Бид 11 сарын 30-ны өдрөөс эхэлсэн 3 долоо хоногийн турш үргэлжлэх AWS re:Invent 2020 арга хэмжээний эргэн тойронд болсон онцлох үйл явдлууд, эшлэл, чухал мэдээллүүдийг тоймлон хүргэхээр болсон. 2 дох долоо хоногт болсон мэдээллүүдийг тоймлон хүргэж буй бөгөөд Бизнес болон Технологи гэсэн 2 үндсэн хэсгээс бүрдэх тул сонирхсон хэсгээ алгасан унших боломжтой.

re:Invent 2020 үеэр тавигдаж буй үндсэн 5 Keynote:

• Add to Calendar Andy Jassy Keynote
• Add to Calendar AWS Partner Keynote
• Add to Calendar Machine Learning Keynote
• Add to Calendar Infrastructure Keynote
• Add to Calendar Werner Vogels Keynote

Арга хэмжээний үеэр болж буй ихэнх зүйлс Keynote-г дагаж “эргэлддэг” гэж хэлж болдог. Өнгөрсөн долоо хоногт 3 Keynote (AWS Partner Keynote, Machine Learning Keynote, Infrastructure Keynote) явсан бөгөөд энэ үеэр ярьсан зүйлс болон бусад хэрэгцээт мэдээллүүдээс багцлан хүргэж байна.

I хэсэг — Бизнес

Компанидаа Reinvention хийх 8 түлхүүр

Бид өмнөх дугаарын бизнес хэсэгт AWS-н гүйцэтгэх захирал Andy Jassy-н 3 цагийн илтгэлийг багцлан хүргэсэн билээ. Харин одоо түүний ярианаас санаа авч компанидаа reinvention хийх 8 түлхүүрийг хүргэе…

Гэрлийн хурдаар хөгжин, өөрчлөгдөж буй технологийн эринтэй хөл нийлүүлэн алхаж (алхах ч гэж дээ… бараг гүйсэн ч гүйцэхээргүй хурдтай байна), бизнесээ удаан хугацаанд оршин тогтнуулахын тулд зах зээлийн хэрэгцээ, шаардлагад нийцүүлэн тасралтгүй өөрчлөлт, шинэчлэлт хийхийг шаардаж байна. Тэгвэл Amazon, Netflix, Linkedin, Facebook зэрэг томоохон тоглогчид хэрхэн салбараа манлайлан амжилттай үйл ажиллагаа явуулж буй нууцыг Andy Jassy илтгэлийнхээ үеэр дэлгэлээ.

1. Удирдлагын шинийг санаачлах дахин шинэчлэлт хийх хүсэл эрмэлзэл

Байгууллагын удирдлага гэдэг үргэлж шинийг санаачлах хүсэл эрмэлзэлтэй байж өөрчлөлт, шинэчлэлт рүү алсын хараагаа чиглүүлэн, залах шаардлагатай

2. Татах хүчтэй тэмцэж чадахгүй гэдгээ хүлээн зөвшөөрөх

Бодит байдалтай тэмцэхийн оронд түүнийг хүлээн зөвшөөрч зах зээлдээ уялдуулан өөрчлөгдөх хэрэгтэй. Зарим компаниуд өөрчлөгдөх хүртлээ их удаан тэмцдэг шүү дээ.

3. Hungry talent

Зөвхөн удирдлага нь шинэчлэлт хийх хүсэлтэй байгаад хангалтгүй юм. Багтаа үргэлж инноваци, өөрчлөлт авч ирэхэд бэлэн байдаг шинэ авьяаслаг ажиллах хүчнийг нэгтгэх хэрэгтэй. Шинээр залуучууд хуучин “хулгар”-уудын олж харж чаддаггүй цоо шинэ зүйлийг сэтгэж, компанийн алсыг харааг шинэчилдэг.

4. Үйлчлүүлэгчдийнхээ асуудлыг бодитоор шийдвэрлэх.

Зүгээр л шинэлэг байхын тулд дур мэдэж шинэчлэлт бүү хийгээрэй. Үйлчлүүлэгчдийнхээ хэрэгцээ шаардлагаар удирдуулан шинэчлэлт хийх хэрэгтэй.

5. Хурд

Та өрсөлдөгчөөсөө хурдан хөдөлж чаддаг байх ёстой (Нөгөө өрсөлдөгч тань унтаж байхад та дасгал хийж байна гэдэг шиг л 😂😂)

6. “Төвөгтэй болгож” болохгүй

Хэтэрхий ядаргаатай Complex шийдлүүд нь шинийг санаачлах хүчин чармайлтыг нураах болно.

7. Use the platform with the broadest and deepest set of tools

8. Aggressive top-down goals

Удирдагчид байгууллагыг ердийнхөөсөө илүү хурдтай хөдөлгөхөд хүчилсэн том зорилго тавих хэрэгтэй. Жишээ нь: Манай байгууллага 3 жилийн дотор Cloud шилжилтийг бүрэн хийсэн байх болно…

Эдгээр зөвлөмжүүд энгийн ойлгомжтой юм шиг санагдаж байна уу? Гэхдээ сайн анзаарвал эдгээр нь бараг л start-up компаниудын дагаж мөрддөг дүрэм, философи байх бөгөөд корпорацууд ч гэсэн Agile арга барил руу шилжих шаардлагатай гэсэн утга санаа энд явж байна. Байгууллагын соёл Agile болоход хэрэглэгддэг технологи ч мөн адил уг арга барилыг дэмждэг байх ёстой.

Cloud ямар нэг тогтсон хэлбэр дүрс байхгүй хэдий Agile гэдэг хэлбэртэй байх тохиолдол бий.

Partnerships

Andy Jassy-н илтгэлээс бас нэг анзаарагдсан зүйл нь AWS хэдийнээ хамгийн том тоглогч болсон (байсан). Тиймдээ ч тэр өрсөлдөгчдөө хайр найргүй шүүмжилж, зах зээлээс шахаж гаргах бүтээгдэхүүн үйлчилгээ хийж буй гэдгийг нээлттэй зарласан. Тэгэхээр зах зээлийн бусад тоглогчид тэдэнтэй өрсөлдөнө гэхээс илүү хамтрах тактик баримталж байгаа бөгөөд AWS ч гэсэн хамтрах орчныг хангалттай бүрдүүлж өгч байгаа санагдлаа. Хэрхэн яаж гэдгийг техникийн хэсгээс уншина уу.

Machine Learning

Байгууллагууд үйл ажиллагаа явуулахын хэрээр маш их хэмжээний Data цуглуулдаг боловч талаас илүү хувь нь зүгээр л үр ашиггүй хадгалагдсаар л байдаг. Тэгвэл цуглуулсан тэдгээр Data-аа ухаалгаар ашиглаж, компанийнхаа үйл ажиллагааг дараагийн шатанд аваачих нь бизнес эрхлэгчдийн хувьд “Бирд”-ээс гуйх 3 хүслийнх нь нэг байх.

Machine Learning сэдвээр Keynote энэ жил анхны удаа танилцуулагдаж бөгөөд олныг гайхшруулсан бүтээгдэхүүн зарлахаас илүүтэйгээр өнгөрсөн жилүүдийн амжилт, “бид хамгийн шилдэг нь” гэдгээ ярьж “бааварлах” маягтай Keynote болж өнгөрөв.

Дэлхий дээр AI/ML чиглэлээр хамгийн шилдэг нь гэж нэрлэж болох 2 л компани (Google, Amazon) байх бөгөөд технологийн шийдэл эсвэл инженерийн багийн чадвартайдаа биш (мэдээж технологийн know-how болон ур чадвар шалтгаална) харин хамгийн их Data цуглуулсан компани нь энэ 2 билээ.

AWS компани энэ салбарт хэрэглэгчдэдээ өөрсдөө ML model хөгжүүлж, тэдэнд “зохион бүтээх эрх чөлөө”-г олгохоос гадна ямар ч ML мэдлэггүй хүн шууд ашиглаад, үр ашгийг нь бизнестээ хэрэгжүүлээд явах боломжтой бүр дэндүү олон төрлийн үйлчилгээг өнгөрсөн хугацаанд бүтээжээ.

Өдгөө Domino’s, Roche, BMW, Nike зэрэг 100,000 гаруй компаниуд AWS ML family үйлчилгээнүүдээс ашиглан бүтээгдэхүүн, үйлчилгээгээ хурдасган, сайжруулж буй бөгөөд AWS нь сүүлийн нэг жилийн хугацаанд 250 гаруй шинэ ML/AI features гаргажээ.

Cloud хөгжихийн хирээр уламжлалт хөгжүүлэлтийн арга барил өөрчлөгдөх бөгөөд програмистүүд cloud орчныг гар доорх хэрэгсэл болгон ашиглаж системийн инженерчлэл, архитектур зохион байгуулалт болон бүр цаашлаад хэрэглэгчтэйгээ харьцаж системээ сайжруулах процессыг бүгдийг нь өөрсдөө хийх боломжтой болох байх. Харин энэ үед Machine Learning / Artificial Intelligence тусдаа бие даасан салбар болж салаалах буюу Hardware layer-с эхлээд Бизнес хөгжүүлэлт хүртэл тусдаа шинжлэх ухаан болж хөгжих нь гарцаагүй болох юм шиг бодогдов.Amazon Lookout for Metrics

Infrastructure

Өнөөдөр AWS дэлхий даяар 24 region, 77 availability zone 200 гаран Edge location бүхий нүсэр дэд бүтэцтэй ажиллаж байна.

• Тэд дата төвүүдийн үйл ажиллагаа илүү үр ашигтай болгохын тулд UPS-уудын дизайныг өөрчилж байна
• Шинээр процессор чип зохион бүтээв
• Байгальд ээлтэй дата төвүүдийг бий болгов

AWS нь дата төвүүддээ цахилгаан хангамжийн шинэ дэд бүтцийн загварыг хэрэгжүүлж эхэлсэн бөгөөд хэрэглэгчиддээ хүртээмжтэй байдлыг сайжруулах, хоцрогдол бууруулах зорилгоор дэлхийн өнцөг булан бүрт илүү олон бүс нутаг, боломжит цэгүүдэд хөрөнгө оруулалт хийсээр байна.

Ногоон дэлхий ба Дата төв

Өнөөдөр хэрэглэгчид аж ахуй нэгжийн дата төвөөс AWS дата төврүү шилжсэнээр өөрсдийн нүүрстөрөгчийн ялгарлыг 88%-р бууруулах боломжтой. Энэ бол зөвхөн эхлэл бөгөөд AWS 2040 он гэхэд 0-нүүрстөрөгч ялгаруулах The Climate Pledge амлалтандаа хүрэхийн тулд олон дорвитой арга хэмжээ авч байгаагаас дурдвал:

• Graviton2 нь тэдний өөрсдийн дизайн хийсэн хамгийн ашигт үйлийн коэффициент өндөр процессор бөгөөд өмнөх хувилбаруудтай харьцуулахад 40% илүү гүйцэтгэлтэй байна гэнэ.
• Дэд бүтцийн шинэ зураг төсөл: AWS нь дата төвүүддээ цахилгаан хангамжийн шинэ дэд бүтцийн загварыг нэвтрүүлснээр эрчим хүчний алдагдлаа 35%-р бууруулсан байна.
• Сэргээгдэх эрчим хүч: Амазон 2020 онд сэргээгдэх эрчим хүчний эх үүсвэрээс нийт 6500 мегаватт үйлдвэрлэжээ.

II хэсэг — Технологи

1. AWS Lambda

Serverless мандаж байна:

• Урьдчилан бэлтгэсэн жижиг хэмжээний код (функцийг) cloud орчинд ажиллуулах боломжийг Lambda олгодог билээ. Нэг Lambda функц ажиллуулахад тухайн код ажилласан цагаар төлбөр тооцдог бөгөөд хамгийн багадаа 100ms (100ms-с бага хугацаанд ажилласан бол бүхэлдээд 100ms гэж үздэг байв) тооцож төлбөр боддог байсныг 1ms-н нарийвчлалтай болж байгаа юм байна. Ингэснээр статик файл serve хийх, зураг хөрвүүлэх зэрэг жижиг хэмжээний код ажиллуулахад маш хямд болж байна гэсэн үг
• Lambda функц container image дэмждэг боллоо. Ингэснээр бид заавал Lambda орчинд баригдахгүйгээр өөрсдөө Container image бий болгон ажиллуулж болох нь. Энэ нэлээн чухал feature шүү!
• Cloudwatch Lambda Insights — RDS Performance Insights-г ашиглан яг query, хэрэг зэрэг ачаалж байгааг тодорхойлох хүртэл нарийвчлалтай monitoring хийж чаддаг билээ. Тэгвэл үүнтэй ижлээр Lambda функц ч гэсэн дэлгэрэнгүй monitoring хийх боломжтой болжээ. Урд нь ердөө 5–6 metric-ээр харж болдог байсан бөгөөд энэ функцийн тусламжтай функцийн үр ашигтай ажиллагаа болон төлбөр хэмнэх боломжууд нээгдэнэ гэж бодож байна
• .Net 5 дээр бичигдсэн функцийг AWS Lambda дээр ажиллуулах жишээ
• Amazon Aurora Update — Call Lambda Functions From Stored Procedures; Load Data From S3

2. Container

• Бас нэгэн гоё мэдээ! AWS Public container image registry-тэй боллоо. Docker hub шиг ашиглаж болох нь.
• ECR now supports Cross-region replication. ECR бол regional үйлчилгээ бөгөөд тухайн region-д оруулсан container image-г автоматаар бусад region-ууд луу хуулах боломжтой болж байна.
• Ойр зуурын Batch job-уудаа заавал EC2 server provision хийхгүйгээр Container болгоод Fargate дээр ажилуулж, хөнгөхөн шийдэх боломж бас бий болжээ.

3. AWS Proton

Энэ удаагийн арга хэмжээгээр сүр дуулиантай зарлагдсан бас нэгэн үйлчилгээ. Электрон, Протон, Нейтронтой ямар ч хамааралгүй боловч serverless application хөгжүүлэхэд маш олон Lambda функц бий болж тэдгээрийг удирдахад төвөгтэй болдог асуудлыг энэхүү үйлчилгээгээр шийдэх боломжтой юм байна. AWS Proton нь Serverless application-ий хөгжүүлэлт, удирдлага, CI/CD болон update зэргийг нэг цэгээс удирдах зориулалт бүхий үйлчилгээ юм. Веб сервисүүдийг Fargate container, процессуудыг харин Lambda функц болгон салгах ба тэдгээрийг урьдчилж загвар тэмплэйтүүд үүсгэснээр хөгжүүлэгчид зөвхөн кодоо бичиж оруулахад л хангалттай болж байна. Үлдсэн ажлыг Proton хийнэ.

4. S3

AWS-н хамгийн анхны, хамгийн супер бас хамгийн чухал үйлчилгээнүүдийн нэг S3 дээр хэд хэдэн боломж шинээр нэмэгджээ

• Cross-region replication олон region лүү зэрэг хуулах боломжтой болжээ. Ингэснээр migration хийх процесс хурдан болж болох юм.
• S3 bucket eventually consistent горимоор ажилладаг байсан бол өнөөдрөөс эхлэн strong consistent боллоо.

Strongly consistent vs Eventually consistent

Өгөгдөл хадгалалт маш чухал зүйл тул Object storage cluster нь олон node-с бүрддэг. Найдвартай байдал болон ажиллагааг хурдасгахын тулд тухайн өгөгдлийг олон node-үүдэд тараан байршуулдаг. Тухайн өгөгдлийг шинээр оруулах болон шинэчлэхэд тухайн өгөгдөл бүх node-д update хийгдэх шаардлагатай бөгөөд, node бүрд бүрэн update хийгдэх нь цаг хугацааны асуудал бөгөөд үүнийг Eventually consistency гэж нэрлэдэг. Strongly consistent гэдэг нь хэрэглэгч аль ч үед хандсан тухай дата хамгийн сүүлийн хувилбараар байх ойлголтыг ярьж байгаа юм.

5. Amazon devices

Amazon kindle, echo, fire, deep lens гэх мэт маш олон төрлийн төхөөрөмжүүд холбогдох software-уудын хамт үйлдвэрлэдэг болсон билээ. Энэ удаа AWS Panorama Appliance хэмээх бас нэгэн төхөөрөмжийг тэд бий болгожээ.

• Царай танилт, Обьект танилт гэх мэт Vision-той холбоотой “cool” функцуудыг өөрсдийн хувийн камер оролцуулан ашиглах боломжтой болжээ. AWS Panorama Appliance хэмээх төхөөрөмжийн тусламжтай AWS cloud дээрх функцуудыг өөрсдийн орчинд авч ирнэ гэсэн үг. Үүнийг Edge computing гэж нэрлэдэг.

6. Partner

Байгууллагууд AWS-тай хамтрахыг илүүд үзэж байгаа тухай дээр бичсэн. Тэгвэл Software үйлдвэрлэгчид AWS дээр бүтээгдэхүүнээ байршуулж хэрэглэгчдэд түгээх (Marketplace), software-н лицензийг хэрхэн амар хялбар удирдах зэрэг дээр техникийн олон шийдлүүдийг бий болгосон тухай доорх мэдээнүүдээс уншаарай.

• Түгээмэл хэрэглэгддэг дийлэнх Software-ууд ашиглахад бэлэн байдлаар AWS marketplace дээр байж байдаг.
• AWS account-уудыг parent, child болгон 1 account-ээс бусад Account-уудыг удирдаж, төлбөрийг хянаж болдог. Хэрэглэгдэх Software-н лицензүүдийг мөн толгой Account-с нийлүүлэх боломжтой болсон байна.
• Мөн өөрсдийн бүтээгдэхүүнээ AWS дээр байршуулахад зориулсан тодорхой хөтөлбөр боловсруулсан байна.

Унших:

• https://aws.amazon.com/blogs/aws/managed-entitlements-for-aws-license-manager-streamlines-license-management-for-customers-and-isvs/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/aws-license-manager-announces-managed-entitlements-for-aws-marketplace/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/professional-services-for-third-party-software-available-in-aws-marketplace/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/aws-marketplace-announces-apis-for-private-marketplace/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/aws-marketplace-announces-apis-for-private-marketplace/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/introducing-aws-saas-boost/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/isv-accelerate/

7. Infrastructure

Дэлхий даяар дата төвтэй учраас тэдгээрийн илүү үр дүнтэй ажиллагааг бий болгохын тулд техникийн шийдлүүдийг хэрэгжүүлж байгаа тухай бичсэн билээ.

• Английн chip designer ARM компанитай хамтарч AWS Graviton 2 processor бий болгосон байна.
• Machine Learning хийхэд Trainium хэмээх chip өөрсдөө бүтээж байна

8. AWS Amplify

AWS Amplify нь мобайл болон веб хөгжүүлэлтийн хэрэглүүр бөгөөд backend, database, development SDK, package, storage зэргийг хялбар аргаар ашиглах холбох хялбарчилсан сан гэж ойлгож болно. Үүнийг ашиглаж AWS дээр маш богино хугацаанд, олон юм судлах шаардлагагүйгээр хөгжүүлэлтээ хийдэг. Арай дөхөм тайлбарлавал Google Firebase-н Amazon дах хувилбар юм.

• AWS Amplify-н UI сайжирсан тухай мэдээ явж байсан. Бараг drag & drop-оор application хийдэг болох юмуудаа…
• GraphQL REST API хэдхэн товшоод л бий болгодог болсон байна.
• Amplify CLI-р дамжуулж Fargate container ажиллуулах боломжтой болжээ.

9. ML

Энэ сэдвээр нийтлэгч миний бие багахан туршлагатай бөгөөд эдгээр бүгдийг ойлгож бичихэд маш их цаг орох тул маш товчхон хүргээд унших шаардлагатай линкүүдийг хавсаргая гэж бодлоо. Үнэндээ бол бид энэ чиглэлд AWS-с маш их зүйлийг хүлээх хэрэгтэй.

SageMaker нь ML хөгжүүлэхэд зориулалтын орчноор хэрэглэгчид санал болгож, тэднийг өөрсдөө хөгжүүлэлт хийх бүрэн эрх чөлөөг олгодог үйлчилгээ юм. Энэ удаагийн арга хэмжээний Keynote-р SageMaker дээр маш олон зүйлс зарлагдсан.

• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/detect-bias-in-ml-models-and-explain-model-behavior-with-amazon-sagemaker-clarify/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-sagemaker-clarify-detects-bias-and-increases-the-transparency-of-machine-learning-models/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/introducing-distributed-training-on-amazon-sagemaker/
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customizing-and-reusing-models-generated-by-amazon-sagemaker-autopilot/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-jumpstart-simplifies-access-to-prebuilt-models-and-machine-learning-models/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/profile-your-machine-learning-training-jobs-with-amazon-sagemaker-debugger/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/managed-data-parallelism-in-amazon-sagemaker-simplifies-training-on-large-datasets/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-simplifies-training-deep-learning-models-with-billions-of-parameters/

Тэд мөн өөрсдийн дэд бүтэц, өгөгдөл болон туршлага дээр үндэслэж маш олон Cool сервисүүдийг шинээр бий болгосоор л байдаг.

Kendra — Google шиг ухаалаг хайлт улам боловсронгуй болсон.

• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/amazon-kendra-launches-connector-library/
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/incremental-learning-optimizing-search-relevance-at-scale-using-machine-learning/

Lookout — Биднээс ямар ч ML туршлага шаардахгүйгээр системийн AWS дэд бүтэц дээр асуудлыг урьдчилан илрүүлж, оношлох шийдлийг Amazon Lookout for Metrics олгож байна. Бараг л DevOps инженер шаардлагагүй гэх гээд байгаа бөгөөд биднээс ухаантай л үйлчилгээ байх 😂😂

• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/announcing-amazon-lookout-for-metrics/

CodeGuru — Бас л ML-ээр хөгжүүлэгдсэн код анализ хийдэг үйлчилгээ. Хөгжүүлэгчдийн бичсэн кодонд үнэлгээ өгч, алдааг нь шалгаж, ажиллагааны асуудлуудыг нь урьдчилж хэлж, хэр их memory хэрэглэхийг хүртэл тооцоолно гэнэ. Сонирхолтой л юм…

• https://aws.amazon.com/blogs/devops/raising-code-quality-for-python-applications-using-amazon-codeguru/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-for-amazon-codeguru-python-support-security-detectors-and-memory-profiling/
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/amazon-codeguru-profiler-adds-memory-profiling-heap-summary/

Quicksight — QuickSight нь cloud орчинд big data visualize хийх зориулалт бүхий tool юм. Tableau-тэй зарим талаар төстэй. Тэгвэл одооноос эхлэн өдөр тутмын энгийн хэл ярианы үг ашиглан өгөгдлийнхөө талаар асуулт асууж үр дүнг харах боломжтой болжээ.

• https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-quicksight-q-to-answer-ad-hoc-business-questions/

Мөн унших:

• https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-spot-blueprints-a-template-generator-for-frameworks-like-kubernetes-and-apache-spark
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/announcing-new-amazon-ec2-g4ad-instances-powered-by-amd-radeon-pro-v520-gpus
• https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-train-and-deploy-machine-learning-models-in-amazon-redshift-using-sql-with-amazon-redshift-ml
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-forecast-weather-index-automatically-include-local-weather-to-increase-your-forecasting-model-accuracy
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-emr-on-amazon-elastic-kubernetes-service-eks
• https://aws.amazon.com/blogs/big-data/announcing-amazon-redshift-data-sharing-preview
• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/simplify-running-apache-spark-jobs-amazon-emr-amazon-eks/
• https://aws.amazon.com/blogs/big-data/bringing-machine-learning-to-more-builders-through-databases-and-analytics-services

10. Quantum Computing

Квант компьютер cloud үйлчилгээ болох замдаа орсон юм байна. Woow! Яг энийг чухамдаа юу вэ гэдгийг бүрэн ойлгож амжаагүй байтал AWS түүнийг нь cloud болгох гээд явж байдаг… Миний мэдэж байгаа зүйлс гэвэл энэ нь уламжлалт компьютероос тэс өөр бүтэцтэй, Квант механикийн онцлог шинж чанарууд дээр тулгуурлаж тооцоолон бодох машин хийх тухай ойлголт. Өөрөөр хэлбэл дэлхий дээрх хамгийн ярвигтай механизм гэсэн үг. За тэгээд AWS компани нь Rigetti, Ionq, D-wave хэмээх квант компьютерын технологийн компаниудтай хамтарч AWS Braket нэртэй Managed Quantum Computing сервис энэ оны 8-р сард гаргасан юм байна. Үүнээс цааш тодорхой мэдлэг алга л байна.

Сайн мэдэхгүй зүйлийнхээ талаар цааш нь бичээд яахав кк..

Мөн анхаарал хандуулах

HealthLake — Эрүүл мэндийн стандартуудыг (HIPAA) хангасан, Health data-д зориулсан cloud үйлчилгээ

• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/12/introducing-amazon-healthlake-to-make-sense-of-health-data/
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-healthlake-to-store-transform-and-analyze-petabytes-of-health-and-life-sciences-data-in-the-cloud/

Security — Cloud орчинд өгөгдөл хадгалахад нууцлал аюулгүй байдлын талаар хамгийн их асуудаг. Тэгвэл энэ бичвэр хариулт болох болно

• https://aws.amazon.com/blogs/security/three-common-cloud-encryption-questions-and-their-answers-on-aws/

DynamoDB дээрх sensitive дата-г Macie ашиглан илрүүлэх жишээ

• https://aws.amazon.com/blogs/security/detecting-sensitive-data-in-dynamodb-with-macie

AWS Outposts — On-prem зориулсан AWS Cloud (Azure stack шиг) буюу Outposts stack хэмжээ нь жижиг болжээ.

• https://aws.amazon.com/outposts/

How’s everyone tuning into AWS re:Invent this year?

Дараагийн долоо хоногийн нийтлэлээр AWS дах хамгийн нөлөө бүхий хүмүүсийн нэг Amazon компанийн CTO — Dr. Werner Vogels Keynote тоймоор эргэн уулзацгаая…

Нийтлэлийг бичсэн: FIBO CLOUD