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使用 CAST Highlight 评测迁移至 Amazon Web Services Cloud 的应用程序就绪情况
自动删除 AWS CloudFormation 堆栈和相关资源
使用和自动进行动态管道管理，以便在 Gitflow 环境中部署修补程序解决方案 AWS Service CatalogAWS CodePipeline
使用 AWS CDK 自动为微服务构建 CI/CD 管道和 Amazon ECS 集群
使用 GitHub Actions 和 Terraform 构建 Docker 镜像并将其推送到 Amazon ECR
对经过 Blu Age 现代化改造的大型机工作负载进行容器化
使用 Firelens 日志路由器为 Amazon ECS 创建自定义日志解析器
在 Amazon ECS 上部署 Java 微服务的 CI/CD 管道
使用 Terraform 在 Amazon Bedrock 上使用 CrewaI 框架部署代理系统
使用实例配置文件从 AWS Cloud9 部署 Amazon EKS EC2 集群
使用 Terraform 为容器化 Blu Age 应用程序部署环境
使用 Amazon 中的推理管道将预处理逻辑部署到单个终端节点的 ML 模型中 SageMaker
将工作负载从 Azure DevOps 管道部署到私有的 Amazon EKS
通过 K8sGPT 和 Amazon Bedrock 集成，实施人工智能驱动的 Kubernetes 诊断和故障排除
使用 AWS 代码服务和 AWS KMS 多区域密钥管理向多个账户和区域 blue/green 部署的微服务
通过使用 AWS CDK 设置 Amazon ECS Anywhere 来管理本地容器应用程序
从 Oracle 迁移 GlassFish 到 AWS Elastic Beanstalk
在 Amazon ECS 上从 Oracle 迁移 WebLogic 到 Apache Tomcat (ToMee)
设置最小可行数据空间，以便在组织之间共享数据
在 AWS 上实现 ASP.NET Web 表单应用程序的现代化
使用 AWS 和 AWS CloudFormation Config 监控亚马逊 ECR 存储库的通配符权限
使用 L CloudWatch ogs Insights 监控应用程序活动
使用 AWS CDK 在 Amazon ECS Anywhere 上为混合工作负载设置 CI/CD 管道和 GitLab
在 Amazon S3 中设置 Helm v3 图表存储库
使用证书管理器和 “让我们加 end-to-end密” 为 Amazon EKS 上的应用程序设置加密
使用 Flux 简化 Amazon EKS 多租户应用程序部署
使用 SageMaker AI 和 Hydra 简化从本地开发到可扩展实验的机器学习工作流程
使用 AWS Lambda 以六边形架构构建 Python 项目
使用 LocalStack 和 Terraform 测试来测试 AWS 基础架构
在 Amazon 上训练和部署支持 GPU 的自定义机器学习模型 SageMaker
使用 AWS Fargate WaitCondition 挂钩构造协调资源依赖关系和任务执行
使用 Amazon Bedrock 代理通过基于文本的提示在 Amazon EKS 中自动创建访问入口控制
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