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AWS 教程：Denodo 语义层接入 AgentCore

1 篇报道1 个报道来源13 天前更新

先了解这件事

AI 综述

AWS Machine Learning Blog 发布教程，演示用 Denodo Platform 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管智能体，构建跨 AWS 与本地数据源的 Customer 360 查询方案。Denodo 将 Amazon Aurora、Amazon Redshift 和本地 PostgreSQL 中的客户资料、订单历史与奖励账户三张表联邦为单一 customer_360 视图，智能体通过 Denodo MCP Server 以 VQL 查询，无需 ETL 搬移数据。 部署上，全托管的 Denodo Agora 可在 AWS Marketplace 获取；自托管部署则把 Denodo Platform 装在客户自己的 AWS 账户内。教程称，Salesforce、ServiceNow 等 SaaS 源无需额外配置，执行平面默认具备出站互联网访问即可完成 OAuth 2.0 认证和 REST 调用；访问本地数据源则需从承载 VDP 的 VPC 到本地集群打通网络路径，可沿用组织已有的混合连接方式。

AI 根据报道生成 · 13 天前更新

最新进展10月20日 23:39
用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. AWS Machine Learning Blog
    用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层

    本教程演示如何用 Denodo Platform 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管智能体，构建跨 AWS 与本地数据源的 Customer 360 查询方案。Denodo 将 Amazon Aurora、Amazon Redshift 和本地 PostgreSQL 中的客户资料、订单历史与奖励账户三张表联邦为单一 customer_360 视图，智能体通过 Denodo MCP Server 以 VQL 查询，无需 ETL 搬移数据。