的耐心越来越有限,网页加载速度成为了网站成功与否的关键因素,如何确保内容迅速、无延迟地传递到全球用户面前已经成为每个网络工程师和开发者必须面对的挑战,而在众多内容分发网络(CDN)服务中,Amazon CloudFront凭借其卓越的性能和全球化的基础设施成为了提升用户体验和加速网站访问的强大工具。
大数据在线9 个月前
人工智能·云基础设施·ai大模型·亚马逊云科技
AI重塑云基础设施,亚马逊云科技打造AI定制版IaaS“样板房”AI正在彻底重塑云基础设施。IDC最新《2025年IDC MarketScape:全球公有云基础设施即服务(IaaS)报告》显示,AI正在通过多种方式重塑云基础设施,公有云IaaS有望继续保持快速增长,预计2025年全球IaaS的整体规模将达到1880亿美元。
佛州小李哥10 个月前
人工智能·计算机视觉·ai·语言模型·aws·亚马逊云科技·ai代理
在云平台上用Claude 3.7 AI代理自动化电脑图形界面点击操作做表格AI电脑操作是Anthropic推出的一项突破性功能,使AI基础模型(FMs)能够视觉感知并理解我们电脑的数字界面。借助这一能力,Anthropic的Claude模型可以识别屏幕中的内容,理解UI元素的上下文,并识别应执行的操作,如点击按钮、输入文本、滚动页面以及在应用程序之间导航。然而模型本身并不会执行这些操作,而是需要一个编排层(orchestration layer)来安全地实施支持的操作。