初创公司用AWS搭建高扩展性的架构

aws亚马逊的S3库C实现，亲测阿里云，七牛云，华为云可用

无服务器是软件架构世界中的热门新话题，它充分利用大量的云平台服务，让开发者只需关注核心业务逻辑的实现。同时，它按需分配和使用资源的运行方式，在降低基础设施成本的同时还能获得强大的弹性。 《Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda》的作者Peter Sbarski 是最早完全拥抱无服务器架构的开发者之一，他将自己在应用无服务器架构中获得的宝贵经验总结成本书，呈现给广大的读者。更难能可贵的是，全书贯穿了AWS Lambda 实例和大量相关的练习。读者一边阅读，一边动手完成练习，就可以循序渐进地掌握无服务器架构的核心技术。无论你是软件开发新手，还是架构师老兵，《Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda》都是不可多得的了解无服务器架构的绝佳读物。

详细介绍了Teamcenter在亚马逊云平台AWS上的安装步骤，属于西门子内部资料

吴宗承，现为亚马逊AWS中国解决方案架构师，拥有超过12年的IT行业以及软件开发工作经验，致力于协助AWS客户了解最新的云计算服务，并提供软件设计与系统架构解决方案，曾先后就职于台湾雅虎、HTC、猎豹移动等公司，担任软件开发、架构师等职务，在全球移动应用、电商系统以及IoT领域有着丰富的开发经验，擅长Scala开发，熟悉NoSQL数据库、DevOps以及Serverless架构等。

项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

AWS Codepipeline Spring Boot应用程序使用AWS代码管道部署代码 错误和故障排除 1. YAML_FILE_ERROR：YAML文件不存在 在应用程序的顶层添加buildspec.yml

BRIEF Imagine that you meet with a small startup company in the early stages of their operations. Currently their architecture uses a LAMP stack with MySQL, Apache and PHP all running on one desktop PC within their small office. Like many small start-ups they are confident that they will be the next big thing and expect significant, rapid, yet un-quantified growth in the next few months. With this in mind, they are concerned about: scaling to meet the demand, but with uncertainty around when and

SageMaker培训工具包 使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型。 :books: 背景 是一项针对数据科学和机器学习（ML）工作流程的完全托管服务。 您可以使用Amazon SageMaker简化构建，训练和部署ML模型的过程。 要训​​练模型，可以将训练脚本和依赖项在运行训练代码的中。 容器提供有效隔离的环境，确保一致的运行时和可靠的培训过程。 SageMaker Training Toolkit可以轻松添加到任何Docker容器中，使其与SageMaker兼容以进行。 如果您使用，则该库可能已包含在内。 有关更多信息，请参阅《 Amazon SageMaker开发人员指南》中有关。 :hammer_and_wrench_selector: 安装 要将此库安装在Docker映像中，请将以下行添加到： RUN pip3 install sagemaker-training :laptop_computer: 用法 以下是简要的操作指南。 有关使用SageMaker培训工具包构建的自定义培训容器的完整工作示例，请参阅。 创建Dock

笔者参加亚马逊面试三面的作业，希望大家参考，少走弯路。