AWS на русском

А вот и вторая часть reCap re:Invent 2022, в этом выпуске сфокусировали на аналитике, ML, DevOps и конечно же безопасности. В сегодняшнем выпуске мы рассмотрели:
Amazon Redshift - updates
AWS Glue - updates
Amazon DataZone
AWS Clean Rooms
CodeCatalyst 
AWS Lambda Snapstart
ML Governance with Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Data Wrangler
И еще несколько новостей одной строкой.
Если у вас есть вопросы, предложения или темы для будущих подборок, пишите мне в Linkedin - https://www.linkedin.com/in/vedmich/

В новом эпизоде нашего подкаста мы пригласили Егора Мясникова, чтобы обсудить возможности использования Amplify в разработке приложений для iOS, Android, Flutter, Web и React Native. Мы рассмотрели основные компоненты Amplify, включая Studio, CLI, Libraries, UI Components и Web Hosting, и обсудили, как значительно они могут ускорить процесс разработки. Также мы обсудили ситуации, в которых Amplify может быть особенно полезен, и ответили на вопрос, можно ли использовать Amplify для разработки высоконагруженных систем. В конце эпизода мы рассмотрели интеграцию Figma с Amplify и порассуждали о том, могут ли дизайнеры стать кандидатами для становления full-stack developer.

В этот раз re:Invent 2022 посетили 50 000+ человек, прошло 2000 технических сессий на которых презентовали более 100 технологических новинок - и это все только за одну неделю! По традиции в нашем подкасте мы делаем обзор того, что было анонсировано: и это не только новые сервисы, но и детальное обсуждение новых фич в уже существующих. В одном выпуске очень трудно уместить все, поэтому в первой части мы рассмотрели:-  Amazon Security Lake-  Amazon CloudWatch Internet Monitor -  AWS Verified Access -  Amazon Verified permissions-  Amazon EventBridge Pipes-  Trusted Language Extensions for PostgreSQL on Amazon Aurora and Amazon RDS-   Amazon DocumentDB Elastic Clusters-   Fully Managed Blue/Green Deployments in Amazon Aurora and Amazon RDS -   AWS Control Tower – Comprehensive Controls Management
 

В гостях подкаста - Алексей Григорьев: AWS Hero, автор нескольких книг по ML и лидер https://datatalks.club/  комьюнити. 
Вначале мы поговорили о том, как стать AWS Hero - в этой части подкаста можно узнать больше о самой программе и о том, какими активностями занимаются комьюнити лидеры, которые хотят быть частью этой программы. Затем мы обсудили разницу между Data Scientist и ML инженером - кого же, как не Principal Data Scientist об этом расспрашивать, верно?:) И наконец, мы поговорили о подходе Алексея к написанию книг, обсудили мнение, почему код нужно писать раньше, чем книгу о нем, и почему сделать обучающий курс намного легче, чем написать книгу.
Если вы интересуетесь ML - курсы и книги Алексея будут отличным стартом для самообразования и перехода в эту сферу.
Книги про которые говорили по время подкаста:
Machine Learning Bookcamp: Build a portfolio of real-life projects 
Mastering Java for Data Science: Analytics and more for production-ready applications
Курсы и комьюнити: 
https://datatalks.club/ 
 

Если в своей профессиональной карьере вы дошли до уровня Senior, Tech Lead (а уж Architect и подавно), всегда полезно задаться вопросом, что делать дальше. Какие есть варианты в развитии карьеры? Что нового можно сделать там, где уже все так знакомо? Суть, стоящая за аббревиатурой “СТО”, может не только дать ответ на эти вопросы, но и сформировать видение того, каким будет ваш следующий профессиональный шаг. 
В сегодняшнем выпуске наш гость Vadym Voitiuk - в прошлом СТО нескольких компаний, а сейчас - Principal Solutions Architect в AWS - рассказал о том, как выглядел его обычный рабочий день в роли СТО, какими были зоны ответственности и какие навыки были самими важными в решении не только ежедневных, но и стратегических задач. Каков баланс между техническими задачами и бизнес-фокусом? Что нужно сделать, чтобы стать CTO? Все это и много других полезных тем - в новом выпуске подкаста “AWS на русском”!
 

В сегодняшнем выпуске подкаста Software Serverless Consultant и AWS Community Builder Игорь Сорока рассказал о роли консультанта в проекте. Может ли проект, построенный на  AWS Lambda, быть монолитом с легаси? Конечно, может! Можно ли избежать ошибок в работе с Lambda в самом начале разработки? Конечно, можно, и Игорь поделился с нами самыми распространенными ошибками и вариантами их обхода. 
Почему использование VPC для Lambda может увеличить холодный старт? Как его уменьшить? Какие еще могут быть нюансы работы с serverless в AWS? Так много вопросов и пока там мало ответов:) Заканчиваем читать пост и включаем подкаст. 
Полезные ресурсы
How a mechanical engineer gained cloud skills to become his own boss 
Контакт Игоря
Подкаст на английском про IaC c Игорем
 

AWS Outpost - полностью управляемое решение, которое позволяет пользователям вынести инфраструктуру AWS, включая сервисы, API и инструменты в собственный центр обработки данных. И теперь AWS Outposts можно заказать в Казахстан, Viktor Vedmich совместно с Rinat Uzbekov и Igor Sharfmesser - рассказали что за зверь такой AWS Outposts, для каких целей он потребуется, какие сервисы будут доступны на нем. Какой процесс доставки оплаты, все это и не только в нашем подкасте. 
Полезные ссылки
Видео подкаст: Что такое AWS Outpost и как заказать его в Казахстане?
Блог пост: Что такое AWS Outposts и как заказать его в Казахстане
AWS Outposts: Ordering and Installation Overview
 

По запросу от наших слушателей рассказываем про AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Антон Коваленко SA AWS c богатым опытом в IaC с использованием CDK, поделился своими знаниями по внедрения CDK в несколько проектов. Мы начали с самого начала, что такое вообще CDK, какая разница CDK и CloudFormation и конечно Terraform? Антон рассказал историей, про то что пока искали DevOps специалиста по работе с IaC, команда разработки довольно легко и быстро освоила CDK и проект не простаивал, а девелоперы сами писали IaC используя CDK. Не забыли проговорить концепты самого CDK construct - L1,L2,L3. А также как CDK поддерживает такое количество языков, и какая глубина знаний нужна для начала работы с CDK.Полезные ссылки
CDK Workshop
AWS re:Invent 2021 - What's new with AWS CloudFormation and AWS CDK
The CDK Book - A Comprehensive Guide to the AWS Cloud Development Kit
 

Прошло довольно много времени с момента последнего новостного выпуска, а значит, свежих апдейтов подоспело немало! Что же нового вышло в AWS с конца весны?
Подборка материалов и актуальной информации о последних релизах:
Новый AWS регион в ОАЭ, а также новость о том, какие регионы в очереди на открытие;
Новые инстансы в AWS m6id, c6id, r6id, r6a;
Инстансы с 3-м поколением гравитонов (Amazon EC2 C7g) вышли в GA;
Cost Management практики - Cost Allocation Tags в EKS и что такое KubeCost;
Консолидация нагрузки в Karpenter-е;
Всё Serverless с re:Invent теперь GA:
Amazon MSK Serverless Now Generally Available–No More Capacity Planning for Your Managed Kafka Clusters
Amazon EMR Serverless Now Generally Available – Run Big Data Applications without Managing Servers
Amazon Redshift Serverless – Now Generally Available with New Capabilities
Amazon SageMaker Serverless Inference – Machine Learning Inference without Worrying about Servers.

В этом выпуске мы поговорили о DynamoDB, что это за база данных такая. Начали с основ, какого именно типа база данных DynamoDB, как именно данные хранятся в таблицах. Что такое локальные и глобальные вторичные индексы - чем они отличаются, и когда их стоит применять и создавать. На что стоит обратить внимания во время проектирования хранилища данных используя DynamoDB, и какие есть плюсы минусы при работе с GSI, и почему не стоит забывать про проблему "hot" partition. Все это и не только в новом выпуске вместе с Кареном (Data Community Builder) Полезные ссылки
Amazon DynamoDB Deep Dive. Chapter 1: Essentials
Перевод: Основы (Вы находитесь здесь!)
Amazon DynamoDB Deep Dive. Chapter 2: Tables, Data types, Indexes, Capacity Units
Перевод: Компоненты DynamoDB: таблицы, типы данных, индексы, единицы производительности
Amazon DynamoDB Deep Dive. Chapter 3: Consistency, DynamoDB streams, TTL, Global tables, DAX
Перевод: Консистентность, DynamoDB streams. TTL. Глобальные таблицы. DAX
Amazon DynamoDB Deep Dive. Chapter 4: Data Modeling, Best Practices, What’s next
Перевод: Моделирование данных. Лучшие практики. Что дальше?
Rick Houlihan: DynamoDB deep dive: Advanced design patterns