AWS SDK Rust 2025年5月发布:新增AMP查询日志与Glue分区转换支持
AWS SDK Rust项目是亚马逊云服务官方提供的Rust语言SDK,它让开发者能够以高效、安全的方式访问AWS云服务的各种API。2025年5月22日,该项目发布了新版本,主要针对Amazon Managed Prometheus(AMP)和AWS Glue服务进行了功能增强。
Amazon Managed Prometheus新增查询日志配置API
本次更新为Amazon Managed Prometheus(AMP)服务添加了QueryLoggingConfiguration相关API。AMP是一项完全托管的Prometheus兼容监控服务,用于监控容器化工作负载和应用程序。
新加入的API允许开发者:
- 配置查询日志记录功能
- 查看和管理现有的查询日志配置
- 监控和分析PromQL查询的执行情况
这项功能特别适合需要审计查询历史或优化查询性能的场景。开发团队可以通过这些API获取查询执行的详细信息,包括查询语句、执行时间和资源消耗等指标,从而更好地理解系统的监控查询模式。
AWS Glue集成表属性新增分区转换支持
在AWS Glue服务方面,本次更新为CreateIntegrationTableProperty API增加了ConversionSpec参数支持。这个参数允许开发者为用于基于时间戳分区的列指定适当的列转换规则。
具体来说,这个增强功能:
- 支持在创建集成表属性时定义列转换规则
- 特别优化了时间戳分区列的转换处理
- 使ETL流程能够更灵活地处理不同格式的时间戳数据
对于使用Glue进行数据集成和ETL处理的团队,这意味着可以更轻松地处理来自不同数据源的时间戳数据,确保分区结构的正确性和查询效率。
其他服务更新
除了上述主要更新外,本次发布还包括:
-
AuditManager服务:弃用了AssessmentControl描述字段,并增强了UpdateAssessment API,现在当超过服务配额时会返回ServiceQuotaExceededException。
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DSQL服务:新增了对客户管理加密密钥(CMEK)的支持,提供了更灵活的数据加密选项。
技术影响与最佳实践
对于使用Rust开发AWS应用的团队,建议:
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AMP监控优化:利用新的查询日志API建立查询性能监控机制,定期分析慢查询并优化PromQL。
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Glue ETL改进:在构建数据湖时,充分利用新的ConversionSpec参数确保时间戳分区的一致性,特别是在整合多源数据时。
-
错误处理增强:针对AuditManager的更新,确保代码能够正确处理新的ServiceQuotaExceededException异常情况。
AWS SDK Rust持续保持每月更新的节奏,每次更新都会带来新的服务支持或现有服务的功能增强。对于Rust开发者而言,这是一个稳定且功能丰富的选择,特别适合需要高性能和内存安全的云应用场景。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
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