本文介绍了如何利用AWS托管服务为Amazon EKS工作负载实现全面监控。通过结合EKS Auto Mode和AWS Fargate，提供灵活的计算选项和企业级可观察性，解决计算管理复杂性和可观察性缺口等问题。使用Amazon Managed Service for Prometheus、AWS X-Ray和CloudWatch等服务，构建智能扩展的现代监控解决方案。

Amazon EKS通过Elastic Agent增强监控，简化数据收集与管理，支持集中管理和可视化，提升云原生应用监控能力。

近年来，深度学习模型日益复杂，单机训练效率低下。分布式训练技术可将负载分散到多台机器上，常用框架包括DeepSpeed和Horovod。本文介绍如何在亚马逊云上使用DeepSpeed进行Llama 2的分布式训练，涵盖环境搭建、Docker镜像构建及训练代码准备，以实现高效模型训练。

AWS扩展了GuardDuty在EKS集群的威胁检测能力，新增运行时监控功能，利用管理的eBPF代理检测容器级威胁，如凭证外泄和加密挖矿。这一更新简化了安全管理，降低了用户部署代理的复杂性，并通过分析系统级遥测数据提供更细粒度的运行时可见性，反映了云安全服务的深度集成趋势。

AWS推出Amazon GuardDuty，增强Amazon EKS的安全监控，自动关联审计日志与运行时行为，识别复杂攻击模式，帮助安全团队更有效地检测和应对威胁。

在企业环境中，Linux与Windows工作负载需共享数据。Amazon FSx for NetApp ONTAP支持多协议访问，使得Linux和Windows能够通过各自协议访问同一数据。本文介绍如何利用FSx、NetApp ONTAP CLI和Trident实现EKS与Windows的多协议访问，适用于金融等行业的容器化应用。

随着量化交易的发展，券商研发新交易系统以提升速度。组播通信因高效传输受到青睐，但EKS默认网络插件不支持组播。本文介绍了通过AWS Transit Gateway和额外ENI为EKS集群提供组播能力的方案，解决了云上交易系统的部署问题。

本文探讨了AWS EKS环境中ALB到Pod的网络调用链，介绍了Amazon Q CLI作为分析工具，帮助运维人员理解复杂的网络路径。文章分析了网络架构、流量处理机制及常见问题，并提供优化策略，以提升EKS网络的稳定性和性能。

亚马逊网络服务推出了Amazon EKS仪表板，提供跨多个AWS区域和账户的Kubernetes集群统一管理界面，支持集群健康监测、成本预测和合规检查。用户可通过多种可视化格式查看和导出集群数据。该仪表板现已在us-east-1区域上线，EKS客户无需额外费用。

AWS在GitHub上发布了开源的模型上下文协议（MCP）服务器，旨在提升AI开发助手的能力。这些服务器为Amazon ECS、EKS和无服务器架构提供实时上下文信息，帮助开发者更准确地构建和部署应用，减少常见错误。MCP服务器通过自然语言简化资源配置，提高开发效率，受到开发者社区的广泛关注。