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每个开发者，大概都做过这样的梦： 某天灵感一现，你在本地写了一个 demo，跑通了一套流程，觉得这个产品真香，下一步该做什么？当然是上线。让朋友看看，让早期用户试用，甚至挂个支付通道试水商业化。 然后

🧭 背景：为什么我们开始用 CDK？ 传统的基础设施即代码（IaC）方案，比如 Amazon CloudFormation 或 Terraform，大量依赖 YAML 或 JSON。这些声明式语言虽然

在信息密度越来越高的今天，我们每天接触的文字量远超以往。但眼睛和手始终是有限的资源——开车时、运动时、做饭时，想看一篇长文几乎是不可能的。如果这些文字能直接“说”出来，我们就能用耳朵接收信息，释放眼睛

在当今数据驱动的时代，数据仓库已成为企业智能决策和业务创新的关键基础设施。无论是零售、电信、金融，还是制造业，各类组织都在加速推进数据仓库现代化，以追求更高的性能、更灵活的扩展能力以及更优的成本效益。

生成式 AI 应用在落地过程中，内容安全永远是不可忽视的一环。尤其是当你用的是像 DeepSeek-R1 这种开源大模型，模型本身能力很强，但安全策略必须你自己兜底。 不管模型能力多强，拿到生产环境里

学习大模型相关技术，准备写个小应用跑通前后端、调用模型接口、做个简洁的可视化界面，但做到一半就卡住了—— 往往不是卡在代码，而是卡在基础设施。“服务器去哪开？云服务动不动就几百起步”

如果你之前关注过亚马逊云科技的 AI 战略，你可能会记得，去年 re:Invent 大会上 Amazon CEO Andy Jassy 提出过三个关于 AI 应用落地的关键点：

很多人第一次用云服务，脑子里装的是“架个服务、跑个 API、调个模型”，于是打开 EC2，跟着教程买了一台虚拟机，从此踏上了无休止的运维之路。 但是请冷静想一想，你真的需要 7x24 的服务吗？

Web托管的演变 最开始的网站是“静”的。内容写死在 HTML 文件里，访问时服务器直接把页面发给你，速度快、成本低、安全性高，但最大的问题是“不会变”。用户一旦想评论、登录、互动，开发者就得绞尽脑汁

技术范式的转变 传统的AI交互模式基于"问答"机制——用户提出问题，AI提供答案，交互到此结束。这种模式将AI定位为一个高级的信息检索工具，虽然智能但本质上仍是被动的。 代理式人工智能（Agentic

闻名不如一见 首先，开宗明义，shouAmazon SageMaker 是什么？ 从官网我们可以了解到：Amazon SageMaker 是一项帮助开发人员快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型

我们写代码的时候，到底最需要什么？ 自动补全？当然好，但不是关键 查文档？太慢，常常上下文不对 重构提示？理想状态是自动 refactor 而不是“建议 refactor” 但说到底，我们需要的是

在亚马逊云科技 re:Invent 发布会，我第一次听到介绍 Aurora DSQL：“我们把查询器、仲裁器、日志、交叉总线拆开来，各做各的，最后用全球统一时钟把它们粘在一起。” 当时很多人疑惑：把传

“上云”并非一劳永逸。一次停电、一次攻击、一次配置失误，都可能瞬间导致业务瘫痪。你是否曾想过：如果亚马逊网络服务发生故障，你的服务将何去何从？ 本文将系统阐述如何在亚马逊云科技上设计一套高可用、可恢复

在我所在的团队里，我们一度用 RDS + 复杂脚本生成报表，靠人工维持“日更数据” —— 但每加一个字段、每多一个报表，技术债就成倍增长。我们不是不懂 ETL，而是被旧有的数据处理方式“耦合死了”。