RSS Блог AWS Compute Заметка

RSS Блог AWS Compute

aws.amazon.com/blogs/compute - это официальный блог Amazon Web Services (AWS) Compute. Он предоставляет AWS платформу для обмена знаниями, мнениями и передовым опытом по различным темам, связанным с вычислениями, включая бессерверные вычисления, контейнеры и многое другое. В блоге публикуются статьи, написанные экспертами, инженерами и архитекторами AWS, предлагающие подробную техническую информацию, учебные пособия и примеры использования вычислительных служб AWS. Контент ориентирован на разработчиков, архитекторов и ИТ-специалистов, которые хотят узнать о последних тенденциях, возможностях и инновациях в области облачных вычислений. Некоторые из тем, освещаемых в блоге, включают: - Бессерверные вычисления с AWS Lambda - Контейнеризация с помощью Amazon Elastic Container Service (ECS) и Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) - Виртуализация с помощью Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) - Высокопроизводительные вычисления с AWS Batch и AWS ParallelCluster - Машинное обучение и искусственный интеллект с AWS SageMaker В блоге также публикуются гостевые посты от партнеров и клиентов AWS, которые делятся своим опытом и примерами использования вычислительных сервисов AWS. В целом, блог AWS Compute Blog - это ценный ресурс для тех, кто хочет быть в курсе последних событий в области облачных вычислений и учиться у экспертов AWS.

Трэд заметок

Движок изоляции AWS Nitro: Формальная верификация гипервизора в системе AWS Nitro

Али Саиди — вице-президент и выдающийся инженер в AWS. Миллионы клиентов используют систему AWS Nitro для защиты своих наиболее конфиденциальных рабочих нагрузок, а AWS является лидером отрасли в области инноваций для обеспечения безопасности данных клиентов. Помощь нашим клиентам в обеспечении безопасности и конфиденциальности их данных является нашим главным приоритетом, и мы продолжаем инвестировать […]
CdXz5zHNQW_RX2bF7mogO.jpeg

Создавайте ИИ-решения на основе RAG на периферии с помощью AWS Local Zones и Outposts

Организации в регулируемых отраслях или с жесткими требованиями к информационной безопасности все чаще обращаются к генеративному ИИ. Однако они часто сталкиваются с дилеммой: как использовать мощные модели, сохраняя при этом данные строго на локальных серверах или в пределах определенных географических границ. Решение заключается в развертывании локально управляемых малых языковых моделей (SLM) на локальных серверах с помощью AWS Outposts или в […]
CdXz5zHNQW_O06u2DTJCJ.png

Оптимизируйте затраты на EC2 с помощью правильного подбора размеров AWS Compute Optimizer

Один из самых эффективных способов повысить рентабельность инвестиций в Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) — это правильный подбор размеров инстансов, когда вы сопоставляете типы и размеры инстансов с фактическими потребностями ваших рабочих нагрузок в ресурсах. Однако делать это вручную для сотен или тысяч инстансов — трудоемкий и подверженный ошибкам процесс. AWS Compute Optimizer […]

Интеграция сопоставлений источников событий с режимом изоляции арендаторов AWS Lambda

Создание событийно-ориентированных многопользовательских SaaS-приложений обычно требует изоляции вычислений между клиентами для предотвращения утечки данных, поддержания границ безопасности и обеспечения соответствия требованиям. Традиционно приходилось выбирать между двумя подходами: совместное использование сред выполнения между клиентами (с риском перекрестного загрязнения состояния в памяти между клиентами) или управление отдельными функциями Lambda для каждого клиента (что создает операционные накладные расходы, увеличивает затраты и усложняет […]
CdXz5zHNQW_RVew2yRUNp.png

Многорегиональная событийно-ориентированная архитектура аварийного восстановления с использованием Amazon EventBridge и Route 53

Архитектура отказоустойчивости, управляемая событиями, для нескольких регионов с использованием Amazon EventBridge и Route 53. Архитектуры, управляемые событиями, позволяют приложениям реагировать на события в реальном времени, обеспечивая масштабируемость и слабую связанность между компонентами. Однако обеспечение высокой доступности в нескольких регионах AWS требует тщательного проектирования механизмов отказоустойчивости. В этой статье демонстрируется, как построить устойчивую многорегиональную архитектуру, управляемую событиями, с использованием Amazon EventBridge, […]
CdXz5zHNQW_Rp35XDuwwJ.png

Миграция ваших Java-приложений на AWS Graviton с использованием AWS Transform custom

Для Java-приложений современные JVM, такие как Amazon Corretto и OpenJDK, высоко оптимизированы для Arm64, и современные приложения, написанные на чистой Java, часто не требуют никаких изменений для запуска на Graviton. Во многих случаях приложения не полностью модернизированы или не являются чисто Java и имеют ряд зависимостей. Когда вы отвечаете за миграцию рабочих нагрузок, полезно […]
CdXz5zHNQW_9mlrVKtfBB.png

Оптимизируйте свою инфраструктуру: автоматизация создания AMI с помощью Kiro CLI и EC2 Image Builder

Управление инфраструктурой в масштабе требует надежных инструментов автоматизации, которые уменьшают ручной труд, сохраняя при этом согласованность и безопасность. Сочетание Kiro CLI и AWS EC2 Image Builder предлагает мощное решение для автоматизации создания, тестирования и развертывания образов Amazon Machine Images (AMI). Проблема ручного управления образами Традиционные подходы к созданию и обслуживанию AMI часто включают ручной […]
CdXz5zHNQW_opopd859IO.png

Обмен блоками емкости для машинного обучения по всей вашей организации AWS

Когда ваша команда по науке о данных резервирует экземпляры GPU для задания обучения, которое должно занять две недели, но завершает его за четыре дня, эта емкость может простаивать без использования, пока ваша команда компьютерного зрения ждет еще неделю, чтобы начать свой проект. Теперь вы можете исключить этот расточительство GPU и конфликты планирования, разделяя блоки емкости для ML [...]
CdXz5zHNQW_e2mS3oLvRZ.png

Улучшение сетевой наблюдаемости с помощью новых метрик LAG стоек AWS Outposts

При развертывании стоек AWS Outposts вы можете использовать инфраструктуру и сервисы AWS в локальных центрах обработки данных. Поддержание бесперебойного соединения как с регионом AWS, так и с вашей локальной сетью, является основополагающим для обеспечения стабильной и непрерывной работы ваших приложений. Внедрение стратегии наблюдаемости, использующей доступные сетевые метрики, является ключом к пониманию состояния этого [...]
CdXz5zHNQW_4HBDY9QvI9.png

Serverless ICYMI Q1 2026

Будьте в курсе последних инноваций в области бессерверных вычислений, которые могут улучшить ваши приложения. В этом 32-м ежеквартальном обзоре вы узнаете о самых значимых запусках, функциях и ресурсах AWS для бессерверных вычислений за 1 квартал 2026 года, которые вы могли пропустить. Если вы пропустили наш последний обзор ICYMI, ознакомьтесь с тем, что произошло в 4 квартале 2025 года. Календарь на 1 квартал 2026 года Бессерверные вычисления с Мамой […]
CdXz5zHNQW_7tKlGfFKQj.png

Мониторинг и отчетность AWS Outposts: комплексное решение на базе Amazon EventBridge.

Организации, использующие стойки AWS Outposts, обычно управляют мощностями из одной учетной записи AWS и совместно используют ресурсы через AWS Resource Access Manager (AWS RAM) с другими учетными записями AWS (учетными записями потребителей) в рамках AWS Organizations. В этой статье мы демонстрируем один из подходов к созданию многоучетной бессерверной системы для отображения затрат в общих средах AWS Outposts с использованием Amazon […]
CdXz5zHNQW_tGSgsK2wb5.png

Создание приложений, интенсивно использующих память, с помощью управляемых экземпляров AWS Lambda

Создавать приложения, интенсивно использующие память, с помощью AWS Lambda стало проще. AWS Lambda Managed Instances предоставляет до 32 ГБ памяти — в 3 раза больше, чем стандартная AWS Lambda — сохраняя при этом привычный для вас бессерверный опыт. Современные приложения все чаще требуют значительных ресурсов памяти для обработки больших наборов данных, выполнения сложной аналитики и предоставления аналитики в реальном времени для таких случаев, как [...]
CdXz5zHNQW_gRZ6jW1ebW.png

Ускорение рабочих нагрузок вывода AI на базе CPU с использованием Intel AMX на Amazon EC2

В этой статье показано, как ускорить рабочие нагрузки вывода ИИ до 76% с помощью Intel Advanced Matrix Extensions (AMX) – ускорителя, использующего специализированное оборудование и инструкции для выполнения матричных операций непосредственно на ядрах процессора – на экземплярах Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 8-го поколения. Вы узнаете, когда вывод на основе ЦП является экономически эффективным, как включить AMX с минимальными изменениями кода и какие конфигурации обеспечивают оптимальную производительность для ваших моделей.
CdXz5zHNQW_g7Y8WnSog9.png

Создавайте высокопроизводительные приложения с управляемыми экземплярами AWS Lambda.

В этой статье вы узнаете, как настроить управляемые экземпляры AWS Lambda, создав поставщика емкости, который определяет вашу вычислительную инфраструктуру, связав вашу функцию Lambda с этим поставщиком и опубликовав версию функции для предоставления сред выполнения. В заключение мы рассмотрим лучшие практики для производственной среды, включая стратегии масштабирования, потокобезопасность и наблюдаемость для надежной производительности.
CdXz5zHNQW_zuyTUQ2jwT.png

Повышение отказоустойчивости авто масштабирования путем отслеживания метрик использования рабочих процессов

Надежная политика автоматического масштабирования требует метрик, которые коррелируют с использованием приложения, и которые могут быть не связаны с системными ресурсами. Традиционно политики автоматического масштабирования отслеживают системные ресурсы, такие как загрузка ЦП. Эти метрики легко доступны, но они работают только тогда, когда потребление ресурсов коррелирует с пропускной способностью рабочих. Факторы, такие как высокая вариативность времени обработки запросов, смешанные типы экземпляров или естественные изменения в поведении приложения с течением времени, могут нарушить это предположение.

Рекомендации по использованию надежных функций Lambda на примере обнаружения мошенничества

В этой статье рассматривается система обнаружения мошенничества, созданная с использованием Durable Functions. В ней также освещаются лучшие практики, которые вы можете применить в своих собственных рабочих процессах, от процессов утверждения до конвейеров данных и оркестрации агентов ИИ.
CdXz5zHNQW_VqvfdarWJL.png

Тестирование рабочих процессов Step Functions: руководство по улучшенному API TestState

Недавно AWS Step Functions объявила о новых улучшениях возможностей локального тестирования для Step Functions, представив тестирование на основе API, которое разработчики могут использовать для проверки рабочих процессов перед развертыванием в AWS. Как подробно описано в нашем блоге объявлений, API TestState меняет разработку Step Functions, позволяя тестировать отдельные состояния в изоляции или как полные рабочие процессы. Это поддерживает […]
CdXz5zHNQW_KciUKFZoVy.png

Обеспечение высокой доступности экземпляров Amazon EC2 на серверах AWS Outposts (Часть 3)

Эта статья — часть 3 из серии из трех частей «Обеспечение высокой доступности экземпляров Amazon EC2 на серверах AWS Outposts». Мы предоставляем вам примеры кода и рекомендации по реализации пользовательской логики для автоматизации перезапуска Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) на серверах Outposts. Эта статья посвящена руководству по использованию серверов Outposts со сторонним хранилищем для загрузки […]
CdXz5zHNQW_jVSUR7YKgI.png

Оптимизация ресурсоемких бессерверных рабочих нагрузок с помощью многопоточного Rust на AWS Lambda

Клиенты используют AWS Lambda для создания бессерверных приложений для широкого спектра задач, от простых API-интерфейсов до сложных конвейеров обработки данных. Гибкость Lambda делает его отличным выбором для многих рабочих нагрузок, и с поддержкой до 10 240 МБ памяти теперь можно решать ресурсоемкие задачи, которые ранее были сложными в бессерверной среде. При настройке размера памяти функции Lambda вы выделяете оперативную память, и Lambda автоматически предоставляет пропорциональную мощность процессора. При настройке 10 240 МБ ваша функция Lambda имеет доступ к 6 виртуальным процессорам.
CdXz5zHNQW_wV1fs7GZS3.png

Amazon SageMaker AI теперь размещает микросервисы NVIDIA Evo-2 NIM.

Этот пост написан совместно с Нилом Пателем, Абдуллахи Олайе, Кристофером Керстеном, Аникетом Дешпанде из NVIDIA. Сегодня мы рады сообщить, что микросервисы NVIDIA NIM NVIDIA Evo-2 теперь доступны в Amazon SageMaker JumpStart. Вы можете использовать этот запуск для развертывания ускоренных и специализированных микросервисов NIM для разработки, экспериментов и ответственного масштабирования поиска лекарств [...]

Построение отказоустойчивых приложений с помощью долговечных функций AWS Lambda

Бизнес-приложения часто координируют несколько шагов, которые должны выполняться надежно или ждать в течение длительных периодов времени, таких как адаптация клиентов, обработка платежей или оркестровка вывода больших языковых моделей. Эти критически важные процессы требуют завершения, несмотря на временные сбои или системные ошибки. В настоящее время разработчики тратят значительное время на реализацию механизмов для отслеживания прогресса, обработки сбоев и управления ресурсами, когда [...]
CdXz5zHNQW_Bf8QkfCkZQ.png

Бессерверные ICYMI Q4 2025

Будьте в курсе последних инноваций в области бессерверных вычислений, которые могут преобразовать ваши приложения. В этом 31-м ежеквартальном обзоре вы узнаете о самых значительных запусках, функциях и ресурсах AWS для бессерверных вычислений за четвертый квартал 2025 года, которые вы могли пропустить.
CdXz5zHNQW_BxC0P8oNj4.png

Больше места для сборки: бессерверные сервисы теперь поддерживают полезные нагрузки до 1 МБ

Чтобы поддержать облачные приложения, которые все больше зависят от богатых контекстных данных, AWS увеличивает максимальный размер полезной нагрузки с 256 КБ до 1 МБ для асинхронных вызовов функций AWS Lambda, Amazon SQS и Amazon EventBridge. Разработчики могут использовать это улучшение для создания и поддержки событийных систем с богатым контекстом и уменьшения необходимости в сложных обходных путях, таких как разбиение данных на части или внешнее хранилище больших объектов.
CdXz5zHNQW_4c6ilzLoDF.png

Упростите сегментацию сети для стоек AWS Outposts с несколькими локальными шлюзами маршрутизации.

AWS теперь поддерживает несколько доменов маршрутизации локального шлюза (LGW) на стойках AWS Outposts для упрощения сегментации сети. Сегментация сети — это практика разделения компьютерной сети на изолированные подсети или сетевые сегменты. Это уменьшает поверхность атаки, так что если один узел в одном сетевом сегменте скомпрометирован, узлы в других сетевых сегментах не затрагиваются. Многие клиенты в регулируемых отраслях, таких как производство, здравоохранение и науки о жизни, банковское дело и другие, внедряют сегментацию сети как часть своих стандартов безопасности локальных сетей для снижения воздействия взлома и помощи в соблюдении нормативных требований.
CdXz5zHNQW_ZutEa3886V.png

Оптимизация производительности хранилища для Amazon EKS на AWS Outposts

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) на AWS Outposts предоставляет возможности управляемого Kubernetes для вашей локальной инфраструктуры. Используйте Amazon EKS на Outposts rack для создания гибридных облачных развертываний, которые обеспечивают единообразный опыт работы с AWS в различных средах. Поскольку организации все чаще внедряют граничные вычисления и гибридные архитектуры, оптимизация хранения и настройка производительности становятся критически важными для успешного развертывания рабочих нагрузок.
CdXz5zHNQW_kOk9g9PUek.png

.NET 10 теперь доступен в AWS Lambda

AWS Lambda теперь поддерживает .NET 10 в качестве управляемой среды выполнения и базового образа контейнера. .NET — популярный язык для создания бессерверных приложений. Разработчики теперь могут использовать новые функции и улучшения .NET при создании бессерверных приложений на Lambda. Это включает поддержку файловых приложений для оптимизации ваших проектов путем реализации функций с использованием всего одного файла.
CdXz5zHNQW_GOcrgqwrHZ.png

Создание приложений генеративного ИИ с нулевым доверием в здравоохранении с помощью AWS Nitro Enclaves

В здравоохранении генеративный ИИ трансформирует способы анализа медицинскими работниками данных, обобщения клинических записей и получения выводов для улучшения результатов лечения пациентов. От автоматизации медицинской документации до помощи в диагностическом мышлении, большие языковые модели (LLM) обладают потенциалом для расширения клинических рабочих процессов и ускорения исследований. Однако эти инновации также создают серьезные проблемы в области конфиденциальности, безопасности и интеллектуальной собственности.
CdXz5zHNQW_zl67sLbK3b.png

Организация крупномасштабной обработки документов с помощью AWS Step Functions и пакетного вывода Amazon Bedrock.

Организации часто располагают большими объемами документов, содержащих ценную информацию, которая остается заблокированной и недоступной для поиска. Это решение отвечает потребности в масштабируемом, автоматизированном процессе извлечения текста и создания базы знаний, который преобразует коллекции статических документов в интеллектуальные, доступные для поиска хранилища для приложений генеративного ИИ.
CdXz5zHNQW_xyBlbhk5JE.png

Node.js 24 года, теперь доступны в AWS Lambda

Теперь вы можете разрабатывать функции AWS Lambda с использованием Node.js 24, либо как управляемую среду выполнения, либо с использованием базового образа контейнера. Node.js 24 находится в активном статусе LTS и готов к производственному использованию. Ожидается, что он будет поддерживаться с исправлениями безопасности и исправлениями ошибок до апреля 2028 года. Среда выполнения Lambda для Node.js 24 включает новую реализацию [...]
CdXz5zHNQW_NhcY1VROVB.png

Преимущества производительности новых инстансов Amazon EC2 R8a, оптимизированных для памяти

Недавно мы объявили о доступности инстансов Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R8a, новейшего дополнения к семейству инстансов AMD, оптимизированных для работы с памятью. Эти инстансы работают на базе процессоров AMD EPYC 5-го поколения (кодовое название Turin) с максимальной частотой 4,5 ГГц. В этой статье я протестирую эти инстансы и проведу бенчмаркинг MySQL, но сначала я расскажу о главных вещах, которые вам следует знать об этих инстансах.
CdXz5zHNQW_ZaRU4oaQoe.png

Руководство для участников по гибридному облаку и периферийным вычислениям на AWS re:Invent 2025

AWS re:Invent 2025 возвращается в Лас-Вегас, штат Невада, с 1 по 5 декабря 2025 года. В этом году мы предлагаем обширную программу сессий и мероприятий на стендах, чтобы помочь вам создавать устойчивые, производительные и масштабируемые приложения, где бы они ни потребовались — в облаке, в локальной среде или на периферии.

Оптимизируйте неиспользуемую мощность с помощью резервирования прерываемой мощности Amazon EC2

Организации, выполняющие критически важные рабочие нагрузки на Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), резервируют вычислительные мощности с помощью On-Demand Capacity Reservations (ODCR) для обеспечения доступности при необходимости. Однако зарезервированные мощности могут периодически простаивать в периоды низкой нагрузки, между развертываниями или при масштабировании рабочих нагрузок вниз. Эта неиспользуемая мощность представляет собой упущенную возможность для оптимизации затрат и повышения эффективности использования ресурсов в масштабах всей организации.
CdXz5zHNQW_2iUkZZ5bTi.jpeg

Как потенциальный рост производительности с AWS Graviton помогает еще больше снизить ваши расходы

Amazon Web Services (AWS) предоставляет множество механизмов для оптимизации соотношения цены и производительности рабочих нагрузок, работающих на Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), и выбор оптимальной инфраструктуры для их запуска может быть одним из наиболее значимых рычагов. Когда мы начали разработку процессора AWS Graviton, нашей целью была оптимизация AWS Graviton […]
CdXz5zHNQW_XmwpaWMT9i.png

Повышение безопасности API с помощью политик безопасности TLS Amazon API Gateway

В этой статье вы узнаете, как новые расширенные политики безопасности TLS в Amazon API Gateway помогают вам соответствовать стандартам, таким как PCI DSS, Open Banking и FIPS, одновременно повышая безопасность обработки TLS-согласований вашими API. Эта новая возможность повышает вашу безопасность без увеличения операционной сложности и предоставляет вам единый, последовательный способ стандартизации конфигурации TLS во всей вашей инфраструктуре API Gateway.

Повышение пропускной способности бессерверных потоковых рабочих нагрузок для Kafka

Событийно-ориентированные приложения часто нуждаются в обработке данных в режиме реального времени. При использовании AWS Lambda для обработки записей из тем Apache Kafka часто возникают два типичных требования: необходимость обрабатывать очень большие объемы записей практически в режиме реального времени и желание, чтобы ваши потребители могли быстро масштабироваться для обработки всплесков трафика. Достижение обоих этих целей требует понимания того, как Lambda потребляет потоки Kafka, где находятся потенциальные узкие места, и как оптимизировать конфигурации для высокой пропускной способности и наилучшей производительности.
CdXz5zHNQW_Hg0YemfgPy.png

Создавайте масштабируемые REST API, используя частную интеграцию Amazon API Gateway с Application Load Balancer

Сегодня мы объявили о поддержке частной интеграции Amazon API Gateway REST API с Application Load Balancers (ALB). Вы можете использовать эту новую возможность для безопасного предоставления ваших приложений на основе VPC через ваши REST API, не открывая ваши ALB для общедоступного Интернета.
CdXz5zHNQW_bx9sfV5bSW.png

Бессерверные стратегии для потокового потока ответов LLM

Современные генеративные ИИ-приложения часто требуют потоковой передачи выходных данных больших языковых моделей (LLM) пользователям в режиме реального времени. Вместо ожидания полного ответа, потоковая передача доставляет частичные результаты по мере их готовности, что значительно улучшает пользовательский опыт для чат-интерфейсов и длительных задач ИИ. В этой статье сравниваются три бессерверных подхода для обработки потоковой передачи LLM Amazon Bedrock на Amazon Web Services (AWS), которые помогут вам выбрать наиболее подходящий для вашего приложения.
CdXz5zHNQW_P2jfuswZgQ.png

Создание многопользовательских SaaS-приложений с новым режимом изоляции клиентов AWS Lambda

Сегодня AWS анонсирует изоляцию арендаторов для AWS Lambda, что позволяет обрабатывать вызовы функций в отдельных средах выполнения для каждого конечного пользователя или арендатора, вызывающего вашу функцию Lambda. Эта возможность упрощает создание безопасных многопользовательских SaaS-приложений за счет управления изоляцией вычислительной среды на уровне арендатора и маршрутизации запросов, позволяя вам сосредоточиться на основной бизнес-логике, а не на реализации изоляции вычислительной среды с учетом арендаторов.
CdXz5zHNQW_8DhXkHKt72.png

Улучшите обнаруживаемость API с помощью нового портала Amazon API Gateway

В этой статье мы покажем, как вы можете использовать новую функцию порталов для создания настраиваемых порталов с расширенными функциями безопасности за считанные минуты, с API из нескольких учетных записей, без управления какой-либо инфраструктурой.
CdXz5zHNQW_egxgzONQmu.png

Создание адаптивных API с помощью потоковой передачи ответов Amazon API Gateway

Сегодня AWS объявила о поддержке потоковой передачи ответов в Amazon API Gateway, чтобы значительно повысить отзывчивость ваших REST API путем постепенной потоковой передачи полезных данных ответов обратно клиенту. С помощью этой новой возможности вы можете использовать потоковые ответы для улучшения пользовательского опыта при создании приложений на основе LLM (таких как ИИ-агенты и чат-боты), повышения производительности времени до первого байта (TTFB) для веб- и мобильных приложений, потоковой передачи больших файлов и выполнения длительных операций с отчетом о постепенном прогрессе с использованием таких протоколов, как Server-Sent Events (SSE).
CdXz5zHNQW_wnTBMYqcz5.gif

Оптимизируйте чувствительные к задержкам рабочие нагрузки с помощью подробной статистики NVMe Amazon EC2

Экземпляры Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2) с локально подключенным хранилищем NVMe могут обеспечить производительность, необходимую для рабочих нагрузок, требующих сверхнизкой задержки и высокой пропускной способности ввода-вывода. Высокопроизводительные рабочие нагрузки, от приложений высокочастотного трейдинга и баз данных в памяти до движков аналитики в реальном времени и вывода моделей ИИ/МО, нуждаются в комплексном отслеживании производительности. Инструменты операционной системы, такие как iostat и sar, предоставляют ценные сведения на уровне системы, а Amazon CloudWatch предлагает важные измерения IOPs и пропускной способности диска, но высокопроизводительные рабочие нагрузки могут выиграть от еще более детальной видимости производительности хранилища экземпляров.

Python 3.14 теперь доступен в AWS Lambda

AWS Lambda теперь поддерживает Python 3.14 в качестве управляемой среды выполнения и базового образа контейнера. Python — популярный язык для создания бессерверных приложений. Разработчики теперь могут использовать новые функции и улучшения при создании бессерверных приложений на Lambda.
CdXz5zHNQW_jvJwfRgyAg.png

Создание бессерверных приложений с помощью Rust на AWS Lambda

Сегодня AWS Lambda повышает статус поддержки Rust с экспериментального до общедоступного. Это означает, что теперь вы можете использовать Rust для создания критически важных бессерверных приложений, поддерживаемых службой поддержки AWS и соглашением об уровне обслуживания (SLA) Lambda по доступности.
CdXz5zHNQW_p3fLglrKu5.png

Обрабатывайте непредсказуемое время обработки с операционной согласованностью при интеграции асинхронных сервисов AWS с машиной состояний AWS Step Functions.

В этой статье мы рассмотрим использование машины состояний AWS Step Function с асинхронными сервисами AWS, рассмотрим некоторые сценарии, в которых время обработки может быть непредсказуемым, объясним, когда традиционные решения, такие как опрос (периодическая проверка), оказываются неэффективными, и продемонстрируем, как реализовать обобщенный шаблон обратного вызова для обработки асинхронных операций в более управляемом синхронном потоке.
CdXz5zHNQW_qUJryOUaXK.png

AWS Lambda теперь поддерживает Java 25

Теперь вы можете разрабатывать функции AWS Lambda, используя Java 25, либо как управляемую среду выполнения, либо с использованием базового образа контейнера. В этой статье блога освещаются примечательные особенности языка Java, обновления среды выполнения Java Lambda и способы использования новой среды выполнения Java 25 в ваших бессерверных приложениях.
CdXz5zHNQW_JNcdlxsvSK.png

Путеводитель для участников по треку вычислений AWS re:Invent 2025

С 1 по 5 декабря Amazon Web Services (AWS) проведет свое ежегодное главное обучающее мероприятие: re:Invent. Будет представлено более 2000 обучающих сессий, посвященных конкретным темам на различных уровнях квалификации, и команда по вычислительным ресурсам подготовила 76 уникальных сессий на ваш выбор. Вы можете выбрать из множества сессий, и мы здесь, чтобы помочь вам выбрать те, которые наилучшим образом соответствуют вашим потребностям. Даже если вы не сможете присоединиться лично, вы сможете наверстать упущенное, просмотрев многие сессии по запросу и даже посмотреть основные доклады и инновационные сессии в прямом эфире.

Сеть AWS Lambda по протоколу IPv6

В этой статье рассматриваются преимущества перехода функций Lambda на IPv6, даются практические рекомендации по реализации поддержки двойного стека в вашей среде Lambda и рассматриваются вопросы поддержания совместимости с существующими системами во время миграции.
CdXz5zHNQW_hXqv6EJU1e.png

Оркестрация обработки больших данных с помощью распределенной карты AWS Step Functions

В этом посте вы узнаете, как использовать AWS Step Functions Distributed Map для обработки манифеста данных Amazon Athena и файлов Parquet с помощью пошаговой демонстрации.
CdXz5zHNQW_7TP9sZtUsg.png

Оптимизация обработки вложенных массивов JSON с использованием распределенной карты AWS Step Functions.

В этой статье мы рассмотрим, как оптимизировать обработку данных массивов, встроенных в сложные JSON-структуры, с помощью распределенной карты AWS Step Functions. Вы узнаете, как использовать ItemsPointer для уменьшения сложности определений ваших конечных автоматов, создания более гибких дизайнов рабочих процессов и оптимизации конвейеров обработки данных — и все это без написания дополнительного кода трансформации или функций AWS Lambda.
CdXz5zHNQW_nYIIbg3iLM.png

Представляем инструменты сопоставления событий AWS Lambda в AWS Serverless MCP Server

Современные бессерверные приложения все чаще полагаются на событийно-ориентированные архитектуры, где функции AWS Lambda обрабатывают события из различных источников, таких как Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB Streams, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) и самостоятельно управляемый Apache Kafka. Хотя сопоставления источников событий (ESM) предлагают мощный механизм для интеграции AWS Lambda с […]
CdXz5zHNQW_a31Rnu9GtJ.png