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AWS發(fā)布了一系列新的AI容器DevOps開發(fā)工具

2022-07-29 17:43:20 編輯:龔婭妮 來源:
導(dǎo)讀 Amazon Web Services在4月19日的SF峰會上發(fā)布新聞時表現(xiàn)出眾,為企業(yè)客戶和云服務(wù)開發(fā)人員推出了一系列新工具和服務(wù)。亞馬遜首席技術(shù)官沃...

Amazon Web Services在4月19日的SF峰會上發(fā)布新聞時表現(xiàn)出眾,為企業(yè)客戶和云服務(wù)開發(fā)人員推出了一系列新工具和服務(wù)。

亞馬遜首席技術(shù)官沃納·沃格斯(Werner Vogels)在開幕主題演講中從舞臺上發(fā)布了許多公告。其中最重要的是引入了一種稱為AWS Codestar的新容器服務(wù)和一種用于構(gòu)建應(yīng)用程序的人工智能服務(wù)Amazon Lex。

“僅去年一年,AWS增加了超過1000種新功能的開發(fā),” VOGELS (圖片 d )說。“當然,這很多,但我們并沒有放慢腳步。我們的整個想法是使基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)對您不可見,因此您只需使用應(yīng)用程序才能使公司成功就可以使用。”

4月19日推出了1,000種新工具,但幾乎感覺像是。在這個故事中,我們將重點介紹幾個關(guān)鍵問題。

CodeStar:建立更有效的開發(fā)流程

AWS CodeStar是一個集成的云服務(wù)環(huán)境,旨在簡化整個開發(fā)項目的設(shè)置,從而使在AWS上更輕松地開發(fā),構(gòu)建和部署基于容器的應(yīng)用程序。CodeStar包括用于通用開發(fā)平臺的項目模板,以支持提供項目和資源以進行編碼,構(gòu)建,測試,部署和運行軟件項目。

AWS CodeStar服務(wù)的主要優(yōu)勢包括:

- 使用Amazon EC2,AWS Elastic Beanstalk或AWS Lambda的模板,使用五種不同的編程語言輕松創(chuàng)建新項目;JavaScript,Java,Python,Ruby和PHP。通過選擇模板,該服務(wù)將置備您的項目和應(yīng)用程序所需的基礎(chǔ)AWS服務(wù)。

- 整個軟件團隊在訪問和安全策略 管理方面的統(tǒng)一經(jīng)驗。使用適當?shù)腎AM訪問策略自動配置項目,以確保安全的應(yīng)用程序環(huán)境。

- 預(yù)先配置的項目管理儀表板,用于跟蹤各種活動,例如代碼提交,構(gòu)建結(jié)果,部署活動等。

- 運行示例代碼以幫助您快速啟動并運行,使您能夠使用喜歡的IDE,例如Visual Studio,Eclipse或任何支持Git的代碼編輯器。

- 使用AWS CodeCommit,AWS CodeBuild,AWS CodePipeline和AWS CodeDeploy為每個項目自動配置連續(xù)交付管道。

- 與Atlassian JIRA軟件集成以直接從AWS CodeStar控制臺進行問題管理和跟蹤

有關(guān)更多信息,請參見Tara Walker的博客文章。

Amazon Lex添加了用于語音和文本的AI

Amazon Lex(以亞馬遜的Alexa人工智能應(yīng)用程序命名)于4月19日對所有AWS客戶開放。它為所有開發(fā)人員提供了與Alexa相同的復(fù)雜的深度學習算法,因此他們可以將其用作完全托管的服務(wù)。

“到目前為止,只有很少的開發(fā)人員能夠構(gòu)建,部署和擴展具有自動語音識別和自然語言理解功能的應(yīng)用程序,因為這樣做需要在大量數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)上訓(xùn)練復(fù)雜的深度學習算法,” AWS的Raju Gulabani說道。數(shù)據(jù)庫,分析和人工智能副總裁。“ Amazon Lex消除了所有這些繁重的工作,通過提供與Amazon Alexa相同的ASR和NLU技術(shù)作為完全托管服務(wù),開發(fā)人員可以輕松構(gòu)建可以使用語音或文本進行對話的應(yīng)用程序。”

使用Lex,開發(fā)人員可以構(gòu)建和測試執(zhí)行以下任務(wù)的會話應(yīng)用程序,例如檢查天氣或最新新聞,預(yù)訂旅行,訂購食物,從商務(wù)軟件獲取最新的銷售或營銷數(shù)據(jù)或控制連接設(shè)備。

為了構(gòu)建對話式應(yīng)用程序,開發(fā)人員提供了描述用戶意圖(例如“預(yù)訂航班”)的Amazon Lex示例短語以及Amazon Lex要求滿足意圖的相應(yīng)信息(例如旅行日期和目的地),以及Lex需要詢問任何其他必要信息以獲取其他信息(例如,“您想去哪里旅行?”和“您想去哪里?”)。

然后,Amazon Lex構(gòu)建一個機器學習模型,該模型可以解析用戶的語音或文本輸入,了解對話背后的意圖并管理對話。例如,如果已知旅行日期,則該應(yīng)用將跳過該問題并詢問目的地。

然后,開發(fā)人員可以將對話式應(yīng)用程序發(fā)布到移動和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備,Web應(yīng)用程序以及諸如Facebook Messenger,Slack或Twilio之類的聊天服務(wù)。Amazon Lex使用客戶提供的密鑰來處理不同平臺所需的身份驗證,并隨著流量的增加而自動擴展,因此開發(fā)人員不必擔心置備和管理基礎(chǔ)架構(gòu)。


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