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监控目标手段实时性限流实时API 失败率实时调用量异常实时API 速率配额准实时资源数量配额Lambda 定时扫描6 小时控制面 API 无原生 CloudWatch 指标,唯一靠 CloudTrail新建专用 trail 比改主 trail 更安全,仅记写事件控成本Metric Filter 用 eventSource 过滤,trail 记全量但指标只算 IoT限流监控不需要预知配额值,抓真实
IdentityCardOCR是一个开源项目,专注于解决银行系统中身份证OCR识别的三大核心痛点:图像质量参差不齐、水印文字重叠干扰以及数据格式不统一。该项目基于事件驱动架构,支持中国和马来西亚身份证件的识别,提供完整的离线部署方案。 项目采用四层技术架构:输入层(S3事件触发器)、处理层(Tesseract OCR引擎)、解析层(正则匹配+校验算法)和持久化层(DynamoDB+EventBri
Anthropic在AWS Summit NYC 2026上推出三种Claude接入AWS的路径:Claude Platform on AWS(原生能力)、Claude on Amazon Bedrock(AWS托管)和Claude Enterprise in AWS Marketplace(内部工作流)。开发者需注意不同路径对应不同系统边界,建议提前设计灵活的接入层,分离Provider、权限和
至此炎黄盈动已形成覆盖AI应用开发、Agent运行、知识管理、软件工程和运营治理的企业级AI平台体系,为企业构建可落地、可运营、可持续演进的AI Engineering Platform提供完整支撑。开发过程中,AI能够实时感知:当前应用实体模型、表单结构、流程定义、业务规则、事件逻辑、插件能力、API接口、权限配置。因此,AI Engineering Platform的价值,不只是接入大模型,而
AWS开源Agent SOPs框架解决AI代理开发的核心痛点:在极致控制与极致灵活性之间找到平衡。该框架通过标准化Markdown结合RFC 2119约束的自然语言作为中间层,实现"半确定性"工作流,兼具可靠性与灵活性。关键特性包括:结构化步骤定义、参数化输入、AI辅助创作、进度跟踪与断点恢复。支持跨平台运行,无需专业提示工程或编码能力,可通过链式拼接构建复杂工作流。这一方案将企业级AI自动化从"
我之前帮人排查过一个问题,用黑盒AI模型做异常请求拦截,上线一周就出了十几次误拦,翻遍了模型结构也看不出来为什么AI模型会把这些正常请求判定成异常,整个团队查了三天,什么问题都没找出来,最后只能把这个AI模型换掉,换成一个可解释性强的树模型,才发现是新上线的一个接口响应长度,刚好和原来训练数据里异常请求的响应长度分布重合,AI模型学到了错误的关联,只要调整一下输入特征,去掉不重要的长度字段就好了。
metadata:spec:amiFamily: Bottlerocket # 安全精简 OS,GPU 驱动内置- deviceName: /dev/xvda # 系统盘ebs:- deviceName: /dev/xvdb # 模型数据盘(从 Snapshot 恢复)ebs:snapshotID: snap-0xxxxxxxxxx # ⚡ 预加载模型权重的快照httpTokens: requir
Cubesandbox是腾讯开源的代码沙箱运行时,兼容E2B的REST API,基于KVM MicroVM提供安全隔离的执行环境。本文介绍了在AL2023系统上的部署过程,包括环境准备、依赖安装和问题排查。安装过程中发现network-agent服务启动时序问题导致cubelet初始化失败,需调整服务启动顺序或超时配置。整体架构包含API链和数据链两条关键路径,适用于LLM Agent安全执行用户
DocKit v1发布:跨平台NoSQL数据库管理工具 经过近3年开发,DocKit发布了首个稳定版本。这款原生桌面应用支持管理DynamoDB、Elasticsearch和OpenSearch,解决了传统Web工具的三大痛点:臃肿的系统架构、易丢失的状态和客户端绑定问题。DocKit提供自然语言查询生成、VS Code级别的代码编辑体验、本地持久化存储查询历史,以及高效的数据导入导出功能。其特色
收到告警 → 打开控制台 → 看指标 → 查日志 → 判断根因 → 写结论凌晨 3 点被叫醒 → 半梦半醒看了 10 分钟 → 发现是 AWS 维护导致的正常重连同一个告警反复触发 → 每次都要重复排查流程核心痛点:80% 的告警排查是重复性劳动,步骤固定、逻辑清晰,完全可以让 AI 代劳。本文介绍如何用Lambda + Bedrock(Claude)+ CloudWatch + 钉钉🤖 告警触
本文介绍了开源数据转换工具dbt及其在票务销售数据分析中的应用。dbt作为现代数据栈的核心组件,采用SQL-first模型化方法,通过声明式依赖管理和多物化策略简化数据转换流程。文章详细展示了dbt项目初始化、环境配置和连接验证过程,并模拟了一个包含8张源表、约35万行数据的票务平台分析场景。技术选型采用dbt-core+Athena适配器,以Amazon Athena为计算引擎,Apache I
数据底座完全是开放的,你可以自由传给自建的 Grafana。无非是 AWS 全托管版帮你做好了“精装修”,而自建版需要你多花半天时间去“贴壁纸(调优大盘 UI)”而已。
针对海外企业与开发者在数据合规、访问延迟及部署成本方面的需求,DeepSeek V4 提供 OpenAI 兼容 API 直连与 AWS 全栈私有化部署两种方案。通过优化 GPU 实例选型、存储架构及推理框架,结合分步部署指南与成本控制策略,支持跨境电商、金融风控、科研分析等场景,实现百万上下文大模型的安全高效应用。
2026年5月11日,AWS和Circle在同一天为AI准备了“账号”和“钱包”。一个让AI进入企业治理体系,一个让AI进入经济流通体系。当二者合拢,AI不再仅仅是人类手中的工具,而是拥有独立身份、可管理、可交易的经济实体。这一天,Agentic Economy的基础设施正式通电。参考资料Anthropic官方公告:Claude Platform on AWS GA, 2026-05-11Circ
AWS Bedrock 接⼊⼿册一、⼿册说明该⼿册是为⽅便⽤户快速接⼊ AWS Bedrock 调⽤模型⽽编写。⽂档中的接⼊示例暂时仅提供 Python 语⾔版本,后续会陆续更新其他语⾔的版本示例。⽂档会提供快速验证⽅式和⽣产推荐⽅式,⽤户可⾃⾏选择。二、调⽤示例2.0 前置准备。
AWS Elastic Beanstalk 将在2026年初推出AI驱动的日志健康分析功能,通过eb logs --analyze命令自动收集环境日志和元数据,利用Amazon Bedrock上的Anthropic Claude模型生成结构化故障诊断报告。系统会收集平台引擎日志、部署钩子日志、应用标准输出/错误日志等6类关键日志文件,并结合环境健康状态和事件时间线等元数据进行分析。
AWS CEO Matt Garman说了句大实话:"这是我们的客户长期以来一直呼吁的。他们的生产应用程序跑在AWS上,他们的数据也在AWS上。这话翻译成人话就是:企业不想换云。大企业花了几十年建设AWS基础设施,数据合规审计、权限管理、灾备体系全是在AWS那套体系里跑的。你让他为了用GPT-5.5把整个架构迁移到Azure?不存在的。OpenAI低头,去AWS的地盘上做生意。OpenAI之前为什
mazon Quick 终于"平民化"了!过去使用它要先备好 AWS 账户 + 每月 $250 基础设施费,个人根本玩不起。现在直接用 Google / GitHub 账号注册,Free 套餐永久免费,Plus 套餐 $20/月,无需绑卡、无需 AWS——注册即送 30 天 Plus 全功能试用。AI 聊天、知识库、工作流自动化,样样能用。想体验 Amazon 自家的 AI 工作台,现在是门槛最低
半夜三点,PagerDuty 疯响,CloudWatch 连续 12 条告警。你爬起来翻 CloudWatch 指标、查 CloudTrail 记录、看 VPC Flow Logs、对比 Config 变更……折腾两小时,发现是个 SSM Session 里有人跑了个吃 CPU 的脚本。这种事干多了真的会秃。今天聊一个刚 GA 的服务——AWS DevOps Agent。说白了就是一个 AI 驱动
餐饮门店补货助手。输入:当前库存、昨日销量、天气/活动备注、供应商规则;输出:是否补货、补哪些、补多少、为什么;动作边界:默认只给建议,人工确认后再生成采购动作。和Choco 自动化食品分发这条新闻高度同类;决策链路清晰,便于结构化输出;后续很容易扩展成多门店、多供应商、多模态输入。Agent 正从 demo 时代,进入部署时代。OpenAI 把模型、Codex、Managed Agents 带进
这次排查中,我先后尝试了 GLM-5、MiniMax,最后发现 Qwen3 Coder Next 的上下文达到256,能够解决本次的问题。AWS Bedrock 官方模型卡显示,Qwen3 Coder Next 是面向代码生成、调试和软件工程能力优化的模型。同时它支持ResponsesInvoke和Converse等接口类型,并支持与端点。AWS 文档还特别提示,尽可能使用endpoint。AWS
2026年全球云服务商AI大模型布局呈现差异化竞争态势:微软Azure依托OpenAI独家合作,提供GPT系列企业级服务;谷歌云凭借Gemini系列和VertexAI平台突出多模态处理优势;AWS以Amazon Bedrock为核心打造最丰富的模型超市;阿里云以通义千问领跑中文开源生态;华为云则专注行业垂直场景,通过盘古大模型实现产业深度定制。各平台在模型性能、行业适配和算力整合方面各具特色,共同
本文介绍了在Windows+WSL环境下配置VS Code使用Claude Code插件连接AWS Bedrock的GLM-5模型的方法。主要内容包括: 搭建架构:通过Claude Code Router将Claude Code插件请求路由到AWS Bedrock的zai.glm-5模型 配置步骤: 安装Claude Code Router 设置路由配置文件 配置VS Code插件环境变量 验证连
摘要: Anthropic推出的Claude4.5系列包含三款子模型:Haiku(轻量级,低成本,适合高频短文本任务)、Sonnet(平衡性能与成本,适用于中等复杂度任务)和Opus(高推理能力,适合金融/法律等复杂场景)。三者在计算效率、响应速度、多模态支持和API成本上存在梯度差异:Haiku响应最快且成本最低,Opus擅长深度推理但延迟较高,Sonnet则兼顾稳定性与性价比。选择建议:高频简
Agent Registry 目前在五个 AWS 区域开放预览,包括美东(弗吉尼亚北部)、美西(俄勒冈)、亚太(悉尼)、亚太(东京)和欧洲(爱尔兰)。如果你的组织已经在为 Agent 治理头疼,无论选 AWS 还是 Nacos,现在都到了该认真评估的时候。企业里的 AI Agent 数量正在悄悄失控。没人说得清究竟有多少个 Agent 在跑、谁是 Owner、是不是合规、有没有重复造轮子。隔壁组
你手上有多少个还跑在 Java 8 上的项目?别装了,我知道答案——“不少”。Java 8 发布到现在都十年了,可企业里大把项目还钉在上面不敢动。不是不想升,是升不起:依赖一改全崩,框架一跳版本就满屏红字,测试覆盖又不够,谁敢动?我最近发现亚马逊云科技出了个叫 AWS Transform Custom 的服务,说是能用 Agentic AI 自动帮你把 Java 8 的项目升到 17。听起来太美好
Skills 是结构化的 Prompt 文件什么时候触发— 关键词匹配需要什么输入— 参数定义按什么步骤执行— 流程编排输出什么格式— 结果模板# ECS 服务故障一键诊断## 触发条件用户提到以下关键词时自动触发:- ECS 排查 / ECS 故障 / 容器重启## 输入参数- service_name:ECS 服务名称(必需)- cluster_name:集群名称(可选,自动发现)- regi
某天收到月度费用报告,发现 AWS WAF 费用从上月的 $335 暴增到 $8,590(+2466%),月增 $8,255。本文记录完整的排查过程、根因定位和优化方案,适用于所有使用 WAF + Shield Advanced 的场景。WAF 计费模型的核心概念(WCU、Tier1/Tier2、Shield Protected)从费用异常到根因定位的完整排查方法论一个配置变更导致费用暴增 25
通过 AWS Bedrock 使用 Claude,核心就是:申请 Bedrock 访问权限 →配置 AWS 凭证 →选择模型并调用整个过程不超过 30 分钟,比找第三方中转稳定得多。账单清晰、额度灵活,适合长期使用。如果你正在被封号问题困扰,或需要一个稳定的企业级方案,欢迎联系我们!
2026年全球云服务价格普涨,AWS、阿里云等主要厂商AI算力实例涨幅达15-34%。本文分析涨价原因:AI算力需求激增导致GPU供应紧张,H100/H200现货溢价40%,内存价格涨700%。提供多云成本监控工具链(Infracost、Kubecost)和优化方案:1)工作负载分层部署;2)Spot实例混合策略(70%Spot+30%按需);3)推理缓存减少重复计算。建议技术团队建立FinOps
⚠️ 发现 1 项服务成本增长超过 $50Amazon CloudFront:昨日 $2,574.94 → 前日 $1,366.90(+$1,208.04,+88%)日费用接近翻倍,月度推算可能多花 $36,000+。这不是小数目,必须立即排查。本文完整记录排查过程,并总结出一套可复用的 CDN 成本排查方法论和优化方案。一套 CloudFront 成本异常的标准排查流程6 项可直接落地的优化措施
该工作流由两个主要组件组成:Python 脚本和编排。编排Python 脚本和流程存储在 Git 中,并且会按计划同步到 Kestra。当 S3 桶的“new”前缀下出现新文件时,Kestra 会触发一系列 Python 脚本的执行。
云计算认证选择指南(精简版) 选择云计算认证需结合个人职业规划而非盲目跟风。决策树建议:零基础入门选阿里云ACP;AI方向选ACP大模型;进阶架构师选ACE;政企方向选华为HCIP;外企方向选AWS认证。重点注意: 国内就业优先阿里云体系(市占率35%) 先明确职业目标再选择认证路径,需综合考虑个人基础、发展方向和地域就业市场特征。
你是否曾在工作中遇到过看似重复甚至近乎无意义的会议?对于大多数在商业环境中的人来说,答案无疑是肯定的。我每周至少会参加一次这样的会议。有些周我的日程表几乎被填满,几乎没有时间完成任务。最终,我开始在静音状态下工作。偶尔,我会错过与我相关的重要信息,所以我不得不再次全神贯注。这可能会非常令人沮丧,因为在整整一个小时里,可能只有几秒钟的对话与你相关。随着生成式 AI 应用的兴起,我再也不用担心再次遇到
Amazon Bedrock AgentCore 是 AWS 推出的企业级 AI Agent 基础设施平台。它解决的核心问题是:开发者构建 AI Agent 时,大量时间花在会话管理、身份控制、内存系统、可观测性等基础设施上,而非 Agent 核心逻辑。AgentCore 将这些基础设施全部托管化,让开发者专注于业务逻辑。2025 年 7 月 re:Inforce — 发布预览版2025 年 10
在动手部署之前,我们先搞清楚这套架构的核心优势,以及为什么它是OpenClaw AI Agent生产部署的2026首选方案。
Amazon CodeWhisperer是AWS推出的AI编程助手,专为云开发优化。它支持Python、Java等15种语言,深度适配AWS服务,能根据注释自动生成代码并检测安全漏洞。个人版永久免费,支持VSCode、JetBrains等IDE。安装只需通过AWSToolkit插件登录AWS Builder ID即可使用。工具特色包括:AWS服务API优化、开源引用跟踪、OWASP漏洞检测。相比G
AmazonQ是AWS推出的生成式AI助手,专为AWS生态设计,分为Developer(开发者版)和Business(企业版)。Developer版免费提供代码生成、漏洞扫描等功能,适合开发者快速上手AWS服务;Business版支持企业文档集成与流程自动化,按用户或用量计费。相比ChatGPT等通用AI,AmazonQ深度适配AWS,答案更精准且数据更安全。新手可通过VSCode插件快速体验,需
AI之下,找问题的速度是变快了,需要人解决问题的速度就不一定快了。这个中国区的AL2023发布日志页面,只有英文版更新了,中文版没有及时更新。
观测云是上海观测未来信息技术有限公司自研的AI时代的监控观测数据平台,致力于为全球企业提供全栈、全链路、跨云环境的数据监控、分析与安全治理能力。通过亚马逊云科技Marketplace中国区和海外区的标准化采购与订阅机制,观测云企业级客户签约周期在复杂场景下可缩短2-3个月,常规场景下缩短至2-3周,全球获客效率提升约300%。
comsol燃料电池堆冷却:模型对聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池堆的热管理进行建模。对电池堆的所有电池单元来说,以相似的温度曲线进行操作非常重要,因为非均匀的温度分布可能会导致非均匀的水蒸气冷凝,以及电池单元之间出现较大的性能差异。电池堆由五个电池单元组成,它们分别与携带液体冷却剂的双极板交错在一起。本模型求解温度、电极和电解质相电位、反应物质在每个单独气室中的质量传递,以及气体和液体流动室
ANSYS/ls-dyna隧道、巷道爆破倾斜长短孔布孔方式下爆破损伤数值模拟1.讲述小间隔长短型炮孔爆破模型的建模及网格划分全过程,包含网格尺寸设计。2.装药结构修改,可实现长短炮孔中间隔装药、设置空孔,延期起爆、起爆位置等设置,讲解材料参数导入方法及边界条件定义。3.补充了两种长短孔方式下的建模及网格划分思路。4.详细的后处理操作,后处理输出云图、损伤破坏体积、时程曲线等搞隧道爆破数值模拟的兄弟
本文介绍了Chaterm智能终端与AWS EC2 Instance Connect Endpoint 的集成方案,解决私有子网运维难题。传统方案需要VPN或跳板机,而EICE通过IAM身份认证实现无公网IP的安全连接。Chaterm封装了EICE能力,提供跨平台自动适配和可视化操作界面,更重要的是内置AI Agent可直接对私网EC2进行智能巡检、故障诊断和批量管理,大幅提升运维效率和安全性。
亚马逊云科技(AWS)2025年市场领导地位与战略挑战 2025年,亚马逊云科技(AWS)以30%的市场份额保持全球云基础设施服务领先地位,但面临微软Azure(20%)和谷歌云(13%)的强劲追赶。生成式AI成为市场核心增长引擎,推动云服务商展开2400亿美元的资本竞赛。AWS的核心优势在于成熟的EC2计算服务和容器化解决方案,但其未来领导地位取决于AI技术与云平台的深度整合能力。尽管Gartn
本文分析了EMR 7.12.0集群中AWS Glue Data Catalog替代Hive Metastore的实现机制。通过Hive的SPI扩展点,EMR使用AWS SDK v2调用Glue API,并实现Hive/Glue数据模型的双向转换。架构分为三层:公共层提供核心功能,Hive3和Spark专用层分别适配不同场景。启动过程通过工厂模式加载AWSCatalogMetastoreClient
Nikto是一款广受欢迎的开源Web服务器扫描工具,能够检测服务器上的多种安全隐患,如过时的软件版本、配置错误和潜在的恶意文件。其核心功能由实现,通过加载各种插件(如)和数据库(如)来完成全面的安全评估。AWS EventBridge是一项无服务器事件总线服务,可轻松连接AWS服务和其他应用程序。通过EventBridge,你可以设置事件规则,在特定事件发生时自动触发后续操作,实现真正的事件驱动架