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在 Best of AWS re:Invent 聆聽 AWS 首席技術推廣者 Jeff Barr 的分享
觀看 AWS 副總裁暨首席技術推廣者 Jeff Barr 的開場專題講座,他將介紹 AWS re:Invent 最具影響力的公告、AI 創新與精選亮點。 立即報名。
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活動議程
體驗 AWS re:Invent 涵蓋五大主題的熱門專題講座,包括 AI 與代理式工作流程、資料庫、開發人員工具、無伺服器、容器解決方案和 AI 時代的領導策略。
專題講座開場
全部開啟參加由 AWS 副總裁暨首席技術推廣者 Jeff Barr 主講的開場專題講座,探索 AWS re:Invent 最具影響力的公告、AI 突破性功能及亮點。
上午 9:00 | AWS 首席推廣者 Jeff Barr
AI 主題
全部開啟從試驗發展成為安全、可擴展且可靠的代理程式系統,需要的不僅僅是出色的提示。在本專題講座中,我們將介紹 Amazon Bedrock AgentCore 如何利用企業級服務 (包括執行時期、閘道、身分、記憶體、可觀測性、程式碼解釋器,以及瀏覽器),來助力團隊從概念驗證過渡到生產環境。了解這些服務如何簡化開發、減輕營運負擔並加快價值實現速度。您將從 Ericsson 技術團隊了解最佳實務,並且我們還將介紹企業準備度、工具整合,以及大規模效能等基礎能力的相關內容,不管您處於旅程的哪個階段,都能為您提供取得成功的藍圖。
AIM2204 | L200
上午 9:40 | Mark Roy、Vivek Singh、Sarbashis Das
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 為開發人員帶來了統一的方法,用於測試及驗證 AI 代理程式的效能。在本專題講座中,您將了解如何運用預先建置的指標,來衡量任務成功率、回應品質,以及工具準確度等關鍵維度,或者定義依據您的需求量身定制的自訂成功標準。了解 Evaluations 如何整合至 CI/CD 管道,以便提前發現迴歸問題,並藉由對即時追蹤進行取樣與評分,來支援生產環境中的線上評估,從而發現實際問題。最後,了解 Evaluations 如何助力團隊加速部署可靠的代理程式,減輕營運風險,以及透過實際的實作模式來持續地大規模地評估代理程式的效能。
AIM3348 | L300
上午 10:40 | Amanda Lester、Vivek Singh、Ishan Singh
要在 AWS 上建置永續發展、經濟高效的生成式 AI,需要整合代理式 AI、高效能架構,以及雲端原生最佳化。代理程式系統採用 Amazon Bedrock AgentCore,藉助上下文記憶體、非同步執行及隨需工具調用,將運算浪費降至最低。模型上下文協定 (MCP) 可實現 AI 代理程式、AWS 服務,以及自訂工具間的安全連線。Amazon SageMaker 透過 AWS 的 Trainium 與 Inferentia2 晶片可提高效率 (每瓦效能可提高 50%),實現了可擴展開發以及量化與推測性解碼等最佳化技術。自動擴展、批次處理,以及 Spot 執行個體可防止資源過度佈建。這種方法與 CloudWatch 及 Cost Explorer 監控相結合,能夠交付高效能、低碳的生成式 AI 解決方案。
AI AIM333 | L300
上午 11:40 | Isha Dua、Parth Patel
資料庫主題
全部開啟在本專題講座中,我們將詳細探討導致 2025 年 10 月 20 日服務中斷的 Amazon DynamoDB DNS 管理系統的架構。我們將分享 DynamoDB 團隊從這次事件中吸取的經驗教訓,並解釋我們如何利用這些洞察來改善 DynamoDB 與 AWS。您將獲得可運用於你所建置系統中的實用知識。
DAT453 | L400
上午 9:40 | Craig Howard
本專題講座將深入探討新推出的 AWS Database Savings Plans,這是一種靈活的定價模式,適用於多種 AWS 資料庫服務。選擇 Database Savings Plans,在一年期限內,使用無伺服器部署與符合資格的執行個體可將資料庫成本降低高達 35%,並且無需預付費用。了解如何分析用量模式、實作成本最佳化策略,以及最大限度地節省成本,同時確保工作負載靈活性。探索如何結合使用 Database Savings Plans 與現有的定價模式及現代化舉措。掌握最佳實務,在組織內實現資料庫成本最佳化。
DAT326 | L300
上午 10:40 | Adam Driver、Rick Ochs
儘管生成式 AI 吸引了許多眼球,但其尚未開發的潛力在於將生成式 AI 技術與經過數十年驗證的符號式 AI 技術相結合。本專題講座將探討組織如何善用基於本體與基於邏輯的推理等符號式 AI,來建置知識圖譜及增強其 AI 功能。深入探討這些主題,了解本體的狀況,語意來源,以及建置工作知識圖譜的意義。了解定義及採用本體的具體策略,以及如何利用推理來讓自己獲益。
DAT443 | L400
上午 11:40 | Ora Lassila
開發人員工具主題
全部開啟模型上下文協定 (MCP) 是一種開放式通訊協定,可規範 AI 模型如何以安全和結構化的方式存取外部工具、資料來源和 API。一起參加本專題講座,了解如何安全地實作基於 MCP 伺服器的工具的最佳實務,藉助更豐富的上下文來增強開發工作流程,從而助力開發人員高效地完成編碼任務。此外,我們還將介紹相關使用案例,以及探討使用 RAG 與 MCP 的權衡。
DVT213 | L200
上午 9:40 | Nathan Jones、Arundeep Nagaraj
AI 驅動的開發生命週期 (AI-DLC) 代表了一種變革性的軟體工程方法,其將 AI 定位為整個開發程序的核心協作者。AI-DLC 與傳統的 AI 輔助開發方法不同,其透過兩個關鍵維度來重新構想整個軟體生命週期︰採用 AI 技術的執行與人類監督以及動態的團隊協作。此方法的運作分為三個階段︰啟動、建置與營運,其中 AI 在啟動工作流程的同時,確保各個所有階段持續採用上下文。這種創新方法帶來了顯著的好處,包括提高速度、增強品質、改善市場回應能力,以及提升開發者體驗,同時確保關鍵的人員監督與協作。
DVT214 | L200
上午 10:40 | Raja SP、Anupam Mishra
藉助 Kiro 強大的指導功能,徹底革新團隊的開發體驗。了解如何建立與維護指導檔案,這些檔案將充當專案的真實來源,確保每一位團隊成員皆遵循相同的元件、API 端點與測試約定。我們將示範此動態文件如何隨著程式碼庫的演進而發展,從而在減少認知負擔的同時,擷取關鍵決策與模式。告別重複的編碼標準闡述,迎接與您團隊已建立的工作流程及最佳實務完美契合的一致、自動化程式碼生成。
DVT340 | L300
上午 11:40 | Allie Fortman、Matt Laver、Chandra Sreeraman
無伺服器與容器主題
全部開啟AWS Lambda 耐久性函式可增強 Lambda 的程式設計模型,進而藉助 JavaScript、TypeScript 或 Python 等熟悉的程式語言模式,來簡化建置容錯應用程式的過程。我們將探索各種全新功能,這些功能可透過內建重試機制來簡化故障處理,高效地處理人機互動,以及透過狀態管理來追蹤進度。您將透過互動式示範,了解如何在 IDE 中開始使用 Lambda 耐久性函式,以及使用 “steps” 和 “waits” 等原語進行狀態管理、故障處理和長期執行中業務邏輯的順暢執行。做好準備,以便在下一個專案中善用耐久性函式,簡化架構,以及加速交付容錯應用程式。
CNS380 | L300
上午 9:40 | Eric Johnson、Michael Gasch
Amazon ECS 提供多種運算選擇,使架構師能針對效能、成本及營運需求來最佳化。本專題講座將全面指導您如何將 AWS Fargate、Amazon ECS 受管執行個體及自管 EC2 與 Amazon ECS 配合使用。我們將透過實際情境,深入探討每種運算類型的技術架構、營運模式及成本影響。您將了解依據批次處理、Web 服務,以及資料密集型工作負載等特定應用程式模式,來選擇與之相符的運算的關鍵節點。
CNS342 | L300
上午 10:40 | Alexandr Moroz、Mats Lannér、Ruben Di Battista
企業面臨著將舊式應用程式移轉,以及對其進行現代化改造以適應雲端原生架構方面的難題。本專題講座將介紹如何善用 Amazon EKS 混合節點,將舊式工作負載轉換為雲端原生架構。了解評估您目前的技術堆疊,發現轉換機會,並實作高效的現代化策略。我們將探索容器化應用程式、採用微服務,以及充分利用 Kubernetes 強大功能的工具與最佳實務。探索 Amazon EKS 如何實現無縫移轉路徑,並在內部部署環境與雲端環境執行容器化工作負載。不管您處於移轉與現代化之旅的哪個階段,這種方法都能減輕營運負擔、降低成本,以及加速創新。
CNS210 | L200
上午 11:40 | Nirmal Mehta、Isaac Mosquera
資深領導者主題
全部開啟在一級方程式賽車中,勝利取決於將數百萬個資料點轉化為致勝決策。組織可以運用相同的精確度,從未充分利用的資料資產中獲取價值。以 F1 的模式為基礎,我們提出包含三個部分的卓越資料架構:以客為本的決策、人力驅動的動態策略,以及快速回應市場的結構。了解實用的方法,將您的資料策略發展為 AI 時代的商業優勢。
SNR202 | L200
上午 9:40 | Tom Godden、Matt Quinn
AI 代理程式讓工作場所改頭換面,與此同時組織必須調整自己的結構與方法,以便把握全新機遇。AI 的機率性特徵需要不斷迭代與智慧監督,從而在各個業務職能部門之間創造新的工作方式。組織必須將清晰的能力評估與敏捷的規劃相結合,同時善用其獨特的領域專業知識與資料資產,才能實現蓬勃發展。本主題演講將探討領導力如何不斷演變來滿足這些需求,內容涵蓋協調人機混合團隊的全新組織模式與角色。領導者將了解如何在快速決策與策略性監督之間取得平衡,從而發現集中式指導與分散式創新的最優組合。
SNR307 | L300
上午 10:40 | Stephen Brozovich、Jonathan Allen、Richard Davis
若要建置持久高效的企業文化,不僅需要強大的思維模式來引導員工,以及協助他們做出決策,還需要採用適當的機制來落實公司價值觀和思維模式,以及促進其持續發展。本專題講座將探究組織文化隨時間推移而衰落的原因,並深入探討強化現有文化模式的組織因素,以及分享一些有助於建立強大機制的最佳實務,以 Amazon 自身的發展歷程為例來闡述。
SNR303 | L300
上午 11:40 | Stephen Brozovich
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