Amazon DevOps Guru for Serverless使用机器学习来提高AWS Lambda应用程序的操作可用性和性能。
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亚马逊网络服务（AWS）发布了Amazon DevOps Guru for Serverless，这项服务使用机器学习来提高AWS Lambda无服务器应用程序的操作可用性和性能。
4月21日推出的AWS Lambda支持是Amazon DevOps Guru服务的一个新功能，用于监控应用行为。Amazon DevOps Guru也适用于所有亚马逊关系型数据库服务。
Amazon DevOps Guru使用从AWS和Amazon.com多年的运营中了解到的机器学习模型，帮助开发者提高应用性能。使用AWS Lambda的开发人员可以使用该服务自动检测功能层面的异常行为，并使用由ML驱动的建议来补救任何发现的问题。可以检测到的问题包括内存利用不足或低配置的并发性。
当检测到问题时，Amazon DevOps Guru for Severless会在Devops Guru控制台显示调查结果，并通过Amazon EventBridge或Amazon Simple Notification Service（SNS）发送通知。要开始使用，开发人员可以浏览DevOps Guru控制台，为基于Lambda的应用程序、其他支持的资源或整个账户启用该服务。
亚马逊DevOps Guru提供的具体操作问题和主动洞察力包括。
- AWS Lambda并发执行达到账户限制，当并发执行连续达到账户限制时触发。
- AWS Lambda供应的并发功能限制被突破，当供应的并发储备量在一个时期内不足时被触发。
- AWS Lambda超时与简单队列服务的可见性超时相比偏高，当Lambda函数的持续时间超过事件源Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）的可见性超时时触发。
- Amazon DynamoDB消费的账户读/写容量达到账户上限。
- AWS Lambda 提供的并发量使用量低于预期。
- Amazon DynamoDB表的消耗容量达到AutoScaling Max参数限制。
Paul Krill是InfoWorld的一名总编辑，他的报道主要集中在应用开发方面。
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