Athrun Data Intelligence

Reducción de costos para cargas de trabajo de Apache Spark con mucha reproducción aleatoria con almacenamiento sin servidor para Amazon EMR Serverless

En re:Invent 2025, anunciamos almacenamiento sin servidor para Amazon EMR Serverlesseliminando la carestia de aprovisionar almacenamiento en disco locorregional para cargas de trabajo de Apache Spark. El almacenamiento sin servidor de Amazon EMR Serverless reduce los costos de procesamiento de datos hasta en un 20 % al mismo tiempo que ayuda a organizar fallas en […]

Comience más rápido con la incorporación con un solo clic, notebooks sin servidor y agentes de IA en Amazon SageMaker Unified Studio

Hoy en día, los equipos de datos luchan con herramientas fragmentadas, aprovisionamiento de infraestructura confuso y horas dedicadas a escribir código repetitivo para conectarse a fuentes de datos. Esto obliga a los analistas, científicos de datos e ingenieros a trabajar en entornos separados, lo que ralentiza la colaboración y el tiempo de fabricación de conocimientos. […]

Migre servidores de seguimiento de MLflow a Amazon SageMaker AI con MLflow sin servidor

Negociar un servidor de seguimiento de MLflow autoadministrado conlleva una sobrecarga administrativa, incluido el mantenimiento del servidor y la ampliación de fortuna. A medida que los equipos amplían su experimentación con ML, resolver de guisa eficaz los fortuna durante el uso mayor y los períodos de inactividad es un desafío. Organizaciones que ejecutan MLflow en […]

Presentamos Amazon MWAA sin servidor | Blog de grandes datos de AWS

Hoy, AWS anunció Flujos de trabajo administrados por Amazon para Apache Airflow (MWAA) Sin servidor. Esta es una nueva opción de implementación para MWAA que elimina la sobrecarga operativa de dirigir Flujo de clima Apache entornos y al mismo tiempo optimizar los costos mediante el escalado sin servidor. Esta nueva proposición aborda los desafíos esencia […]

Implementación sin servidor para sus modelos de Amazon SageMaker Canvas

La implementación de modelos de educación mecánico (ML) en producción a menudo puede ser una tarea compleja y que requiere muchos capital, especialmente para clientes sin experiencia profunda en ML y DevOps. Muro de Amazon SageMaker simplifica la creación de modelos al ofrecer una interfaz sin código, por lo que puede crear modelos de educación […]

Construya una decisión de breviario de audio sin servidor con el rock de Amazon y Whisper

Las grabaciones de reuniones de negocios, entrevistas e interacciones con los clientes se han vuelto esenciales para preservar información importante. Sin incautación, transcribir y resumir estas grabaciones manualmente a menudo requiere mucho tiempo y requiere mucho trabajo. Con el progreso en IA generativa Y el inspección forzoso de voz (ASR), han surgido soluciones automatizadas para […]

¿Cómo usar el servidor Jupyter MCP?

Jupyter MCP Server es una extensión para los entornos Jupyter que integra LLM con sesiones de codificación en tiempo positivo. Al implementar el protocolo de contexto del maniquí (MCP), habilita AI Modelos para interactuar con el núcleo, el sistema de archivos y el terminal de Jupyter de una forma segura y consciente del contexto. Este […]

Descargar decenas de millones de imágenes de contenedores diariamente del Registro de artefactos optimizados sin servidor

Ingresando a la era sin servidor En este blog, compartimos el alucinación de construir un registro de artefactos optimizado sin servidor desde cero. Los objetivos principales son asegurar la distribución de la imagen del contenedor ambas escamas sin problemas bajo el tráfico sin servidor ruidoso y permanecen disponibles en escenarios desafiantes, como las importantes fallas […]