AWS на русском

Думаете, промпт-инжиниринг — это про текст? В агентских системах промпт стал целеполаганием, а контекст агент собирает сам. В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Фёдором Павловым (SA, AWS, обладатель всех 12 сертификатов) о паттернах Agentic AI: 🔹 Чем агентская система отличается от обычного LLM — 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность 🔹 Строительные блоки агента — prompting, retrieval (RAG), tool use (MCP), memory 🔹 Memory: short-term vs long-term vs RAG — как устроена память агента и почему LLM «глупеет» от перегруженного контекста 🔹 Cognition augmented vs event-driven — почему агентские архитектуры гибче, но требуют guardrails и мониторинга 🔹 8 паттернов — от tool-based и coding agents до multi-agent collaboration и simulation Будет полезно разработчикам, архитекторам и DevOps-инженерам, которые хотят разобраться в Agentic AI от базовых концептов до мультиагентных систем. 💡 LLM «глупеет» от перегруженного контекста — поэтому long-term memory сжимает старые данные через саму LLM, сохраняя только то, что модели действительно важно. 🎧 Доступно на любимой платформе: • YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже) 💬 Вы уже строите агентские системы? Какие паттерны используете? Делитесь в комментариях! #AgenticAI #LLM #MCP #AWS #Подкаст #AWSнаРусском #AIAgents Навигация (Podbean) (0:00) Introduction (0:46) Представление гостя — Фёдор Павлов (3:06) Чем Agentic AI отличается от обычного LLM (5:27) 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность (8:10) Измерения работы агента: reasoning, действия, восприятие (11:03) RAG и retrieval (11:45) Memory: short-term (15:36) Long-term memory — компрессия через LLM (23:53) Long-term memory vs RAG (27:11) Event-driven vs cognition augmented (31:34) Трейд-оффы: стоимость, вероятность, мониторинг (35:12) Обзор Agentic AI паттернов (40:21) Speech/voice agents (43:45) Workflow orchestration agents (48:52) Multi-agent collaboration (50:26) Итоги Навигация (YouTube) 00:00:00 – Начало 00:00:46 – Представление гостя — Фёдор Павлов 00:03:06 – Чем Agentic AI отличается от обычного LLM 00:05:27 – 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность 00:08:10 – Измерения работы агента: reasoning, действия, восприятие 00:11:03 – RAG и retrieval 00:11:45 – Memory: short-term 00:15:36 – Long-term memory — компрессия через LLM 00:23:53 – Long-term memory vs RAG 00:27:11 – Event-driven vs cognition augmented 00:31:34 – Трейд-оффы: стоимость, вероятность, мониторинг 00:35:12 – Обзор Agentic AI паттернов 00:40:21 – Speech/voice agents 00:43:45 – Workflow orchestration agents 00:48:52 – Multi-agent collaboration 00:50:26 – Итоги YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698 Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

Думаете, колоночная БД — это «узкая ниша» для дата-гуру? Знаете ли вы, что ClickHouse ставит рекорды по вставке данных и теперь разворачивается в AWS… одним кликом? В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Дмитрием Павловым (ClickHouse) о том, как построить молниеносную аналитику и подготовить данные для LLM: 🔹 Что такое ClickHouse и зачем он бизнесу 🔹 Marketplace в AWS: биллинг одной кнопкой 🔹 Real-time дашборды — для Tesla, OpenAI и Anthropic 🔹 ClickHouse + MCP: интеграция, которую клиенты сразу начали юзать 🔹 Уроки внедрения: метаданные, контекст и cost optimization   💡 Инсайт: подробное описание таблиц и бизнес-процессов снижает порог входа так сильно, что даже нетехнари начинают писать SQL-запросы сами.     🎧 Доступно на любимой платформе: • YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже) 💬 Какие метрики вашей системы сегодня тормозят больше всего — и попробовали бы вы мигрировать их в ClickHouse? #ClickHouse #AWS #DataAnalytics #AI #Database #Подкаст #AWSнаРусском   Навигация (Podbean) (0:00) Introduction (0:59) Что такое ClickHouse (6:02) ClickHouse в AWS Marketplace (14:59) Real-time дашборды клиентов (23:45) ClickHouse + AI/LLM (36:06) Lessons learned и cost optimization (48:09) Итоги и планы   Навигация (YouTube) 00:00:00 – Начало 00:00:59 – Что такое ClickHouse 00:06:02 – ClickHouse в AWS Marketplace 00:14:59 – Real-time дашборды клиентов 00:23:45 – ClickHouse + AI/LLM 00:36:06 – Lessons learned и cost optimization 00:48:09 – Итоги и планы   YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml  

Думаете, интеграция искусственного интеллекта с вашими внутренними системами — это всегда сложно и долго? А что, если существует стандарт, который упрощает этот процесс до уровня подключения USB? В новом выпуске подкаста "AWS на русском" вместе с Фёдором Павловым и Михаилом Голубевым разбираемся, что такое Model Context Protocol (MCP) и как он меняет правила игры для AI-приложений. 🔹 Что такое MCP? Объясняем на простом примере — это как Telegram-боты, только для больших языковых моделей (LLM). 🔹 Клиент или сервер? Разбираемся, с какой стороны начать разработку и почему вы, скорее всего, будете писать сервер. 🔹 Безопасность прежде всего: Кто отвечает за защиту от prompt injection и как обезопасить свои инструменты? 🔹 Практическое применение: Обсуждаем, как компании вроде PayPal уже используют MCP для расширения своих возможностей.   💡 Инсайт: MCP превращает "M×N проблему" интеграции (M приложений × N инструментов) в гораздо более простую "M+N проблему", создавая единый стандарт для взаимодействия. 🎧 Слушайте на любимой платформе: YouTube Podbean Apple Podcast Яндекс.Музыка Spotify RSS 💬 Какие инструменты вы бы хотели подключить к AI в первую очередь? Делитесь идеями в комментариях!     Навигация для Podbean: (0:00) Introduction: почему мы снова говорим про MCP? (2:45) Что такое MCP: клиент-серверный протокол для LLM (6:47) Как начать разработку: клиентская или серверная часть? (7:47) Аналогия с USB-C и решение "M x N проблемы" интеграции (12:53) Как на практике подключить MCP-сервер? (17:58) Практические примеры: Agentic Coding и доступ к файлам (19:45) Кто уже использует MCP: пример с PayPal (23:36) Вопросы безопасности и Prompt Injection (24:33) MCP — это замена агентов? (29:53) Анонс тем для следующего выпуска: Prompt Caching, CLine и другие Навигация для YouTube: 00:00:00 - Вступление: почему мы снова говорим про MCP? 00:02:45 - Что такое MCP: клиент-серверный протокол для LLM 00:06:47 - Как начать разработку: клиентская или серверная часть? 00:07:47 - Аналогия с USB-C и решение "M x N проблемы" интеграции 00:12:53 - Как на практике подключить MCP-сервер? 00:17:58 - Практические примеры: Agentic Coding и доступ к файлам 00:19:45 - Кто уже использует MCP: пример с PayPal 00:23:36 - Вопросы безопасности и Prompt Injection 00:24:33 - MCP — это замена агентов? 00:29:53 - Анонс тем для следующего выпуска: Prompt Caching, CLine и другие

Как построить ML-систему, которая обрабатывает десятки миллионов предсказаний в месяц? Особенно когда речь идет о критически важном производственном процессе! В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы говорим с AWS ML Hero Рустемом (Rustem Feyzkhanov) о том, как масштабировать ML-системы в облаке от этапа исследований до промышленного внедрения: 🔹 Как построить эффективный ML-пайплайн для автоматического обучения моделей 🔹 Почему SageMaker Training Jobs и AWS Lambda — идеальная комбинация для масштабирования 🔹 Как оптимизировать расходы на ML-инфраструктуру с помощью spot-инстансов 🔹 Секреты мониторинга и отладки ML-систем в продакшене Этот выпуск будет особенно полезен ML-инженерам, DevOps-специалистам и техническим лидам, которые работают над масштабированием ML-решений в облаке. 💡 Узнаете, как сократить время итерации ML-экспериментов с дней до часов и автоматизировать процесс вывода моделей в продакшен. Навигация для Podbean: • (0:00) Введение и представление гостя • (5:30) Особенности AutoML платформы • (15:45) ML-пайплайны и инфраструктура • (25:20) Масштабирование и оптимизация • (35:10) Мониторинг и поддержка • (45:30) Рекомендации и выводы Навигация для YouTube: 00:00:00 - Начало 00:05:30 - Особенности AutoML платформы 00:15:45 - ML-пайплайны и инфраструктура 00:25:20 - Масштабирование и оптимизация 00:35:10 - Мониторинг и поддержка 00:45:30 - Рекомендации и выводы 🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube • Podbean • Apple Podcast • Яндекс.Музыка • Spotify • RSS 💬 А как вы решаете задачи масштабирования ML-систем? Делитесь опытом в комментариях! #AWS #MachineLearning #SageMaker #MLOps   

Думаете, достаточно просто задать вопрос искусственному интеллекту и получить идеальный ответ? На самом деле всё гораздо интереснее! В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы с Федором Павловым погружаемся в мир prompt engineering и раскрываем секреты эффективного взаимодействия с LLM: 🔹 Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия 🔹 Как правильно задавать контекст и роли для AI 🔹 Few-shot learning: магия примеров в действии 🔹 Продвинутые техники для улучшения качества ответов Особенно интересно будет разработчикам, которые хотят повысить свою продуктивность с помощью AI-инструментов, таких как Amazon Q Developer. 💡 Узнаете, почему фраза "думай пошагово" творит чудеса с AI и как избежать типичных ошибок при составлении промптов. 🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube • Podbean • Apple Podcast • Яндекс.Музыка • Spotify • RSS 💬 А как вы используете AI в своей работе? Делитесь опытом в комментариях! #AWS #AI #PromptEngineering #LLM #разработка #подкаст Навигация для Podbean: • (0:00) Введение • (0:25) Приглашенный гость Федор Павлов • (0:29) Обсуждение General TFI и промпт-инжиниринг • (2:08) Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия • (2:29) Сравнение промпт-инжиниринга с SQL • (4:05) Как правильно задавать контекст и роли для AI • (6:51) Зачем нужен prompt engineering • (12:25) Few-shot learning: магия примеров в действии • (18:36) Продвинутые техники для улучшения качества ответов • (38:48) Борьба с галлюцинациями в моделях Навигация для YouTube: • 00:00:00 - Начало • 00:00:25 - Приглашенный гость Федор Павлов • 00:00:29 - Обсуждение General TFI и промпт-инжиниринг • 00:02:08 - Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия • 00:02:29 - Сравнение промпт-инжиниринга с SQL • 00:04:05 - Как правильно задавать контекст и роли для AI • 00:06:51 - Зачем нужен prompt engineering • 00:12:25 - Few-shot learning: магия примеров в действии • 00:18:36 - Продвинутые техники для улучшения качества ответов • 00:38:48 - Борьба с галлюцинациями в моделях

В новом эпизоде мы погружаемся в горячую тему — изменения в AWS SageMaker и появление SageMaker LakeHouse! Наш специальный гость — эксперт по аналитике Eugene Krasikov — раскрывает все карты: • 🔄 Как эволюционировали хранилища данных за последние 20 лет • 🎯 Почему Apache Iceberg становится новым стандартом • 🚀 Что такое SageMaker Lakehouse и как он может изменить вашу работу с данными • 💡 Как построить современное хранилище данных без головной боли Особенно интересно будет тем, кто работает с: • Data Lake и Data Warehouse • Аналитикой больших данных • Machine Learning проектами   🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL • Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ • Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 • Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 • Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J • RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml 💬 Какие темы по SaaS и облачным технологиям вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях!

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы погружаемся в мир Independent Software Vendors (ISV) и раскрываем секреты построения успешного SaaS-бизнеса! 🚀 Наш гость — Александр Игнатенко, руководитель команды Enterprise Support в AWS, делится уникальным опытом работы с ISV-клиентами в Центральной и Восточной Европе. Из выпуска вы узнаете: ✨ Что такое ISV и почему это важно для вашего бизнеса 🏢 Гениальную аналогию multi-tenancy с бизнес-центром (спойлер: очень наглядно!) 🔧 Как решать типичные проблемы SaaS-архитектуры 🤖 Практические кейсы внедрения Generative AI 💰 Реальные истории успеха по оптимизации затрат (до 20% экономии!) Ссылки из подкаста: https://aws.amazon.com/premiumsupport/plans/enterprise/ https://aws.amazon.com/premiumsupport/tam-engagement/ PandaDoc: https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-pandadoc-took-cloud-operation-to-a-new-level-with-aws/ JetBrains IntelliJ https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/jetbrains/?did=cr_card&trk=cr_card   🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL • Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ • Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 • Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 • Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J • RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml 💬 Какие темы по SaaS и облачным технологиям вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях!

Думаете, увеличение контекстного окна до миллионов токенов решает все проблемы? На самом деле модели всё равно теряют фокус, упускают важные детали в середине и страдают от информационной перегрузки! В этом выпуске обсуждаем: 🔹 Retrieval-Augmented Generation (RAG): как эта технология борется с "галлюцинациями" и устаревшими данными, обогащая ответы AI. 💡 GraphRAG: почему семантические графы — это следующий шаг в понимании сложных связей в данных, и как это меняет игру. 🎧 Tools и Function Calling: как научить модель взаимодействовать с внешним миром, получать актуальную информацию и выполнять действия через API. 💬 AI-агенты: как мы переходим от простых диалоговых сценариев к автономным системам, способным самостоятельно планировать и выполнять задачи. Этот выпуск будет особенно полезен разработчикам и архитекторам, которые хотят создавать более умные и автономные AI-решения, используя такие инструменты, как Amazon Bedrock. 💡 Узнаете, почему Nova Micro в 27 раз дешевле популярных моделей и как правильно декомпозировать документы для векторного поиска с учётом прав доступа. Навигация для Podbean: (0:00) Introduction (3:15) Проблема ограниченного контекста в LLM (8:40) Что такое RAG и как он обогащает запросы? (15:20) GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы (22:10) Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? (28:55) От диалоговых флоу к автономным AI-агентам (35:30) Анонс следующего эпизода: что такое MCP? Навигация для YouTube: 00:00:00 - Начало 00:03:15 - Проблема ограниченного контекста в LLM 00:08:40 - Что такое RAG и как он обогащает запросы? 00:15:20 - GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы 00:22:10 - Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? 00:28:55 - От диалоговых флоу к автономным AI-агентам 00:35:30 - Анонс следующего эпизода: что такое MCP?   🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube • Podbean • Apple Podcast • Яндекс.Музыка • Spotify • 💬 Какие подходы к расширению контекста используете вы? Пробовали Graph RAG в продакшене? #AWS #AI #RAG #GraphRAG #LLM  

Мы просмотрели более 850 обновлений и отобрали самое важное перед re:Invent 2024!   В этом выпуске вы узнаете: • 🛡 Как централизованно управлять root-доступом в Organizations • 💪 Какие EC2 instances уже доступны с Graviton 4? • 🤝 О стратегическом партнерстве Oracle и AWS • 🎮 Про обновление AWS Builder Cards и новые форматы вопросов в  сертификационных экзаменах   ⚡️ Ключевые таймкоды: 00:00 - Вступление 02:51 - DevOps новости 06:01 - Безопасность и управление доступом 15:14 - Graviton 4 и новые инстансы 27:01 - Базы данных 31:29 - Сертификация и обучение 37:10 - AWS Builder Cards   🔗 Полезные ссылки из выпуска: • AWS Console to Code: https://aws.amazon.com/blogs/aws/convert-aws-console-actions-to-reusable-code-with-aws-console-to-code-now-generally-available/ • Karpenter 1.0: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/08/karpenter-1-0/ • Oracle Database@AWS: https://press.aboutamazon.com/aws/2024/9/oracle-and-amazon-web-services-announce-strategic-partnership   🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL • Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ • Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 • Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 • Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J • RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml   💬 Какие темы вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях! #aws #cloud #podcast #devops #cloudcomputing

В этом эпизоде раскрываем все карты: • Чем отличается reliability от resilience (спойлер: это не одно и то же!) • Как измерить надежность системы и что такое "девятки" доступности • Почему нельзя просто взять и сделать систему с пятью девятками (и сколько это будет стоить 💰) • Что такое disaster recovery и зачем вообще об этом думать Интересные инсайты из выпуска: ✨ Reliability включает в себя resilience, но не наоборот 🎯 Надежность — это результат, а устойчивость — способ его достижения ⚡️ Высокая доступность может стоить в разы дороже, чем вы думаете   Слушайте на любимой платформе: 🎧 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE 🎧 Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ 🎧 Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 🎧 Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 🎧 Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J 📱 RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml

🔐 Безопасность генеративного ИИ: о чем нужно знать прямо сейчас? 88% компаний планируют инвестировать в ИИ, но многие из них серьезно обеспокоены вопросами безопасности. Неудивительно: чем активнее бизнес внедряет генеративный ИИ, тем острее встает вопрос защиты данных и систем. В новом выпуске подкаста AWS на русском мы говорим с Вячеславом Романовым, архитектором AWS, о том, как построить безопасную систему с использованием генеративного ИИ.  Что обсуждаем:  • 5 ключевых сценариев использования ИИ и связанные с ними риски • Как защититься от prompt injection и других типов атак  • Практические решения от AWS для обеспечения безопасности • Что такое Amazon Bedrock guardrails и как их правильно настроить   🎧 Слушайте на любимой платформе: ▶️ YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL 🎵 Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J 🍎 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 🎧 Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/ 🎵 Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544 📱 RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml 💬 Какие вопросы безопасности ИИ волнуют вас больше всего? Делитесь в комментариях! #GenAI #AWSPodcast

В новом выпуске подкаста AWS на русском мы поговорили с Артемом Максименко, Technical Account Manager в AWS, и узнали: ✨ Почему Enterprise Support — это как персональный консьерж-сервис для вашего облака.  🔍 Кто такой ТАМ и как он может помочь сократить расходы на AWS (спойлер: иногда достаточно просто "подрезать низковисящие фрукты") 🛡️ Почему Firewall в облаке — это еще не вся безопасность ⚡️ Как получить прямой доступ к сервисным командам AWS 🎯 Что такое программа Countdown и как она помогает в критических миграциях Особенно интересный инсайт: TAM работает не только реактивно (решая возникшие проблемы), но и проактивно — помогая предотвратить потенциальные сложности еще до их появления.   🎧 Слушайте на любимой платформе: • YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL • Podbean: https://awsnarusskom.podbean.com/ • Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698 • Яндекс.Музыка:  https://music.yandex.ru/album/20088544  • Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J  • RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml  💬 А какой у вас опыт работы с поддержкой AWS? Делитесь в комментариях!

🎙️ В этом эпизоде мы беседуем с организаторами AWS Community Day Central Asia в Ташкенте. Узнайте из первых уст: Почему Community Day — это больше, чем просто конференция Как собрать 500+ участников и звездных спикеров в одном месте Секреты организации международного IT-ивента Что такое Game Day и почему это круче обычного воркшопа 💡 Интересные факты из выпуска: Организаторы провели почти 20 ивентов за 2023 год! На Community Day приезжают участники из многих стран мира Как собрать деньги на некоммерческую конференцию в регионе 🤔 Главный вопрос выпуска: Как Community Day помогает развитию IT-сообщества в Центральной Азии?

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы с Михаилом Голубевым погружаемся в мир реальных применений генеративного ИИ!   🔥 Вот что вас ждет: Почему компании осторожничают с внедрением ИИ в продакшен? Топ-3 сферы применения: улучшение клиентского опыта, повышение продуктивности сотрудников и оптимизация бизнес-процессов. Реальные кейсы от страховых компаний до IT-гигантов. Как Amazon Q и другие инструменты AWS помогают разработчикам? 💡 Узнайте, как генеративный ИИ: Персонализирует маркетинговые рассылки Создает умные чат-боты для поддержки клиентов Помогает разработчикам писать и анализировать код Автоматизирует рутинные задачи в бизнес-процессах 🤔 Интересно, заменит ли ИИ программистов? Или все-таки human-in-the-loop останется ключевым элементом? Послушайте выпуск и поделитесь своим мнением в комментариях!   Подписывайтесь на подкаст, чтобы не пропустить новые выпуски о технологиях будущего! 🔔

🚀 Инновации в Amazon: от книг до облаков! Как превратить идею в революцию? Секреты инновационной культуры Amazon раскрыты в новом выпуске подкаста "AWS на русском"! 📚➡️☁️ Вы узнаете: • Почему "провал" - это не страшно • Как работают команды "двух пицц" • Что такое "однопоточный лидер" Готовы стать инноватором? Слушайте прямо сейчас и делитесь своими мыслями в комментариях! 💡

Вторая часть выпуска  о миграции баз данных с экспертом из AWS, Dimitriy Kumundzhiev, Senior Database Engineer из Австралии. В этом выпуске мы продолжаем обсуждать миграцию баз данных с акцентом на использование AWS DMS и SCT. Вот основные темы, которые мы затронули: Миграция данных с помощью AWS DMS: Обсудили различные типы миграции: full load, CDC (Change Data Capture), и валидацию данных. Как подготовить инфраструктуру AWS для миграции и выбрать подходящий тип репликационного инстанса. Как использовать ассессмент-скрипты DMS для оценки нагрузки на базу данных Oracle и выявления недостающих ключей. Гетерогенные миграции и конвертация кода с AWS SCT: Рассмотрели, как выбирать типы данных при миграции, например, Number() в Oracle и Numeric() в PostgreSQL. Поделились опытом работы с объектами, содержащими бизнес-логику: процедурами, функциями и триггерами. Обсудили сложности конвертации Oracle пакетов и почему AWS SCT не всегда может автоматически конвертировать весь код. Тестирование кода при конвертации: Обсудили важность наличия тестов на базе данных и сложности их написания. Рассказали о фреймворках для тестирования, таких как PgTAP для PostgreSQL и utPLSQL для Oracle. DevOps автоматизация в сложных миграциях: Поделились подходами к автоматизации процессов миграции с использованием CodeCommit, CodeBuild и других AWS сервисов. Рассмотрели альтернативы, такие как TeamCity и Jenkins, и их использование для автоматизации. Быстрый деплой кода базы данных: Обсудили, как быстро развернуть код базы данных в окно миграции с помощью Liquibase. Рассказали о преимуществах использования Liquibase для управления зависимостями объектов и ускорения деплоя индексов. Этот выпуск подкаста — кладезь полезной информации для тех, кто занимается миграцией баз данных и хочет узнать больше о лучших практиках и инструментах AWS. Если у вас есть вопросы или интересные темы для обсуждения, пишите https://t.me/ViktorVedmich, и мы обязательно вернемся к ним в будущих выпусках. Слушайте, подписывайтесь и делитесь с коллегами!

В новом выпуске подкаста “AWS на русском” мы с Михаилом (Principal Solutions Architect) обсудим последние новости и обновления из мира AWS. Поделимся впечатлениями от недавних поездок и мероприятий, а также поговорим о новых функциях и сервисах, которые помогут вам в работе. Что обсудили в выпуске: Amazon WorkSpaces Pools: Эффективное решение для виртуальных рабочих столов. Мы обсудим не только эту функцию, но и общий подход к удаленной разработке, включая VDI и CodeCatalyst с девелопмент-энвайронментами. Amazon CodeCatalyst: Теперь поддерживает репозитории GitLab и Bitbucket, с кастомными блюпринтами и функцией Amazon Q для разработки Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet модель в Amazon Bedrock: Ещё больше интеллекта по более низкой стоимости. Общий обзор моделей Claude 3, а также других крутых моделей, таких как Mistral и Llama 3 от Meta. Обсуждение новых функций, перешедших в GA, таких как Guardrails, Agents и Model Evaluation. AWS слушает своих клиентов: Обновление Amazon S3 - теперь нет платы за запросы с HTTP-кодами ошибок Одной строкой: Безопасность: Amazon GuardDuty Malware Protection для Amazon S3. Безопасность: Обновление IAM Access Analyzer - расширение проверок пользовательских политик и управляемое отзывавание. Безопасность: AWS добавляет поддержку passkey для многофакторной аутентификации (MFA) для рутовых и IAM пользователей. EC2: Новые БОЛЬШИЕ инстансы Amazon EC2 U7i для больших баз данных в памяти, сертифицированы для SAP HANA. Сертификации: Две новые сертификации AWS - AWS Certified AI Practitioner и AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate. Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе всех последних обновлений.

В новом выпуске говорим о миграции баз данных с экспертом из AWS, Dimitriy Kumundzhiev, Senior Database Engineer из Австралии. Обсуждаем: Типы миграций: гомо/гетеро и сложные/простые Почему компании выбирают миграцию баз данных Ассесмент с помощью AWS SCT или Ora2PG Как выбрать целевую СУБД Оценка стоимости миграции по времени Оценка стоимости дальнейшей поддержки и девелопмента Пример с отправкой email через UTL_HTTP Гомо миграции в виде lift and shift: On-prem to Cloud/Cloud to Cloud Использование AWS Fleet Advisor для выбора размера инстанса Начинаем говорить про AWS DMS AWS Snowball для больших объемов данных (> 1Pb) Общая архитектура DMS и его компоненты Replication Instance (RI) как EC2 машина с кодом на борту Migration Task как инструкция для RI Продолжение следует! Во второй части мы углубимся в детали AWS DMS и обсудим практические примеры миграций. Присоединяйтесь, чтобы узнать все тонкости миграции баз данных!

Сегодня мы обсуждаем одну из самых не простых тем в мире AWS — аутентификацию и авторизацию. Вместе с нашим гостем, Artsiom Rachytski, Senior Solutions Architect AWS, мы разберем эти непростые, но очень важные понятия. Разобрали: Что такое аутентификация: современные подходы, OAuth и JWT (SAML 2.0.) Как можно реализовать аутентификацию в приложении с помощью Cognito: Hosted UI, SDK, API Cognito User Pools vs Identity Pools Кастомизация в Cognito и интеграция с сервисами AWS на примере API Gateway Как не нужно кастомизировать: лимиты в Cognito Чем авторизация отличается от аутентификации Почему Cognito не решает задачу авторизации и какой сервис ее решает (Amazon Verified Permissions) Если вам показалось мало, вот тут можно посмотреть и почитать больше RBAC с Amazon Cognito через интеграцию с внешним IdP: https://aws.amazon.com/blogs/security/role-based-access-control-using-amazon-cognito-and-an-external-identity-provider/ Видео с ANZ Summit 2022: Application Identity с помощью Amazon Cognito: https://www.youtube.com/watch?v=8xmJv1f9WLk 

Хотите понять, как работать с большими языковыми моделями в облаке AWS? В этом выпуске мы пригласили Рустема (Rustem Feyzkhanov) - специалиста по машинному обучению и AWS Hero. Мы подробно разобрали разные варианты деплоя LLM:   •Amazon Bedrock - сервис для быстрого запуска популярных моделей •Amazon SageMaker JumpStart - кастомные модели в пару кликов •Hugging Face Estimator - доступ к библиотеке моделей Hugging Face •Развертывание в контейнерах ECS и на GPU-инстансах EC2 •AWS Lambda - какие особенности надо учесть при таком запуске   С чего начать, что выбрать под свой кейс, как оптимизировать затраты - ответы в подкасте.   Слушайте, пробуйте!   Ссылки упомянутые во время подкаста:   Слайды с Реинвента https://www.dropbox.com/scl/fi/m72mosktms8k43q4ktpsx/Feyzkhanov_AWS_GenAI_Services_And_Options.pdf?rlkey=2p35imid8xxbhjyfunbj2m9ya&dl=0 Пример Mistral 7B на SageMaker JumpStart https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mistral-7b-foundation-models-from-mistral-ai-are-now-available-in-amazon-sagemaker-jumpstart/ Использование HuggingFace для деплоя моделей на SageMaker https://huggingface.co/docs/sagemaker/inference Использование AWS Lambda для хостинга Mistral 7B https://aws.plainenglish.io/serverless-compute-for-llm-with-a-step-by-step-guide-for-hosting-mistral-7b-on-aws-lambda-0a267e153cae Использование ECS Fargate для хостинга LLAMA 2 https://aws.plainenglish.io/guide-for-running-llama-2-using-llama-cpp-on-aws-fargate-7086bcd1ed3c Hugging face Inferentia 2 https://huggingface.co/blog/inferentia-llama2