Blog

Data-centric AI (DCAI), czyli zorientowana na dane sztuczna inteligencja, jak opisał dr Andrew Ng, jeden z pionierów uczenia maszynowego (ML), „jest dyscypliną systematycznej inżynierii danych wykorzystywanych do budowy systemu sztucznej inteligencji”.

Podczas gdy klienci zobowiązują się do podejścia DevOps i przyjmują niemal ciągły model integracji/ciągłego dostarczania, aby wdrażać zmiany z większą prędkością, ocena wpływu każdej zmiany na odporność aplikacji jest tutaj kluczowa.

Za pomocą poniższego artykułu autorzy przedstawiają rozwiązanie bezserwerowe, aby móc zoptymalizować koszty przechowywania nagrań rozmów z centrum kontaktowego. Rozwiązanie automatyzuje planowanie, dzielenie pamięci masowej i resampling plików nagrań rozmów, co skutkuje natychmiastowymi oszczędnościami kosztów.

Domyślnie Amazon CloudWatch Logs przechowuje dane logów przez czas nieokreślony. Trwałość logów z aplikacji i systemów operacyjnych ułatwia wyszukiwanie, filtrowanie i przechowywanie logów do przyszłej analizy.

AWS Step Functions obsługuje teraz ponad 220 usług i ponad 10 000 akcji AWS API. Umożliwia to bezpośrednie korzystanie z integracji AWS SDK zamiast pisania funkcji AWS Lambda jako proxy.

Monitorowanie i rozwiązywanie problemów z odzyskiwaniem po awarii (DR) jest kluczowym elementem każdej strategii DR. Możliwość otrzymywania alertów i aktualizacji statusu jest niezbędna, jeśli chodzi o ograniczenie przestojów i utrzymanie operacji. Często monitorowanie rozwiązania DR jest czynnością po wdrożeniu.

Program Microsoft for Startups Founders Hub to tak naprawdę ekosystem, który z jednej strony dostarcza benefity przez platformę, która umożliwia pracę nad produktem przy wsparciu całego szeregu zespołów, a dla startupów przygotowujących się do ekspansji - pomoc przy skalowaniu bzinesu przez globalne „wirtualne sklepy” z aplikacjami (Azure Marketplace, AppSource), które umożliwiają – po spełnieniu wymaganych kryteriów - na dotarcie z produktem do organziacji na całym świecie.

Migracje do chmury niezmiennie wymagają koordynacji wielu podmiotów, takich jak zespoły biznesowe i techniczne, partnerzy i dostawcy zewnętrzni. Jako podmiot, zrozumienie swojego portfolio ma kluczowe znaczenie dla określenia, które workloady mają zostać zmigrowane oraz jakie są ich wymagania i współzależności.

Google Cloud w zależności od tego co będziemy migrować dostarcza nam wiele narzędzi wspierających ten proces i weryfikujący nasze przygotowanie do takiego procesu migracji.

Popularnym wyzwaniem przed jakim stają architekci podczas projektowania rozwiązania Kubernetes w AWS, jest przyznawanie uprawnień dla kontenerów w celu uzyskania dostępu do usługi lub zasobu AWS. AWS Identity and Access Management (IAM) zapewnia szczegółową kontrolę dostępu, w której można określić, kto może uzyskać dostęp do której usługi lub zasobów AWS, zapewniając zasadę minimalnych uprawnień. Jednak, gdy Twój workload jest uruchomiony w Kubernetesie, zapewnienie mu tożsamości, której może używać IAM do uwierzytelniania, staje się wyzwaniem.

Dzięki AWS możesz przejąć kontrolę nad kosztami i stale optymalizować wydatki, jakie przeznaczasz na chmurę, jednocześnie tworząc nowoczesne, skalowalne aplikacje spełniające Twoje potrzeby. Brzmi dość prosto, prawda? Mimo to niezbędna będzie krzywa uczenia się, aby zrozumieć, jakich narzędzi i zasobów należy używać do określonych celów.

Platforma Microsoft Azure udostępnia kilka technologii, które mogą ułatwić, a w wielu przypadkach w pełni zautomatyzować migrację do chmury platformy Azure. Hosteri pomagają przeprowadzić bezproblemową migrację i modernizację do chmury, która jest bezpieczna, opłacalna i elastyczna.