Author: AWS Team

在 EMR 使用场景中，数据分析需要对 EMR on EC2 集群节点进行自动化设置指定正确的时区。

OpenBoxes 作为一款强大的开源 WMS 解决方案，能够帮助企业实现库存可视化和自动化管理。本文将指导您如何使用 AWS 实现一键式部署，该方案已在全球范围内完成验证应用。

在本方案中，我们以 SeaTunnel 为数据处理主干，利用其 Source 模块从业务数据库/对象存储中实时提取原始数据，使用 Transform 模块调用HAQM Bedrock 接口完成文本向量化，最终通过 Sink 模块将结果写入 HAQM OpenSearch，构建支持语义检索的向量索引。

无论是对于降低内存数据库成本，还是追求性能的极致提升和功能的持续创新，Valkey 都为您提供了更加丰富的选择来升级或替代您的内存数据库或缓存系统。因此，本篇博客聚焦于通过全面的性能测试对比 Redis 与 Valkey 在不同版本和部署模式下的表现，深入分析托管环境与自建环境的性能差异，探讨 IO-threads 参数配置对性能的影响，并展示在不同 EC2 实例规格下 Valkey 的扩展能力。同时，本文将基于实测数据，为您提供在选择内存数据库时的性能参考指标，以及从 Redis 迁移到 Valkey 时可能获得的性能收益。

客户部署自己的大模型时，常常会遇到如何评估模型部署的性能和如何调优的问题， 本篇主要针对如何评估性能进行讨论。 基于 vllm 部署的模型， 通过 Prometheus 和 Grafana 如何取得模型推理的性能参数，以及如何解读这些参数进行讨论。 本文采用 inferentia2 作为测试环境， 因为本篇的目的主要是解读性能参数， 在这篇里不会讨论 inferentia2 的规格和运行配置进行优化。

本文将介绍如何通过一键操作，在 HAQM EC2 实例上部署 Ollama 与 OpenWebUI，实现本地大语言模型（LLM）环境的快速启动。

Valkey 作为一个基于 Redis 的键值存储解决方案,以其卓越的性能和灵活性而闻名。同时，AWS 的 Graviton 处理器为云计算带来了新的可能性，提供了更高的性价比。本文将探讨如何利用 Graviton 实例来进一步提升自建 Valkey 的性价比，通过一系列测试和分析为读者提供实用的洞察和建议。

本篇博客面向初学者和希望快速部署云上开发环境的用户，介绍如何通过一份可复用的 AWS CloudFormation 模板，一键部署 HAQM Elastic Compute Cloud、Application Load Balancer 和 Auto Scaling Group，并自动安装 Node.js、Python、Flask、Docker 等常用开发组件。该方案显著简化了云上环境搭建流程，可用于快速构建个人开发平台、临时测试环境或团队统一开发基础设施。

通过 liteLLM，Sagemaker Inference Component 推理端点，构建一个统一的 MaaS 中台，客户不仅能够集成多种模型，还能充分利用高性能硬件，实现资源的高效管理。这种灵活且高效的架构，将为客户在人工智能领域的应用打下坚实的基础，助力其在竞争中脱颖而出。

在这篇博客中，我们将探索 GameLift 的架构及其六个核心组件，它们协同工作，为您的多人游戏创建灵活、可扩展的基础。无论您是在优化现有架构还是从零设计游戏后端，了解这些组件都将帮助您有效地利用 GameLift。