การย้ายไปยังระบบคลาวด์เป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับองค์กรสมัยใหม่ที่มุ่งใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและขนาดของทรัพยากรระบบคลาวด์ เครื่องมือเช่น Terraform และ การก่อตัวของ AWS Cloud เป็นส่วนสำคัญสำหรับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว โดยนำเสนอความสามารถด้านโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด (IaC) ที่กำหนดและจัดการสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีข้อดี แต่การเรียนรู้ของ IaC และความซับซ้อนในการปฏิบัติตามมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยเฉพาะขององค์กรและอุตสาหกรรม อาจทำให้เส้นทางการนำระบบคลาวด์ของคุณไปใช้ช้าลงได้ โดยทั่วไปองค์กรต่างๆ จะตอบโต้อุปสรรคเหล่านี้ด้วยการลงทุนในโครงการฝึกอบรมที่ครอบคลุม หรือการจ้างบุคลากรที่เชี่ยวชาญ ซึ่งมักจะนำไปสู่ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นและกำหนดเวลาการย้ายถิ่นที่ล่าช้า
ปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรชั่น (AI) ด้วย อเมซอน เบดร็อค จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยตรง Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งนำเสนอตัวเลือกโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่มีประสิทธิภาพสูงจากบริษัท AI ชั้นนำ เช่น AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI และ Amazon ด้วย API เดียว พร้อมด้วยชุดของ ความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ที่มีการรักษาความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และ AI ที่มีความรับผิดชอบ Amazon Bedrock ช่วยให้ทีมสามารถสร้างสคริปต์ Terraform และ CloudFormation ที่ปรับแต่งตามความต้องการขององค์กร ในขณะเดียวกันก็ผสานรวมการปฏิบัติตามข้อกำหนดและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยได้อย่างราบรื่น ตามเนื้อผ้า วิศวกรระบบคลาวด์ที่เรียนรู้ IaC จะกรองเอกสารประกอบและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดด้วยตนเองเพื่อเขียนสคริปต์ IaC ที่เป็นไปตามข้อกำหนด ด้วย Amazon Bedrock ทีมสามารถป้อนคำอธิบายสถาปัตยกรรมระดับสูง และใช้ AI ที่สร้างเพื่อสร้างการกำหนดค่าพื้นฐานของสคริปต์ Terraform สคริปต์ที่สร้างขึ้นเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะขององค์กรของคุณ ในขณะเดียวกันก็เป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด สคริปต์เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นพื้นฐาน โดยต้องมีการปรับปรุงและการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าสคริปต์เหล่านั้นตรงตามมาตรฐานระดับการผลิต
โซลูชันนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเร่งกระบวนการโยกย้ายเท่านั้น แต่ยังมอบโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่ได้มาตรฐานและปลอดภัยอีกด้วย นอกจากนี้ ยังมีแบบร่างสคริปต์เริ่มต้นสำหรับวิศวกรคลาวด์มือใหม่เป็นเทมเพลตมาตรฐานสำหรับต่อยอด ซึ่งอำนวยความสะดวกในเส้นทางการเรียนรู้ IaC ของพวกเขา
ขณะที่คุณจัดการกับความซับซ้อนของการโยกย้ายบนคลาวด์ ความต้องการสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้าง ปลอดภัย และปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง โซน AWS Landing ตอบสนองความต้องการนี้โดยเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการปรับใช้ทรัพยากร AWS สิ่งนี้ทำให้แน่ใจได้ว่ารากฐานระบบคลาวด์ของคุณถูกสร้างขึ้นตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ AWS ตั้งแต่เริ่มต้น ด้วย AWS Landing Zone คุณจะไม่ต้องคาดเดาในการกำหนดค่าความปลอดภัย การจัดเตรียมทรัพยากร และการจัดการบัญชี มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการขยายขนาดโดยไม่กระทบต่อการกำกับดูแลหรือการควบคุม ซึ่งเป็นเส้นทางที่ชัดเจนในการตั้งค่าระบบคลาวด์ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงวิธีสร้างสคริปต์ IaC แบบกำหนดเองและเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับ AWS Landing Zone โดยใช้ Amazon Bedrock
สถาปัตยกรรม AWS Landing Zone ในบริบทของการโยกย้ายระบบคลาวด์
AWS Landing Zone สามารถช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อม AWS แบบหลายบัญชีที่ปลอดภัยตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ AWS โดยมีสภาพแวดล้อมพื้นฐานในการเริ่มต้นใช้งานสถาปัตยกรรมแบบหลายบัญชี การตั้งค่าบัญชีใหม่โดยอัตโนมัติ และรวมศูนย์การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความปลอดภัย และการจัดการข้อมูลประจำตัว ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโซลูชัน AWS Landing Zone ที่ใช้ Terraform แบบกำหนดเอง ซึ่งแต่ละแอปพลิเคชันอยู่ในบัญชี AWS ของตัวเอง
เวิร์กโฟลว์ระดับสูงประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:
- การจัดเตรียมโมดูล – ทีมแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันในโดเมนต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล คอนเทนเนอร์ การจัดการข้อมูล เครือข่าย และการรักษาความปลอดภัย พัฒนาและเผยแพร่โมดูลที่ผ่านการรับรองหรือแบบกำหนดเอง สิ่งเหล่านี้จะถูกส่งผ่านไปป์ไลน์ไปยังการลงทะเบียนโมดูลส่วนตัวของ Terraform ซึ่งได้รับการดูแลโดยองค์กรเพื่อความสม่ำเสมอและเป็นมาตรฐาน
- ชั้นตู้หยอดเหรียญบัญชี – เลเยอร์เครื่องจำหน่ายบัญชีอัตโนมัติ (AVM) ใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง หอควบคุม AWS, โรงงานบัญชี AWS สำหรับ Terraform (AFT) หรือโซลูชันโซนลงจอดแบบกำหนดเองเพื่อขายบัญชี ในโพสต์นี้ เราจะเรียกโซลูชันเหล่านี้รวมกันว่าเลเยอร์ AVM เมื่อเจ้าของแอปพลิเคชันส่งคำขอไปยังเลเยอร์ AVM ระบบจะประมวลผลพารามิเตอร์อินพุตจากคำขอเพื่อจัดเตรียมบัญชี AWS เป้าหมาย จากนั้นบัญชีนี้จะได้รับการจัดเตรียมด้วยส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการปรับแต่งผ่านการปรับแต่ง AVM ซึ่งรวมถึง การปรับแต่ง AWS Control Tower or การปรับแต่ง AF.
- ชั้นโครงสร้างพื้นฐานของแอปพลิเคชัน – ในเลเยอร์นี้ ทีมแอปพลิเคชันจะปรับใช้ส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานของตนในบัญชี AWS ที่จัดเตรียมไว้ ซึ่งทำได้โดยการเขียนโค้ด Terraform ภายในพื้นที่เก็บข้อมูลเฉพาะแอปพลิเคชัน โค้ด Terraform เรียกใช้โมดูลที่เผยแพร่ก่อนหน้านี้ไปยังรีจิสทรีส่วนตัว Terraform โดยทีมแพลตฟอร์ม
เอาชนะความท้าทายในการย้าย IaC ภายในองค์กรด้วย AI เชิงสร้างสรรค์
ทีมที่ดูแลแอปพลิเคชันในองค์กรมักจะพบกับเส้นโค้งการเรียนรู้ด้วย Terraform ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับ IaC ในสภาพแวดล้อม AWS ช่องว่างทักษะนี้อาจเป็นอุปสรรคสำคัญในการโยกย้ายระบบคลาวด์ Amazon Bedrock ซึ่งมีความสามารถด้าน Generative AI มีบทบาทสำคัญในการบรรเทาความท้าทายนี้ ช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้างโค้ด Terraform แบบอัตโนมัติสำหรับเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานของแอปพลิเคชัน เพิ่มศักยภาพให้กับทีมที่มีประสบการณ์ Terraform ที่จำกัดในการเปลี่ยนไปใช้ AWS อย่างมีประสิทธิภาพ
Amazon Bedrock สร้างโค้ด Terraform จากคำอธิบายทางสถาปัตยกรรม รหัสที่สร้างขึ้นเป็นแบบกำหนดเองและเป็นมาตรฐานโดยอิงตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การรักษาความปลอดภัย และหลักเกณฑ์ด้านกฎระเบียบขององค์กร การกำหนดมาตรฐานนี้เกิดขึ้นได้โดยใช้พร้อมท์ขั้นสูงร่วมกับ ฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrockซึ่งเก็บข้อมูลเกี่ยวกับโมดูล Terraform เฉพาะองค์กร โซลูชันนี้ใช้การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) เพื่อเพิ่มข้อมูลพร้อมท์อินพุตไปยัง Amazon Bedrock พร้อมด้วยรายละเอียดจากฐานความรู้ เพื่อให้แน่ใจว่าการกำหนดค่าเอาต์พุต Terraform และเนื้อหา README สอดคล้องกับแนวปฏิบัติและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ Terraform ขององค์กรของคุณ
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมนี้
เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- กระบวนการเริ่มต้นด้วยการจำหน่ายบัญชี โดยที่เจ้าของแอปพลิเคชันส่งคำขอสำหรับบัญชี AWS ใหม่ ซึ่งจะเรียกใช้ AVM ซึ่งประมวลผลพารามิเตอร์คำขอเพื่อจัดเตรียมบัญชี AWS เป้าหมาย
- คำอธิบายสถาปัตยกรรมสำหรับแอปพลิเคชันที่กำหนดไว้สำหรับการย้ายจะถูกส่งผ่านเป็นหนึ่งในอินพุตไปยังเลเยอร์ AVM
- หลังจากจัดเตรียมบัญชีแล้ว การปรับแต่ง AVM จะถูกนำไปใช้ ซึ่งอาจรวมถึง การปรับแต่ง AWS Control Tower or การปรับแต่ง AF ที่ตั้งค่าบัญชีด้วยองค์ประกอบโครงสร้างพื้นฐานและการกำหนดค่าที่จำเป็นตามนโยบายองค์กร
- ในขณะเดียวกัน เลเยอร์ AVM จะเรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda เพื่อสร้างโค้ด Terraform ฟังก์ชันนี้เสริมคำอธิบายสถาปัตยกรรมด้วยพรอมต์ที่กำหนดเอง และใช้ RAG เพื่อปรับปรุงพรอมต์เพิ่มเติมด้วยแนวทางการเขียนโค้ดเฉพาะองค์กรจากฐานความรู้สำหรับ Bedrock ฐานความรู้นี้ประกอบด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด รั้วรักษาความปลอดภัย และแนวปฏิบัติเฉพาะสำหรับองค์กรโดยเฉพาะ ดูภาพประกอบ ตัวอย่าง ข้อกำหนดเฉพาะและแนวทางปฏิบัติของโมดูล Terraform เฉพาะองค์กรที่อัปโหลดไปยังฐานความรู้
- ก่อนการใช้งาน ร่างเริ่มต้นของโค้ด Terraform จะได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดโดยวิศวกรคลาวด์หรือระบบตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติ เพื่อยืนยันว่าเป็นไปตามมาตรฐานด้านเทคนิคและการปฏิบัติตามข้อกำหนดทั้งหมด
- จากนั้นสคริปต์ Terraform ที่ได้รับการตรวจสอบและอัปเดตจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับใช้ส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานในบัญชี AWS ที่ได้รับการจัดเตรียมใหม่ การตั้งค่าการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บ และทรัพยากรเครือข่ายที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน
ภาพรวมโซลูชัน
การปรับใช้ AWS Landing Zone ใช้ฟังก์ชัน Lambda เพื่อสร้างสคริปต์ Terraform จากอินพุตทางสถาปัตยกรรม ฟังก์ชันนี้ซึ่งเป็นศูนย์กลางของการดำเนินการ จะแปลอินพุตเหล่านี้เป็นโค้ดที่สอดคล้อง โดยใช้ Amazon Bedrock และฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock จากนั้นเอาต์พุตจะถูกจัดเก็บไว้ในที่เก็บ GitHub ซึ่งสอดคล้องกับแอปพลิเคชันเฉพาะในการโยกย้าย ส่วนต่อไปนี้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับข้อกำหนดเบื้องต้นและขั้นตอนเฉพาะที่จำเป็นในการใช้โซลูชันนี้
เบื้องต้น
คุณควรมีสิ่งต่อไปนี้:
กำหนดค่าฟังก์ชัน Lambda เพื่อสร้างโค้ดแบบกำหนดเอง
ฟังก์ชัน Lambda นี้เป็นองค์ประกอบสำคัญในการสร้างการกำหนดค่า Terraform ที่ปรับแต่งและเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับบริการของ AWS โดยอัตโนมัติ โดยจะส่งมอบการกำหนดค่าที่สร้างขึ้นโดยตรงไปยังพื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ที่กำหนด ซึ่งสอดคล้องกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดขององค์กร สำหรับโค้ดฟังก์ชัน โปรดดูดังต่อไปนี้ repo GitHub- สำหรับการสร้างฟังก์ชัน lambda โปรดติดตาม คำแนะนำการใช้.
แผนภาพต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการทำงานของฟังก์ชัน
เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- ฟังก์ชันนี้ถูกเรียกใช้โดยเหตุการณ์จากเลเยอร์ AVM ซึ่งมีคำอธิบายสถาปัตยกรรม
- ฟังก์ชันดึงข้อมูลและใช้คำจำกัดความโมดูล Terraform จากฐานความรู้
- ฟังก์ชันนี้จะเรียกใช้โมเดล Amazon Bedrock สองครั้ง ตามที่แนะนำ แนวทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว- ฟังก์ชันนี้ใช้ RAG เพื่อเพิ่มข้อมูลพรอมต์อินพุตด้วยข้อมูลโมดูล Terraform เพื่อให้แน่ใจว่าโค้ดเอาต์พุตเป็นไปตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดขององค์กร
- ขั้นแรก สร้างการกำหนดค่า Terraform ตามแนวทางการเขียนโค้ดขององค์กร และรวมรายละเอียดโมดูล Terraform จากฐานความรู้ ตัวอย่างเช่น ข้อความแจ้งอาจเป็น: “สร้างการกำหนดค่า Terraform สำหรับบริการ AWS ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยโดยใช้บทบาท IAM และสิทธิ์สิทธิ์ขั้นต่ำ รวมพารามิเตอร์ที่จำเป็นทั้งหมดพร้อมค่าเริ่มต้น เพิ่มความคิดเห็นที่อธิบายสถาปัตยกรรมโดยรวมและวัตถุประสงค์ของทรัพยากรแต่ละรายการ”
- ประการที่สอง สร้างไฟล์ README แบบละเอียด ตัวอย่างเช่น: “สร้าง README โดยละเอียดสำหรับการกำหนดค่า Terraform ตามบริการของ AWS รวมส่วนต่างๆ เกี่ยวกับการปรับปรุงความปลอดภัย เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนตาม AWS Well-Architected Framework นอกจากนี้ ให้รวมการแจกแจงต้นทุนโดยละเอียดสำหรับบริการ AWS แต่ละรายการที่ใช้กับอัตรารายชั่วโมงและค่าใช้จ่ายรายวันและรายเดือนทั้งหมด”
- โดยส่งมอบการกำหนดค่า Terraform ที่สร้างขึ้นและ README ไปยังพื้นที่เก็บข้อมูล GitHub เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้และความโปร่งใส
- สุดท้ายนี้ ตอบสนองด้วยความสำเร็จ รวมถึง URL ไปยังไฟล์ GitHub ที่คอมมิต หรือส่งคืนข้อมูลข้อผิดพลาดโดยละเอียดสำหรับการแก้ไขปัญหา
กำหนดค่าฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock
ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อตั้งค่าฐานความรู้ของคุณใน Amazon Bedrock:
- บนคอนโซล Amazon Bedrock ให้เลือก ฐานความรู้ ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose สร้างฐานความรู้.
- ป้อนชื่อที่ชัดเจนและสื่อความหมายซึ่งสะท้อนถึงวัตถุประสงค์ของฐานความรู้ของคุณ เช่น ฐานความรู้การตั้งค่าบัญชี AWS สำหรับ Amazon Bedrock
- มอบหมายบทบาท IAM ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าพร้อมสิทธิ์ที่จำเป็น โดยทั่วไป วิธีที่ดีที่สุดคือปล่อยให้ Amazon Bedrock สร้างบทบาทนี้ให้คุณเพื่อให้แน่ใจว่ามีสิทธิ์ที่ถูกต้อง
- อัปโหลดไฟล์ JSON ไปยังบัคเก็ต S3 โดยเปิดใช้การเข้ารหัสเพื่อความปลอดภัย ไฟล์นี้ควรมีรายการที่มีโครงสร้างของบริการ AWS และโมดูล Terraform สำหรับโครงสร้าง JSON ให้ใช้ดังต่อไปนี้ ตัวอย่าง จากพื้นที่เก็บข้อมูล GitHub
- เลือกโมเดลการฝังเริ่มต้น
- อนุญาตให้ Amazon Bedrock สร้างและจัดการร้านค้าเวกเตอร์ให้กับคุณ บริการ Amazon OpenSearch.
- ตรวจสอบข้อมูลเพื่อความถูกต้อง ให้ความสนใจเป็นพิเศษกับรายละเอียดบทบาทของบัคเก็ต URI และ IAM ของ S3
- สร้างฐานความรู้ของคุณ
หลังจากที่คุณปรับใช้และกำหนดค่าส่วนประกอบเหล่านี้แล้ว เมื่อโซลูชัน AWS Landing Zone ของคุณเรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda ไฟล์ต่อไปนี้จะถูกสร้างขึ้น:
- ไฟล์การกำหนดค่า Terraform – ไฟล์นี้ระบุการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน
- ไฟล์ README ที่ครอบคลุม – ไฟล์นี้จะบันทึกมาตรฐานความปลอดภัยที่ฝังอยู่ภายในโค้ด เพื่อยืนยันว่าสอดคล้องกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ระบุไว้ในส่วนเริ่มต้น นอกจากนี้ README นี้ยังมีบทสรุปทางสถาปัตยกรรม เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน และรายละเอียดต้นทุนสำหรับทรัพยากรที่อธิบายไว้ในการกำหนดค่า Terraform
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงตัวอย่างไฟล์การกำหนดค่า Terraform
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงตัวอย่างไฟล์ README
ทำความสะอาด
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อล้างทรัพยากรของคุณ:
- ลบฟังก์ชัน Lambda หากไม่จำเป็นอีกต่อไป
- ล้างข้อมูลและลบบัคเก็ต S3 ที่ใช้สำหรับการจัดเก็บสถานะ Terraform
- ลบสคริปต์ Terraform และไฟล์ README ที่สร้างขึ้นออกจาก repo GitHub
- ลบฐานความรู้ ถ้ามันไม่จำเป็นอีกต่อไป
สรุป
ความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ของ Amazon Bedrock ไม่เพียงแต่ปรับปรุงการสร้างสคริปต์ Terraform ที่เป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับการปรับใช้ AWS เท่านั้น แต่ยังทำหน้าที่เป็นตัวช่วยการเรียนรู้ที่สำคัญสำหรับวิศวกรระบบคลาวด์มือใหม่ในการเปลี่ยนแอปพลิเคชันในองค์กรไปเป็น AWS แนวทางนี้ช่วยเร่งกระบวนการโยกย้ายระบบคลาวด์และช่วยให้คุณปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คุณยังสามารถใช้โซลูชันเพื่อมอบคุณค่าหลังการย้าย ปรับปรุงการดำเนินงานรายวัน เช่น โครงสร้างพื้นฐานที่กำลังดำเนินอยู่และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน แม้ว่าเราจะเน้นที่ Terraform เป็นหลักในโพสต์นี้ แต่หลักการเหล่านี้ยังสามารถปรับปรุงการปรับใช้ AWS CloudFormation ของคุณได้ โดยมอบโซลูชันที่หลากหลายสำหรับความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานของคุณ
พร้อมที่จะทำให้กระบวนการย้ายข้อมูลบนคลาวด์ของคุณง่ายขึ้นด้วย Generative AI ใน Amazon Bedrock แล้วหรือยัง เริ่มต้นด้วยการสำรวจ คู่มือผู้ใช้ Amazon Bedrock เพื่อทำความเข้าใจว่าสามารถปรับปรุงการเดินทางบนคลาวด์ขององค์กรของคุณได้อย่างไร หากต้องการความช่วยเหลือและความเชี่ยวชาญเพิ่มเติม โปรดพิจารณาใช้ บริการระดับมืออาชีพของ AWS เพื่อช่วยให้คุณปรับปรุงเส้นทางการโยกย้ายระบบคลาวด์และเพิ่มประโยชน์สูงสุดจาก Amazon Bedrock
ปลดล็อกศักยภาพในการปรับใช้ระบบคลาวด์ที่รวดเร็ว ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพด้วย Amazon Bedrock ก้าวแรกวันนี้และค้นพบว่าขั้นตอนนี้สามารถปรับปรุงความพยายามในการเปลี่ยนแปลงระบบคลาวด์ขององค์กรของคุณได้อย่างไร
เกี่ยวกับผู้เขียน
เอ๊บบี้ โธมัส เชี่ยวชาญในการวางกลยุทธ์และพัฒนาทรัพยากร AWS Landing Zone แบบกำหนดเอง โดยมุ่งเน้นที่การใช้ generative AI เพื่อปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์อัตโนมัติ ในบทบาทของเขาที่ AWS Professional Services ความเชี่ยวชาญของ Ebbey เป็นศูนย์กลางในการออกแบบโซลูชันที่ปรับปรุงการใช้งานระบบคลาวด์ โดยมอบกรอบการทำงานที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ AWS เขามีชื่อเสียงในด้านแนวทางที่เป็นนวัตกรรมเพื่อรับมือกับความท้าทายบนคลาวด์ และความมุ่งมั่นของเขาในการขับเคลื่อนขีดความสามารถของบริการคลาวด์
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-customized-compliant-application-iac-scripts-for-aws-landing-zone-using-amazon-bedrock/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 150
- 7
- 800
- a
- เร่ง
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- การจัดการบัญชี
- บัญชี
- ความถูกต้อง
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- กระทำ
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- เป็นไปตาม
- ยึดมั่น
- การนำมาใช้
- สูง
- หลังจาก
- AI
- ช่วย
- การเล็ง
- จัดแนว
- สอดคล้อง
- ทั้งหมด
- ตาม
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- an
- และ
- มานุษยวิทยา
- API
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- มีผลบังคับใช้
- เข้าใกล้
- ในเชิงสถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- ความช่วยเหลือ
- At
- ความสนใจ
- เติม
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- AWS
- การก่อตัวของ AWS Cloud
- บริการระดับมืออาชีพของ AWS
- ฐาน
- ตาม
- baseline
- BE
- เริ่ม
- มือใหม่
- เริ่มต้น
- เป็นประโยชน์
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- รายละเอียด
- กว้าง
- สร้าง
- สร้าง
- แต่
- by
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- ประโยชน์
- ส่วนกลาง
- รวมศูนย์
- มีมาตรฐาน
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- ทางเลือก
- Choose
- ปลาเดยส์
- ชัดเจน
- เมฆ
- การยอมรับระบบคลาวด์
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
- บริการคลาวด์
- รหัส
- ตรวจสอบรหัส
- การเข้ารหัส
- รวม
- ความคิดเห็น
- ความมุ่งมั่น
- มุ่งมั่น
- มุ่งมั่น
- บริษัท
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- ไม่ขัดขืน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- ประนีประนอม
- คำนวณ
- องค์ประกอบ
- ยืนยัน
- ร่วม
- พิจารณา
- ประกอบ
- ปลอบใจ
- บรรจุ
- ภาชนะบรรจุ
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ควบคุม
- หอควบคุม
- แก้ไข
- ตรงกัน
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- ตอบโต้
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- เส้นโค้ง
- ประเพณี
- การปรับแต่ง
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ค่าเริ่มต้น
- กำหนด
- คำจำกัดความ
- ล่าช้า
- ส่ง
- ปรับใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- อธิบาย
- ลักษณะ
- กำหนด
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- แผนภาพ
- ต่าง
- โดยตรง
- ค้นพบ
- เอกสาร
- เอกสาร
- โดเมน
- ลง
- ร่าง
- การขับขี่
- แต่ละ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ทั้ง
- กำจัด
- ที่ฝัง
- เพิ่มขีดความสามารถ
- ให้อำนาจ
- เปิดการใช้งาน
- พบ
- การเข้ารหัสลับ
- ความพยายาม
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- เสริม
- การเสริมสร้าง
- ประเทือง
- เสริมสร้าง
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- ความผิดพลาด
- จำเป็น
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- อธิบาย
- สำรวจ
- กว้างขวาง
- อำนวยความสะดวก
- อำนวยความสะดวก
- โรงงาน
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- มุ่งเน้น
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ข้างหน้า
- รากฐาน
- พื้นฐาน
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- ช่องว่าง
- สร้าง
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- GitHub
- การกำกับดูแล
- แนวทาง
- มี
- he
- ช่วย
- จะช่วยให้
- ระดับสูง
- ที่มีประสิทธิภาพสูง
- การว่าจ้าง
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- อุปสรรค์
- วิ่งกระโดดข้ามรั้ว
- เอกลักษณ์
- การจัดการข้อมูลประจำตัว
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- เป็นตัวอย่าง
- การดำเนินการ
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- มาตรฐานอุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรมเฉพาะ
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- แรกเริ่ม
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- การบูรณาการ
- Intelligence
- เข้าไป
- การลงทุน
- เรียก
- จะเรียก
- IT
- ITS
- การเดินทาง
- jpeg
- jpg
- JSON
- คีย์
- ความรู้
- ที่รู้จักกัน
- ห้องปฏิบัติการ
- เชื่อมโยงไปถึง
- ชั้น
- ชั้นนำ
- นำไปสู่
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- ให้
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- Line
- รายการ
- อีกต่อไป
- ที่ต้องการหา
- เครื่อง
- ทำ
- การบำรุงรักษา
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ด้วยมือ
- เพิ่ม
- พบ
- มีคุณสมบัติตรงตาม
- Meta
- การโยกย้าย
- ซึ่งบรรเทา
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- โมดูล
- โมดูล
- รายเดือน
- ชื่อ
- นำทาง
- การเดินเรือ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- ใหม่
- ใหม่
- ไม่
- of
- การเสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- ต่อเนื่อง
- เพียง
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- organizacja
- องค์กร
- องค์กร
- ที่ระบุไว้
- เอาท์พุต
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- เจ้าของ
- บานหน้าต่าง
- Parallel
- พารามิเตอร์
- สำคัญยิ่ง
- โดยเฉพาะ
- ผ่าน
- เส้นทาง
- ชำระ
- สิทธิ์
- บุคลากร
- เป็นจุดสำคัญ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- กรุณา
- จุด
- นโยบาย
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- การปฏิบัติ
- ความแม่นยำ
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- ก่อนหน้านี้
- ส่วนใหญ่
- หลักการ
- ความเป็นส่วนตัว
- ส่วนตัว
- สิทธิพิเศษ
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- มืออาชีพ
- โปรแกรม
- แจ้ง
- ให้
- ให้
- การให้
- บทบัญญัติ
- ประกาศ
- การตีพิมพ์
- วัตถุประสงค์
- เศษผ้า
- รวดเร็ว
- ราคา
- แนะนำ
- อ้างอิง
- สะท้อนให้เห็นถึง
- รีจิสทรี
- หน่วยงานกำกับดูแล
- กรุ
- ขอ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- อาศัยอยู่
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- รับผิดชอบ
- การแก้ไข
- รับคืน
- ทบทวน
- สุดท้าย
- แข็งแรง
- บทบาท
- บทบาท
- ขนาด
- ต้นฉบับ
- สคริปต์
- ได้อย่างลงตัว
- ส่วน
- ปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- เห็น
- ให้บริการ
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- การติดตั้ง
- น่า
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- ร่อน
- สำคัญ
- ลดความซับซ้อน
- เดียว
- ความสามารถ
- ช้า
- ทางออก
- โซลูชัน
- พิเศษ
- เฉพาะ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ข้อกำหนด
- Stability
- มาตรฐาน
- มาตรฐาน
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- สถานะ
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ร้านค้า
- เพรียวลม
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- ส่ง
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- สรุป
- แน่ใจ
- ระบบ
- ปรับปรุง
- เอา
- เป้า
- ทีม
- วิชาการ
- แม่แบบ
- terraform
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- อย่างถี่ถ้วน
- ตลอด
- ระยะเวลา
- เคล็ดลับ
- ไปยัง
- ในวันนี้
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- รวม
- หอคอย
- ตรวจสอบย้อนกลับ
- ตามธรรมเนียม
- การฝึกอบรม
- การแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยน
- การเปลี่ยน
- ความโปร่งใส
- สองครั้ง
- เป็นปกติ
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- ให้กับคุณ
- อัปโหลด
- เมื่อ
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ใช้ประโยชน์
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- อเนกประสงค์
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- เวิร์กโฟลว์
- จะ
- เขียน
- การเขียน
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล
- โซน