選擇適當的資料庫實現應用程式現代化 (等級 200)
由於越來越多的組織正在使用許多專用資料庫來建構高度分散的應用程式，如今千篇一律的整合型資料庫觀念已不再適合。世界日新月異，資料庫類別也不斷增長。我們越來越多地看到客戶希望建置需要多樣化資料模型的網際網路規模的應用程式。為了滿足這些需求，我們提供鍵值、寬欄、文件、記憶體內、圖表、時間序列和帳本資料庫等選項。每個選項都能解決特定的問題或一組問題。在本專題講座中，進一步了解 AWS 專用資料庫，這些資料庫可滿足現代應用程式的規模、效能和可管理性要求。

主講人： 
AWS 首席資料庫解決方案架構師 William Wong
AWS 資深資料庫解決方案架構師 Surendar Munimohan

持續時間：30 分鐘

在 AWS 上遷移和現代化商業資料庫 (等級 200)
隨著資料不斷增長，組織在執行這些資料庫執行個體時，解決可擴展性、可靠性和成本等關聯挑戰的負擔越來越重。加入本專題講座，了解如何遷移和現代化您的資料庫，以解決這些挑戰、確保應用程式可用性，以及降低總體擁有成本 (TCO)。我們將討論在將商業資料庫遷移至 AWS 之前，您需要注意的重要考量。我們深入探討了可用的遷移方法、工具和服務，以協助您將資料庫遷移至 Amazon RDS for SQL Server 或 Oracle，以及如何將資料庫現代化為 Amazon Aurora 上的開放原始碼資料庫的方法。本專題講座還包含常見的使用案例，以進一步優化您的資料庫，實現現代應用程式的敏捷性、效能與可擴展性。

主講人： 
AWS 資深資料庫解決方案架構師 Barry Ooi
AWS 資深資料庫遷移專家 Jay Shin

持續時間：30 分鐘

在 AWS 上優化和現代化 SQL 伺服器 (等級 300)
現代化舊式 SQL Server 資料不僅耗時而且資源密集，因為遷移應用程式本身通常需要執行更多工作，包括重寫與資料庫互動的應用程式的程式碼。本專題講座概述了在 AWS 上執行 SQL Server，以實現可擴展性、高可用性和災難復原，以及管理授權成本的優勢。我們討論了其中一項策略，該策略通常涉及使用開放原始碼資料庫或專為雲端建置的資料庫，來進行應用程式變更和現代化，還探討了如何避免昂貴的授權 (進而降低成本)、供應商鎖定期間和稽核。該專題講座還包括示範，為您提供有關如何使用 Babelfish for Aurora PostgreSQL 的實際觀點，以及在與傳統資料庫遷移關聯的短時間內開始執行查詢，並優化您的授權費用。

主講人： 
AWS 首席合作夥伴解決方案架構師 Sriwantha Attanayake
AWS 的 Microsoft 專家解決方案架構師 Rita Ladda

持續時間：30 分鐘

使用 Amazon Aurora 建置可擴展的應用程式 (等級 200)
數十年來，應用程式一直以老一代的商業資料庫建置，這些資料庫不僅昂貴，而且專有。許多施加了懲罰性授權條款，並且難以管理和擴展。在本專題講座中，我們分享了如何使用 Amazon Aurora (MySQL 和 PostgreSQL 相容的關聯式資料庫) 來管理資料，並建置可擴展、可靠且高效能的應用程式。他還整合了商用級資料庫的效能與可用性，並具備開源資料庫的簡易性和成本效益。我們討論了 Amazon Aurora 的擴展，以滿足應用程式可擴展性、高可用性和災難復原的需求。本專題講座還展示了 Amazon Aurora Serverless V2 如何讓您立即將資料庫工作負載從每秒數百次交易擴展至數千次，並以細微的增量調整容量，以提供適當數量的資料庫資源。

主講人：AWS 資深資料庫解決方案架構師 Roneel Kumar
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon DynamoDB 建置任何規模的高效能應用程式 (等級 200)
NoSQL 資料庫專為特定的資料模型而建置，並針對現代應用程式 (如需要可擴展性、低延遲和靈活性的行動、Web 和遊戲應用程式) 進行了最佳化。加入本專題講座，了解 Amazon DynamoDB 如何提供企業就緒資料庫，以協助您提供具有一致的且延遲不到 10 毫秒的效能和幾乎無限輸送量和儲存的應用程式。我們深入探討了 DynamoDB 的功能、索引、如何輕鬆擴展，以及其成本元件。我們還展示了如何使用 NoSQL Workbench，針對高度可擴展的多玩家線上遊戲應用程式設計資料模型，能夠以任何規模提供一致且延遲不到 10 毫秒的效能。了解如何輕鬆監控大規模 DynamoDB 工作負載，以觀測延遲、每秒讀取和寫入請求、熱分割區、限流和錯誤等關鍵指標。

主講人：AWS 資深 DynamoDB 專家解決方案架構師 Vaibhav Bhardwaj
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon DocumentDB 大規模操作關鍵文件工作負載 (等級 200)
組織越來越多地轉向以文件為導向的資料庫，以便根據其應用程式需求輕鬆存放和查詢順暢演進的資料。加入本專題講座，進一步了解文件資料庫和使用案例的相關資訊。了解 Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) 如何讓您大規模執行和操作任務關鍵型 JSON 工作負載，突破傳統資料庫中的可擴展性限制。本專題講座還介紹了此解決方案如何讓現有應用程式只需進行零至最小的程式碼變更。我們提供有關如何與現有 AWS 服務進行原生整合，以及遷移最佳實務等方面的指引，以及有關如何開始使用 DocumentDB 的示範。

主講人：AWS 資深專家解決方案架構師 Gururaj Bayari
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon ElastiCache 和 MemoryDB for Redis 建置高效能的現代應用程式 (等級 200)
如今的現代應用程式要求任何規模的高效能和回應能力。在本專題講座中，我們分享了如何使用 Amazon ElastiCache for Redis 的分散式記憶體資料儲存來建置高效能應用程式，以影響營收、客戶體驗和滿意度。Amazon ElastiCache 是一項全受管記憶體快取服務，它以微秒延遲加速應用程式效能。探索快取如何增強您的工作負載，以及如何建置快速、安全且高度可用性的應用程式。

主講人：AWS APJ 資深 ElastiCache/MemDB 專家 Shirish Kulkarni
持續時間：30 分鐘

利用資料的力量並為您的使用案例選擇適當的分析 (等級 200)
藉助正確的分析方法，組織可發揮資料的全部潛力，衍生有意義的洞察並做出明智的決策。本專題講座概述了如何根據您的使用案例選擇適當的分析，從各種資料類型中尋找洞察，以及如何將其提供給適當的人員和系統。我們介紹了如何憑藉 AWS 上的資料湖和專用資料儲存建立強大的基礎，來管理資料、消除資料孤島，以及加速上市。

主講人：AWS 首席分析解決方案架構師 Niladri Bhattacharya
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon DataZone 透過內建管控功能解鎖跨組織界限的資料 (等級 200)
資料系統通常是龐大、孤立且複雜的，多樣化的資料集分佈在資料湖、資料倉儲、雲端資料庫、SaaS 應用程式、IoT 裝置和內部部署系統。若要從您的資料中獲得價值，需要使用資料進行分析的人員和系統需要能夠存取該資料。加入本專題講座，了解 Amazon DataZone 如何讓您跨組織界限分享、搜尋和探索大規模資料，並透過統一的資料分析入口網站協作處理資料專案，該入口網站為您提供所有資料的個人化檢視，同時執行您的控管和合規性政策。

主講人：AWS 首席分析專家 Vikas Omer
持續時間：30 分鐘

使用 AWS Lake Formation 集中並統一所有資料使用者的資料存取 (等級 200)
許多組織正在需求資料、分析和 ML 解決方案，使資料可用於廣泛的分析。本專題講座將介紹如何建置以 Amazon S3 為基礎的資料湖所支援的統一資料平台，並使用專用工具和處理引擎來破解資料孤島、跨業務分享資料，並做出明智的資料驅動型決策。了解如何確保更嚴格地控制以平台使用者身分存取最敏感資料的人員，並遵循最低權限存取的原則。深入了解如何集中管理可用資料集的存取權，並透過其選擇的運算引擎，為各種使用者套用精細的許可。

主講人：AWS 資深分析解決方案架構師 Praveen Kumar
持續時間：30 分鐘

以最低營運開銷安全且大規模地執行 Apache Spark (等級 200)
在不斷演變的市場環境中，組織能夠縮短其分析工作負載的上市時間至關重要。許多組織使用 Apache Spark 來實現競爭優勢、優化商業成本並加速做出決策。在本專題講座中，我們將介紹在 AWS 上執行開放原始碼相容的 Apache Spark 任務的 3 種選項。我們介紹了如何在 Amazon Athena for Apache Spark 和 Amazon EMR Serverless 上，以最低的組態和營運開銷安全地執行 Apache Spark 分析工作負載。

主講人：AWS 資深大數據解決方案架構師 Amir Shenavandeh
持續時間：30 分鐘

在 AWS 上建置高效能、交易式無伺服器資料湖 (等級 200)
Data Lake 是一個中央儲存器，用於以任何規模和各種格式存放結構化和非結構化資料。然而，諸如更新、從資料湖中刪除已識別記錄子集，以及做出並行變更等任務可能耗時且昂貴。在本專題講座中，我們將探索最常見的交易資料湖格式。我們將採用實際範例來示範如何建置高效能交易資料湖，以執行分析查詢，透過分析和無伺服器解決方案 (包括 Amazon Apache Iceberg on EMR Serverless 和 Amazon Athena) 傳回一致且最新的結果。該專題講座討論了如何在資料湖中支援 ACID (原子性、一致性、隔離、耐久性) 交易、時間旅行、結構描述/分割演進及清除個別記錄，以便隨著資料湖使用案例的增加，不斷滿足監管與合規需求。

主講人：AWS 資深解決方案架構師 Indrajit Ghosalkar
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon QuickSight 增強您的應用程式 (等級 200)
組織中的使用者每天都會做出影響業務成果的決策。當他們在合適的時間獲得正確的資訊時，就能做出推動公司朝正確方向前進的選擇。本專題講座介紹了您可在應用程式中內嵌 Amazon QuickSight 的不同內嵌方法，以及內嵌 QuickSight 儀表板的使用案例。我們展示如何將 QuickSight 整合至應用程式架構中、設定許可和安全性，以及使用 QuickSight 的 API 來內嵌儀表板和報告。

主講人：AWS QuickSight 解決方案架構師 Olivia Carline
持續時間：30 分鐘

透過 Amazon OpenSearch 解決方案使用集中式日誌記錄在 20 分鐘內進行日誌分析 (等級 200)
日誌分析對於調查問題，以解決停機時間並提高應用程式的彈性至關重要。應用程式可能有許多移動部分，而且並非所有團隊都有適當的技能或時間來建置集中式日誌記錄功能，以將不同應用程式層級之間的事件建立關聯。在本專題講座中，我們分享了 Amazon OpenSearch 如何為您提供全面的日誌管理，以及簡化日誌分析管道建置的功能。了解如何從 CDN、防火牆、網路、應用程式和資料庫，只需點按幾下即可將日誌提取到單一儀表板，而無需編寫任何程式碼。我們還展示了如何透過 AWS 上的 Amazon OpenSearch Service，在 20 分鐘內就能建置集中式日誌分析平台。我們還會介紹如何從自訂應用程式和其他 AWS 解決方案來擷取和視覺化日誌。

講者：主講人：AWS 首席分析解決方案架構師 Muhammad Ali
持續時間：30 分鐘

透過將舊式資料庫遷移至 Amazon Redshift 資料倉儲來解鎖分析功能 (等級 200)
客戶正在尋求從其資料中衍生更大價值，使用舊式應用程式變得越來越困難。Amazon Redshift 是一項專用大規模分析服務，可在整個業務中提供更深入、更快速的資料洞察。在本專題講座中，我們分享了期望遷移至 Amazon Redshift 的客戶所看到的常見案例，以及透過其分析平台現代化獲得的益處。我們展示了如何快速輕鬆地將舊式資料庫遷移至 Amazon Redshift、充分利用 Redshift 的功能，以及透過快速、簡單且安全的大規模分析加速獲得洞察。

主講人：AWS Redshift 專家解決方案架構師 Sean Beath
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon Redshift 統一資料孤島以加速價值實現 (等級 200)
洞察所需的資料不僅在數量上不斷增加，而且變得更加多樣化 (日誌資料、點擊流、語音、影片)。它通常位於各種資料孤島，甚至是第三方組織。預計跨部門、組織和區域的使用者都會處理在交易上一致的資料；然而，隨著資料移動和出現網路瓶頸，在這些孤島轉換資料的過程中充滿資料複寫和遺失、不一致、不準確性以及延遲等問題。本專題講座介紹了全受管雲端資料倉儲服務 Amazon Redshift 如何打破資料孤島，並實現跨區域和帳戶共用資料。了解 Amazon Redshift 常見的資料整合模式，這些模式可充分利用其與各種服務的原生整合。該專題講座還展示了資料共用功能，以及如何以安全的方式共用和存取即時資料，而無需進行資料移動或資料複製。

主講人：AWS Redshift 解決方案架構師 Paul Villena
持續時間：30 分鐘

簡化資料整合以加速獲得洞察的方法 (等級 200)
組織越來越需要近乎即時地分析營運資料，以改善使用者體驗並優化程序。然而，營運分析系統僅限於單一資料庫，或是包含建置管理起來可能極具挑戰性且成本高昂，而且有時還會造成長時間延遲的自訂資料管道，以取得用於分析的交易資料。本專題講座深入了解如何善用 Amazon Aurora，該服務支援與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合。了解 Amazon Aurora 與 Amazon Redshift 之間的全新無程式碼整合，如何讓您在 PB 級交易資料上實現近乎即時的分析和機器學習。

主講人：AWS 分析部資深技術客戶經理 Partha Sarathi Sahoo
持續時間：30 分鐘

使用 AWS Glue 簡化並加速資料整合與 ETL 現代化 (等級 200)
ETL (擷取-轉換-載入) 在每個資料轉換之旅中發揮著關鍵作用。分析或機器學習專案的第一步是，探索並準備您的資料以取得優質結果。在本專題講座中，了解無伺服器、可擴展的資料整合解決方案 AWS Glue 如何提供多合一功能，以便讓所有使用者都能輕鬆建置和管理資料管道。我們展示了如何在整個組織中啟用自助式資料準備，並開始使用 AWS Glue 進行 ETL 遷移。我們還分享了所有技能集的使用者如何使用 AWS Glue 建置和管理資料管道。

主講人：AWS 資料工程首席開發人員 Suman Debnath
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 和 Amazon Kinesis 建置串流資料平台 (等級 200)
許多企業嘗試從其即時資料來源建置串流分析架構，經常難以找到適合自己的適當架構模式。此外，串流資料分析也需要獨特的技能，深入全面地理解時段、時間和狀態等串流處理概念可能會很複雜。本專題講座介紹了使用 AWS 解決方案建置串流資料平台的程序，包括 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 和 Amazon Kinesis。我們深入探討了這些服務的架構和功能，並展示其如何用於建置高度可擴展、容錯和高效能的資料串流解決方案。了解資料擷取、串流處理、資料儲存和資料分析等關鍵概念，並取得有關最佳實務和使用案例的實際洞察。在專題講座結束時，您可以了解如何建置串流資料平台，以管理大量即時資料，並讓您的組織獲得寶貴的洞察。

主講人：AWS 資深串流解決方案架構師 Masudur Rahaman Sayem
持續時間：30 分鐘

打破資料孤島：在 SaaS 應用程式與 AWS 之間傳輸資料 (等級 200)
組織將關鍵資料存放在多個位置及分散式應用程式中。用於報告和分析的資料擷取、資料準備和應用程式整合可能很複雜、昂貴且耗時。在本專題講座中，我們將闡述如何在軟體即服務 (SaaS) 應用程式與 AWS 服務 (例如 Amazon S3 和 Amazon Redshift) 之間，只需點按幾下即可安全地傳輸資料。我們還展示了使用其他分析和 ML 解決方案，在幾分鐘內輕鬆設定資料流程，而無需編寫程式碼並衍生業務洞察。

主講人：AWS 首席開發人員支援主管 Donnie Prakoso
持續時間：30 分鐘

在 AWS 上安全地協作和分析您的資料 (等級 200)
組織一直在尋求安全地共用資料的方法，並改善多方之間的協作方式。在本專題講座中，了解如何在 AWS 上運用技術進行安全的資料共用與協作。我們介紹了如何輕鬆、經濟高效和無風險共用資料，同時防止資料複寫。本專題講座還包括執行以下操作的相關步驟︰如何在幾分鐘內建立安全的資料無塵室，以及透過內建的可自訂分析規則和隱私權增強的控制項，對每位參與者執行的查詢新增限制。

主講人：AWS 資深分析專家 Allison Quinn
持續時間：30 分鐘

使用 VMware Cloud on AWS 和分析技術加速資料的商業價值 (等級 200)
組織正在不斷需求解除資料障礙、整合各種系統和資源的智慧，以從其資料中獲得價值的方法。本專題講座重點介紹了如何將 VMware Cloud on AWS 與 AWS 分析進行整合，讓您更輕鬆地使用服務從業務資料中獲取有意義的洞察。善用 VMware Cloud on AWS 的混合雲端服務，藉以取得有關如何將現有的內部部署應用程式和資料庫無縫遷移至 AWS 的深入洞察，進而讓組織能夠快速、無縫地遷移至雲端。您的應用程式和資料庫位於 AWS 後，我們將展示如何與其他 AWS 解決方案整合，以加速從資料中獲得洞察。該專題講座包括一個 AWS Lake Formation 如何簡化您的資料湖建置、管理、保護和共用的示範。我們還將介紹如何透過 Amazon QuickSight 揭示重要洞察、在整個組織中分發智慧，以及發布互動式儀表板。
 
主講人：VMware Cloud on AWS 專家解決方案架構師 Greg Vinton
持續時間：30 分鐘

使用 Data on Amazon EKS 建置、部署和擴展資料密集型工作負載 (等級 200)
對於那些尋求執行資料和機器學習工作負載的人來說，Kubernetes 因改善了敏捷性、可擴展性和可攜性，已成為一個備受青睞的平台。但對於許多客戶來說，在 Kubernetes 上部署和擴展資料工作負載仍然是一項挑戰。有許多衝突的工具，且具有不同程度的成熟度、整合，以及與現有平台的相容性。這些工作負載通常為高輸送量、運算密集，且對業務營運至關重要，從而需要適當的組態來支援其需求。本專題講座展示了如何善用 Data on EKS (DoEKS)，來簡化和加速在 Amazon EKS 上建置、部署和擴展資料工作負載的程序。DoEKS 在 Amazon EKS 藍圖專案的基礎上進行建置，並整合了指引和各種工具，以支援 Kubernetes 上資料相關工作負載的獨特挑戰和需求。我們深入探討了最佳實務、範例和架構，旨在讓您更輕鬆地在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上進行建置、部署和擴展資料密集型工作負載，從而讓您能夠簡化資料處理和分析，以擷取寶貴的洞察並推動價值創造、提供競爭優勢，以及增強客戶體驗。
 
主講人：AWS 資深容器專家解決方案架構師 Frank Fan
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon EMR、EKS 和 Amazon FSx for Lustre 來激發您的 Apache Spark 工作負載 (等級 300)
建構家正在使用 Spark on Kubernetes 來執行大數據和機器學習 (ML) 工作負載，以便更輕鬆地管理和靈活地部署。加入本專題講座，與我們一起深入探討 Amazon EMR on EKS，以便在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上執行您的 Apache Spark 工作負載。了解此部署選項如何讓您專注於執行分析工作負載，同時使用 Amazon EMR on EKS 建置、設定和管理開放原始碼應用程式的容器。我們示範了如何針對 Apache Spark 執行效能優化的執行期，以加速工作負載執行並降低執行成本。了解此選項如何為您提供強大的多租戶支援、增強的安全性，以及建置統一的可觀測性解決方案的眾多選項。我們還展示了如何使用 EMR on EKS 和 FSx for Lustre，有效地操作批次和串流工作負載，以快速、有效地執行資料密集型操作。

主講人：
AWS Professional Services 雲端架構師 Vivekanand Tiwari
AWS Professional Services 資深雲端架構師 Haofei Feng

持續時間：30 分鐘

適用於建構家的生成式 AI：如何使用 AWS 建置創新解決方案 (等級 200)
在本專題講座中，了解 AWS 上的生成式 AI 是什麼，並發掘善用這些技術來交付成果的益處，包括重塑應用程式、打造創新的客戶體驗，以及推動實現前所未有的生產力水平。我們將闡述用於建置和部署生成式 AI 模型的 AWS 服務和工具。了解各領域和產業中生成式 AI 應用程式的眾多相關範例。我們還分享了設計和測試生成式 AI 解決方案的最佳實務和提示。

主講人：AWS 印度資深解決方案架構師 Vatsal Shah
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon SageMaker 基礎模型建置生成式 AI 應用程式 (等級 300)
生成式 AI 是一種強大的技術，可產生逼真和創意性內容。在本專題講座中，我們將闡述如何透過 Stability AI 與 AWS 上的 Hugging Face 建置和部署生成式 AI 解決方案。我們討論了生成式 AI 中的技術，並探索了 Amazon SageMaker 如何為您提供完整的實作平台。該專題講座包括 Stable Diffusion 在電腦視覺方面的主要使用案例，以實現影像合成和樣式傳輸的實用示範。了解 AWS 上的大型語言模型 (LLM) 的潛力，以及如何輕鬆地自動化客戶支援，並為客戶快速產生個人化內容。本專題講座提供有關如何使用 AWS 上的生成式 AI 實作真實的增值專案的想法

主講人：AWS 分析資深技術客戶經理 Melanie Li
持續時間：30 分鐘

使用 Amazon Kendra 和 Amazon SageMaker 託管的 LLM 透過生成式 AI 提升聊天機器人效能 (等級 300)
在本專題講座中，了解如何使用 Amazon Kendra 和 SageMaker 託管的 LLM (大型語言模型) 來實作擷取增強產生 (RAG)，以解決資料隱私權和資料落地問題。我們展示了如何將 RAG 與語義搜尋服務 Amazon Kendra 相結合，能夠顯著改善聊天機器人的回應品質並消除幻覺，同時確保資料隱私權。了解如何以經濟高效和優化的方式，在 Amazon SageMaker 中部署 LLM，以及將 RAG 和 LLM 與現有聊天機器人基礎設施整合，以提供無縫的使用者體驗。該專題講座還概述了 Amazon Kendra 支援的 RAG 和 SageMaker 託管的 LLM 的優勢和實用應用程式，讓您能夠打造安全、靈敏和智慧的聊天機器人。

主講人：AWS 資深 ISV 解決方案架構師 Ben Friebe
持續時間：30 分鐘

使用生成式 AI 和以 ML 為基礎的情緒分析來改善客戶體驗 (等級 200)
許多組織設法從跨多管道的客戶互動中獲取洞察，以提升客戶體驗，但同時也面臨諸多挑戰，包括分散的內容和資料孤島。本專題講座展示了如何在 AWS 上架構智慧型全通路客戶參與平台。本專題講座提供了如何從全通路來源收集、處理和回應客戶摘要的逐步指引。透過此架構性框架，包括分析、生成式 AI 和 ML 解決方案，我們展示了如何以全新和更好的方式與客戶互動，讓您能夠為客戶提供真正重要的內容，改善其體驗並提升客戶終生價值。

主講人：AWS 資深解決方案架構師 Hariharan Suresh
持續時間：30 分鐘

透過資料庫和分析將機器學習帶給構建家 (等級 200)
如今的組織會產生、處理和收集比以往更多的資料，以便更好地了解市場環境，並滿足客戶不斷演變的需求。在本專題講座中，了解 AWS 如何為 Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon Neptune 和 Amazon QuickSight 等資料庫和分析解決方案新增 ML 功能，藉此以不同的方式為建構家賦能授權。我們將分享如何將機器學習更靠近資料，如何加速資料分析工作流程，透過更深入、更快捷且更全面的洞察來實現富有成效的成果。

主講人：AWS SMB APJ、GTM 策略與解決方案主管 Pierre Semaan
持續時間：30 分鐘

使用資料庫、分析和 ML 來加速大規模即時串流資料的洞察 (等級 200)
處理串流資料可能很複雜，當您需要即時做出回應時尤其如此。加入本專題講座，了解如何輕鬆地大規模收集、處理和分析即時串流資料，讓您及時取得深入的見解並快速地對新資訊做出反應。我們將闡述常見的串流資料使用案例，以及如何實作包括分析、資料倉儲、無伺服器和 ML 在內的 AWS 解決方案，以進行資料分析。我們透過使用案例進行示範，包括如何近乎即時地偵測線上交易欺詐。我們將展示如何將此方法套用至各種資料串流和事件驅動型架構，具體取決於所需的成果和預防欺詐要執行的動作。

主講人： 
AWS 印度首席原型製造工程師 Arun Balaji
AWS 印度首席資料庫專家解決方案架構師 Gopalakrishnan Subramanian

持續時間：30 分鐘

使用聯合查詢和機器學習來簡化跨分散式資料集的資料分析和異常偵測 (等級 200)
當今的建構家必須處理各種來源中的資料，例如資料湖、資料庫、內部部署、其他雲端系統和第三方應用程式。當他們必須與多個跨職能團隊合作時，這會變得更加複雜。本專題講座展示了如何使用分析、無伺服器和其他 AWS 解決方案來建置端對端架構式框架，以收集有關資料的洞察並識別異常交易。了解如何使用 Amazon Athena 聯合查詢，讓您無需移動或複製資料，即可直接在這些不同的資料來源中進行聯合查詢，以克服這些挑戰並產生高效能的分析和洞察。我們展示了 Amazon Athena 如何與 Amazon SageMaker 關聯，在商業交易上使用 SQL 命令來執行 ML 推論，以獲得洞察並識別異常交易。專題講座最後介紹了如何在 Amazon QuickSight 中分析 Athena 聯合查詢的結果，以透過互動式儀表板、分頁報告、內嵌分析和自然語言查詢，滿足來自相同的事實來源的各種分析需求。

主講人： 
AWS Professional Services 資深雲端架構師 Sam Gordon
AWS Professional Services 雲端架構師 Ed Fraga

持續時間：30 分鐘

使用 AWS Chatbot 來監控、操作企業資源並進行故障診斷 (等級 300)
許多組織都有不同的企業工具和平台，通常不相互整合。這讓資料分析、共用和協作分析變得困難且耗時。在本專題講座中，探索如何建置 AWS Chatbot，這是一種互動式代理程式，用於為 AWS 資源設定 ChatOps。使用 AWS Chatbot，您現在能夠使用喜好的協作工具進行通訊和 IT 操作任務協作。我們將介紹如何集中管理基礎設施和應用程式，以及自動化和精簡您的工作流程。深入了解如何建立互動式和協作體驗，讓使用者透過聊天介面即時查詢和溝通。本專題講座還包括以下示範︰如何接收提醒和執行命令以傳回診斷資訊，以及建立支援案例，以便您更快地協作和回應事件，而無需進行其他 AWS 工具的關聯性切換。

主講人：AWS Professional Services 首席雲端架構師 Vikas Awasthi
持續時間：30 分鐘

使用分析和 ML 建立智慧洞察探索解決方案 (等級 200)
無論規模和產業如何，許多組織都必須管理不斷增長的資料量。他們需要查看大量非結構化和半結構化資料，才能衍生有意義的洞察。有時，要深入研究並從中挖掘知識，他們必須深入探討各種文件和資料。為簡化其工作，他們希望準確地擷取各個團隊之間的關鍵資料點和關聯，並及時做出業務決策。為實現此目標，他們需要智慧型探索和篩選機制，以在合適的時間獲取正確的資訊，這可能是一個非常耗時的過程。在本專題講座中，我們展示了如何使用分析和 ML 從文件中快速擷取準確的洞察。了解如何使用 AWS 技術，包括 Amazon S3 儲存、Amazon Textract、Amazon Comprehend、AWS Lambda 和 Amazon Kendra 等 AWS 技術，來建置認知和智慧的探索和搜尋平台，並從非結構化文件中擷取有意義的洞察。

主講人：AWS 印度資深新創公司解決方案架構師 Darshit Vora
持續時間：30 分鐘

使用分析和機器學習改善語義搜尋相關性 (等級 200)
語義搜索引擎的興起讓許多使用者的搜尋更加容易。語義搜尋使用 ML 來了解查詢的含義，並透過提供比文字搜尋更相關的結果，來了解這些術語的意圖和關聯的含義，藉此提高搜尋的實用性。本專題講座介紹了搜尋相關性、語義搜尋和基礎架構的重要性。我們展示了如何使用 Amazon SageMaker 和 Amazon OpenSearch Service 建置語義搜尋引擎並改善搜尋相關性。

主講人：AWS 印度解決方案架構師 Kamal Manchanda
持續時間：30 分鐘

在邊緣和雲端進行即時分析 (等級 200)
機器故障可能會對工廠和製造廠的營運效率造成不利影響，但識別嚴重故障並檢查實體參數卻極具挑戰性。為改善故障偵測程序，監控生產系統並即時收集效能資料至關重要。在本專題講座中，我們討論並示範了各種可用的選項，以安全地連線和收集設備資料，使用 AWS 分析和 ML 在邊緣和雲端獲得即時洞察。此外，我們示範了一個使用案例，其中收集了多個設備的資料，並在邊緣即時監控關鍵參數。此外，我們還展示了集中式儀表板，其中搭載了多個站點的整合資料。

主講人： 
AWS 印度首席原型製造工程師 Arun Balaji
AWS 印度原型製作工程師 Vikram Shitole

持續時間：30 分鐘