Выбор правильной базы данных для модернизации приложений (уровень 200)
Идея универсальной монолитной базы данных сегодня уже не актуальна, поскольку все больше организаций создают приложения с высокой степенью распределенности, используя множество специализированных баз данных. Мир развивается, и постоянно появляются новые категории баз данных. Мы все чаще встречаем клиентов, которые собираются создавать глобальные приложения с разнообразными моделями данных. В ответ на эти потребности мы предлагаем широкий ассортимент баз данных: формата «ключ-значение», с широкими столбцами, для документов, в оперативной памяти, графовые, с временными рядами или для учета операций. Каждый тип решает определенную задачу или группу задач. В этом семинаре вы получите подробные сведения о специализированных базах данных AWS, которые отвечают требованиям современных приложений к масштабируемости, производительности и управляемости.

Докладчики: 
Уильям Вонг, главный архитектор решений для баз данных, AWS
Сурендар Мунимохан, старший архитектор решений для баз данных, AWS

Продолжительность: 30 минут

Перенос и модернизация коммерческих баз данных на AWS (уровень 200)
По мере роста объема данных организации все чаще сталкиваются с проблемами масштабируемости, надежности и затрат при выполнении инстансов баз данных. Присоединяйтесь к этому семинару и узнайте, как перенести и модернизировать базы данных для устранения описанных выше проблем, обеспечив высокую доступность приложений и снижая совокупную стоимость владения (TCO). Мы обсудим основные аспекты, которые нужно учесть перед началом переноса коммерческой базы данных на AWS. Мы подробно рассмотрим разные подходы к миграции, инструменты и сервисы, которые помогут вам перенести базу данных в Amazon RDS для SQL Server или для Oracle, а также обсудим варианты модернизации до базы данных с открытым исходным кодом в Amazon Aurora. Также в этом семинаре описываются типичные сценарии дальнейшей оптимизации базы данных, которые позволяют добиться гибкости, производительности и масштабируемости приложений на современном уровне.

Докладчики: 
Барри Оой, старший архитектор решений для баз данных, AWS
Джей Шин, старший специалист по миграции баз данных, AWS

Продолжительность: 30 минут

Оптимизация и модернизация SQL Server на AWS (уровень 300)
Модернизация устаревших баз данных SQL Server может занять много времени и ресурсов, поскольку основные силы будут затрачены на перенос самого приложения, в том числе на изменение кода приложения, который отвечает за взаимодействие с базой данных. В этом семинаре мы расскажем о преимуществах выполнения SQL Server на AWS, что позволяет добиться высокой масштабируемости, высокой доступности, поддерживать аварийное восстановление и управлять расходами на лицензирование. Мы подробно обсудим одну из стратегий, которая подразумевает изменение и модернизацию приложений для перехода на базы данных с открытым исходным кодом или полностью облачные базы данных. Также мы рассмотрим, как можно отказаться от дорогостоящих лицензий (чтобы снизить затраты), избежать периодов привязки поставщиков и обойтись без аудита. В семинар входит пример практического использования Babelfish для Aurora PostgreSQL, который позволяет приступить к реальной работе в несколько раз быстрее, чем при традиционной миграции баз данных, и оптимизировать расходы на лицензирование.

Докладчики: 
Шриванта Аттанаяке, главный архитектор партнерских решений, AWS
Рита Ладда, архитектор решений на основе Miicrosoft, AWS

Продолжительность: 30 минут

Создание масштабируемых приложений с помощью Amazon Aurora (уровень 200)
На протяжении десятилетий приложения создавались на основе старых коммерческих баз данных, которые были дорогими из-за жадности владельцев. Условия лицензирования у многих из них очень строгие, ими сложно управлять и их сложно масштабировать. В этом семинаре мы расскажем, как можно управлять данными и создавать масштабируемые, надежные и высокопроизводительные приложения на основе реляционной базы данных Amazon Aurora, совместимой с MySQL и PostgreSQL. Она сочетает в себе производительность и доступность коммерческой базы данных с простотой и экономичностью базы данных с открытым исходным кодом. Мы обсудим возможность масштабирования Amazon Aurora и ее соответствие требованиям к масштабируемости, высокой доступности и аварийному восстановлению приложений. Также в этом семинаре показано, как Бессерверная конфигурация Amazon Aurora, версия 2, позволяет мгновенно масштабировать рабочие нагрузки баз данных с нескольких сотен до многих тысяч транзакций в секунду и тонко настраивать производительность, чтобы выделять строго необходимое количество ресурсов для базы данных.

Докладчик: Ронил Кумар, старший архитектор решений для баз данных, AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание высокопроизводительных приложений любого масштаба с помощью Amazon DynamoDB (уровень 200)
Базы данных NoSQL специально разрабатываются для конкретных моделей данных и оптимизируются для современных, например мобильных, игровых и интернет-приложений, которым требуется масштабируемость, низкая задержка и гибкость. Присоединяйтесь к этому семинару и узнайте, как Amazon DynamoDB предоставляет базу данных корпоративного уровня, которая позволяет создавать приложения со стабильной производительностью и задержкой в несколько миллисекунд с практически неограниченными возможностями сетевого подключения и хранилища. Мы подробно изучим функции DynamoDB, индексы, простоту масштабирования и рассмотрим компоненты затрат. Мы также продемонстрируем, как с помощью Рабочей среды NoSQL разработать модель данных для высокомасштабируемого многопользовательского игрового онлайн-приложения, которое может обеспечить стабильную производительность с задержкой менее 10 миллисекунд в любом масштабе. Вы узнаете, как можно легко масштабировать рабочие нагрузки DynamoDB с учетом таких ключевых показателей, как задержка, количество запросов на чтение и запись в секунду, горячие разделы, регулирование и ошибки.

Докладчик: Вайбхав Бхардвадж, старший архитектор решений на основе DynamoDB, AWS
Продолжительность: 30 минут

Использование в большом масштабе критически важных рабочих нагрузок на основе Amazon DocumentDB для работы с документами (уровень 200)
Организации все чаще применяют документоориентированные базы данных, которые позволяют легко сохранять и запрашивать данные и легко меняются в соответствии с потребностями приложений. Присоединяйтесь к этому семинару и получите сведения о базах данных документов и примерах их использования. Узнайте, как на основе базы данных Amazon DocumentDB, совместимой с MongoDB, запускать критически важные рабочие нагрузки JSON и управлять ими в большом масштабе, выходя за пределы традиционных ограничений масштабируемости для баз данных. В этом семинаре также рассказывается, как это решение позволяет обойтись минимальными изменениями кода существующих приложений, а иногда и вовсе не требует изменений. Мы предоставим рекомендации по настройке встроенной интеграции с существующими сервисами AWS, опишем современные рекомендации по миграции и наглядно продемонстрируем, как начать работу с DocumentDB.

Докладчик: Гурурадж Баяри, старший специалист по архитектуре решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание высокопроизводительных современных приложений на основе Amazon ElastiCache и MemoryDB для Redis (уровень 200)
Современные приложения требуют высокой производительности и скорости отклика в любом масштабе. В этом семинаре мы расскажем, как создавать высокопроизводительные приложения, которые повысят ваш доход, улучшат качество обслуживания и удовлетворенность клиентов, используя распределенное хранилище данных в памяти с поддержкой Amazon ElastiCache для Redis. Amazon ElastiCache – это полностью управляемый сервис кэширования, который ускоряет приложения до задержки в несколько миллисекунд. Узнайте, как кэширование может повысить производительность рабочих нагрузок и как создавать быстрые, безопасные и высокодоступные приложения.

Докладчик: Шириш Кулкарни, старший специалист по ElastiCache/MemDB, АТР, AWS
Продолжительность: 30 минут

Освоение возможностей, которые предоставляют данные, и выбор аналитики для своего сценария (уровень 200)
Правильный подход к аналитике позволяет организациям раскрыть весь потенциал своих данных, получать полезную информацию и принимать обоснованные решения. В этом семинаре рассказывается о том, как правильно выбрать аналитику в конкретном сценарии, чтобы получать полезную информацию из данных разных типов, и как сделать ее доступной для тех людей и систем, которым она нужна. Мы расскажем, как создать надежную основу для управления данными, как устранить разрозненность данных и как ускорить выход на рынок с помощью озер данных и специализированных хранилищ данных на базе AWS.

Докладчик: Ниладри Бхаттачарья, главный архитектор аналитических решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Как раскрыть потенциал данных с помощью встроенных средств управления с использованием Amazon DataZone, невзирая на организационные барьеры (уровень 200)
Системы данных могут быть разрознены, неоправданно сложны и разбросаны по разным озерам данных, хранилищам данных, облачным базам данных, приложениям SaaS, устройствам Интернета вещей и локальным системам. Чтобы извлечь реальную пользу из данных, они должны быть доступны людям и системам, которые могут применить аналитику на их основе. Примите участие в этом семинаре и узнайте, как Amazon DataZone поможет вам искать и предоставлять в общий доступ данные из нескольких организаций в большом масштабе, а также организовать совместные проекты по работе с данными с помощью единого портала аналитики данных, который дает персонализированное представление обо всех ваших данных, обеспечивая при этом соблюдение политик управления и соответствия.

Докладчик: Викас Омер, главный специалист по аналитике, AWS
Продолжительность: 30 минут

Централизация и унификация доступа к данным для всех пользователей данных с помощью AWS Lake Formation (уровень 200)
Многие организации ищут решения для работы с данными, аналитикой и машинным обучением, чтобы предоставить доступ к данным для аналитики разного назначения. В этом семинаре рассказывается о том, как создать на базе озера данных в Amazon S3 унифицированную платформу данных со специализированными инструментами и механизмами обработки данных, которые помогут устранить разрозненность данных, обмениваться данными между подразделениями и принимать обоснованные решения на основе данных. Узнайте, как обеспечить более строгий контроль за тем, кто из пользователей платформы имеет доступ к наиболее конфиденциальным данным, и как применить принципы минимально необходимого доступа. Узнайте, как централизованно управлять доступом к существующим наборам данных и как применять к разным пользователям детальные разрешения для доступа с выбранных ими устройств.

Докладчик: Правин Кумар, старший архитектор аналитических решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Безопасное выполнение Apache Spark в большом масштабе с минимальными эксплуатационными издержками (уровень 200)
В условиях постоянно меняющейся рыночной среды организациям важно сократить время вывода на рынок рабочих нагрузок для обработки данных. Многие организации применяют Apache Spark для достижения конкурентного преимущества, оптимизации затрат на ведение бизнеса и ускорения принятия решений. В этом сеансе мы рассмотрим три варианта выполнения в AWS заданий Apache Spark, совместимых с открытым исходным кодом. Мы расскажем, как безопасно и с минимальными затратами на настройку и эксплуатацию выполнять аналитические рабочие нагрузки Apache Spark на базе Amazon Athena для Apache Spark и Бессерверной конфигурации Amazon EMR.

Докладчик: Амир Шенаванде, старший архитектор решений для больших данных, AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание высокопроизводительного транзакционного бессерверного озера данных на AWS (уровень 200)
Озеро данных – это центральное хранилище для структурированных и неструктурированных данных любого масштаба в произвольных форматах. Но некоторые задачи в озере данных, например обновление, удаление определенного подмножества записей иди одновременное внесение изменений, требуют много времени и затрат. В этом семинаре мы рассмотрим наиболее распространенные форматы транзакционных озер данных. На реальных примерах мы продемонстрируем создание высокопроизводительных транзакционных озер данных для выполнения аналитических запросов, которые возвращают согласованные и актуальные результаты, на основе аналитических и бессерверных решений, включая Amazon Apache Iceberg на Бессерверной конфигурации Amazon EMR и Amazon Athena. В семинаре рассказывается, как выполнять в озере данных транзакции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), перемещение во времени, изменение схем и разделов, а также удаление отдельных записей в соответствии с нормативными требованиями или требованиями соответствия при появлении новых режимов использования для озера данных.

Докладчик: Индраджит Госалкар, старший архитектор решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Расширение возможностей приложений с помощью Amazon QuickSight (уровень 200)
Пользователи в вашей организации каждый день принимают решения, влияющие на бизнес-результаты. Если они вовремя получат нужную информацию, эти решения помогут компании двигаться в правильном направлении. В этом семинаре рассматриваются разные подходы к встраиванию Amazon QuickSight в приложение и примеры внедрения информационных панелей QuickSight. Мы продемонстрируем, как интегрировать QuickSight в архитектуру приложения, как настроить разрешения и безопасность, и как с помощью API для QuickSight встраивать информационные панели и отчеты.

Докладчик: Оливия Карлайн, архитектор решений QuickSight, AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание аналитики журналов за 20 минут с помощью централизованного ведения журнала и OpenSearch (уровень 200)
Аналитика журналов необходима для исследования проблем, устранения простоев и повышения устойчивости приложений. Приложения могут состоять из множества движущихся частей, и не у всех подразделений есть необходимые навыки и время для создания централизованных средств ведения журнала, которые позволят сопоставлять события между разными уровнями приложения. В этом сеансе мы расскажем о том, как с помощью Amazon OpenSearch организовать комплексное управление журналами и упростить создание конвейеров для аналитики журналов. Узнайте, как без написания кода извлекать журналы CDN, брандмауэра, сети, приложений и баз данных, выполнив несколько простых действий на единой панели управления. Мы также продемонстрируем, как за 20 минут создать централизованную платформу для анализа журналов с помощью сервиса Amazon OpenSearch на AWS. Кроме того, вы научитесь получать и визуализировать журналы из других решений AWS и приложений сторонних разработчиков.

Докладчик: Мухаммад Али, главный архитектор аналитических решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Новые аналитические возможности после переноса устаревшей базы данных в хранилище данных Amazon Redshift (уровень 200)
Клиенты стремятся извлечь больше пользы из своих данных, а старые приложения становится все труднее применять. Специализированный крупномасштабный аналитический сервис Amazon Redshift позволяет глубже и быстрее анализировать данные в масштабе всей организации. В этой сессии мы расскажем о типичных сценариях, с которыми сталкиваются клиенты при переходе на Amazon Redshift, и о преимуществах от модернизации аналитической платформы. Мы продемонстрируем, как быстро и легко перенести устаревшие базы данных в Amazon Redshift, как воспользоваться функциями Redshift и как ускорить получение аналитической информации с помощью быстрой, простой и безопасной аналитики в любом масштабе.

Докладчик: Шон Бит, архитектор специализированных решений Redshift, AWS
Продолжительность: 30 минут

Сократите время окупаемости, объединив хранилища данных с Amazon Redshift (уровень 200)
Данные, которые нужны для получения аналитической информации, не просто растут в объеме, но и становятся все более разнообразными (журналы, потоки кликов, голосовая связь, видео). Часто они хранятся в нескольких хранилищах данных или даже в сторонних организациях. Все надеются, что пользователи из разных подразделений, организаций и регионов будут использовать транзакционно согласованные данные. Однако в процессе преобразования данных при наличии разрозненных хранилищ возникают такие проблемы, как дублирование и потеря данных, несоответствия, неточности, задержки при перемещении и узкие места в сети. В этом семинаре рассказывается о том, как полностью управляемый сервис облачного хранилища данных Amazon Redshift устраняет разрозненность данных и обеспечивает обмен данными между разными регионами и аккаунтами. Изучите типичные сценарии интеграции данных в Amazon Redshift на основе встроенных возможностей интеграции со множеством сервисов. Также в семинаре демонстрируются возможности совместного использования данных, безопасного обмена данными и доступа к данным в реальном времени без перемещения или копирования.

Докладчик: Пол Вильена, архитектор решений Redshift, AWS
Продолжительность: 30 минут

Методы упрощения интеграции данных для ускорения анализа (уровень 200)
Организациям все чаще требуется аналитика операционных данных в режиме, близком к реальному времени, для улучшения взаимодействия с пользователем и оптимизации процессов. Однако системы операционной аналитики ограничены возможностям одной базы данных или состоят из сложных и дорогих в эксплуатации наборов специализированных конвейеров данных, а иногда получение транзакционных данных для аналитики сопровождается многочасовыми задержками. В этом семинаре подробно рассказывается о том, как использовать сервис Amazon Aurora, который поддерживает интеграцию с Amazon Redshift с нулевым использованием ETL. Вы узнаете, как новая интеграция Amazon Aurora с Amazon Redshift без программирования позволяет анализировать и использовать для машинного обучения транзакционные данные в объеме нескольких петабайтов практически в реальном времени.

Докладчик: Парта Сарати Саху, старший персональный технический менеджер отдела аналитики, AWS
Продолжительность: 30 минут

Упрощение и ускорение интеграции данных и модернизации процессов ETL с помощью AWS Glue (уровень 200)
Процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) играют ключевую роль в каждой программе преобразования данных. В любом проекте аналитики или машинного обучения первым шагом нужно обнаруживать и подготавливать данные, чтобы получить качественные результаты. В этом семинаре вы узнаете, как бессерверное масштабируемое решение для интеграции данных AWS Glue предоставляет всем пользователям полнофункциональные возможности для создания конвейеров данных и управления ими. Мы продемонстрируем, как настроить в организации самостоятельную подготовку данных и начать миграцию ETL с помощью AWS Glue. Мы также расскажем, как пользователи с любым набором навыков могут создавать конвейеры данных и управлять ими с помощью AWS Glue.

Докладчик: Суман Дебнат, главный консультант по разработке данных, AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание платформы потоковой передачи данных на основе Управляемой потоковой передачи Amazon для Apache Kafka и Amazon Kinesis (уровень 200)
Многие организации при попытке создать архитектуры потоковой аналитики в реальном времени на основе существующих источников данных сталкиваются с трудностями в поиске подходящих архитектурных шаблонов. Кроме того, анализ потоковых данных требует уникальных навыков и хорошего понимания таких непростых концепций, как окно, время и состояние обработки. В этом семинаре рассматривается процесс создания платформы потоковой передачи данных с использованием таких решений AWS, как Управляемая потоковая передача Amazon для Apache Kafka и Amazon Kinesis. Мы подробно опишем архитектуру и возможности этих сервисов, а также продемонстрируем их применение для создания высокомасштабируемого, отказоустойчивого и производительного решения для потоковой передачи данных. Вы изучите ключевые концепции, такие как прием данных, потоковая обработка, хранение и анализ данных, а также получите современные практические рекомендации и примеры использования. К концу семинара вы сможете создать платформу потоковых данных для управления большими объемами данных в реальном времени и получения ценной информации для вашей организации.

Докладчик: Масудур Рахаман Сайем, старший архитектор решений для потоковой передачи, AWS
Продолжительность: 30 минут

Устранение разрозненности данных: передача данных между приложениями SaaS и AWS (уровень 200)
Организации хранят важные данные в нескольких местах и в распределенных приложениях. Сбор, подготовка и интеграция данных с приложением для отчетности и анализа могут оказаться сложными, дорогостоящими и трудоемкими задачами. В этом семинаре мы расскажем, как несколькими простыми действиями настроить безопасную передачу данных между приложениями модели «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) и сервисами AWS, такими как Amazon S3 и Amazon Redshift. Мы также продемонстрируем использование других решений для аналитики и машинного обучения, которые позволяют легко и за считаные минуты настроить потоки данных без написания кода и быстро получить полезную для бизнеса информацию.

Докладчик: Донни Пракосо, главный консультант по разработке, AWS
Продолжительность: 30 минут

Безопасная совместная работа и анализ данных на AWS (уровень 200)
Организации постоянно ищут новые способы для безопасного обмена данными и улучшения взаимодействия между несколькими сторонами. В этом семинаре вы узнаете, как с помощью технологий AWS организовать безопасный обмен данными и совместную работу. Мы расскажем, как легко, экономично и без рисков делиться данными, избегая при этом дублирования данных. Также в семинаре описано, как за считаные минуты создать безопасную «пустую комнату» для данных и добавить ограничения по запросам для каждого участника, используя встроенные настраиваемые правила анализа и средства управления, повышающие конфиденциальность.

Докладчик: Элисон Куинн, старший специалист по аналитике, AWS
Продолжительность: 30 минут

Повышение ценности данных для бизнеса с помощью VMware Cloud на AWS и аналитики (уровень 200)
Организации постоянно ищут способы устранять сложности при обработке данных, интегрировать аналитические подсказки из разных систем и ресурсов, чтобы получить максимальную пользу от своих данных. Этот семинар посвящен интеграции VMware Cloud на AWS с аналитикой AWS, которая упрощает использование сервисов для извлечения значимой информации из бизнес-данных. Узнайте, как легко перенести существующие локальные приложения и базы данных в AWS с помощью VMware Cloud на AWS. Этот гибридный облачный сервис позволяет организациям быстро и беспрепятственно переходить в облако. Как только ваши приложения и база данных будут размещены в AWS, мы продемонстрируем интеграцию с другими решениями AWS, которая ускорит анализ ваших данных. В семинар входит пример, демонстрирующий, как AWS Lake Formation упрощает создание озер данных, управление ими, их защиту и совместное использование. Мы также расскажем, как получать важную аналитическую информацию, распространять аналитические данные по всей организации и публиковать интерактивные информационные панели с помощью Amazon QuickSight.
 
Докладчик: Грег Винтон, архитектор специализированных решений, VMware Cloud на AWS
Продолжительность: 30 минут

Создание, развертывание и масштабирование рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных с помощью Data on Amazon EKS (уровень 200)
Благодаря повышенной гибкости, масштабируемости и мобильности Kubernetes стала популярной платформой для тех, кто хочет выполнять рабочие нагрузки для обработки данных и машинного обучения. Однако развертывание и масштабирование рабочих нагрузок для обработки данных в Kubernetes остается сложной задачей для многих клиентов. Существует множество конкурирующих инструментов с разным уровнем зрелости, интеграции и совместимости с существующими платформами. Зачастую такие рабочие нагрузки требуют высокой пропускной способности, больших вычислительных ресурсов и критически важны для бизнес-операций. Это означает, что для соблюдения всех требований нужна очень тщательная настройка. В этом семинаре рассказывается, как с помощью Data on EKS (DoEKS) упростить и ускорить процесс создания, развертывания и масштабирования рабочих нагрузок для обработки данных в Amazon EKS. DoEKS основан на проекте Amazon EKS Blueprints и предоставляет рекомендации и инструменты для решения уникальных задач и требований, характерных для рабочих нагрузок обработки данных в Kubernetes. Мы подробно рассмотрим передовые практики, примеры и архитектуры, которые помогают упростить создание, развертывание и масштабирование рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных в Эластичном сервисе Amazon Kubernetes (Amazon EKS). Вы научитесь упрощать обработку и анализ данных для извлечения полезной информации и создания ценности, обеспечения конкурентного преимущества и повышения качества обслуживания клиентов.
 
Докладчик: Фрэнк Фан, старший архитектор решений на основе контейнеров, AWS
Продолжительность: 30 минут

Ускорение рабочих нагрузок Apache Spark с помощью Amazon EMR, EKS и Amazon FSx для Lustre (уровень 300)
Разработчики используют Spark в Kubernetes для выполнения рабочих нагрузок, связанных с большими данными и машинным обучением, чтобы упростить управление и увеличить гибкость развертывания. Присоединяйтесь к этому семинару и подробно изучите Amazon EMR для EKS, чтобы запускать рабочие нагрузки Apache Spark в Эластичном сервисе Amazon Kubernetes (Amazon EKS). Узнайте, как этот вариант развертывания поможет вам сосредоточиться на выполнении аналитических рабочих нагрузок, пока Amazon EMR для EKS самостоятельно создает, настраивает и администрирует контейнеры для приложений с открытым исходным кодом. Мы продемонстрируем, как запустить оптимизированную по производительности среду выполнения для Apache Spark, чтобы ускорить выполнение рабочих нагрузок и снизить эксплуатационные расходы. Узнайте, как этот вариант обеспечивает многопользовательский режим, повышенную безопасность и множество возможностей по созданию унифицированного решения для наблюдения. Мы также продемонстрируем, как эффективно управлять пакетными и потоковыми рабочими нагрузками с помощью EMR для EKS и FSx для Lustre, чтобы быстро и эффективно выполнять операции с интенсивным использованием данных.

Докладчики: 
Вивекананд Тивари, архитектор облачных решений, AWS Professional Services
Хаофей Фэн, старший архитектор облачных решений, AWS Professional Services

Продолжительность: 30 минут

Генеративный искусственный интеллект для разработчиков: как создавать инновационные решения с помощью AWS (уровень 200)
На этом семинаре вы узнаете, что такое генеративный искусственный интеллект в AWS и какие преимущества эти технологии дают для достижения результатов, включая переосмысление приложений, создание инновационных интерфейсов для клиентов и достижение беспрецедентного уровня производительности. Мы объясним, как работают сервисы и инструменты AWS для создания и развертывания генеративных моделей искусственного интеллекта. Вы изучите множество примеров приложений в разных областях и отраслях с использованием генеративного искусственного интеллекта. Мы также предоставим самые современные рекомендации и советы по разработке и тестированию решений с генеративным искусственным интеллектом.

Докладчик: Ватсал Шах, старший архитектор решений, AWS Индия
Продолжительность: 30 минут

Создание приложений с генеративным искусственным интеллектом на основе базовых моделей в Amazon SageMaker (уровень 300)
Генеративный искусственный интеллект – это мощная технология, которая позволяет создавать реалистичный и креативный контент. В этом семинаре мы расскажем о создании и развертывании решения с генеративным искусственным интеллектом на основе технологий Stability AI и Hugging Face на AWS. Мы обсудим методы, используемые для генеративного искусственного интеллекта и изучим, как Amazon SageMaker предоставляет комплексную платформу для внедрения. Семинар включает практические демонстрации основных примеров использования технологии компьютерного зрения с поддержкой Stable Diffusion для синтеза изображений и передачи стилей. Вы изучите потенциал больших языковых моделей (LLM) в AWS и узнаете, как легко автоматизировать поддержку клиентов и быстро создавать для своих клиентов персонализированный контент. В этом семинаре предлагаются идеи о том, как реализовать реальные проекты с добавленной ценностью на основе генеративного искусственного интеллекта на AWS.

Докладчик: Мелани Ли, старший персональный технический менеджер отдела аналитики, AWS
Продолжительность: 30 минут

Повышение производительности чат-ботов с помощью генеративного искусственного интеллекта на базе Amazon Kendra и больших языковых моделей в Amazon SageMaker (уровень 300)
В этом семинаре вы узнаете, как внедрить поисковую расширенную генерацию (RAG), используя Amazon Kendra и размещенные на SageMaker большие языковые модели (LLM), чтобы решить проблемы конфиденциальности и локализации данных. Мы продемонстрируем, как объединить RAG с сервисом семантического поиска Amazon Kendra, который может значительно улучшить качество ответов ваших чат-ботов и устранить галлюцинации, обеспечивая при этом конфиденциальность данных. Вы узнаете, как оптимально и экономично развернуть LLM в Amazon SageMaker, а затем интегрировать RAG и LLM с существующей инфраструктурой чат-бота, чтобы повысить удобство работы пользователей. В семинаре рассказывается о преимуществах и практических применениях технологий RAG, которая реализована в Amazon Kendra, и LLM, размещаемых на SageMaker. Вместе они позволяют создавать безопасные, отзывчивые и умные чат-боты.

Докладчик: Бен Фрибе, старший архитектор решений для вендоров ПО, AWS
Продолжительность: 30 минут

Повышение качества обслуживания клиентов с помощью генеративного искусственного интеллекта и анализа тональности на основе машинного обучения (уровень 200)
Многие организации пытаются извлечь ценную информацию из взаимодействий с клиентами по нескольким каналам, чтобы повысить качество обслуживания клиентов, но сталкиваются с такими сложностями, как разрозненность и несогласованность данных. В этом семинаре рассказывается о том, как создать интеллектуальную многоканальную платформу взаимодействия с клиентами на AWS. В этом семинаре представлены пошаговые инструкции по сбору, обработке и применению данных о клиентах из множества каналов. На примере этой архитектурной платформы, которая включает аналитику, генеративный искусственный интеллект и машинное обучение, мы покажем, как увлечь существующих клиентов новыми и эффективными способами, как предоставлять клиентам то, что им действительно важно, как улучшать взаимодействие с ними и повышать общую ценность клиентов.

Докладчик: Харихаран Суреш, старший архитектор решений, AWS
Продолжительность: 30 минут

Как предоставить разработчикам доступ к машинному обучению с помощью баз данных и аналитики (уровень 200)
Сегодня организации генерируют, обрабатывают и собирают гораздо больше данных, чем когда-либо ранее, что позволяет лучше понимать рыночную ситуацию и удовлетворять растущие потребности клиентов. В этом семинаре вы узнаете, как AWS расширяет возможности разработчиков, добавляя возможности машинного обучения в базы данных и аналитические решения, такие как Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon Neptune и Amazon QuickSight. Мы расскажем о том, как сближение машинного обучения и данных ускоряет рабочий процесс анализа данных, позволяя получать более глубокие, быстрые и полные сведения для достижения успешных результатов.

Докладчик: Пьер Семан, специалист по стратегии и решениям для выхода на рынок, отдел малого и среднего бизнеса, АТР, AWS
Продолжительность: 30 минут

Как в большом масштабе ускорить получение ценной информации из потоковых данных в реальном времени с помощью баз данных, аналитики и машинного обучения (уровень 200)
Обработка потоковых данных может быть сложной задачей, особенно если вам нужно реагировать в режиме реального времени. Присоединяйтесь к этому семинару и узнайте, как легко собирать, обрабатывать и анализировать потоковые данные в реальном времени в любом масштабе, чтобы своевременно получать аналитические сведения и быстро реагировать на новую информацию. Мы описываем типичные примеры использования потоковых данных и способы внедрения решений AWS, включая аналитику, хранение данных, бессерверную обработку и машинное обучение для анализа данных. На примере конкретных сценариев использования мы демонстрируем, как выявлять мошенничество с онлайн-транзакциями практически в реальном времени. Мы покажем, как применить этот подход к разным архитектурам потоковой передачи данных и управления событиями в зависимости от желаемого результата и действий, которые необходимо предпринять для предотвращения мошенничества.

Докладчики: 
Арун Баладжи, главный инженер по созданию прототипов, AWS Индия
Гопалакришнан Субраманьян, главный специалист по архитектуре решений для баз данных, AWS Индия

Продолжительность: 30 минут

Как упростить анализ данных и обнаружение аномалий в распределенных наборах данных с помощью федеративных запросов и машинного обучения (уровень 200)
Сегодня разработчикам приходится принимать данные из разных источников, таких как озера данных, базы данных, локальные системы, другие облачные системы и сторонние приложения. Все становится еще сложнее, когда вместе работают команды разных подразделений. В этом семинаре рассказывается о том, как создать комплексную архитектурную платформу с аналитикой, бессерверными и другими решениями AWS для получения рекомендаций по данным и выявления аномальных транзакций. Вы узнаете, как использовать федеративные запросы в Amazon Athena по нескольким разрозненным источникам данных, чтобы решить задачу получения высокопроизводительной аналитики и рекомендаций без перемещения или копирования данных. Мы продемонстрируем, как Amazon Athena подключается к Amazon SageMaker и с помощью команд SQL запрашивает логические выводы машинного обучения по данным о бизнес-транзакциях, чтобы получать аналитическую информацию и выявлять аномальные транзакции. В заключение семинара рассказывается о том, как анализировать результаты федеративного запроса Athena в Amazon QuickSight, чтобы решать разные задачи в аналитике на основе одного источника достоверных данных, используя интерактивные информационные панели, постраничные отчеты, встроенную аналитику и запросы на естественном языке.

Докладчики: 
Сэм Гордон, старший архитектор облачных решений, AWS Professional Services
Эд Фрага, облачный архитектор, AWS Professional Services

Продолжительность: 30 минут

Мониторинг, эксплуатация корпоративных ресурсов и устранение неполадок с помощью AWS Chatbot (уровень 300)
Многие организации используют разные корпоративные инструменты и платформы, которые часто невозможно интегрировать друг с другом. Это затрудняет и затягивает процессы анализа данных, обмена данными и совместной работы. В этом семинаре вы узнаете, как создать интерактивный агент AWS Chatbots для настройки ресурсов ChatOps для AWS. Теперь с помощью AWS Chatbot вы можете использовать любые инструменты совместной работы для общения и совместного решения задач по эксплуатации ИТ-среды. Мы расскажем, как централизовать управление инфраструктурой и приложениями, как автоматизировать и упростить рабочие процессы. Вы узнаете, как создать интерактивный и совместный интерфейс чата, в котором пользователи могут задавать вопросы и общаться друг с другом в режиме реального времени. Также в семинаре демонстрируется, как получать оповещения, запускать команды для получения диагностической информации и создавать заявки в службу поддержки, чтобы вы могли быстрее помогать клиентам и реагировать на события без подключения других инструментов AWS.

Докладчик: Викас Авасти, главный архитектор облачных решений, AWS Professional Services
Продолжительность: 30 минут

Создание интеллектуального решения для получения аналитической информации с использованием аналитики и машинного обучения (уровень 200)
Многим организациям разных размеров и в разных отраслях приходится управлять растущими объемами данных. Чтобы получить значимую информацию, им приходится анализировать огромный объем неструктурированных и полуструктурированных данных. Иногда для проведения исследований и получения новой информации требуется глубокое погружение в документы и данные. Чтобы упростить работу, они хотят точно извлекать ключевые сведения и ассоциации из данных разных подразделений, а также своевременно принимать бизнес-решения. Для этого им нужен интеллектуальный механизм обнаружения источника и фильтрации данных, позволяющий получать нужную информацию в нужное время, а этот процесс может требовать очень много времени. В этом семинаре мы продемонстрируем, как быстро извлекать точную информацию из документов с помощью аналитики и машинного обучения. Вы узнаете, как использовать такие технологии AWS, как хранилище Amazon S3, Amazon Textract, Amazon Comprehend, AWS Lambda и Amazon Kendra, и как на их основе создать когнитивную и интеллектуальную платформу для обнаружения источника и поиска данных, которая позволит извлекать значимую информацию из неструктурированных документов.

Докладчик: Даршит Вора, старший архитектор решений для стартапов, AWS Индия
Продолжительность: 30 минут

Повышение релевантности семантического поиска с помощью аналитики и машинного обучения (уровень 200)
Появление семантических поисковых систем упростило процессы поиска для многих пользователей. Семантический поиск использует машинное обучение, чтобы анализировать смысл запросов. Информация о смысле и контекстном значении терминов повышает полезность поиска, поскольку возвращает более релевантные результаты, чем обычный текстовый поиск. В этом семинаре обсуждается важность релевантности поиска, семантического поиска и базовой архитектуры. Мы продемонстрируем, как создать семантическую поисковую систему и повысить релевантность поиска с помощью Amazon SageMaker и Сервиса Amazon OpenSearch.

Докладчик: Камал Манчанда, архитектор решений, AWS Индия
Продолжительность: 30 минут

Аналитика в реальном времени на периферии и в облаке (уровень 200)
Сбои компьютеров могут негативно влиять на эффективность работы предприятий и фабрик, но выявление потенциальных критических отказов и изучение физических параметров представляют немалую сложность. Чтобы улучшить процесс обнаружения неисправностей, крайне важно наладить мониторинг производственных систем и собирать данные о производительности в режиме реального времени. В этом семинаре мы обсудим и продемонстрируем несколько вариантов безопасного подключения и сбора данных об оборудовании, которые позволяют получать аналитическую информацию в реальном времени из периферийных и облачных сред с помощью аналитики AWS и машинного обучения. Кроме того, мы продемонстрируем пример использования, в котором данные собираются с нескольких устройств в периферийной среде и используются для контроля критически важных параметров в реальном времени. Кроме того, мы расскажем о централизованной панели управления, где представлены консолидированные данные с нескольких сайтов.

Докладчики: 
Арун Баладжи, главный инженер по созданию прототипов, AWS Индия
Викрам Шитоле, инженер по созданию прототипов, AWS Индия

Продолжительность: 30 минут