Poniżej znajdują się linki do newsów od AWS oraz artykułów i blog postów napisanych przez społeczność, które zebrałem w wydaniu numer 166 newslettera Serverless Polska. Strona ta została opublikowana tydzień po wysłaniu mailingu, dlatego jeśli chcesz być zawsze na bieżąco, to zasubskrybuj mój newsletter.
🗞️ Newsy
Prosto od AWS.
⚡️ Amazon EventBridge announces new console dashboard
Amazon EventBridge uruchomił nowy dashboard w konsoli, który centralizuje widok zasobów, metryk i limitów, wykorzystując metryki CloudWatch do szczegółowego monitoringu. Obejmuje metryki dla EventBusów, Pipes i Schedulera oraz pozwala na wyświetlanie i zarządzanie limitami. Dashboard dostarczając wgląd w aplikacje sterowane zdarzeniami, pomaga szybko identyfikować i rozwiązywać problemy. Link »
⚡️ AWS IAM Access Analyzer now offers recommendations to refine unused access
AWS IAM Access Analyzer teraz oferuje narzędzia, które pomagają usunąć nieużywane przywileje, rekomendując dopracowanie ról, kluczy dostępu i haseł. Rozwiązanie pomaga zespołom bezpieczeństwa uzyskać wgląd w nieużywane uprawnienia i automatyzuje powiadamianie deweloperów ze szczegółowymi wskazówkami naprawczymi. Ta funkcja, będąca częścią Cloud Infrastructure Entitlement Management AWS, jest dostępna za darmo w komercyjnych regionach AWS. Link »
⚡️ EventBridge Scheduler adds more universal targets including Amazon Bedrock
EventBridge Scheduler wspiera teraz ponad 7000 akcji API AWS, w tym Amazon Bedrock, umożliwiając automatyzację różnorodnych zadań bez zarządzania infrastrukturą. Obsługuje kilka opcji harmonogramowania, zwiększając możliwości planowania inferencji modeli Bedrock i innych. Te aktualizacje są dostępne we wszystkich regionach, gdzie EventBridge Scheduler jest dostępny. Link »
⚡️ AWS Lambda introduces new controls to make it easier to search, filter, and aggregate Lambda function logs
AWS Lambda teraz oferuje zaawansowane kontrolki logowania, które upraszczają zarządzanie logami poprzez umożliwienie logów strukturalnych JSON, dostosowywalnych poziomów logów oraz wybór grup logów CloudWatch. Te ulepszenia ułatwiają wyszukiwanie, filtrowanie i zarządzanie logami, poprawiają debuggowanie i egzekwowanie polityk na poziomie aplikacji. Konfiguracja jest dostępna przez różne narzędzia AWS i nie wiąże się z dodatkowymi kosztami. Link »
⚡️ Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet model now available in Amazon Bedrock
Model Claude 3.5 Sonnet od Anthropica, teraz dostępny na Amazon Bedrock, ustanawia nowy standard w dziedzinie inteligencji AI, jednocześnie będąc bardzo opłacalnym. Model ten doskonale radzi sobie ze skomplikowanymi zadaniami, niemal ludzkim zrozumieniem oraz możliwościami wizji, co czyni go odpowiednim do różnych aplikacji, takich jak obsługa klienta i tłumaczenia kodu. Link »
👨👩👧👦 Od Społeczności
Artykuły, tutoriale i nagrana przygotowane przez maniaków serverless.
⚡️ State of Cloud Costs
Raport “State of Cloud Costs” przygotowany przez firmę Datadog oferuje cenny wgląd w aktualne trendy i wyzwania związane z zarządzaniem kosztami w chmurze, w szczególności koncentrując się na usługach AWS. Link »
⚡️ I’m sorry, but the way you adopt serverless is wrong
Aby osiągnąć sukces w adopcji serverless, kluczowe jest oddzielenie różnych strategii modernizacji (cloud-native, mikroserwisy, architektura sterowana zdarzeniami) i nie próbowanie ich wszystkich naraz. Zacznij od stopniowych, niskiego ryzyka zmian, takich jak używanie AWS Lambda w połączeniu z narzędziami jak Lambda Web Adapter, i skoncentruj się na konkretnych korzyściach jak skalowalność, efektywność kosztowa i bezpieczeństwo. Priorytetem powinno być dostarczanie wartości dla klienta i dostosowanie architektury do potrzeb biznesowych, zamiast używanie serverless ponad wszystko. Link »
⚡️ AWS Heroes Map
Ktoś stworzył interaktywną mapę świata z zaznaczonymi lokalizacjami AWS Heroes. Co ciekawe, obecnie jest tylko 264 AWS Hero na Świecie. Link »
⚡️ Best practices for accelerating development with serverless blueprints
Serverless blueprints napędzają spójność, skalowalność i efektywne wdrożenia poprzez integrację z CI/CD pipeline’ami i adopcję najlepszych praktyk, takich jak wytyczne dla handlerów AWS Lambda oraz obserwowalność. Przykład z AWS Lambda Handler Cookbook pokazuje wdrażanie usługi zamówień z Amazon API Gateway, AWS Lambda i Amazon DynamoDB za pomocą Pythona i AWS CDK. Podkreślając architekturę heksagonalną i wykorzystanie narzędzi do obserwowalności i logowania, artykuł uwypukla znaczenie uporządkowanych struktur projektowych i kompleksowych podejść do testowania w CI/CD pipeline’ach. Link »
⚡️ Mastering AWS Lambda: 5 Essential Design Patterns for Developers
AWS Lambda umożliwia efektywne tworzenie aplikacji serverless, ale wymaga optymalnego wykorzystania narzędzi i wzorców, aby w pełni wykorzystać swój potencjał. Podkreślenie kompozycyjności w funkcjach Lambda pozwala na niezależne, wielokrotnego użytku komponenty, zmniejszając powiązania i poprawiając efektywność wdrożeń. Test Driven Development i testy jednostkowe zapewniają funkcjonalność przed wdrożeniem, podczas gdy współdzielony kod może być zarządzany za pomocą zewnętrznych bibliotek lub systemów budowania do usprawnionego rozwoju kompozycyjnych funkcji. Link »
⚡️ Using Document Chat with the Amazon Bedrock Converse API
Amazon Bedrock Converse API umożliwia deweloperom interakcję z dużymi modelami językowymi za pomocą turowej komunikacji oraz wspiera typy danych takie jak dokumenty i obrazy. Document chat pozwala na bezpośrednie przesyłanie dokumentów w różnych formatach, z najlepszymi wynikami dla formatów z płynącym tekstem (flowing text formats). Konfiguracja obejmuje ustawienie najnowszego AWS SDK i dostęp do Bedrock, w tym obsługę dokumentu PDF za pomocą Boto3 SDK w Pythonie. Link »
⚡️ Create a multimodal assistant with advanced RAG and Amazon Bedrock
Modele Multimodal Retrieval Augmented Generation (mmRAG) wykorzystują Amazon Bedrock i komponenty LangChain do budowy generatywnych systemów AI, które integrują dane tekstowe, tabelaryczne i obrazowe. To podejście rozwiązuje ograniczenia tradycyjnych modeli RAG, zwiększając zrozumienie treści poprzez zaawansowane mechanizmy rozumowania między modalami i wyszukiwania. Pomimo zwiększonego opóźnienia, mmRAG wyróżnia się szczegółową i dokładną analizą z różnych źródeł danych, co czyni go odpowiednim dla aplikacji nie w czasie rzeczywistym. Dostęp do kodów źródłowych na GitHubie pozwala deweloperom wykorzystać te zaawansowane narzędzia AI do ulepszania podejmowania decyzji i innowacji. Link »
Ta strona została opublikowana tydzień po wysłaniu mailingu, dlatego jeśli chcesz być zawsze na bieżąco, to zasubskrybuj mój newsletter.
