CLOUD TRANSFORMATION | Бизнес в публичном облаке

🔖Этот воркшоп состоит из серии лабораторных занятий, демонстрирующих различные варианты использования передового опыта развертывания Cisco Secure FTDv на AWS с использованием terraform.

📎ЛАБОРАТОРИЯ #1
В ходе этой лабораторной работы пользователи узнают, как программно развернуть Cisco Secure Firewall Threat Defense (FTD) и Центр управления межсетевыми экранами (FMC) с использованием инфраструктуры как кода (Terraform).

Вы также программно настроите брандмауэры после их развертывания, чтобы гарантировать, что они пропускают необходимый поток трафика.

📎ЛАБОРАТОРИЯ #2
Здесь пользователи узнают, как программно развернуть Cisco Secure Firewall Threat Defense в рамках целевой группы балансировщика нагрузки шлюза с использованием инфраструктуры как кода (Terraform).

Если хотите пройти воркшоп и обогатить свои знания по этим темам, переходите по указанной ссылке:👇

🔗Ссылка на воркшоп

⁉️Amazon Q — это помощник на базе генеративного искусственного интеллекта, который помогает клиентам отвечать на вопросы, предоставлять сводные данные, генерировать контент и выполнять задачи на основе данных в репозитории их компании. Он также существует как инструмент обучения для пользователей AWS, которые хотят задавать вопросы об услугах и передовых практиках в облаке.

☁️ Amazon Q интегрирован в инструменты AWS, чтобы помочь читателям и разработчикам быстро изучать сервисы, устранять неполадки в Консоли управления AWS и многое другое, по сути работая в качестве «помощника AWS» при создании пользователями.

‼️Чтобы использовать Amazon Q, вам просто нужно войти в свою учетную запись AWS и ввести вопрос в текстовую строку на панели Amazon Q. Затем Amazon Q генерирует ответ на вопрос, включая раздел с источниками, которые ссылаются на его ссылки. После получения ответа вы можете оставить отзыв, используя значки «палец вверх»👍 и «палец вниз»👎, чтобы расширить возможности инструмента.

🔗Читайте подробнее по ссылке

@cloudnativekz

Эти сравнения помогут вам принять обоснованное решение, а также эффективно и результативно достичь своих целей.

Давайте разберемся с базами данных, размещенными на Amazon RDS и EC2, а также с различиями между ними.

🔖Читайте в карточках📖

🔗Ссылка на ресурс тут

@cloudnativekz

🚀 Присоединяйтесь к AWS Innovate: Generative AI + Data Edition - ведущей конференции, которая состоится виртуально в четверг, 29 февраля 2024 года!

🛠️ Вы узнаете, как строить, масштабировать и подготавливать данные для GenAI и создавать основные модели с нуля.

💬 Вас ждут прямые трансляции, записанные демонстрации и возможность общаться с экспертами AWS.

Не упустите возможность погрузиться в мир GenAI и данных с AWS! 🚀🧠

🔗 РЕГИСТРАЦИЯ

#AWSInnovate #GenerativeAI #DataEdition

@cloudnativekz

Привет, комьюнити ☁️

Хотите поделиться своими знаниями и опытом в облачных технологиях? Тогда это Ваш шанс!

Мы открываем прием заявок на выступления для нашего познавательного вечера, посвященного облачным вычислениям. Если у вас есть что сказать о Big Data, AI/ML, Serverless, DevOps или любой другой теме в этой области, мы приглашаем Вас поделиться своими знаниями с нашим сообществом в Алматы, 25 апреля.

Присоединяйтесь к нам и станьте частью захватывающего мероприятия, где Вы сможете не только узнать что-то новое, но и поделиться своим опытом с профессионалами и энтузиастами облачных технологий.

🔗Не упустите возможность стать спикером на нашем ивенте! Отправьте свою заявку уже сегодня. ✨

С нетерпением ждем Ваших предложений! 🚀

AWS User Group Almaty

Создание и обучение генеративных моделей искусственного интеллекта, а также прогнозирование и предоставление точных результатов требует значительного объема инфраструктуры💡

Для создания высококачественных синтетических текстов, изображений и других мультимедийных материалов, которые создают LLM, FM требуется большое количество данных.

🗣Начнем с того, что набор данных обычно содержит около миллиарда параметров, присутствующих в модели, на которой она обучалась. Чтобы обработать петабайты массивов данных, могут потребоваться сотни аппаратных ускорителей (которые встроены в специально созданные для ML кремниевые процессоры или GPU).

Если организации не могут быстро получить данные для моделей, как обрабатывают их GPU, то создание эффективной LLM становится неэффективным.

Хотите узнать об анонсах инстансов, хранилищ и сетей Amazon EC2, которые связаны с GenAI и понять как выбор инфраструктуры для рабочих нагрузок GenAI влияет на все - от стоимости, производительности до простоты использования?

🔗Читайте подробнее по ссылке

@cloudnativekz

Тем временем, OpenAI представил Sora, модель преобразования текста в видео.

Sora может создавать видео продолжительностью до 60 секунд с высокодетализированными сценами, сложным движением камеры и несколькими персонажами с яркими эмоциями.

🔗 Подробнее по ссылке
🔗 Техническая документация

@cloudnativekz

Представляем вашему вниманию Модель разделяемой ответственности (Shared Responsibility Model) на примере AWS.

Такая модель общей ответственности помогает четко определить грань - за что отвечает Cloud-провайдер, за что отвечает Клиент.
Если коротко:
☁️ Ответственность AWS - «безопасность облака». AWS берет на себя вопросы эксплуатации, контроля и управления компонентами от уровня виртуализации и операционной системы узла до уровня физической безопасности объектов, где работает сервис.
🔥 Ответственность Клиента - «безопасность в облаке». Клиент берет на себя ответственность за гостевую операционную систему и управление ею (включая обновления и исправления безопасности) и прочим прикладным программным обеспечением, а также настройку брандмауэра группы безопасности, предоставляемого платформой AWS.

Переходите по ссылке, если хотите глубже исследовать эту тему:👇

🔗Ссылка на статью тут

@cloudnativekz

Тут вы можете пройти самостоятельно бесплатный воркшоп по AWS EKS.
Формат воркшопа позволит:
🔹Быстро освоить функций AWS Elastic Kubernetes Services.
🔹Выбрать свой собственный темп обучения на практических примерах.
🔹Настроить свой путь обучения, сосредоточившись на тех функциях, которые имеют для вас наибольшее значение.

🔗Ссылка на воркшоп тут

@cloudnativekz

Итоги re:Invent re:cap Almaty.

Уверенно можно сказать, что это было интересно и познавательно!

Мы обсудили основные моменты конференции, выделили ключевые идеи и тенденции.

Вы можете посмотреть фотографии на [meetup.com] и скачать презентацию [по ссылке].

Желаем Всем удачного понедельника и продуктивной недели!

@cloudnativekz

Запуски, которые привлекли наше внимание:👇

▫️Amazon Q data integration in AWS Glue (Preview) – Теперь вы можете использовать естественный язык для того, чтобы попросить Amazon Q создать задания, устранить неполадки и ответить на вопросы об AWS Glue и интеграции данных.

Amazon Q был представлен в предварительном режиме на AWS re:invent 2023 и представляет собой генеративного помощника на базе искусственного интеллекта, который поможет вам решать проблемы, генерировать контент и совершать действия.


▫️General availability of CDK Migrate. CDK Migrate - это компонент AWS Cloud Development Kit (CDK), который позволяет переносить шаблоны AWS CloudFormation, ранее развернутые стеки CloudFormation или ресурсы, созданные вне инфраструктуры как код (IaC), в приложение CDK.

Эта функция была запущена вместе с генератором IaC CloudFormation позволяющий создавать конфигурацию IaC на основе ресурса, а также его связей.

Об этом и о других обновлениях, запусках и о предстоящих мероприятиях AWS подробнее читайте по ссылке:👇

🔗Ссылка на источник

@cloudnativekz

👆kindly reminder

Современный мир информационных технологий сталкивается с постоянной потребностью в улучшении и оптимизации процессов обработки данных.

Давайте рассмотрим, как ИИ помогает сфере облачных вычислений:👇

📌Автоматизация и оптимизация процессов:
ИИ в облачных вычислениях играет ключевую роль в автоматизации рутинных задач, таких как мониторинг, анализ и управление ресурсами. Алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования нагрузки и оптимизации распределения ресурсов.

📈Аналитика и предсказательная аналитика:
ИИ в облачных вычислениях обрабатывает большие объемы данных, выявляет паттерны и предоставляет ценные инсайты для принятия бизнес-решений. Это позволяет компаниям принимать информированные решения, опираясь на аналитику, полученную благодаря мощным алгоритмам машинного обучения.

🛡Улучшенная безопасность:
Системы машинного обучения используются для выявления потенциальных угроз, обнаружения аномалий и предотвращения кибератак.

🖥Персонализированные услуги:
ИИ помогает облачным платформам создавать персонализированные услуги, оптимизированные под уникальные потребности каждого пользователя. Это включает в себя рекомендательные системы, которые предоставляют контент и ресурсы, соответствующие индивидуальным предпочтениям.

С каждым днем облачные вычисления и искусственный интеллект становятся неотъемлемой частью цифровой трансформации, формируя будущее технологического прогресса.