Blog

Usługa Amazon Bedrock, oferowana przez Amazon Web Services (AWS), otwiera nowe możliwości dla szerokiego spektrum użytkowników - od dużych korporacji, przez startupy, po indywidualnych deweloperów.

Kiedy rozpoczynamy budowę nowego projektu IT, jednym z kluczowych aspektów jest przygotowanie odpowiedniej infrastruktury. W świecie rozwiązań chmurowych, gdzie mamy dostęp do wielu usług i zasobów, ręczna konfiguracja i zarządzanie nimi staje się skomplikowane. Tutaj z pomocą przychodzi Terraform - narzędzie do automatycznego tworzenia, modyfikacji i zarządzania infrastrukturą w sposób deklaratywny.

Amazon Web Services (AWS) jest liderem wśród dostawców usług chmurowych, oferując szeroką gamę rozwiązań, które pomagają organizacjom wdrażać skomplikowane systemy IT. Jednakże, z wzrostem popularności i złożoności aplikacji chmurowych, optymalizacja kosztów stała się kluczowym wyzwaniem dla wielu firm. Oto kilka sposobów na zoptymalizowanie kosztów związanego z korzystaniem z AWS.

Ansible to jedno z najpopularniejszych narzędzi do automatyzacji zadań administracyjnych, zarządzania konfiguracjami oraz orkiestracji w chmurze. Jego prostota, czytelność i elastyczność przyciągnęły wielu administratorów systemów. W tym wpisie przeprowadzimy Cię przez proces konfiguracji Ansible krok po kroku.

Szybkość działania serwerów to kluczowy element w zapewnianiu płynności i efektywności działania stron internetowych, aplikacji oraz innych usług online. Istnieje wiele czynników, które wpływają na wydajność serwera. W tym artykule przyjrzymy się głównym czynnikom, które determinują, jak szybko serwer jest w stanie przetwarzać i dostarczać treści użytkownikom.

Infrastruktura jako Kod (ang. Infrastructure as Code, w skrócie IaC) to obecnie wiodący sposób wdrażania rozwiązań na środowiskach chmurowych. W Hostersach traktujemy go jako standard wdrożeniowy pozostawiając manualne, tzw. "wyklikiwane" konfiguracje serwisów chmurowych dla tworzenia bardzo małych, zwykle krótkich i nierozwojowych projektów lub częściej do projektów eksperymentalnych tzw. PoCów (ang. Proof of Concept).

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) to jedna z flagowych usług Amazon Web Services, która umożliwia użytkownikom tworzenie i uruchamianie wirtualnych maszyn w elastyczny i skalowalny sposób. W ramach tej usługi AWS udostępnia również instancje o ogromnej mocy obliczeniowej typu P, które jednak nie uruchomimy w standardowy sposób z poziomu konsoli. Jak zatem to zrobić?

Ze względów regulacyjnych likwidacja podstawowych systemów biznesowych na rynkach usług finansowych i ubezpieczeniowych (FSI) wymaga, aby dane pozostały dostępne przez wiele lat po wycofaniu aplikacji. Tradycyjnie firmy FSI albo zlecały archiwizację danych zewnętrznym usługodawcom, którzy utrzymywali repliki aplikacji, albo kupowały oprogramowanie dostawcy do wyszukiwania i wizualizacji danych archiwalnych.

Kultura organizacyjna, często określana jako „osobowość” organizacji, określa sposób, w jaki ludzie pracują, wchodzą w interakcje i reagują na zmiany i wyzwania. Istnieje silne przekonanie, poparte dowodami, że kultura organizacji jest potężnym wyznacznikiem sukcesu transformacji. Wpływ kultury jest jeszcze większy w transformacji chmury, gdzie jej niezwykłe możliwości są ograniczone jedynie sposobem, w jaki ludzie z nich korzystają.

Amazon DevOps Guru to w pełni zarządzana usługa AIOps, która wykorzystuje uczenie maszynowe (ML) do szybkiego identyfikowania, kiedy aplikacje zachowują się poza ich normalnymi wzorcami działania i jednocześnie generuje wgląd w swoje ustalenia. Te spostrzeżenia generowane przez DevOps Guru mogą być używane do ostrzegania dyżurnych zespołów o reagowaniu na anomalie w krytycznych obciążeniach biznesowych.

W ubiegłym tygodniu zespół Developer Tools ogłosił, że AWS CodeBuild obsługuje teraz GitHub Actions. AWS CodeBuild to w pełni zarządzana usługa ciągłej integracji, która umożliwia budowanie i testowanie kodu. Kompilacje CodeBuild są definiowane jako zbiór poleceń kompilacji i powiązanych ustawień w formacie YAML, o nazwie BuildSpec.

Z biegiem czasu wiele przedsiębiorstw zbudowało lokalny klaster serwerów, gromadząc dane, a następnie nabywając więcej serwerów i pamięci masowej. Często rozpoczynają swoją przygodę z ML od eksperymentowania lokalnie na swoich laptopach. Inwestycja w sztuczną inteligencję (AI) jest na innym etapie w każdej organizacji biznesowej.