Chọn cơ sở dữ liệu phù hợp để hiện đại hóa ứng dụng (Cấp độ 200)
Ý tưởng về cơ sở dữ liệu đơn khối phù hợp với mọi trường hợp ngày nay đã không còn phù hợp vì ngày càng có nhiều tổ chức đang xây dựng các ứng dụng có độ phân tán cao bằng cách sử dụng nhiều cơ sở dữ liệu được xây dựng cho mục đích nhất định. Thế giới đang phát triển và các danh mục cơ sở dữ liệu cũng không ngừng phát triển. Chúng tôi nhận thấy ngày càng nhiều khách hàng muốn xây dựng các ứng dụng quy mô Internet đòi hỏi các mô hình dữ liệu đa dạng. Để đáp ứng những nhu cầu này, chúng tôi cung cấp lựa chọn về cơ sở dữ liệu khóa-giá trị, cơ sở dữ liệu cột rộng, cơ sở dữ liệu tài liệu, cơ sở dữ liệu nằm trong bộ nhớ, cơ sở dữ liệu đồ thị, cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian và cơ sở dữ liệu sổ cái. Mỗi lựa chọn giải quyết một vấn đề cụ thể hoặc nhóm vấn đề. Trong phiên này, tìm hiểu cách các cơ sở dữ liệu được xây dựng cho mục đích nhất định của AWS đáp ứng những yêu cầu về quy mô, hiệu năng và khả năng quản lý của các ứng dụng hiện đại.

Diễn giả: 
William Wong, Kiến trúc sư giải pháp cơ sở dữ liệu chính, AWS
Surendar Munimohan, Kiến trúc sư giải pháp cơ sở dữ liệu cấp cao, AWS

Thời lượng: 30 phút

Di chuyển và hiện đại hóa cơ sở dữ liệu thương mại trên AWS (Cấp độ 200)
Khi dữ liệu tiếp tục phát triển, các tổ chức ngày càng phải chịu nhiều gánh nặng với những thách thức về khả năng điều chỉnh quy mô, độ tin cậy và chi phí liên quan đến việc chạy các phiên bản cơ sở dữ liệu này. Tham gia phiên này để tìm hiểu cách di chuyển và hiện đại hóa cơ sở dữ liệu của bạn để giải quyết những thách thức này, đảm bảo độ sẵn sàng của ứng dụng và giảm tổng chi phí sở hữu (TCO). Chúng tôi thảo luận về những cân nhắc chính mà bạn cần lưu ý trước khi thực hiện bước đầu tiên trong việc di chuyển cơ sở dữ liệu thương mại sang AWS. Chúng tôi đi sâu vào các phương pháp, công cụ và dịch vụ di chuyển có sẵn để giúp bạn di chuyển cơ sở dữ liệu của mình sang Amazon RDS dành cho SQL Server hoặc Oracle và các phương pháp về cách hiện đại hóa cơ sở dữ liệu của bạn thành cơ sở dữ liệu nguồn mở trên Amazon Aurora. Phiên này cũng có các trường hợp sử dụng phổ biến để tối ưu hóa hơn nữa cơ sở dữ liệu của bạn để đạt được tính linh hoạt, hiệu năng và khả năng điều chỉnh quy mô cho các ứng dụng hiện đại của bạn.

Diễn giả: 
Barry Ooi, Kiến trúc sư giải pháp cơ sở dữ liệu cấp cao, AWS
Jay Shin, Chuyên gia về di chuyển cơ sở dữ liệu cấp cao, AWS

Thời lượng: 30 phút

Tối ưu hóa và hiện đại hóa SQL Server trên AWS (Cấp độ 300)
Hiện đại hóa cơ sở dữ liệu SQL Server cũ có thể tốn thời gian và tiêu tốn nhiều tài nguyên vì để di chuyển ứng dụng thì cần phải làm nhiều việc khác, bao gồm viết lại mã ứng dụng tương tác với cơ sở dữ liệu. Phiên này nêu rõ những lợi ích của việc chạy SQL Server trên AWS để đạt được khả năng điều chỉnh quy mô, độ sẵn sàng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa cũng như quản lý chi phí cấp phép. Chúng tôi thảo luận về một trong những chiến lược thường liên quan đến thay đổi ứng dụng và hiện đại hóa bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu nguồn mở hoặc cơ sở dữ liệu được xây dựng cho đám mây cũng như cách tránh các giấy phép đắt đỏ (đem lại chi phí thấp hơn), thời gian ràng buộc với nhà cung cấp và kiểm tra. Phiên này bao gồm ví dụ minh họa cung cấp cho bạn góc nhìn thực tế về cách sử dụng Babelfish dành cho Aurora PostgreSQL và bắt đầu chạy các truy vấn trong một khoảng thời gian nhanh chóng liên quan đến di chuyển cơ sở dữ liệu truyền thống và tối ưu hóa chi phí cấp phép của bạn.

Diễn giả: 
Sriwantha Attanayake, Kiến trúc sư giải pháp đối tác chính, AWS
Rita Ladda, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia Microsoft, AWS

Thời lượng: 30 phút

Xây dựng các ứng dụng có quy mô linh hoạt với Amazon Aurora (Cấp độ 200)
Trong nhiều thập kỷ, các ứng dụng đã được xây dựng với cơ sở dữ liệu thương mại cũ, đắt đỏ, độc quyền. Nhiều cơ sở dữ liệu áp đặt các điều khoản cấp phép đắt đỏ và rất khó quản lý và điều chỉnh quy mô. Trong phiên này, chúng tôi chia sẻ cách quản lý dữ liệu của bạn và xây dựng các ứng dụng có quy mô linh hoạt, đáng tin cậy và hiệu năng cao với Amazon Aurora, cơ sở dữ liệu quan hệ tương thích với MySQL và PostgreSQL. Amazon Aurora kết hợp hiệu năng và độ sẵn sàng của cơ sở dữ liệu cấp thương mại với tính đơn giản và khả năng tiết kiệm chi phí của cơ sở dữ liệu nguồn mở. Chúng tôi thảo luận về việc điều chỉnh quy mô của Amazon Aurora để đáp ứng các yêu cầu về khả năng điều chỉnh quy mô, độ sẵn sàng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa của ứng dụng. Phiên này cũng trình bày cách Amazon Aurora phi máy chủ phiên bản 2 cho phép bạn điều chỉnh quy mô khối lượng công việc cơ sở dữ liệu ngay lập tức từ hàng trăm lên đến hàng nghìn giao dịch mỗi giây và điều chỉnh dung lượng theo từng mức tăng chi tiết để cung cấp lượng tài nguyên cơ sở dữ liệu phù hợp.

Diễn giả: Roneel Kumar, Kiến trúc sư giải pháp cơ sở dữ liệu cấp cao, AWS
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng các ứng dụng hiệu năng cao ở mọi quy mô với Amazon DynamoDB (Cấp độ 200)
Cơ sở dữ liệu NoSQL được xây dựng cho mục đích nhất định dành cho các mô hình dữ liệu cụ thể và được tối ưu hóa cho các ứng dụng hiện đại như ứng dụng di động, web và trò chơi yêu cầu khả năng điều chỉnh quy mô, độ trễ thấp và tính linh hoạt. Tham gia phiên này để tìm hiểu cách Amazon DynamoDB cung cấp cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho doanh nghiệp giúp bạn cung cấp các ứng dụng với hiệu năng luôn ở mức vài mili giây với thông lượng và lưu trữ gần như không giới hạn. Chúng tôi đi sâu vào các tính năng của DynamoDB, các chỉ mục, cách điều chỉnh quy mô dễ dàng và các thành phần chi phí của DynamoDB. Chúng tôi cũng trình bày cách sử dụng Bàn làm việc NoSQL để thiết kế mô hình dữ liệu cho một ứng dụng trò chơi trực tuyến nhiều người chơi có quy mô cực kỳ linh hoạt có thể cung cấp hiệu năng luôn ở mức vài mili giây ở mọi quy mô. Tìm hiểu cách bạn có thể dễ dàng giám sát khối lượng công việc DynamoDB trên quy mô lớn để quan sát các chỉ số chính như độ trễ, yêu cầu đọc và ghi mỗi giây, phân vùng nóng, tiết lưu và lỗi.

Diễn giả: Vaibhav Bhardwaj, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia cấp cao về DynamoDB, AWS
Thời lượng: 30 phút

Vận hành khối lượng công việc tài liệu quan trọng trên quy mô lớn với Amazon DocumentDB (Cấp độ 200)
Các tổ chức dần chuyển sang cơ sở dữ liệu hướng tài liệu để dễ dàng lưu trữ và truy vấn dữ liệu phát triển liền mạch theo nhu cầu ứng dụng của họ. Tham gia phiên này để tìm hiểu thêm về cơ sở dữ liệu tài liệu và các trường hợp sử dụng. Tìm hiểu cách Amazon DocumentDB với khả năng tương thích với MongoDB cho phép bạn chạy và vận hành khối lượng công việc JSON tối quan trọng trên quy mô lớn, vượt qua giới hạn khả năng điều chỉnh quy mô thường thấy trong cơ sở dữ liệu truyền thống. Phiên này cũng giới thiệu cách giải pháp này gần như không yêu cầu thay đổi về mã đối với các ứng dụng hiện có của bạn. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn về cách tích hợp chính gốc với các dịch vụ AWS hiện có và các phương pháp di chuyển tốt nhất qua ví dụ minh họa về cách bắt đầu sử dụng DocumentDB.

Diễn giả: Gururaj Bayari, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia cấp cao, AWS
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng các ứng dụng hiện đại hiệu năng cao bằng Amazon ElastiCache và MemoryDB dành cho Redis (Cấp độ 200)
Các ứng dụng hiện đại ngày nay đòi hỏi hiệu năng cao và khả năng đáp ứng ở mọi quy mô. Trong phiên này, chúng tôi chia sẻ cách bạn có thể xây dựng các ứng dụng hiệu năng cao tác động đến doanh thu, trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách sử dụng kho dữ liệu phân tán nằm trong bộ nhớ với Amazon ElastiCache dành cho Redis. Amazon ElastiCache là một dịch vụ bộ nhớ đệm nằm trong bộ nhớ được quản lý toàn phần giúp tăng tốc hiệu năng của ứng dụng với độ trễ tính bằng micro giây. Khám phá cách bộ nhớ đệm có thể cải thiện khối lượng công việc của bạn và cách xây dựng ứng dụng nhanh chóng, an toàn và có độ sẵn sàng cao.

Diễn giả: Shirish Kulkarni, Chuyên gia cấp cao về ElastiCache/MemDB, APJ, AWS
Thời lượng: 30 phút

Khai thác sức mạnh của dữ liệu và chọn dịch vụ phân tích phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn (Cấp độ 200)
Với phương pháp phân tích phù hợp, các tổ chức có thể khai mở toàn bộ tiềm năng của dữ liệu, rút ra thông tin chuyên sâu có ý nghĩa và đưa ra những quyết định sáng suốt. Phiên này nêu rõ cách lựa chọn dịch vụ phân tích phù hợp dựa trên trường hợp sử dụng của bạn để tìm kiếm thông tin chuyên sâu từ các loại dữ liệu đa dạng và cách cung cấp thông tin chuyên sâu cho đúng người và hệ thống. Chúng tôi đề cập đến cách tạo nền tảng vững chắc để quản lý dữ liệu, loại bỏ các lô cốt dữ liệu và tăng tốc thời gian đưa ra thị trường với các hồ dữ liệu và kho dữ liệu được xây dựng cho mục đích nhất định trên AWS.

Diễn giả: Niladri Bhattacharya, Kiến trúc sư trưởng về giải pháp phân tích, AWS
Thời lượng: 30 phút

Vượt qua rào cản giữa các bộ phận trong tổ chức để khai thác dữ liệu với khả năng quản trị tích hợp bằng cách sử dụng Amazon DataZone (Cấp độ 200)
Các hệ thống dữ liệu thường dàn trải, bị cô lập và phức tạp với các tập dữ liệu đa dạng trải rộng trên nhiều hồ dữ liệu, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu đám mây, ứng dụng SaaS, thiết bị IoT và hệ thống tại chỗ. Để thu được giá trị từ dữ liệu của bạn, dữ liệu cần ở dạng dễ tiếp cận cho những người và hệ thống cần dữ liệu để phân tích. Tham gia phiên này để tìm hiểu cách Amazon DataZone cho phép bạn chia sẻ, tìm kiếm và khám phá dữ liệu trên quy mô lớn xuyên ranh giới tổ chức và cộng tác trên các dự án dữ liệu thông qua cổng phân tích dữ liệu hợp nhất, qua đó giúp bạn quan sát tất cả dữ liệu của mình ở chế độ xem cá nhân hóa, đồng thời thực thi các chính sách quản trị và tuân thủ của bạn.

Diễn giả: Vikas Omer, Chuyên gia phân tích chính, AWS
Thời lượng: 30 phút

Tập trung và hợp nhất quyền truy cập dữ liệu cho tất cả người dùng dữ liệu bằng cách sử dụng AWS Lake Formation (Cấp độ 200)
Nhiều tổ chức đang tìm kiếm các giải pháp dữ liệu, phân tích và ML để cung cấp dữ liệu cho các phân tích đa dạng. Phiên này đề cập đến cách xây dựng một nền tảng dữ liệu hợp nhất được cung cấp bởi hồ dữ liệu dựa trên Amazon S3 với các công cụ và công cụ xử lý được xây dựng cho mục đích nhất định để phá bỏ các lô cốt dữ liệu, chia sẻ dữ liệu giữa các lĩnh vực kinh doanh của tổ chức và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Tìm hiểu cách đảm bảo kiểm soát chặt chẽ hơn đối với những người có thể truy cập dữ liệu nhạy cảm nhất với tư cách là người sử dụng nền tảng và đề cập đến các nguyên tắc đặc quyền tối thiểu. Nhận thông tin chuyên sâu về cách quản lý tập trung quyền truy cập vào các tập dữ liệu có sẵn và áp dụng các quyền ở mức độ chi tiết đối với nhiều người dùng khác nhau nhờ vào các công cụ điện toán mà họ chọn.

Diễn giả: Praveen Kumar, Kiến trúc sư cấp cao về giải pháp phân tích, AWS
Thời lượng: 30 phút

Chạy Apache Spark an toàn trên quy mô lớn với chi phí vận hành tối thiểu (Cấp độ 200)
Trong bối cảnh thị trường không ngừng phát triển, điều quan trọng đối với các tổ chức là giảm thời gian đưa ra thị trường các khối lượng công việc phân tích của họ. Nhiều tổ chức sử dụng Apache Spark để đạt được lợi thế cạnh tranh, tối ưu hóa chi phí kinh doanh và tăng tốc quá trình ra quyết định. Trong phiên này, chúng tôi đề cập đến 3 tùy chọn để chạy các tác vụ Apache Spark tương thích với nguồn mở trên AWS. Chúng tôi đề cập đến cách chạy khối lượng công việc phân tích Apache Spark trên quy mô lớn với cấu hình và chi phí vận hành tối thiểu, đồng thời chạy một cách an toàn trên Amazon Athena dành cho Apache Spark và Amazon EMR phi máy chủ.

Diễn giả: Amir Shenavandeh, Kiến trúc sư cấp cao về giải pháp dữ liệu lớn, AWS
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng hồ dữ liệu giao dịch phi máy chủ hiệu năng cao trên AWS (Cấp độ 200)
Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ trung tâm để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở mọi quy mô và ở các định dạng khác nhau. Tuy nhiên, các tác vụ như cập nhật, xóa một tập con của các bản ghi đã xác định khỏi hồ dữ liệu và thực hiện các thay đổi đồng thời có thể tốn thời gian và tốn kém. Trong phiên này, chúng tôi đi vào các định dạng hồ dữ liệu giao dịch phổ biến nhất. Chúng tôi sẽ lấy các ví dụ thực tiễn để trình bày cách xây dựng hồ dữ liệu giao dịch hiệu năng cao để chạy các truy vấn phân tích trả về kết quả nhất quán và được cập nhật với các giải pháp phân tích và phi máy chủ bao gồm Amazon Apache Iceberg trên EMR phi máy chủ và Amazon Athena. Phiên này đề cập đến cách hỗ trợ các giao dịch ACID (Tính nguyên tử, tính nhất quán, tính cô lập và tính bền vững) trong hồ dữ liệu, di chuyển thời gian, phát triển lược đồ/phân vùng và xóa sạch các bản ghi riêng lẻ để đáp ứng nhu cầu quy định và tuân thủ khi các trường hợp sử dụng hồ dữ liệu tăng lên.

Diễn giả: Indrajit Ghosalkar, Kiến trúc sư cấp cao về giải pháp, AWS
Thời lượng: 30 phút

Cải thiện ứng dụng của bạn với Amazon QuickSight (Cấp độ 200)
Mỗi ngày, người dùng trong tổ chức của bạn đưa ra các quyết định ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh. Khi người dùng có thông tin phù hợp vào đúng thời điểm, họ có thể đưa ra những lựa chọn đưa công ty đi đúng hướng. Phiên này đề cập đến các phương pháp nhúng khác nhau mà bạn có thể sử dụng để nhúng Amazon QuickSight trong ứng dụng của mình và các trường hợp sử dụng cho việc nhúng bảng thông tin QuickSight. Chúng tôi trình bày cách bạn có thể tích hợp QuickSight vào kiến trúc ứng dụng của mình, cấu hình quyền và bảo mật, đồng thời sử dụng API của QuickSight để nhúng bảng thông tin và báo cáo.

Diễn giả: Olivia Carline, Kiến trúc sư giải pháp QuickSight, AWS
Thời lượng: 30 phút

Phân tích bản ghi trong 20 phút bằng cách sử dụng tính năng tạo bản ghi tập trung với giải pháp Amazon OpenSearch (Cấp độ 200)
Phân tích bản ghi là điều cần thiết cho việc điều tra các vấn đề để giải quyết thời gian ngừng hoạt động và tăng khả năng phục hồi trong các ứng dụng. Các ứng dụng có thể có nhiều bộ phận chuyển động và không phải tất cả các đội ngũ đều có kỹ năng phù hợp hoặc thời gian để xây dựng tính năng lập bản ghi tập trung nhằm tìm mối tương quan trong các sự kiện giữa các bậc ứng dụng khác nhau. Trong phiên này, chúng tôi chia sẻ cách Amazon OpenSearch cung cấp cho bạn tính năng quản lý bản ghi toàn diện và khả năng đơn giản hóa việc xây dựng các quy trình phân tích bản ghi. Tìm hiểu cách lấy bản ghi từ CDN, tường lửa, mạng, ứng dụng và cơ sở dữ liệu của bạn chỉ với vài cú nhấp chuột và đưa vào một bảng thông tin duy nhất mà không cần viết bất kỳ mã nào. Chúng tôi cũng trình bày cách bạn có thể xây dựng nền tảng phân tích bản ghi tập trung với Dịch vụ OpenSearch của Amazon trên AWS trong 20 phút. Chúng tôi cũng hướng dẫn cách tải nhập và trực quan hóa bản ghi từ các ứng dụng tùy chỉnh và các giải pháp AWS khác.

Diễn giả: Muhammad Ali, Kiến trúc sư trưởng về giải pháp phân tích, AWS
Thời lượng: 30 phút

Khai mở tính năng phân tích bằng cách di chuyển cơ sở dữ liệu cũ của bạn sang kho dữ liệu Amazon Redshift (Cấp độ 200)
Khách hàng đang tìm cách thúc đẩy thêm giá trị từ dữ liệu của họ và việc sử dụng các ứng dụng cũ ngày càng trở nên khó khăn hơn. Amazon Redshift, một dịch vụ phân tích quy mô lớn được xây dựng cho mục đích nhất định, cung cấp thông tin chuyên sâu ngắn gọn hơn và sâu hơn từ dữ liệu của bạn trong toàn bộ doanh nghiệp. Trong phiên này, chúng tôi chia sẻ các tình huống phổ biến mà chúng tôi chứng kiến từ những khách hàng muốn di chuyển sang Amazon Redshift và những lợi ích được khai mở thông qua việc hiện đại hóa nền tảng phân tích của họ. Chúng tôi trình bày cách bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng di chuyển cơ sở dữ liệu cũ sang Amazon Redshift, tận dụng các tính năng của Redshift và tăng tốc thời gian thu được thông tin chuyên sâu với những phân tích nhanh chóng, dễ dàng và bảo mật trên quy mô lớn.

Diễn giả: Sean Beath, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia về Redshift, AWS
Thời lượng: 30 phút

Tạo giá trị nhanh hơn bằng cách hợp nhất các lô cốt dữ liệu với Amazon Redshift (Cấp độ 200)
Dữ liệu mà bạn cần để thu được thông tin chuyên sâu không chỉ tăng về khối lượng mà còn trở nên đa dạng hơn (dữ liệu bản ghi, luồng nhấp chuột, giọng nói, video). Dữ liệu này thường nằm trong nhiều lô cốt dữ liệu khác nhau, thậm chí là cả các tổ chức bên thứ ba. Người dùng ở các phòng ban, tổ chức và khu vực được cho là sẽ xử lý dữ liệu nhất quán về mặt giao tác, tuy nhiên, quá trình chuyển đổi dữ liệu qua các lô cốt này đầy rẫy các vấn đề như trùng lặp và mất dữ liệu, thiếu nhất quán, sai lệch và chậm trễ khi dữ liệu di chuyển và mạng bị tắc nghẽn. Phiên này đề cập đến cách Amazon Redshift, một dịch vụ kho dữ liệu đám mây được quản lý toàn phần, phá vỡ các lô cốt dữ liệu và cho phép chia sẻ dữ liệu giữa các khu vực và tài khoản. Tìm hiểu các mẫu tích hợp dữ liệu phổ biến dành cho Amazon Redshift, trong đó tích hợp gốc của Redshift với một loạt các dịch vụ được tận dụng. Phiên này cũng trình bày tính năng chia sẻ dữ liệu và cách chia sẻ và truy cập dữ liệu trực tiếp một cách an toàn mà không cần di chuyển dữ liệu hoặc sao chép dữ liệu.

Diễn giả: Paul Villena, Kiến trúc sư giải pháp Redshift, AWS
Thời lượng: 30 phút

Các phương pháp tiếp cận để đơn giản hóa tích hợp dữ liệu nhằm thu được thông tin chuyên sâu nhanh hơn (Cấp độ 200)
Các tổ chức ngày càng cần thực hiện các phân tích gần theo thời gian thực đối với dữ liệu vận hành để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, các hệ thống phân tích dữ liệu vận hành bị giới hạn trong một cơ sở dữ liệu duy nhất hoặc bao gồm việc xây dựng các quy trình dữ liệu tùy chỉnh có thể khó khăn và tốn kém khi quản lý và đôi khi tạo ra sự chậm trễ kéo dài hàng giờ trước khi có được dữ liệu giao dịch để phân tích. Phiên này đi sâu vào cách tận dụng Amazon Aurora, dịch vụ hỗ trợ tích hợp không ETL với Amazon Redshift. Tìm hiểu cách khả năng tích hợp không cần mã mới này giữa Amazon Aurora và Amazon Redshift giúp bạn sử dụng các giải pháp phân tích gần theo thời gian thực và máy học trên hàng petabyte dữ liệu giao dịch.

Diễn giả: Partha Sarathi Sahoo, Quản lý khách hàng kỹ thuật cấp cao, Phân tích, AWS
Thời lượng: 30 phút

Đơn giản hóa và tăng tốc tích hợp dữ liệu và hiện đại hóa ETL với AWS Glue (Cấp độ 200)
ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải) đóng vai trò quan trọng trong mọi hành trình chuyển đổi dữ liệu. Bước đầu tiên trong một dự án phân tích hoặc máy học là khám phá và chuẩn bị dữ liệu của bạn để có được kết quả chất lượng. Trong phiên này, hãy tìm hiểu cách AWS Glue, một giải pháp tích hợp dữ liệu phi máy chủ, có quy mô linh hoạt cung cấp các tính năng toàn diện để tất cả người dùng dễ dàng xây dựng và quản lý các quy trình dữ liệu. Chúng tôi trình bày cách tạo điều kiện chuẩn bị dữ liệu tự phục vụ trong toàn tổ chức và bắt đầu di chuyển ETL với AWS Glue. Chúng tôi cũng chia sẻ cách người dùng với mọi bộ kỹ năng có thể xây dựng và quản lý các quy trình dữ liệu với AWS Glue.

Diễn giả: Suman Debnath, Chuyên viên hỗ trợ nhà phát triển chính, Kỹ thuật dữ liệu, AWS
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng nền tảng dữ liệu truyền liên tục với Dịch vụ truyền được quản lý của Amazon dành cho Apache Kafka và Amazon Kinesis (Cấp độ 200)
Nhiều tổ chức cố gắng xây dựng kiến trúc phân tích truyền liên tục từ các nguồn dữ liệu thời gian thực của họ thường gặp khó khăn trong việc tìm ra các mẫu kiến trúc phù hợp với họ. Ngoài ra, phân tích dữ liệu truyền liên tục cũng đòi hỏi các kỹ năng độc đáo và việc nắm bắt rõ các khái niệm xử lý luồng dữ liệu như cửa sổ, thời gian và trạng thái có thể khá phức tạp. Phiên này bao gồm quá trình xây dựng nền tảng dữ liệu truyền liên tục với các giải pháp của AWS bao gồm Dịch vụ truyền được quản lý của Amazon dành cho Apache Kafka và Amazon Kinesis. Chúng tôi đi sâu vào kiến trúc và tính năng của các dịch vụ này và trình bày cách chúng có thể được sử dụng để xây dựng một giải pháp luồng dữ liệu có quy mô cực kỳ linh hoạt, có khả năng chịu lỗi và hiệu năng cao. Tìm hiểu các khái niệm chính như tải nhập dữ liệu, xử lý luồng dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu, đồng thời nhận thông tin chuyên sâu thực tế về các phương pháp tốt nhất và trường hợp sử dụng. Vào cuối phiên, bạn sẽ có được kiến thức về cách xây dựng nền tảng dữ liệu truyền liên tục để quản lý khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực và khai mở thông tin chuyên sâu có giá trị cho tổ chức của bạn.

Diễn giả: Masudur Rahaman Sayem, Kiến trúc sư cấp cao về giải pháp truyền liên tục, AWS
Thời lượng: 30 phút

Phá bỏ lô cốt dữ liệu: Truyền dữ liệu giữa các ứng dụng SaaS và AWS (Cấp độ 200)
Các tổ chức lưu trữ dữ liệu quan trọng ở nhiều vị trí và trong các ứng dụng phân tán. Việc tải nhập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu và tích hợp ứng dụng để báo cáo và phân tích có thể phức tạp, tốn kém và tốn thời gian. Trong phiên này, chúng tôi giải thích cách truyền dữ liệu an toàn giữa các ứng dụng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) và các dịch vụ của AWS như Amazon S3 và Amazon Redshift chỉ trong vài cú nhấp chuột. Chúng tôi cũng trình bày cách sử dụng các giải pháp phân tích và ML khác để dễ dàng thiết lập luồng dữ liệu trong vài phút mà không cần viết mã và rút ra thông tin chuyên sâu về kinh doanh.

Diễn giả: Donnie Prakoso, Chuyên viên hỗ trợ nhà phát triển chính, AWS
Thời lượng: 30 phút

Cộng tác và phân tích dữ liệu của bạn một cách an toàn trên AWS (Cấp độ 200)
Các tổ chức liên tục tìm cách chia sẻ dữ liệu của họ một cách an toàn và cải thiện cách thức cộng tác giữa nhiều bên. Trong phiên này, hãy tìm hiểu cách sử dụng các công nghệ trên AWS để chia sẻ và cộng tác dữ liệu một cách an toàn. Chúng tôi đề cập đến cách chia sẻ dữ liệu dễ dàng, tiết kiệm chi phí và không có rủi ro, đồng thời ngăn chặn trùng lặp dữ liệu. Phiên này cũng bao gồm các bước về cách bạn có thể tạo phòng sạch chứa dữ liệu bảo mật chỉ trong vài phút, bổ sung hạn chế đối với các truy vấn do mỗi người tham gia chạy với các quy tắc phân tích được tích hợp sẵn, có thể tùy chỉnh và các biện pháp kiểm soát nâng cao quyền riêng tư.

Diễn giả: Allison Quinn, Chuyên gia phân tích cấp cao, AWS
Thời lượng: 30 phút

Tăng tốc độ đạt được giá trị kinh doanh từ dữ liệu với VMware Cloud trên AWS và dịch vụ phân tích (Cấp độ 200)
Các tổ chức đang không ngừng tìm cách tháo dỡ các rào cản dữ liệu, tích hợp thông tin từ các hệ thống và tài nguyên đa dạng để thu được giá trị từ dữ liệu của mình. Phiên này tập trung vào cách tích hợp VMware Cloud trên AWS với phân tích AWS, giúp việc sử dụng dịch vụ trở nên dễ dàng hơn, nhằm rút ra những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa từ dữ liệu kinh doanh. Nhận thông tin chuyên sâu về cách di chuyển liền mạch các ứng dụng và cơ sở dữ liệu tại chỗ hiện có sang AWS bằng cách tận dụng VMware Cloud trên AWS, dịch vụ đám mây lai cho phép các tổ chức chuyển đổi sang đám mây nhanh chóng và liền mạch. Sau khi ứng dụng và cơ sở dữ liệu của bạn được đặt trong AWS, chúng tôi sẽ giới thiệu về cách tích hợp với các giải pháp AWS khác để tăng tốc thu được thông tin chuyên sâu từ dữ liệu của bạn. Phiên này bao gồm bản minh họa về cách AWS Lake Formation có thể đơn giản hóa việc xây dựng, quản lý, bảo mật và chia sẻ hồ dữ liệu của bạn. Chúng tôi cũng đề cập đến cách tiết lộ những thông tin chuyên sâu quan trọng, phân phối thông tin trên toàn tổ chức của mình và xuất bản bảng thông tin tương tác với Amazon QuickSight.
 
Diễn giả: Greg Vinton, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia, VMware Cloud trên AWS
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng, triển khai và điều chỉnh quy mô khối lượng công việc thiên về dữ liệu với Dữ liệu trên Amazon EKS (Cấp độ 200)
Kubernetes đã nổi lên như một nền tảng phổ biến dành cho những người có nhu cầu giám sát khối lượng công việc đang chạy về dữ liệu và máy học, nhờ tính linh hoạt, khả năng điều chỉnh quy mô và tính di động được cải thiện. Tuy nhiên, việc triển khai và điều chỉnh quy mô khối lượng công việc dữ liệu trên Kubernetes vẫn là một thách thức đối với nhiều khách hàng. Hiện đang tồn tại nhiều công cụ mâu thuẫn có các mức độ khác nhau về tính hoàn thiện, tích hợp và khả năng tương thích với các nền tảng hiện có. Những khối lượng công việc này thường có thông lượng cao, thiên về điện toán và quan trọng đối với hoạt động kinh doanh, đòi hỏi cấu hình phù hợp để hỗ trợ các yêu cầu đến từ những khối lượng công việc này. Phiên này dùng để giới thiệu về cách tận dụng Dữ liệu trên EKS (DoEKS) nhằm đơn giản hóa và tăng tốc quá trình xây dựng, triển khai và điều chỉnh quy mô khối lượng công việc dữ liệu trên Amazon EKS. DoEKS được xây dựng trên nền tảng của dự án Kế hoạch chi tiết Amazon EKS và tích hợp hướng dẫn cũng như công cụ để hỗ trợ các thách thức và yêu cầu riêng đến từ khối lượng công việc liên quan đến dữ liệu trên Kubernetes. Chúng tôi đi sâu vào các phương pháp, ví dụ và kiến trúc tốt nhất nhằm giúp việc xây dựng, triển khai và điều chỉnh quy mô khối lượng công việc thiên về dữ liệu trên Dịch vụ Kubernetes linh hoạt Amazon (Amazon EKS) trở nên dễ dàng hơn, giúp bạn đơn giản hóa việc xử lý và phân tích dữ liệu để trích xuất những thông tin chuyên sâu có giá trị, thúc đẩy tạo ra giá trị, mang lại lợi thế cạnh tranh và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
 
Diễn giả: Frank Fan, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia cấp cao về bộ chứa, AWS
Thời lượng: 30 phút

Tăng tốc khối lượng công việc Apache Spark của bạn với Amazon EMR, EKS và Amazon FSx dành cho Lustre (Cấp độ 300)
Các nhà xây dựng đang sử dụng Spark trên Kubernetes nhằm chạy khối lượng công việc dữ liệu lớn và máy học (ML) để có thể quản lý dễ dàng hơn và triển khai linh hoạt. Hãy tham gia phiên này vì chúng tôi sẽ đi sâu vào Amazon EMR trên EKS để giúp bạn chạy khối lượng công việc Apache Spark của mình trên Dịch vụ Kubernetes linh hoạt Amazon (Amazon EKS). Hiểu về cách tùy chọn triển khai này có thể giúp bạn tập trung vào chạy khối lượng công việc phân tích, trong khi Amazon EMR trên EKS sẽ xây dựng, cấu hình và quản lý bộ chứa cho các ứng dụng nguồn mở. Chúng tôi sẽ trình bày về cách chạy thời gian hoạt động được tối ưu hóa hiệu năng cho Apache Spark để thực thi khối lượng công việc nhanh hơn và giảm chi phí vận hành. Tìm hiểu về cách tùy chọn này có thể mang lại cho bạn sự hỗ trợ mạnh mẽ dành cho nhiều đối tượng thuê, tăng cường bảo mật cùng vô số tùy chọn để xây dựng một giải pháp khả năng quan sát hợp nhất. Chúng tôi cũng giới thiệu về cách vận hành hiệu quả khối lượng công việc theo lô và theo luồng bằng EMR trên EKS và FSx dành cho Lustre, nhằm thực hiện nhanh chóng và hiệu quả các hoạt động thiên về dữ liệu.

Diễn giả:
Vivekanand Tiwari, Kiến trúc sư đám mây, AWS Professional Services
Haofei Feng, Kiến trúc sư đám mây cao cấp, AWS Professional Services

Thời lượng: 30 phút

AI tạo sinh dành cho nhà xây dựng: Cách xây dựng các giải pháp sáng tạo với AWS (Cấp độ 200)
Trong phiên này, hãy tìm hiểu về AI tạo sinh trên AWS là gì và khám phá những lợi ích của việc tận dụng công nghệ nhằm mang lại kết quả, bao gồm đổi mới ứng dụng, tạo ra trải nghiệm sáng tạo cho khách hàng và thúc đẩy mức năng suất chưa từng có. Chúng tôi sẽ giải thích về các dịch vụ và công cụ của AWS để phục vụ cho việc xây dựng và triển khai các mô hình AI tạo sinh. Hiểu các ví dụ khác nhau về ứng dụng của AI tạo sinh trong các lĩnh vực và ngành khác nhau. Chúng tôi cũng chia sẻ về các mẹo và phương pháp tốt nhất để thiết kế và kiểm thử các giải pháp AI tạo sinh.

Diễn giả: Vatsal Shah, Kiến trúc sư giải pháp cao cấp, AWS Ấn Độ
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh với Mô hình nền tảng của Amazon SageMaker (Cấp độ 300)
AI tạo sinh là một công nghệ mạnh mẽ có thể tạo ra nội dung thực tế và sáng tạo. Trong phiên này, chúng tôi sẽ giải thích về cách xây dựng và triển khai giải pháp AI tạo sinh với Stability AI và Hugging Face trên AWS. Chúng ta sẽ thảo luận về các kỹ thuật có trong AI tạo sinh và khám phá cách Amazon SageMaker có thể cung cấp cho bạn nền tảng toàn diện để triển khai. Phiên này bao gồm các bản minh họa thực tế về các trường hợp sử dụng chính trong Thị giác máy tính với Stable Diffusion để giúp người dùng có thể tổng hợp hình ảnh và chuyển kiểu. Hiểu về tiềm năng của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên AWS. Đây là cách bạn có thể dễ dàng tự động hóa hoạt động hỗ trợ khách hàng và nhanh chóng tạo nội dung cá nhân hóa cho khách hàng của mình. Phiên này cung cấp các ý tưởng về cách bạn có thể triển khai các dự án có giá trị gia tăng trong thực tiễn bằng AI tạo sinh trên AWS

Diễn giả: Melanie Li, Quản lý khách hàng kỹ thuật cấp cao, Phân tích, AWS
Thời lượng: 30 phút

Nâng cao hiệu năng của chatbot với AI tạo sinh bằng cách sử dụng các LLM được lưu trữ trên Amazon Kendra và Amazon SageMaker (Cấp độ 300)
Trong phiên này, hãy tìm hiểu về cách triển khai Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) bằng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) được lưu trữ trên Amazon Kendra và SageMaker để giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu cũng như vị trí lưu dữ liệu. Chúng tôi sẽ giới thiệu về cách bạn có thể kết hợp RAG với Amazon Kendra. Đây là một dịch vụ tìm kiếm theo ngữ nghĩa, có thể cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi của chatbot và loại bỏ ảo giác, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu. Tìm hiểu về cách triển khai LLM trong Amazon SageMaker theo cách tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa, cũng như cách tích hợp RAG và LLM với cơ sở hạ tầng chatbot hiện có để mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng. Phiên này cũng nêu ra những lợi ích và ứng dụng thực tế của RAG do Amazon Kendra hỗ trợ cùng LLM được lưu trữ trên SageMaker, giúp bạn tạo ra các chatbot an toàn, phản hồi nhanh và thông minh.

Diễn giả: Ben Friebe, Kiến trúc sư giải pháp ISV cấp cao, AWS
Thời lượng: 30 phút

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng với AI tạo sinh và phân tích cảm xúc dựa trên ML (Cấp độ 200)
Nhiều tổ chức đang cố gắng truy xuất những thông tin chuyên sâu từ tương tác của khách hàng trên nhiều kênh nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, các tổ chức này đang phải đối mặt với những thách thức, bao gồm nội dung và lô cốt dữ liệu rải rác. Phiên này dùng để giới thiệu về cách xây dựng nền tảng tương tác với khách hàng đa kênh thông minh trên AWS. Phiên này sẽ cung cấp hướng dẫn từng bước về cách thu thập, xử lý và phản hồi nguồn cấp dữ liệu khách hàng của bạn từ các nguồn đa kênh. Thông qua khung kiến trúc bao gồm các giải pháp phân tích, AI tạo sinh và ML này, chúng tôi sẽ giới thiệu về cách thu hút khách hàng của bạn theo những cách mới và tốt hơn, giúp bạn có thể cung cấp những gì thực sự cần thiết cho khách hàng, cải thiện trải nghiệm và giá tăng giá trị trọn đời của khách hàng.

Diễn giả: Hariharan Suresh, Kiến trúc sư giải pháp cấp cao, AWS
Thời lượng: 30 phút

Mang công nghệ máy học đến cho nhà xây dựng thông qua cơ sở dữ liệu và dịch vụ phân tích (Cấp độ 200)
Các tổ chức ngày nay tạo, xử lý và thu thập nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết để hiểu rõ hơn về bối cảnh thị trường và giải quyết các nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng. Trong phiên này, hãy tìm hiểu các phương pháp khác nhau mà AWS hỗ trợ cho các nhà xây dựng bằng cách thêm các khả năng ML vào cơ sở dữ liệu và giải pháp phân tích như Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon Neptune và Amazon QuickSight. Chúng tôi sẽ chia sẻ về việc mang máy học đến gần hơn với dữ liệu sẽ đẩy nhanh quy trình phân tích dữ liệu với những hiểu biết sâu sắc hơn, nhanh hơn và toàn diện hơn để đạt được kết quả thành công.

Diễn giả: Pierre Semaan, Giải pháp và chiến lược GTM, SMB APJ, AWS
Thời lượng: 30 phút

Tăng tốc độ thu được thông tin chuyên sâu từ dữ liệu truyền liên tục theo thời gian thực trên quy mô lớn với cơ sở dữ liệu, dịch vụ phân tích và ML (Cấp độ 200)
Xử lý dữ liệu truyền liên tục có thể phức tạp, đặc biệt nếu bạn cần phản ứng trong thời gian thực. Tham gia phiên này để tìm hiểu cách bạn có thể dễ dàng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu truyền liên tục theo thời gian thực ở quy mô lớn để bạn có thể kịp thời nhận được thông tin chuyên sâu và phản ứng nhanh chóng với thông tin mới. Chúng tôi giải thích các trường hợp sử dụng dữ liệu truyền liên tục phổ biến và cách triển khai các giải pháp AWS bao gồm phân tích, lưu kho dữ liệu, phi máy chủ và ML dành cho hoạt động phân tích dữ liệu của bạn. Chúng tôi trình bày thông qua các tình huống sử dụng bao gồm cách phát hiện gian lận trong giao dịch trực tuyến gần như trong thời gian thực. Chúng tôi chỉ ra cách bạn có thể áp dụng cách tiếp cận này cho các kiến trúc luồng dữ liệu và định hướng theo sự kiện khác nhau, tùy thuộc vào kết quả mong muốn và các hành động cần thực hiện để ngăn chặn gian lận.

Diễn giả: 
Arun Balaji, Kỹ sư nguyên mẫu chính, AWS Ấn Độ
Gopalakrishnan Subramanian, Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia cơ sở dữ liệu chính, AWS Ấn Độ

Thời lượng: 30 phút

Đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu và phát hiện bất thường trên các tập dữ liệu phân tán với truy vấn được liên kết và máy học (Cấp độ 200)
Ngày nay, các nhà xây dựng phải xử lý dữ liệu trong các nguồn khác nhau như hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu, tại chỗ, các hệ thống đám mây khác và các ứng dụng của bên thứ ba. Điều này trở nên phức tạp hơn khi họ phải làm việc với nhiều nhóm liên chức năng. Phiên này giới thiệu cách xây dựng khung kiến trúc từ đầu đến cuối với các giải pháp phân tích, phi máy chủ và các giải pháp AWS khác để thu thập thông tin chuyên sâu về dữ liệu và xác định các giao dịch bất thường. Xem cách sử dụng Truy vấn liên kết Amazon Athena để giúp bạn vượt qua những thách thức này bằng cách truy vấn liên kết trực tiếp vào các nguồn dữ liệu khác nhau này mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu và tạo ra các phân tích và thông tin chuyên sâu hiệu suất cao. Chúng tôi trình bày cách Amazon Athena kết nối với Amazon SageMaker để chạy các suy luận ML với các lệnh SQL trên các giao dịch kinh doanh để thu được thông tin chuyên sâu và xác định các giao dịch bất thường. Phiên kết thúc với cách phân tích kết quả của truy vấn liên kết Athena trong Amazon QuickSight để đáp ứng các nhu cầu phân tích khác nhau từ cùng một nguồn thông tin thông qua bảng thông tin tương tác, báo cáo phân trang, phân tích nhúng và truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

Diễn giả: 
Sam Gordon, Kiến trúc sư đám mây cao cấp, AWS Professional Services
Ed Fraga, Kiến trúc sư đám mây, AWS Professional Services

Thời lượng: 30 phút

Giám sát, vận hành và khắc phục sự cố về tài nguyên của doanh nghiệp với AWS Chatbot (Cấp độ 300)
Nhiều tổ chức có các công cụ và nền tảng doanh nghiệp khác nhau thường không có khả năng tích hợp với nhau. Điều này làm cho việc phân tích dữ liệu, chia sẻ và hợp tác phân tích trở nên khó khăn và tốn thời gian. Trong phiên này, hãy khám phá cách xây dựng AWS Chatbot, một tác tử tương tác để thiết lập ChatOps cho tài nguyên AWS. Với AWS Chatbot, giờ đây bạn có thể giao tiếp và cộng tác các tác vụ vận hành CNTT bằng các công cụ cộng tác ưu tiên của mình. Chúng tôi sẽ nói qua cách tập trung quản lý cơ sở hạ tầng và ứng dụng, cũng như tự động hóa và hợp lý hóa quy trình làm việc của bạn. Nhận thông tin chuyên sâu về cách tạo trải nghiệm tương tác và hợp tác, khi người dùng truy vấn và giao tiếp theo thời gian thực thông qua giao diện trò chuyện. Phiên này cũng bao gồm minh họa cách nhận cảnh báo và chạy lệnh để trả về thông tin chẩn đoán và tạo các trường hợp hỗ trợ để bạn có thể cộng tác và phản hồi các sự kiện nhanh hơn mà không cần chuyển ngữ cảnh sang các công cụ AWS khác.

Diễn giả: Vikas Awasthi, Kiến trúc sư đám mây chính, AWS Professional Services
Thời lượng: 30 phút

Xây dựng giải pháp khám phá thông tin chuyên sâu thông minh bằng cách sử dụng dịch vụ phân tích và ML (Cấp độ 200)
Nhiều tổ chức bất kể quy mô và ngành công nghiệp phải quản lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Họ cần phải xem qua một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc để có được những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa. Đôi khi, để thực hiện nghiên cứu chuyên sâu và khai thác kiến thức từ đó, họ phải đi sâu vào các tài liệu và dữ liệu khác nhau. Để đơn giản hóa công việc, họ muốn trích xuất chính xác các điểm dữ liệu chính và liên kết giữa các nhóm khác nhau và đưa ra quyết định kinh doanh kịp thời. Để đạt được điều này, họ yêu cầu cơ chế khám phá và lọc thông minh để có được thông tin phù hợp vào đúng thời điểm và đây có thể là một quá trình rất tốn thời gian. Trong phiên này, chúng tôi trình bày cách nhanh chóng trích xuất thông tin chuyên sâu chính xác từ tài liệu của bạn bằng phân tích và ML. Tìm hiểu cách sử dụng các công nghệ AWS bao gồm lưu trữ Amazon S3, Amazon Textract, Amazon Comprehend, AWS Lambda và Amazon Kendra để xây dựng nền tảng tìm kiếm và khám phá thông minh và tích hợp trí tuệ nhân tạo, đồng thời trích xuất thông tin chuyên sâu có ý nghĩa từ các tài liệu phi cấu trúc.

Diễn giả: Darshit Vora, Kiến trúc sư giải pháp khởi nghiệp cấp cao, AWS Ấn Độ
Thời lượng: 30 phút

Cải thiện mức độ liên quan của kết quả khi tìm kiếm theo ngữ nghĩa với dịch vụ phân tích và máy học (Cấp độ 200)
Sự gia tăng của các công cụ tìm kiếm theo ngữ nghĩa đã khiến việc tìm kiếm trở nên dễ dàng hơn với nhiều người dùng. Tìm kiếm theo ngữ nghĩa sử dụng ML để hiểu ý nghĩa của các truy vấn và cải thiện tính hữu ích của tìm kiếm bằng cách hiểu ý định và ý nghĩa ngữ cảnh của các thuật ngữ đó bằng cách mang lại kết quả phù hợp hơn tìm kiếm bằng văn bản. Phiên này đề cập đến tầm quan trọng của mức độ liên quan của tìm kiếm, tìm kiếm theo ngữ nghĩa và kiến trúc cơ bản. Chúng tôi trình bày cách xây dựng một công cụ tìm kiếm theo ngữ nghĩa và cải thiện mức độ liên quan của tìm kiếm với Amazon SageMaker và Dịch vụ OpenSearch của Amazon.

Diễn giả: Kamal Manchanda, Kiến trúc sư giải pháp, AWS Ấn Độ
Thời lượng: 30 phút

Phân tích theo thời gian thực ở biên và trong đám mây (Cấp độ 200)
Các lỗi máy móc có thể gây ra tác động bất lợi đến hiệu quả hoạt động của công xưởng và nhà máy, nhưng việc xác định các lỗi nghiêm trọng và kiểm tra các thông số vật lý lại đặt ra một thách thức. Để cải thiện quá trình phát hiện lỗi, ta cần phải giám sát các hệ thống sản xuất và thu thập dữ liệu hiệu suất trong thời gian thực. Trong phiên này, chúng tôi thảo luận và trình bày các lựa chọn khác nhau hiện có để kết nối và thu thập dữ liệu thiết bị một cách an toàn để có được thông tin chuyên sâu theo thời gian thực tại biên và trên đám mây bằng cách sử dụng phân tích AWS và ML. Ngoài ra, chúng tôi minh họa một trường hợp sử dụng trong đó dữ liệu từ nhiều thiết bị được thu thập và các thông số quan trọng được theo dõi theo thời gian thực tại biên. Hơn nữa, chúng tôi giới thiệu một bảng thông tin tập trung với dữ liệu hợp nhất từ nhiều trang web.

Diễn giả: 
Arun Balaji, Kỹ sư nguyên mẫu chính, AWS Ấn Độ
Vikram Shitole, Kỹ sư nguyên mẫu, AWS Ấn Độ

Thời lượng: 30 phút