亚马逊AWS官方博客
在 Amazon EKS 上构建开源可观测性数据栈:VictoriaMetrics + Grafana Loki + Grafana Tempo
本文分享在 Amazon EKS 上自建开源可观测性数据栈的完整实战:用 VictoriaMetrics、Grafana Loki、Grafana Tempo 分别承载指标、日志与链路,数据存入 Amazon S3 与 EBS gp3,通过 IRSA 安全集成。借助 OpenTelemetry Operator 实现存量微服务零代码接入,并在 Grafana 中打通 trace、log、metrics 三向一键关联,自动生成服务拓扑,显著提升故障排查效率。
乐信圣文游戏 DynamoDB 最佳实践:支撑千万日活游戏上线的数据库设计与运维策略
以乐信圣文旗下千万日活休闲游戏接入云端存档为例,分享 Amazon DynamoDB 实战:访问模式驱动的表结构设计、”预置预热→按需上线→稳定转预置”三阶段容量策略、Warm Throughput 分区预热、Service Quotas 规划及分层监控告警,兼顾高并发与成本优化。
AWS DevOps Agent 实战:如何使用生成式 AI 加速故障演练
本文将通过示例介绍,如何借助 Kiro 与 AWS DevOps Agent,把原本高度依赖人力的演练,转变为低成本、可复现、并能在每次演练中自动产出调查结论的流程。读完本文,您将了解如何为每一类故障切换信号设计可靠的检测、如何运行基础演练并设计其他演练流程,以及如何把 DevOps Agent 集成到您的 on-call 流程。
星合互娱借助 AWS DevOps Agent 构建多游戏智能运维体系
面对多游戏、多账号、小团队的运维压力,星合互娱在评估多种 AI 运维方案后,最终选择了 AWS DevOps Agent。核心考量在于:DevOps Agent 并非独立于现有体系之外的另一套工具,而是能够直接融入星合互娱已有的监控、代码和云账号体系,让 AI 在现有数据上发挥价值,而非要求团队重新建设数据管道。
从自建 Elasticsearch 迁移到 Amazon OpenSearch Service 实践(三):查询兼容性验证与 BBoss 应用适配
本篇先基于实测给出查询兼容性总览与 k-NN 查询的具体改写方式,再介绍如何通过 BBoss Elasticsearch 框架的多数据源能力与 DSL 模板隔离,将应用层改动降到最低。
从自建 Elasticsearch 迁移到 Amazon OpenSearch Service 实践(二):向量索引迁移与 Amazon Bedrock 集成
本系列基于实际 POC 验证,完整介绍从自建 Elasticsearch 8.17 迁移到 Amazon OpenSearch Service 的实践,涵盖 Logstash 数据同步、向量索引迁移与 Amazon Bedrock Titan V2 集成、以及查询兼容性验证与 BBoss 框架应用层适配三个关键环节。作为系列开篇,本文先解决第一个挑战——数据迁移与同步;向量索引迁移与 Embedding 模型切换将在第二篇展开,查询兼容性与应用适配则在第三篇展开。
从自建 Elasticsearch 迁移到 Amazon OpenSearch Service 实践(一):数据迁移与同步
本系列基于实际 POC 验证,完整介绍从自建 Elasticsearch 8.17 迁移到 Amazon OpenSearch Service 的实践,涵盖 Logstash 数据同步、向量索引迁移与 Amazon Bedrock Titan V2 集成、以及查询兼容性验证与 BBoss 框架应用层适配三个关键环节。作为系列开篇,本文先解决第一个挑战——数据迁移与同步;向量索引迁移与 Embedding 模型切换将在第二篇展开,查询兼容性与应用适配则在第三篇展开。
在 Amazon EKS 上构建安全的 AI Agent 沙箱
本文介绍了一种 AI Agent 的沙箱方案:用于多租户 AI Agent 平台(不同用户的会话需要完全隔离)、编程助手的代码执行沙箱(OpenClaw、Hermes 之类)、合规环境下需要可审计的工作负载隔离,以及任何需要规模化执行不可信代码的场景。
让 Agent拥有「跨终端长期记忆」——基于 Amazon Bedrock AgentCore Memory 的实践
无状态是 LLM 的天性,但「记不住」不该成为 Agent 的宿命。本文通过 HOOK+MCP Server 的方式,来使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory,实现跨项目、跨终端、跨人员的团队记忆共享。记忆于是变成了一个独立的、可治理的服务层,不再跟着人、设备或某一个客户端走。本文也进一步分享了使用Amazon Bedrock AgentCore Memory的一些实操经验与技巧。
从 Spec 到 Ship:用 BMad 把 AIDLC 跑成可复制的工程流程
本文介绍利用 AIDLC 方法论与 BMAD 框架,在 AWS Serverless 上构建端到端 AI 驱动开发流程。通过引入“定义约束、人工评审(Review Gate)、TDD 验证”机制,实现 AI 并行产出与业务、架构及测试的跨阶段一致性,将 AIDLC 转化为可复制的工程流。