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使用 CAST Highlight 評估應用程式遷移至 AWS 雲端的準備程度
自動化刪除 AWS CloudFormation 堆疊和相關聯的資源
使用 AWS Service Catalog 和 自動化動態管道管理,以在 Gitflow 環境中部署 Hotfix 解決方案 AWS CodePipeline
使用 AWS CDK 自動為微服務建置 CI/CD 管道和 Amazon ECS 叢集
使用 GitHub 動作和 Terraform 建置 Docker 映像並將其推送至 Amazon ECR
容器化已由 Blu Age 現代化的大型主機工作負載
使用 Firelens 日誌路由器建立 Amazon ECS 的自訂日誌剖析器
在 Amazon ECS 上部署 Java 微服務的 CI/CD 管道
使用 Terraform 在 Amazon Bedrock 上部署代理程式系統,搭配CrewAI 架構
使用 EC2 執行個體描述檔從 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 SageMaker 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
將工作負載從 Azure DevOps 管道部署到私有 Amazon EKS 叢集
使用 K8sGPT 和 Amazon Bedrock 整合實作採用 AI 技術的 Kubernetes 診斷和故障診斷
使用 AWS 程式碼服務和 AWS KMS 多區域金鑰,管理將微服務部署至多個帳戶和區域的藍/綠部署
使用 AWS CDK 設定 Amazon ECS Anywhere 來管理內部部署容器應用程式
從 Oracle GlassFish 遷移至 AWS Elastic Beanstalk
在 Amazon ECS 上從 Oracle WebLogic 遷移至 Apache Tomcat (TomEE)
設定最低可行的資料空間,以在組織之間共用資料
在 AWS 上現代化 ASP.NET Web Forms 應用程式
使用 AWS CloudFormation 和 AWS Config 監控 Amazon ECR 儲存庫是否有萬用字元許可
使用 CloudWatch Logs Insights 監控應用程式活動
使用 AWS CDK 和 GitLab 在 Amazon ECS Anywhere 上設定混合工作負載的 CI/CD 管道
在 Amazon S3 中設定 Helm v3 圖表儲存庫
使用 cert-manager 和 Let's Encrypt 為 Amazon EKS 上的應用程式設定end-to-end加密
使用 Flux 簡化 Amazon EKS 多租戶應用程式部署
使用 SageMaker AI 和 Hydra 簡化從本機開發到可擴展實驗的機器學習工作流程
使用 AWS Lambda 在六邊形架構中建構 Python 專案
使用 LocalStack 和 Terraform Tests 測試 AWS 基礎設施
在 Amazon SageMaker 上訓練和部署自訂 GPU 支援的 ML 模型
使用 AWS Fargate WaitCondition 勾點建構來協調資源相依性和任務執行
使用 Amazon Bedrock 代理程式,透過文字型提示自動建立 Amazon EKS 中的存取項目控制項
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