AWS на русском
- Épisodes
- 74
- Parution
- mensuelle
- Dernier épisode
- 20 Oct 2026
À propos du podcast
Подкаст ”AWS на русском”. Говорим про использование облачных технологий, построение serverless приложений, развертывание kubernetes и внедрение ML/AI и не только. Лучшие практики и свежие новости из мира AWS в формате интервью на русском языке. Смотрите и слушайте #awsнарусском
Épisodes 74
074. DevOps Agent на живом проде: опыт Wargaming
В первые дни после запуска игры CloudFront раздавал около 18 ТБ в день, и счёт оказался круглым. Одна фраза агенту, «помоги оптимизировать расходы», и через пару часов трафик упал примерно до полутерабайта в …
Notes de l’épisode
В первые дни после запуска игры CloudFront раздавал около 18 ТБ в день, и счёт оказался круглым. Одна фраза агенту, «помоги оптимизировать расходы», и через пару часов трафик упал примерно до полутерабайта в день.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» в гостях не архитектор AWS, а клиент: Сергей, Game Infrastructure Developer в Wargaming (World of Tanks: HEAT). Про AWS DevOps Agent мы уже говорили в 069 изнутри AWS, теперь живой опыт на проде:
🔹 Первое знакомство: просил конфиг Kafka, а агент сначала спросил про нагрузку, объём сообщений и retention
🔹 Agent Space с read-only по умолчанию: агент предлагает команды, инженер их проверяет и запускает сам
🔹 Топология: одна EC2 тянет за собой десятки связанных ресурсов, а без доступа к коду агент нарисовал топологию самой игры
🔹 CloudFront: хэш в имени файла позволил поднять TTL до года, плюс Price Class и Origin Shield
🔹 Мусор в аккаунте: security groups с 2019 года, ~$450-500 в месяц неиспользуемых ресурсов и около 20 ТБ EBS-томов после обновления launch template
🔹 Где агенту не поверили: Graviton без полного регресса не переедет
Будет полезно DevOps- и platform-инженерам, которые думают, пускать ли агента в свой AWS-аккаунт и с чего начать.
💡 Начните с двух запросов: «дай инсайты по моему аккаунту» и «найди весь мусор в аккаунте». Первый показывает, насколько агент понял вашу инфраструктуру, второй показывает, насколько хорошо её знаете вы.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)
💬 А вы бы дали агенту read-only доступ к своему продовому аккаунту? Что спросили бы первым?
#DevOpsAgent #AIAgents #CloudFront #FinOps #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Упомянутые материалы
Статья «AWS DevOps Agent at Wargaming» (Builder Center): https://builder.aws.com/content/3FZgTv2wSDzTmy3KVqdVuS8Ahc0/aws-devops-agent-at-wargaming-turning-infrastructure-context-into-decisions
Выпуск 069 про AWS DevOps Agent: https://awsinrussian.podbean.com/e/069aws-devopsagent-%d0%be%d1%82%d1%80%d0%b5%d0%b0%d0%ba%d1%86%d0%b8%d0%b8-%d0%bd%d0%b0-%d0%b8%d0%bd%d1%86%d0%b8%d0%b4%d0%b5%d0%bd%d1%82/
About AWS DevOps Agent: https://docs.aws.amazon.com/devopsagent/latest/userguide/about-aws-devops-agent.html
Limiting Agent Access in an AWS Account: https://docs.aws.amazon.com/devopsagent/latest/userguide/aws-devops-agent-security-limiting-agent-access-in-an-aws-account.html
AWS DevOps Agent pricing: https://aws.amazon.com/devops-agent/pricing/
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
073. AI-DLC часть 2: зачем багфиксу reverse engineering
AI-DLC часто представляют как 33 стадии бюрократии. Багфиксу столько не нужно: на момент записи scope bugfix оставлял 7 стадий из 32 (сейчас 9 из 33), и в этом выпуске мы прошли их все по порядку. Во второй …
Notes de l’épisode
AI-DLC часто представляют как 33 стадии бюрократии. Багфиксу столько не нужно: на момент записи scope bugfix оставлял 7 стадий из 32 (сейчас 9 из 33), и в этом выпуске мы прошли их все по порядку.
Во второй части разговора про AI-DLC с Михаилом Ишениным (Solutions Architect, AWS) берём самый короткий маршрут, scope bugfix, и проходим его стадия за стадией:
🔹 SDLC в большом банке: 15-16 документов из 45 на один релиз. AI-DLC идёт тем же путём, от неопределённости к коду, только документы пишет агент
🔹 Инициализация и четыре вопроса: зачем делаем, что конкретно, как, и как с этим потом жить
🔹 Scope под intent: почему у bugfix свой короткий маршрут и что в него добавили после записи (деплой)
🔹 Workspace Scaffold, Workspace Detection (greenfield или brownfield) и файл aidlc-state.md, где у каждой стадии стоит EXECUTE или SKIP. Scope можно поменять на ходу командами
🔹 Reverse engineering по white box: 9 артефактов в Code KB, которая живёт на уровне репозитория и переиспользуется между прогонами
🔹 Requirements Analysis, Code Generation, Build and Test: что значит «починено», почему модели не любят красные тесты и что меняет плагин test-proБудет полезно тем, кто послушал первую часть и хочет увидеть AI-DLC на реальной задаче, а не на уровне quick start.
💡 Code KB живёт не внутри одного прогона, а на уровне репозитория. Поэтому AI-DLC окупается не с первого запуска: на следующем фреймворк проверяет, актуальна ли база, и если да, её можно переиспользовать.
В следующей части возьмём scope побольше и разберём фичу целиком.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)💬 А вы бы доверили агенту багфикс целиком, от анализа до тестов? Или пока только код?
#AIDLC #AgenticAI #SDLC #AIAgents #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Введение: вторая часть про AI-DLC
(1:34) SDLC в банке: 45 документов на релиз
(4:37) Release Train и дизайн до первой строки кода
(7:12) ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
(10:47) Пять фаз AI-DLC как вопросы
(12:16) Кто на самом деле участвует в Ideation
(15:44) Scope: набор стадий под intent
(18:35) Инициализация: Workspace Scaffold
(20:15) Workspace Detection: greenfield или brownfield
(22:14) State Initialization и файл aidlc-state.md
(24:27) Можно ли поменять scope на ходу
(26:32) Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
(29:04) Багфикс по шагам: Reverse Engineering
(31:03) Code KB: знания о репозитории между прогонами
(34:56) Requirements Analysis: что значит «починено»
(38:20) Code Generation: сразу в код
(40:07) Build and Test: модели не любят красные тесты
(41:31) Плагин test-pro и стратегии тестирования
(44:22) Итоги и что будет в следующей частиНавигация (YouTube)
00:00:00 – Введение: вторая часть про AI-DLC
00:01:34 – SDLC в банке: 45 документов на релиз
00:04:37 – Release Train и дизайн до первой строки кода
00:07:12 – ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
00:10:47 – Пять фаз AI-DLC как вопросы
00:12:16 – Кто на самом деле участвует в Ideation
00:15:44 – Scope: набор стадий под intent
00:18:35 – Инициализация: Workspace Scaffold
00:20:15 – Workspace Detection: greenfield или brownfield
00:22:14 – State Initialization и файл aidlc-state.md
00:24:27 – Можно ли поменять scope на ходу
00:26:32 – Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
00:29:04 – Багфикс по шагам: Reverse Engineering
00:31:03 – Code KB: знания о репозитории между прогонами
00:34:56 – Requirements Analysis: что значит «починено»
00:38:20 – Code Generation: сразу в код
00:40:07 – Build and Test: модели не любят красные тесты
00:41:31 – Плагин test-pro и стратегии тестирования
00:44:22 – Итоги и что будет в следующей частиУпомянутые материалы
Таблица scope и стадий, которую обещали в выпуске: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/blob/main/docs/guide/05-scopes-and-depth.md
AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
Плагин test-pro: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/tree/main/plugins/test-pro
Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
Первая часть, 071: https://youtu.be/pcuyMEWMHCUYouTube: 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.xml072. Безопасность MCP: кто выдал агенту токен
Одна из самых частых ошибок с MCP: один токен на всех агентов, без срока жизни и без проверок на бэкенде. По сути это admin-доступ, выданный модели, которая может ошибиться или выполнить чужую инструкцию. В …
Notes de l’épisode
Одна из самых частых ошибок с MCP: один токен на всех агентов, без срока жизни и без проверок на бэкенде. По сути это admin-доступ, выданный модели, которая может ошибиться или выполнить чужую инструкцию.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Виолой Лыковой (AWS Community Builder) о безопасности MCP-серверов и AI-агентов:
🔹 Почему MCP из слоя интеграции превращается в новую границу доступа, как только агент начинает вызывать тулы
🔹 Токены и scopes: отдельный ключ на каждого агента, TTL, почему токен не должен попадать в промпт
🔹 RBAC для агентов: у каждого свой ID, audit trail и цепочка approval (кто сделал, кто одобрил, когда)
🔹 Least privilege без wildcard, авторизация на уровне каждого тула, destructive actions только через human-in-the-loop
🔹 Prompt injection и tool poisoning: почему description тула уже часть поведения агента💡 RBAC теперь нужен не только людям, но и агентам: у каждого агента свой ID, а в логах видно, какой агент что сделал, кто это одобрил (человек или другой агент) и когда.
💬 Как вы ограничиваете агентов у себя: отдельные токены, allow-list тулов или пока YOLO-режим?
#MCP #AIAgents #AISecurity #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Ссылки из выпуска
Статья Виолы про безопасность MCP-тулов на AWS: https://dev.to/aws-builders/how-to-secure-mcp-tools-on-aws-for-ai-agents-with-authentication-authorization-and-least-privilege-50ea
MCP Authorization (спецификация): https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/authorization
MCP Security Best Practices: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/security_best_practices
Tool Poisoning Attacks (Invariant Labs): https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
Amazon Bedrock Guardrails: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-content-filters.htmlНавигация (Podbean)
(0:00) Введение: тысячи MCP-серверов
(2:07) Что такое MCP и откуда вопрос security
(4:27) Кого ограничивать: MCP-сервер или агента
(7:02) Токены: отдельный ключ на клиента, TTL
(11:33) RBAC для агентов: сервисный аккаунт как в Kubernetes
(14:25) Remote MCP: Streamable HTTP и lifecycle
(18:25) Почему токен не должен попасть в промпт
(19:02) mcp.json, GitHub scopes и 401 для агента
(23:47) Кастомная авторизация: где начинается боль
(25:06) Больше чем RBAC: бэкенд и OAuth 2.1
(29:40) Guardrails в Bedrock против guardrails на бэкенде
(32:32) Identity агента и audit trail
(34:18) Prompt injection через фронтенд к базе
(39:03) Чек-лист для своего MCP-сервера
(40:12) Проверка агентов в CI/CD перед деплоем
(44:10) Отдельные scopes: analysis-агент и ops-агент
(45:38) Blast radius и авторизация на уровне тула
(47:20) Least privilege без wildcard
(49:01) Destructive actions и human-in-the-loop
(53:33) Prompt injection через источники, tool poisoning
(55:30) Tool description как часть поведения агента
(56:51) Итоги: без YOLO, детерминированные guardrailsНавигация (YouTube)
00:00:00 – Введение: тысячи MCP-серверов
00:02:07 – Что такое MCP и откуда вопрос security
00:04:27 – Кого ограничивать: MCP-сервер или агента
00:07:02 – Токены: отдельный ключ на клиента, TTL
00:11:33 – RBAC для агентов: сервисный аккаунт как в Kubernetes
00:14:25 – Remote MCP: Streamable HTTP и lifecycle
00:18:25 – Почему токен не должен попасть в промпт
00:19:02 – mcp.json, GitHub scopes и 401 для агента
00:23:47 – Кастомная авторизация: где начинается боль
00:25:06 – Больше чем RBAC: бэкенд и OAuth 2.1
00:29:40 – Guardrails в Bedrock против guardrails на бэкенде
00:32:32 – Identity агента и audit trail
00:34:18 – Prompt injection через фронтенд к базе
00:39:03 – Чек-лист для своего MCP-сервера
00:40:12 – Проверка агентов в CI/CD перед деплоем
00:44:10 – Отдельные scopes: analysis-агент и ops-агент
00:45:38 – Blast radius и авторизация на уровне тула
00:47:20 – Least privilege без wildcard
00:49:01 – Destructive actions и human-in-the-loop
00:53:33 – Prompt injection через источники, tool poisoning
00:55:30 – Tool description как часть поведения агента
00:56:51 – Итоги: без YOLO, детерминированные guardrailsYouTube: 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.xml071. AI-DLC часть 1: от vibe-кодинга -> spec-driven к AI-DLC
Миф: чем мощнее модель, тем меньше нужен процесс. Реальность: у vibe-кодинга есть «стеклянный потолок» - момент, после которого агент скорее портит код, чем помогает. У опытных разработчиков он наступает в …
Notes de l’épisode
Миф: чем мощнее модель, тем меньше нужен процесс. Реальность: у vibe-кодинга есть «стеклянный потолок» - момент, после которого агент скорее портит код, чем помогает. У опытных разработчиков он наступает в первый час.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Михаилом Ишениным и Антоном Коваленко (Solutions Architects, AWS) про AI-DLC: методологию и фреймворк, которые переосмысливают жизненный цикл разработки под агентов.
🔹 Почему vibe-кодинг и spec-driven ускоряют одну фазу из семи, а на реальном спринте упираются в потолок оба, просто с разной скоростью
🔹 AI-assisted против AI-managed: AI не просто пишет код, а сам ведёт процесс, собирает нужный контекст и валидирует его на каждом шаге
🔹 Детерминированный оркестратор: движок на TypeScript без единой LLM не даёт перепрыгнуть стадию. В фреймворке был ключ --test-run, и модели нашли его сами, чтобы скипать обязательные шаги. Ключ убрали
🔹 Knowledge и persistent memory: трейс от строки кода до бизнес-требования, ADR для агентов, дистилляция tribal knowledge из твоих правок
🔹 Legacy и brownfield: reverse engineering старых репозиториев, причём сканируется минимальный нужный скоуп, а не всё подряд
🔹 Три оси настройки - скоуп, глубина, стратегия тестирования: багфикс запускает 7-8 стадий из 32, enterprise-задача все. Это ручка стоимости и длительности прогонаБудет полезно тимлидам и техлидам, которые упёрлись в потолок vibe-кодинга; архитекторам и продактам, которым нужен процесс, а не ещё одна тулза; инженерам на больших легаси-базах.
Это первая часть. До фаз Inception, Construction и Operations не дошли - разберём их во второй.
💡 Сначала команда замедляется - ровно как при внедрении DevOps: вылезает всё, что было сломано в процессе, и это надо починить. И главное правило: don't steer your agents, feed your agents. Не рули агентом в реальном времени, а вкладывай в него контекст и фидбек, чтобы следующий прогон был лучше.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)💬 А вы уже упирались в стеклянный потолок с агентами? На какой задаче он у вас наступает?
#AIDLC #SpecDriven #AgenticAI #SDLC #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Введение и знакомство с гостями
(1:29) От перфокарт до агентских инструментов
(3:29) Vibe-кодинг: под какие задачи годится
(5:08) Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
(8:04) Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
(10:20) AI-assisted против AI-managed
(11:29) Семь фаз SDLC и про какую все забывают
(17:12) Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
(18:51) Детерминированный оркестратор и как модели читят
(21:08) Knowledge: трейс от кода до требования
(22:47) Persistent memory и tribal knowledge
(25:09) Агенты как персоны и self-review
(27:57) Работает ли на легаси: reverse engineering
(29:25) Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
(31:04) Фаза инициализации
(32:44) Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
(38:01) Фаза Ideation: greenfield против brownfield
(41:41) А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
(44:57) Итоги и AI-DLC как воркшопНавигация (YouTube)
00:00:00 – Введение и знакомство с гостями
00:01:29 – От перфокарт до агентских инструментов
00:03:29 – Vibe-кодинг: под какие задачи годится
00:05:08 – Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
00:08:04 – Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
00:10:20 – AI-assisted против AI-managed
00:11:29 – Семь фаз SDLC и про какую все забывают
00:17:12 – Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
00:18:51 – Детерминированный оркестратор и как модели читят
00:21:08 – Knowledge: трейс от кода до требования
00:22:47 – Persistent memory и tribal knowledge
00:25:09 – Агенты как персоны и self-review
00:27:57 – Работает ли на легаси: reverse engineering
00:29:25 – Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
00:31:04 – Фаза инициализации
00:32:44 – Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
00:38:01 – Фаза Ideation: greenfield против brownfield
00:41:41 – А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
00:44:57 – Итоги и AI-DLC как воркшопУпомянутые материалы
AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
How frontier teams are reinventing AI-native development: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-frontier-teams-are-reinventing-ai-native-development/
Built from the inside out - как AWS Professional Services стали frontier team: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/built-from-the-inside-out-how-aws-professional-services-became-a-frontier-team-first/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.xml070. Pavel Veller - оставаться hands-on: от инженера до Chief Technologist
Паша Веллер 20 лет рос в EPAM от инженера до Chief Technologist - и всё это время писал код руками. В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Пашей Веллером (Chief Technologist / VP AI, PandaDoc) и …
Notes de l’épisode
Паша Веллер 20 лет рос в EPAM от инженера до Chief Technologist - и всё это время писал код руками.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Пашей Веллером (Chief Technologist / VP AI, PandaDoc) и Вадимом Войтюком (Principal SA, AWS) про путь инженер → CTO → продукт → AI и как остаться hands-on:
🔹 Почему CTO должен продолжать пачкать руки в коде: перестал делать руками - быстро перестал быть адекватным технологом, которому клиент верит
🔹 Три качества, которые двигают карьеру: инициатива, умение принимать решения и ответственность за них. Одно английское слово вбирает всё - agency
🔹 Сервис против продукта как две кривые: consultancy - синусоида стресса (аврал → спад → аврал), продукт - прямая линия чуть ниже пиков (давление постоянное, но стабильное)
🔹 AI в документообороте PandaDoc: 60 млн документов в год, а контракт не может быть правильным на 97% - нужно 100%. Вот где «AI пишет легко» заканчивается и начинается инженерияБудет полезно инженерам, которые растут в тимлидов и техлидов и боятся «потерять руки»; архитекторам; всем, кто адаптируется к AI-разработке и выбирает между сервисной и продуктовой карьерой.
💡 Раздели рабочий день на две части: полдня - митинги и коммуникация, полдня - работа руками в фокусе. Быть занятым легко, этого от тебя все хотят. Вопрос в другом: ты сегодня был занят или принёс пользу?
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)💬 Оставаться hands-on любой ценой или в какой-то момент честно отпустить код и уйти в стратегию? Где вы на этой кривой?
#Career #EngineeringLeadership #AICoding #CTO #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Начало и представление гостей
(1:25) Кто такой Паша Веллер: Минск → EPAM → США, 26 лет опыта
(2:52) Может ли CTO оставаться hands-on и зачем
(4:20) Доверие клиента строится через техническую глубину
(6:13) Три качества роста: инициатива, решения, ответственность (agency)
(11:49) Сервис vs продукт: для инженера и для лидера
(14:45) Метафора двух кривых: синусоида против прямой линии
(16:32) Тактика против стратегии: почему в продукте иначе
(18:22) Выход из зоны комфорта
(19:09) Есть ли в продукте «волны» под релизы (re:Invent)?
(20:44) PandaDoc: vertical SaaS, continuous deployment, feature flags
(23:37) Продакт-инженер и плотность таланта: 200 vs 60 000 человек
(27:46) Почему инженеры меняют продукт на сервис и обратно
(29:46) Что строит в PandaDoc: VP AI и внедрение AI в продукт
(34:16) AI в документообороте: 87-97% против нужных 100%
(37:46) Как решают точность: инженерное решение и evals
(39:24) «Навайбкодить PandaDoc за вечер»? 60 млн документов в год
(42:34) Типичный день Chief Technologist: день на две части
(46:58) Maker vs manager schedule (Пол Грэм)
(48:19) Быть занятым против приносить пользу (value)
(50:44) «Перестал писать код руками в октябре»: жизнь после Sonnet 4.5
(53:45) Когнитивная нагрузка: писать легче, читать сложнее
(55:10) Кому больно терять ручной код и почему
(58:40) Финал: один практический совет инженеру
(1:02:59) Индустрии с высокой ценой ошибки (Starlink, медтех)
(1:05:30) Итоги и прощаниеНавигация (YouTube)
00:00:00 - Начало и представление гостей
00:01:25 - Кто такой Паша Веллер: Минск → EPAM → США, 26 лет опыта
00:02:52 - Может ли CTO оставаться hands-on и зачем
00:04:20 - Доверие клиента строится через техническую глубину
00:06:13 - Три качества роста: инициатива, решения, ответственность (agency)
00:11:49 - Сервис vs продукт: для инженера и для лидера
00:14:45 - Метафора двух кривых: синусоида против прямой линии
00:16:32 - Тактика против стратегии: почему в продукте иначе
00:18:22 - Выход из зоны комфорта
00:19:09 - Есть ли в продукте «волны» под релизы (re:Invent)?
00:20:44 - PandaDoc: vertical SaaS, continuous deployment, feature flags
00:23:37 - Продакт-инженер и плотность таланта: 200 vs 60 000 человек
00:27:46 - Почему инженеры меняют продукт на сервис и обратно
00:29:46 - Что строит в PandaDoc: VP AI и внедрение AI в продукт
00:34:16 - AI в документообороте: 87-97% против нужных 100%
00:37:46 - Как решают точность: инженерное решение и evals
00:39:24 - «Навайбкодить PandaDoc за вечер»? 60 млн документов в год
00:42:34 - Типичный день Chief Technologist: день на две части
00:46:58 - Maker vs manager schedule (Пол Грэм)
00:48:19 - Быть занятым против приносить пользу (value)
00:50:44 - «Перестал писать код руками в октябре»: жизнь после Sonnet 4.5
00:53:45 - Когнитивная нагрузка: писать легче, читать сложнее
00:55:10 - Кому больно терять ручной код и почему
00:58:40 - Финал: один практический совет инженеру
01:02:59 - Индустрии с высокой ценой ошибки (Starlink, медтех)
01:05:30 - Итоги и прощаниеYouTube: 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.xml069. AWS DevOps Agent: от реакции на инциденты до ревью кода
Вы уже написали своего DevOps-агента в Kiro или Claude Code. И ещё тысяча ваших коллег - каждый своего, на 80% одинакового. Зачем тогда AWS выпустил готового frontier-агента? В новом выпуске подкаста «AWS на …
Notes de l’épisode
Вы уже написали своего DevOps-агента в Kiro или Claude Code. И ещё тысяча ваших коллег - каждый своего, на 80% одинакового. Зачем тогда AWS выпустил готового frontier-агента?
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» разбираем AWS DevOps Agent с Фёдором Павловым и Антоном Коваленко:
🔹 Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code: у тысяч клиентов одни и те же болячки (observability, incident response), а возню с доступами, scope и хостингом («держать палец между крышкой ноута и клавиатурой») берёт на себя AWS
🔹 Из чего он собран: space = IAM-роль (например, read-only на prod) + capabilities (логи, метрики, трейсы, GitHub/GitLab, кастомные MCP). Топология вашей инфраструктуры как «факт» против Terraform-«плана»
🔹 Incident response и root cause: агент коррелирует данные из всех источников, выдаёт RCA и mitigation-план по шагам (validate → backup → change → validate → rollback)
🔹 Proactive prevention: агент копит опыт как инженер, делает weekly refine и даёт рекомендации по 4 направлениям (observability, infrastructure, governance, code) - сразу с готовой спекой для фикса
🔹 Ops → Dev: биллинг по секундам, триаж сотен алертов в одну первопричину, авто-создание support-тикета, а на Summit в Нью-Йорке (preview) - Release Readiness Review и Autonomous Release TestingБудет полезно DevOps/SRE, платформенным и backend-инженерам и архитекторам на AWS, а также всем, кто уже строит агентов в Kiro/Claude Code и думает, где выгоднее готовый frontier-агент.
💡 Доступ к CloudWatch даст и локальный Kiro. Уникальное у готового агента - накопленная история расследований и tribal knowledge: то, что инженеры проговорили у кофе-машины во время инцидента и чего нет ни в Confluence, ни в коде.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)💬 Вы бы доверили managed frontier-агенту prod на запись или держали бы только read-only? Как разграничиваете доступы?
#DevOpsAgent #AIAgents #SRE #IncidentResponse #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Introduction
(0:24) Гости: Фёдор Павлов и Антон Коваленко
(1:36) Что такое агент
(2:26) Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code
(4:39) Свой мониторинг против готового решения
(7:39) Пример Kiro: spec-driven development и неизменяемый дизайн
(10:11) Из чего состоит DevOps Agent: space и IAM-роль
(11:25) Capabilities: логи, метрики, трейсы, Git
(12:50) Что такое расследование и root cause
(14:41) Доступ к инфраструктуре и топология
(16:09) План против факта: Terraform и реальность
(18:25) Как команда делает RCA вручную
(19:41) RCA и mitigation-план по шагам с rollback
(22:30) Proactive prevention: агент копит опыт
(25:02) 4 типа рекомендаций и готовая спека для фикса
(27:39) Что можно менять: скиллы, MCP, системный промпт
(30:12) Sub-агенты: специализированный фокус
(32:53) Токены и деньги: биллинг по секундам
(33:43) Enterprise Support: кредиты на агента
(34:22) Проблема на стороне AWS: авто-создание support-тикета
(37:02) Триаж: сотни алертов и blast radius
(40:49) Talk to your infrastructure
(42:31) Tribal knowledge, которого нет в Confluence
(43:54) Ops закрыли, а что с Dev?
(45:23) Summit NY: Release Readiness Review и Autonomous Release Testing (preview)
(48:13) Shift-left и quality gates
(50:14) SDLC и тизер эпизода про AI DLC
(51:44) Итоги и анонсНавигация (YouTube)
00:00:00 - Начало
00:00:24 - Гости: Фёдор Павлов и Антон Коваленко
00:01:36 - Что такое агент
00:02:26 - Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code
00:04:39 - Свой мониторинг против готового решения
00:07:39 - Пример Kiro: spec-driven development
00:10:11 - Из чего состоит DevOps Agent: space и IAM-роль
00:11:25 - Capabilities: логи, метрики, трейсы, Git
00:12:50 - Что такое расследование и root cause
00:14:41 - Доступ к инфраструктуре и топология
00:16:09 - План против факта: Terraform и реальность
00:18:25 - Как команда делает RCA вручную
00:19:41 - RCA и mitigation-план по шагам с rollback
00:22:30 - Proactive prevention: агент копит опыт
00:25:02 - 4 типа рекомендаций и готовая спека для фикса
00:27:39 - Что можно менять: скиллы, MCP, системный промпт
00:30:12 - Sub-агенты: специализированный фокус
00:32:53 - Токены и деньги: биллинг по секундам
00:33:43 - Enterprise Support: кредиты на агента
00:34:22 - Проблема на стороне AWS: авто-создание support-тикета
00:37:02 - Триаж: сотни алертов и blast radius
00:40:49 - Talk to your infrastructure
00:42:31 - Tribal knowledge, которого нет в Confluence
00:43:54 - Ops закрыли, а что с Dev?
00:45:23 - Summit NY: Release Readiness Review и Autonomous Release Testing (preview)
00:48:13 - Shift-left и quality gates
00:50:14 - SDLC и тизер эпизода про AI DLC
00:51:44 - Итоги и анонсYouTube: 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.xml068. Redis → Valkey в inDrive: история миграции 500 кластеров
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 …
Notes de l’épisode
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 CUDOSБудет 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/LZLvJJvePSo
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.xml067. Agentic AI паттерны: от чат-бота до мультиагентных систем
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 …
Notes de l’épisode
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 simulationБудет 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) ИтогиНавигация (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 – ИтогиYouTube: 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.xml066. Как AI меняет роль архитектора
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 …
Notes de l’épisode
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-дженералистаБудет 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) ЗаключениеНавигация (YouTube)
00:00:00 – Начало
00:00:32 – Представление гостя — Евгений
00:03:10 – Чем занимается архитектор: список активностей
00:05:11 – Технические вопросы и AI: 90% замена
00:09:19 – Архитектура: контекст важнее технических знаний
00:16:43 – Билдинг: от 2 недель до 6 часов
00:25:20 – Обучение: как AI меняет процесс
00:32:58 – Изменение ролей
00:39:00 – Эксперт-дженералист: как оставаться на коне
00:49:28 – ЗаключениеYouTube: 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.xml065. ClickHouse на AWS: скорость данных для AI и аналитики
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» …
Notes de l’épisode
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
064. MCP: Как подключить любой инструмент к AI за 5 минут?
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 …
Notes de l’épisode
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:
💬 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 другиеНавигация 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 другие063. Расширяем контекст LLM: от RAG до агентов — как победить ограничения AI?
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 …
Notes de l’épisode
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
• Spotify
• 💬 Какие подходы к расширению контекста используете вы? Пробовали Graph RAG в продакшене?
#AWS #AI #RAG #GraphRAG #LLM
062. Масштабирование ML в AWS: От Исследований до Миллионов Предсказаний
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 …
Notes de l’épisode
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
• Spotify
• RSS
💬 А как вы решаете задачи масштабирования ML-систем? Делитесь опытом в комментариях!
#AWS #MachineLearning #SageMaker #MLOps
061. Prompt Engineering: Как заставить AI работать на максимум?
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 …
Notes de l’épisode
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 ответовОсобенно 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
060. Что такое Amazon SageMaker Lakehouse и что общего между айсбергом и хранилищем данных? 🤔
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 …
Notes de l’épisode
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!
059. Масштабирование SaaS с Enterprise Support в регионе CEE
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 …
Notes de l’épisode
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/
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!
058. Новостной выпуск перед reInvent 2024
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 …
Notes de l’épisode
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
057. Reliability vs Resilience: в чем разница и почему это важно для вашего бизнеса?
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 …
Notes de l’épisode
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
056. Безопасность генеративного ИИ: о чем нужно знать прямо сейчас?
🔐 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 …
Notes de l’épisode
🔐 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
055. Кто такой TAM (Technical Account Manager)?
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 …
Notes de l’épisode
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!
054. Как Community Day меняет IT-ландшафт Центральной Азии
🎙️ 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 …
Notes de l’épisode
🎙️ 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?
053. Генеративный ИИ: от хайпа к реальным бизнес-кейсам!
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 …
Notes de l’épisode
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?
- Персонализирует маркетинговые рассылки
- Создает умные чат-боты для поддержки клиентов
- Помогает разработчикам писать и анализировать код
- Автоматизирует рутинные задачи в бизнес-процессах
052. Инновации в Amazon: от книг до облаков!
🚀 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 …
Notes de l’épisode
🚀 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! 💡
051. Миграция баз данных: лучшие практики от AWS - Часть 2
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 …
Notes de l’épisode
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!
- Миграция данных с помощью AWS DMS:
050. Новости за первое полугодие 2024 в AWS
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 …
Notes de l’épisode
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
- 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.
- Amazon WorkSpaces Pools: Эффективное решение для виртуальных рабочих столов.
049. Миграция баз данных: лучшие практики от AWS
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 …
Notes de l’épisode
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
048. Аутентификация и авторизация с AWS Cognito
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 …
Notes de l’épisode
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=8xmJv1f9WLk047. Как запустить LLM (generative AI) на AWS
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 …
Notes de l’épisode
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
046. Бережливый архитектор
Бережливый архитектор (frugal architect) - это не просто слова, это философия работы с облачными ресурсами, где каждый цент на счету. На конференции reInvent 2023 CTO Amazon Werner Vogels представил семь …
Notes de l’épisode
Бережливый архитектор (frugal architect) - это не просто слова, это философия работы с облачными ресурсами, где каждый цент на счету. На конференции reInvent 2023 CTO Amazon Werner Vogels представил семь законов бережливого архитектора, которые помогут сделать ваш проект не только более экономичным, но и эффективным. В этом выпуске подкаста мы вместе с архитекторами AWS глубже погрузимся в эти законы и посмотрим, как они могут быть применены на практике.
Ссылка на законы https://www.thefrugalarchitect.com/
045. Оптимизация и тестирование Serverless в AWS
В это выпуске мы погружаемся в мир serverless-архитектуры и обсуждаем, как не только оптимизировать использование AWS Lambda, но и как обеспечить лучший developer experience. Рома, опытный Solutions Architect …
Notes de l’épisode
В это выпуске мы погружаемся в мир serverless-архитектуры и обсуждаем, как не только оптимизировать использование AWS Lambda, но и как обеспечить лучший developer experience. Рома, опытный Solutions Architect, дает практические советы по работе с serverless и демистифицирует процесс локального запуска и тестирования Lambda-функций.
Мы начинаем с вопроса, который волнует многих разработчиков: "Как мне запускать лямбду локально?" Рома объясняет, что, хотя локальный запуск возможен, он не всегда эффективен из-за интеграции лямбды с другими сервисами AWS. Вместо попыток воссоздать полноценную среду AWS локально, мы рассматриваем стратегии для тестирования и дебаггинга непосредственно в облаке.
Для улучшения developer experience обсуждаются такие инструменты, как SAM (Serverless Application Model) и его функция Accelerate, которая позволяет быстро деплоить изменения в облако и просматривать логи в реальном времени. Также мы углубляемся в интеграцию SAM с другими инструментами, такими как CDK (Cloud Development Kit) и Terraform.
Рома делится своим опытом использования AWS Power Tools, набора библиотек, упрощающих разработку Lambda-функций, включая автоматизацию структурированного логирования, создание пользовательских метрик и трассировку.
Наконец, мы затрагиваем тему тестирования serverless-приложений. Разработчикам рекомендуется писать юнит-тесты, а также проводить интеграционное и end-to-end тестирование в облачной среде, используя тестовые лямбда-функции для мониторинга асинхронных событий.Ссылки:
Voici les 40 derniers épisodes sur 74. Les épisodes plus anciens se trouvent dans le flux du podcast.
Podcasts similaires
Plus de podcasts : Technologies
C’est votre podcast ?
Confirmez-le avec une entrée dans votre flux : vous recevez ici un code, vous l’ajoutez comme podcast:txt dans le canal de votre flux, et nous le vérifions. Votre podcast apparaît ensuite comme « vérifié » sur SoundNode.