Episoder
-
8 миллионов поездок в день, 500 кластеров Redis в 8 регионах AWS, и всё это смигрировали на Valkey силами двух инженеров за два месяца. История inDrive.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Vadym Voitiuk (Principal SA, AWS) и командой inDrive (Alexander Lisachenko, Solution Architect + Artem Gab, Engineering Manager) про Redis, Valkey и ElastiCache в масштабе ride-hailing:
🔹 inDrive в цифрах: 48 стран, 1000+ городов, 8M поездок в день и миллионы водителей в real-time телеметрии🔹 Каир-проблема: одна city_id = один hot slot. Почему m6g.24xlarge (96 ядер) не спасла, и как однопоточный Redis завалил прод🔹 H3 гексагоны от Uber как новый ключ шардирования: разблокировали горизонтальное масштабирование по shard🔹 Микросервисная архитектура: от коммунального Redis к Redis per microservice per region, blast radius сократили с мира до страны🔹 Миграция 500 кластеров OSS Redis -> Valkey: 2 инженера × 2 месяца × zero-downtime через AWS online engine migration, ~20% экономии подтверждено CUDOS
Будет полезно SRE, DevOps и архитекторам, у кого Redis/Valkey под серьёзной geo-нагрузкой, и всем, кто думает про переезд с self-managed Redis на ElastiCache или с Redis OSS на Valkey.
💡 Обычный CPUUtilization врёт на Redis/Valkey: при outage может показывать «всё ок». Смотреть надо на EngineCPUUtilization. Redis однопоточный, и именно оно показывает загрузку того самого «золотого» ядра, которое работает с данными.
🎧 Доступно на любимой платформе:• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)
💬 А у вас Redis прячет свой «золотой» core? Какие метрики мониторите в ElastiCache на проде?
#Redis #Valkey #ElastiCache #H3 #inDrive #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)(0:00) Introduction(0:57) Гость AWS - Вадим Войтюк(1:05) inDrive: Саша (SA) + Артём (Engineering Manager)(1:51) Что такое inDrive: ride-hailing с аукционом цены, 48 стран(4:28) Масштаб: 8M поездок в день и real-time телеметрия водителей(7:07) Почему Redis: геоиндексы для dispatch и Ленты(9:31) GEOADD, проекция Меркатора и геоподводные камни(10:27) Старый подход: city_id и hot slot на мегаполис(12:32) «Каир-проблема»: всё упирается в одно ядро(13:21) Redis на железе в виде «ёлочки»(16:27) Миграция в ElastiCache: один shard на 90% CPU(18:00) m6g.24xlarge не спас: Redis однопоточный(19:01) Нет контроля над распределением cluster slots(20:53) Первый rollback с production(22:14) Решение: H3 гексагоны от Uber(26:20) Временный Redis operator в EKS(28:50) Сейчас: ~500 кластеров × 8 регионов(29:52) Redis как hard dependency микросервиса(32:14) Engine CPU: ключевая метрика(34:33) Scale by shards vs by nodes(35:35) T-family baseline, кредиты, переход на M-family(38:37) Переезд на Valkey(39:06) 20% экономии по CUDOS(42:46) 500 кластеров × 2 инженера × 2 месяца(45:18) Online engine migration: zero-downtime(48:08) Graviton как дефолт для managed-сервисов(49:57) Топ метрик: engine CPU, memory, network(52:06) Секретная метрика Geospatial CMDS latency(53:00) Connection storming как предиктор cascade failure(55:46) TLS offloading + IO multiplexing на Valkey large+(58:55) Wish-list: network autoscaling + гибридный(1:00:23) Итоги
YouTube: https://youtu.be/LZLvJJvePSoPodbean: https://awsinrussian.podbean.com/Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42JRSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml
-
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 – Начало00:00:46 – Представление гостя — Фёдор Павлов00:03:06 – Чем Agentic AI отличается от обычного LLM00:05:27 – 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность00:08:10 – Измерения работы агента: reasoning, действия, восприятие00:11:03 – RAG и retrieval00:11:45 – Memory: short-term00:15:36 – Long-term memory — компрессия через LLM00:23:53 – Long-term memory vs RAG00:27:11 – Event-driven vs cognition augmented00:31:34 – Трейд-оффы: стоимость, вероятность, мониторинг00:35:12 – Обзор Agentic AI паттернов00:40:21 – Speech/voice agents00:43:45 – Workflow orchestration agents00:48:52 – Multi-agent collaboration00:50:26 – Итоги
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbLPodbean: https://awsinrussian.podbean.com/Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42JRSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml
-
Manglende episoder?
-
Раньше демка занимала 2 недели. Сейчас — 6 часов. И 70% времени уходит не на код, а на то, что действительно важно. Как AI меняет роль архитектора?
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Евгением, руководителем группы архитекторов в AWS, о том, как AI трансформирует работу и ценность технических ролей:
🔹 Технические вопросы: AI отвечает на 90% из них за секунды — эксперимент на реальных кейсах🔹 Архитектура: почему «что делать» становится важнее «как делать» и роль контекста🔹 Билдинг: от 2 недель к 6 часам — революция в прототипировании с AI-инструментами🔹 Обучение: почему пробовать руками важнее, чем проходить курсы, и как AI меняет процесс🔹 Будущее ролей: от T-shape к «многоножка-shape» — модель эксперта-дженералиста
Будет полезно архитекторам, senior-инженерам и техлидам, которые задумываются о развитии карьеры в эпоху AI.
💡 AI справляется с 90% технических вопросов, но собрать правильный контекст, понять бизнес и координировать людей — это то, что определяет ценность архитектора сегодня.
🎧 Доступно на любимой платформе:• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)
💬 Как AI изменил вашу работу? Что стало проще, а что — сложнее? Делитесь в комментариях!
#AI #SolutionArchitect #AWS #Архитектура #CareerGrowth #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)(0:00) Introduction(0:32) Представление гостя — Евгений(3:10) Чем занимается архитектор: список активностей(5:11) Технические вопросы и AI: 90% замена(9:19) Архитектура: контекст важнее технических знаний(16:43) Билдинг: от 2 недель до 6 часов(25:20) Обучение: как AI меняет процесс(32:58) Изменение ролей(39:00) Эксперт-дженералист: как оставаться на коне(49:28) Заключение
Навигация (YouTube)00:00:00 – Начало00:00:32 – Представление гостя — Евгений00:03:10 – Чем занимается архитектор: список активностей00:05:11 – Технические вопросы и AI: 90% замена00:09:19 – Архитектура: контекст важнее технических знаний00:16:43 – Билдинг: от 2 недель до 6 часов00:25:20 – Обучение: как AI меняет процесс00:32:58 – Изменение ролей00:39:00 – Эксперт-дженералист: как оставаться на коне00:49:28 – Заключение
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbLPodbean: https://awsinrussian.podbean.com/Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42JRSS: 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 LLM00:06:47 - Как начать разработку: клиентская или серверная часть?00:07:47 - Аналогия с USB-C и решение "M x N проблемы" интеграции00:12:53 - Как на практике подключить MCP-сервер?00:17:58 - Практические примеры: Agentic Coding и доступ к файлам00:19:45 - Кто уже использует MCP: пример с PayPal00:23:36 - Вопросы безопасности и Prompt Injection00:24:33 - MCP — это замена агентов?00:29:53 - Анонс тем для следующего выпуска: Prompt Caching, CLine и другие
-
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 - Начало00:03:15 - Проблема ограниченного контекста в LLM00:08:40 - Что такое RAG и как он обогащает запросы?00:15:20 - GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы00:22:10 - Tools и Function Calling: как научить LLM действовать?00:28:55 - От диалоговых флоу к автономным AI-агентам00:35:30 - 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
-
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 IntelliJhttps://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!
-
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 конференцияКак собрать 500+ участников и звездных спикеров в одном местеСекреты организации международного IT-ивентаЧто 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 мираКак 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 рассылкиСоздает умные чат-боты для поддержки клиентовПомогает разработчикам писать и анализировать кодАвтоматизирует 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 разработкиAnthropic’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 ошибокОдной 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/простыеПочему компании выбирают миграцию баз данныхАссесмент с помощью AWS SCT или Ora2PGКак выбрать целевую СУБДОценка стоимости миграции по времениОценка стоимости дальнейшей поддержки и девелопментаПример с отправкой email через UTL_HTTPГомо миграции в виде lift and shift: On-prem to Cloud/Cloud to CloudИспользование AWS Fleet Advisor для выбора размера инстансаНачинаем говорить про AWS DMSAWS Snowball для больших объемов данных (> 1Pb)Общая архитектура DMS и его компонентыReplication Instance (RI) как EC2 машина с кодом на бортуMigration Task как инструкция для RIПродолжение следует! Во второй части мы углубимся в детали AWS DMS и обсудим практические примеры миграций. Присоединяйтесь, чтобы узнать все тонкости миграции баз данных!
- Vis mere
