AWS Identity and Access Management (IAM)
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1 天有情绪数据
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Amazon Quick 详细介绍用于安全和成本节省的用户角色降级
Amazon Quick 是一项商业智能服务，它详细介绍了通过降级用户角色来增强安全性并管理成本的方法。该服务支持本地用户管理或与企业身份提供商（如 AWS IAM Identity Center 和 Active Directory）集成。将角色从 Author 降级为 Reader 等操作，符合最小权限原则，并且由于基于角色的定价结构，可以带来显著的成本节省。尽管控制台在直接降级角色方面存在限制，但用户可以通过手动删除和重新创建的…
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Jamf 在 Amazon Bedrock 上实施实时 AI 支出控制
Jamf 开发了一个系统，用于管理和强制执行 Amazon Bedrock 上生成式 AI 使用的支出限额。该解决方案通过提供每个用户的可见性和实时支出强制执行来应对不可预测的 AI 成本的挑战。该架构使用 IAM、Lambda 和 Athena 等 AWS 服务来跟踪工程师支出、应用分层模型限制，并在不中断工作流程的情况下通知用户预算即将达到限额。
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AWS SageMaker HyperPod 通过新功能提升企业 AI 推理能力
Amazon SageMaker HyperPod 推出了新功能，以增强生成式 AI 工作负载的企业推理能力。这些更新包括在推理管道的各个节点改进数据捕获能力，提供更强的可观测性和可审计性。该平台现在支持直接从 Hugging Face 等社区中心进行部署，并内置了受控访问和版本固定功能。通过 NVMe 存储降低延迟以提升性能，并通过细粒度的 IAM 权限和自动 DNS 管理增强安全性。
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AWS 通过 API 代理实现 SageMaker MLflow 的安全外部访问
AWS 推出了新的 REST API 代理解决方案，以简化对 Amazon SageMaker MLflow 的外部访问。这个基于 Flask 的代理允许组织安全地将 SageMaker MLflow 与现有系统集成，绕过直接使用 SDK。该解决方案通过提供 HTTPS 访问和通过 AWS IAM 管理身份验证，解决了公司安全策略、网络限制和遗留系统约束问题。
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Amazon Quick 通过文档控制和基于提示的仪表板增强 AI 分析
Amazon Quick，一项由 AI 驱动的分析服务，已推出多项新功能以增强数据访问和可用性。现在支持 Amazon S3 知识库的文档级访问控制列表 (ACL)，允许进行细粒度权限设置以限制敏感文档。此外，Amazon Athena 的跨账户访问允许查询不同 AWS 账户中的数据，同时计费仍由数据所有者承担。该服务现在还允许用户通过自然语言提示生成整个仪表板，从而简化了分析过程。