更多模式

• 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 Actions 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 日誌路由器為 Amazon ECS 建立自訂日誌剖析器

• 在 Amazon ECS 上部署 Java 微服務的 CI/CD 管道

• 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

• 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

• 從 Oracle WebLogic 遷移至 Amazon ECS 上的 Apache Tomcat (TomEE)

• 設定最低可行的資料空間以在組織之間共用資料

• 現代化 AWS 上的 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，透過文字型提示在 Amazon EKS 中自動建立存取項目控制項