本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
使用 CAST Highlight 評估應用程式遷移至 AWS Cloud 的準備程度
使用 自動建置適用於微服務的 CI/CD 管道和 Amazon ECS叢集 AWS CDK
ECR 使用 GitHub Actions 和 Terraform 建置 Docker 映像並將其推送至 Amazon
容器化已被 Blu Age 現代化的大型主機工作負載
ECS 使用 Firelens 日誌路由器為 Amazon 建立自訂日誌剖析器
在 Amazon 上部署 Java 微服務的 CI/CD 管道 ECS
使用EC2執行個體設定檔從 AWS Cloud9 部署 Amazon EKS叢集
使用 Terraform 部署容器化 Blu Age 應用程式的環境
使用 Amazon 中的推論管道,將預先處理邏輯部署到單一端點中的 ML 模型 SageMaker
使用AWS程式碼服務和AWSKMS多區域金鑰,管理微服務的藍/綠部署至多個帳戶和區域
使用 設定 Amazon ECS Anywhere 來管理內部部署容器應用程式 AWS CDK
從 Oracle 遷移 GlassFish 至 AWS Elastic Beanstalk
在 Amazon 上從 Oracle 遷移 WebLogic 至 Apache Tomcat (TomEE ) ECS
設定最低可行的資料空間,以在組織之間共用資料
現代化 ASP。NET Web Forms 應用程式位於 AWS
使用 AWS CloudFormation 和 AWS Config 監控 Amazon ECR 儲存庫的萬用字元許可
使用 AWSCDK和 在 Amazon ECS Anywhere 上設定混合工作負載的 CI/CD 管道 GitLab
在 Amazon S3 中設定 Helm v3 圖表儲存庫
EKS 使用 cert-manager 和 Let's Encrypt 在 Amazon 上設定 end-to-end應用程式的加密
使用 Flux 簡化 Amazon EKS多租戶應用程式部署
使用 AWS Lambda 在六邊形架構中建構 Python 專案
在 Amazon 上訓練和部署自訂GPU支援的 ML 模型 SageMaker
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