选择合适数据库的重要考虑因素关键要点在选择适合生成性人工智能AI应用的数据库时，需考虑多个关键因素，如熟悉度、易实现性、可扩展性和性能。在云计算的快速发展背景下，向您推荐具有向量存储和搜索功能的数据库，以实现最佳性能和灵活性。 在这篇文章中，我们将深入探讨在 AWS 上选择适合生成性 AI 应用的数据库时需要考虑的高层次因素，以及如何根据具体需求做出明智的决策。检索增强生成RAG检索增强生成Ret...

数字化转型：重要角色与策略解析关键要点在数字化转型中，技术虽然重要，但人是成功转型的关键因素。组织必须重新考虑其结构、文化和人才策略，以实现持续的创新和业务增长。成功的转型需要建立以赋权、学习、创新和包容为核心的企业文化。虽然数字化转型仍然面临诸多挑战，但技术的实现相对较为简单。人力资源才是最为关键的因素，然而，这一部分常常被忽视。我们在之前的文章《数字化转型的动力》中讨论了数字化转型的目标，以及...

在 AWS 的 SQL Server 加入 Microsoft Entra 域服务作者：Rita Ladda Barry Ooi Siva Thang 日期：2023年12月20日关键要点Windows 身份验证为 Microsoft SQL Server 提供了安全且高效的身份验证管理机制。支持将 Amazon RDS for SQL Server 直接加入 Microsoft Entra 域服...

在不写代码的情况下使用机器学习：Amazon SageMaker Canvas文章重点Amazon SageMaker Canvas 提供无需编写代码的机器学习解决方案，适用于各类数据文本、影像、文档。用户可以利用预训练模型进行文本分析、影像辨识和文档处理。SageMaker Canvas 集成了多个 AWS 服务，以便无技术背景的业务用户简单地操作机器学习。在过去，使用机器学习ML进行预测，尤其...

使用 Amazon DynamoDB 增量导出更新 Apache Iceberg 表重点摘要本文介绍了如何使用 Amazon DynamoDB 的增量导出功能，结合 EMR Serverless 和 Apache Iceberg 进行数据更新及查询。通过增量导出，用户可以避免每次都进行全量导出，仅处理变化的数据，从而提高处理效率。最终，在 Athena 中可直接查询最新的 Iceberg 表内容。...

利用 Amazon APerf 提升性能，从低于目标 50 到超过目标 36作者：Macey Neff，2024 年 8 月 7 日发表于 Amazon EC2、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)、最佳实践、计算 和 Graviton文章要点使用 Amazon APerf 工具识别和修复 AWS 实例的性能问题。透过对 Renaissance Finag...

Amazon EC2 P5e 实例现已普遍可用作者：Avi Kulkarni Aman Shanbhag Pavel Belevich Khaled Rawashdeh Karthik Venna Maxime Hugues Shruti Koparkar，发布日期：2024年9月9日发布于 Amazon EC2、 公告、 计算 永久链接评论 分享关键要点Amazon EC2 P5e 实例已正式推...

2024年C5类型2认证报告发布，覆盖179项服务主要要点Amazon Web Services (AWS) 宣布成功完成2024年云计算合规控制目录 (C5) 认证周期此次认证覆盖179项服务，彰显AWS对云服务提供商期望的承诺AWS客户可放心在符合C5要求的区域内运行其应用程序客户可通过AWS Artifact下载C5报告，获取合规状态Amazon Web Services (AWS) 高兴地...