AWS Step Functions

2026-10-26

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Образец конвейера для компьютерного зрения на краю с Amazon SageMaker Python SDK v3 и Neo

AWS опубликовала пример (aws-samples на GitHub), обновляющий 2023‑й шаблон визуального контроля до Amazon SageMaker Python SDK v3 и заменяющий устаревший SageMaker Edge Manager на SageMaker Neo. Двухветвевой конвейер SageMaker обучает для каждой камеры автоэнкодер‑анализатор аномалий и классификатор на базе ResNet18, пропускает модели через quality‑gate, компилирует одобренные артефакты с помощью SageMaker Neo (ONNX + скомпилированная библиотека), а оркестрация ретренинга выполняется через Step Functions, SQS FIFO, DynamoDB‑семафор, Lambda, SNS и EventBridge; развертывание — через AWS CDK, полный прогон на синтетике стоит примерно $0.07.

6.0

2026-10-23

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Конструкт CDK оркестрирует авто масштабирование SageMaker при обновлениях endpoint

AWS описывает переиспользуемый конструкт для AWS CDK, который заменяет стандартные ресурсы Application Auto Scaling тремя кастомными ресурсами CloudFormation, чтобы снять и затем заново зарегистрировать авто масштабирование вокруг обновлений реального endpoint SageMaker. Подход (Deregister, обновление endpoint, Register Scalable Target, Attach Scaling Policy) использует асинхронные обработчики кастомных ресурсов, ConfigHash для принудительного повторного вызова и вспомогательные Lambda/Step Functions, позволяя обновлять конфигурацию endpoint и параметры масштабирования в одном деплое без ручных действий и сломанных стеков CloudFormation.

6.0

2026-10-01

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Руководство Amazon Bedrock AgentCore: амбиент-агенты, реагирующие на события с участием человека

AWS выпустила пошаговое руководство и референсную реализацию по созданию «амбиент»-агентов на Amazon Bedrock AgentCore, которые реагируют на потоки событий (S3, EventBridge, планировщик), при необходимости приостанавливаются для одобрения человека через инструмент ask_human и затем продолжают работу — с использованием AgentCore Runtime и бессерверных компонентов AWS (Lambda, DynamoDB, SQS) и моделей Bedrock. В публикации приведён путь развертывания с требованием AWS CLI, CDK v2, Docker и контейнера в ECR; в примере ограничение на шаг агента соответствует 15-минутному таймауту Lambda.

6.0

2026-09-21

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

CLEA BMW использует Prophet для обнаружения аномалий затрат в 14 000 облачных аккаунтов

Внутренняя FinOps-система BMW Group — Cloud Efficiency Analytics (CLEA) — ежедневно собирает биллинговые данные (включая AWS CUR), строит прогнозы расходов по каждой пара аккаунт‑сервис с помощью Prophet и обнаруживает аномалии по ~14 000 облачных аккаунтов. Серверлес‑конвейер (Step Functions, Lambda, S3, Distributed Map) обрабатывает сотни тысяч временных рядов за ~20 минут и уведомляет владельцев при отклонениях; стоимость вычислений указана около $50/месяц.

4.0

2026-09-21

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

EXL запустила медицинское решение IDP с ИИ в AWS

EXL объединила приложение Xtrakto.AI для интеллектуальной обработки документов и специализированную модель EXL Insurance LLM, развернув конвейер в AWS (включая Amazon SageMaker AI и Amazon Bedrock) для извлечения, суммаризации и запроса медицинских записей в масштабе предприятия с целью сократить время рассмотрения претензий и андеррайтинга. Решение работает в одном регионе AWS и использует сервисы AWS для приема, оркестрации, OCR, обучения/инференса моделей и управления доступом.

5.0

2026-09-17

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

AWS опубликовала бессерверное решение для метрик Git с визуализацией в Amazon QuickSight

AWS представила бессерверный, событийно-управляемый конвейер, который автоматически собирает метрики Git из GitHub и GitLab, сохраняет данные в Amazon S3 и визуализирует их в Amazon QuickSight. Решение использует EventBridge Scheduler, Step Functions, Lambda и параметры CloudFormation, включает детектор изменений, адаптивное разбиение и полные/инкрементальные загрузки для обеспечения почти в реальном времени аналитики разработки и поддержки наблюдаемости в рамках AI-DLC.

3.0

2026-09-16

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Построение бессерверного конвейера редактирования PII с Amazon Bedrock Data Automation

AWS описывает способ автоматизации полного цикла обнаружения и редактирования персональных данных (PII) в масштабе с помощью пользовательских шаблонов (blueprints) Amazon Bedrock Data Automation и бессерверного пакетного конвейера на AWS Step Functions и Lambda. Публикация показывает создание шаблона для полей (пример: заявления врача), получение содержимого полей с координатами и оценками доверия и применение преобразований для точной краснойакции.

5.0