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DevOps (40 results) showing 1 - 10



这是一个基于Cloud9 Core构建的Web IDE ,用户只需要一个浏览器,即可编写、运行和调试代码。这个Web IDE包括了一个代码编辑器、调试程序和终端。同时预封装了适用于 Python等常见编程语言的基本工具,用户无需安装文件或配置开发环境,即可开始新的项目。Web IDE 基于云,因此可以从办公室、家中或任何地方使用已连接互联网的计算机完成项目。 Amazon Web Services在海外区域上线了Cluod9服务,除了上述基本的Web开发功能,Cloud9...

Linux/Unix, Amazon Linux release 2 (Karoo) - 64-bit Amazon Machine Image (AMI)


这是一个基于NVIDIA GRID驱动和NICE DCV的Linux远程桌面,用户启动后可以直接通过浏览器或NICE DCV客户端使用图形化界面远程访问,从而轻松开始云办公、云设计、云渲染、云游戏等工作。Remote Desktop针对Amazon Web Serviecs G4实例,预装了适用于NVIDIA T4显卡的GRID驱动,以更好地支持图形渲染、远程桌面展示等场景;预装了NICE DCV服务器端,以支持高质量的远程桌面连接。Remote Desktop基于云,因此用户可以从办公室、家中或任何地方使用已连接互联网的计算机完成项目。 Amazon EC2 G4实例搭载了NVIDIA...

Linux/Unix, CentOS CentOS 7.8 - 64-bit Amazon Machine Image (AMI)


观测云是一款旨在解决云计算,以及云原生时代系统为每一个完整的应用构建全链路的可观测性的云服务平台。它包含 DataKit 采集器、DataWay 数据网关、 Studio 实时数据洞察平台、Admin Console 管理后台以及 DataFlux Func...


什么是ObserveAny? ObserveAny是一个完全托管的、真正的云原生Apache SkyWalking服务,用于实时整合和处理您的所有数据,无论这些数据位于何处。有了ObserveAny在AWS上提供的全面管理云服务,您就可以消除自行管理SkyWalking的负担和风险,将更多时间专注于构建使您的业务与众不同的应用程序。 "即用即付 "提供了一种无承诺、低摩擦的方式,您只需支付使用费用,即可快速开始使用ObserveAny。 欲了解更多有关我们的集群类型、可用功能和定价的信息,请访问 https://www.observeany.com/


这是一个基于NICE DCV的Linux远程工作站,用户启动后可以直接通过浏览器或NICE DCV客户端使用图形化界面进行远程访问,轻松开启云上可视化办公。Remote Desktop基于云,因此用户可以从办公室、家中或任何地方通过互联网连接使用。 NICE DCV是一种高性能的远程显示协议,为用户提供了安全、高效的传输远程桌面到本地设备的方式,并可以在AWS EC2上免费使用。此映像预装好了NICE DCV服务器端软件,并配置好了软件和会话的自动启动,帮助用户节约原本手动安装和配置的时间和精力。 结合预装好的NICE...

Linux/Unix, Amazon Linux 2022.8 - 64-bit Amazon Machine Image (AMI)

  • Version v7.4.3
  • By IBM

QRadar通过将相关事件链接在一起,为安全团队提供每个潜在事件的单一警报,从而提供了一种独特的安全分析方法。这种高级关联有助于减少警报疲劳,简化攻击检测,并使安全分析人员能够更快地响应关键事件。QRadar有免费下载的Amazon Web Services内容扩展,可提供符合要求的安全规则、报告和参考集,以提供Amazon Web Services环境的上下文和可见性。它通过收集、规范化和分析事件将可见性扩展到云平台。QRadar提供与Amazon Web...

Linux/Unix, Other 7.6 - 64-bit Amazon Machine Image (AMI)


平台拥抱云原生(Cloud Native)技术,以可以灵活组合订阅的子产品(Container Platform、DevOps、Service Mesh)的形式,整合了Docker容器、Kubernetes和...

Linux/Unix, CentOS centos7 2009(7.9) - 64-bit Amazon Machine Image (AMI)


从应用立项阶段起,即可小规模展开风格测试,验证应用与目标市场、目标用户群体的契合程度;在应用发布上线前,可以通过留存测试和付费测试,评估用户对应用的喜好度及信任度。在应用发布上线后,亦可以通过A/B测试,评估用户对不同版本应用的接受度。通过多维度测试数据反馈,帮助产品优化功能、提升性能,确保在大规模发布前的各项指标达到业界标准。


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