Serye ng Pagbabalik-tanaw
- Sesyon 01: Roadmap ng Developer sa Pagdidisenyo ng Arkitektura para sa mga Agent
- Sesyon 02: Amazon Bedrock Data Automation
- Sesyon 03: Multi-Agent sa AgentCore
- Sesyon 04: Praktikal na Pagbuo ng Agentic AI gamit ang Nova Act at Strands Agents
- Sesyon 04: Pagpapabilis ng mga Migration Project gamit ang Kiro at Spec-Driven Development
- Sesyon 06: Mula sa "Pagtutugma" tungo sa "Pag-unawa": Pagsasanay sa Personalized AI Search na Pinapagana ng AgentCore Memory
- Sesyon 07: Mag-obserba upang Mag-optimize – Mula LLM Observability tungong AIOps: Ginagawang intelligent automation ang mga real-time insight
- Sesyon 08: Pag-deploy ng TEAM at Pagbuo ng Pinakamahusay na Engineering Team
- Sesyon 09: Limang Mahihirap na Aral mula sa Limang Taon ng mga Tinatawag na Serverless Database
- Sesyon 14: Paano kung gawin ng AI ang trabaho ko: Kung paano binago ng Q Developer CLI at Kiro ang aking pang-araw-araw na gawain
- Sesyon 16: Bilis na may Pag-iingat: Mahahalagang Kaalaman sa Seguridad para sa Amazon Bedrock Agent Development
- Sesyon 26: Patakbuhin ang mga OSS LLM sa Iisang H100 nang Mas Matalino, Mas Mura, at Mas Mabilis
- Sesyon 28: Isang Modernong Unified Metadata Architecture: Mga Bagong Paraan sa Pag-aalis ng mga Data Silo
- Sesyon 29: Serverless MediaOps: Pag-automate ng mga Video Workflow gamit ang AI sa Amazon Web Services
- Sesyon 30: Pag-arkitekto para sa Efficiency at Reliability gamit ang Malawakang Performance Testing
- Sesyon 31: Pag-uugnay sa Mundo sa Pamamagitan ng Open Source: Praktikal na Paglalakbay sa Teknolohiya, Komunidad, at Pandaigdigang Developer Relations
- Sesyon 33: Pagbuo ng mga Streaming Iceberg Table para sa Real-Time Logistics Analytics
- Sesyon 34: Pagpapabilis ng Malawakang Pagsasanay sa Estratehiya ng Robot: Isang Awtomatikong Closed-Loop Architecture na Nakabatay sa Kiro, Trainium, at EKS
- Sesyon 35: Mula Vibe tungo sa Viable sa pamamagitan ng spec-driven development
- Sesyon 36: Pagpapahusay sa Cloud Cost Analysis: Pagbuo ng mga FinOps Intelligent Agent gamit ang Strands at AgentCore
- Sesyon 37: Pagbabago sa Conversational Agentic AIOps para sa K8s Gamit ang CNCF Kagent, K8sGPT, at Nova Sonic
Mga Tala ng Sesyon
Hamon
Tradisyonal na Workflow Kapag may Failure
- Suriin ang status ng cloud resource
- Nagkaroon ng failure
- Tingnan ang history ng incident
- Suriin ang configuration
- Suriin ang mga alert
- Magtalaga ng work order
- Suriin ang mga log
- Bumuo ng hypothesis tungkol sa root cause
- Maghanap ng mga solusyon
- Suriin ang mga metric
- Suriin ang mga dependency
- Tingnan ang mga kamakailang update
- Hanapin ang mga call chain
- Tingnan ang O&M manual
- Mag-query sa service dashboard
- Isagawa ang mga hakbang sa mitigation
- Abisuhan ang mga kasamahan
- Mag-query ng mga abnormal na metric
- Basahin ang manual
- Subaybayan ang recovery status Mga Pangunahing Hamon
- Napapanahong mitigation ng pagkawala
- Fault isolation
- Lutasin ang mga isyu sa loob ng katanggap-tanggap na panahon
- Limitahan ang mga failure sa loob ng isolation boundary upang maiwasan ang cascading effect sa ibang mga service at sa gayon ay mabawasan ang lawak ng epekto ng failure
- Tiyaking natutugunan ng mga service ang mga inaasahan ng user at mga SLA
Ebolusyon ng Solusyon
- Ebolusyon mula single-agent patungo sa mga multi-agent solution Mainam na Solusyon Mga Notification at Alert ng System
- Metric ng Alarm: 5xx rate na lampas 30%
- Detalye ng Alarm: Service, Endpoint, Oras ng Pag-trigger Karagdagang Root Cause Analysis Mahahalagang Natuklasan: 100% ang API error rate, walang error ang DB, na-update ang S3 bucket policy.
- Agarang Aksiyon: Suriin kung Deny ang S3 bucket policy
- Kumpiyansa: 90% Kumpirmahin ang mga Awtomatikong Operasyon
- Mensahe: Naibalik na ang System.
- RCA: Naka-set sa Deny ang S3 bucket policy
- MTTR: 5 mins
- Bawasan ang recovery time mula sa failure, mula oras tungo sa minuto Saklaw ng Trabaho ng SRE Expert
- Bakit umabot sa 5% ang error rate ng aking User Service nitong nakaraang oras?
- Dahil nakaranas ang RDS MySQL instance ng 12 isyu na lumampas sa connection limit nitong nakaraang oras
- Maging pamilyar sa kasalukuyang system
- Hanapin ang mga ugnayan ng service
- Suriin ang mga log
- Suriin ang mga audit log
- Suriin ang configuration
- Suriin ang mga metric Isaalang-alang ang Dalawang Tanong
1. Kung mataas ang complexity ng system, mahaba ang troubleshooting workflow, at malaki ang volume ng log, kaya bang gumana nang maayos ng isang agent?
2. Posible bang kopyahin sa mga agent ang karanasan ng SRE expert upang palitan ang paraang Q&A at mabigyang-daan ang mga agent na gumawa ng sariling pagpapasya at aksiyon?
Disenyo ng Multi-Agent Architecture
- Gumagawa ng mga workflow ang "Planner"
- Responsable ang "Executor" sa pagsasagawa ng mga nakatalagang gawain
- Responsable ang "Evaluator" sa pagtatasa kung kapaki-pakinabang ang resulta ng bawat hakbang at ibinabalik ito sa "Planner" para sa susunod na pagpaplano
- Kailangan ding suriin ng "Evaluator" ang mga resulta bago ibalik
- Maaaring i-adjust ng "Planner" ang proseso batay sa feedback mula sa "Evaluator" Multi-Agent kumpara sa Single Agent
1. Angkop para sa mas kumplikadong mga gawain
2. Mas malinaw na mga hangganan ng responsibilidad at permission
3. Mas madaling context engineering
4. Mas madaling pag-scale Mga Pinakamahusay na Kasanayan sa AgentCore Panimula sa Runtime Environment na Partikular sa Agent
- Mga hamon mula "trial" hanggang "implementation"
- Mga hamon mula PoC hanggang pagpapatupad sa production environment
- Performance
- Elasticity
- Seguridad
- Paglikha ng business value
- Compliance
Runtime Environment ng Agent v1.0
- MGA INTERFACE AT PROTOCOL (MCP/A2A)
- Deployment ng Agent
- Framework ng Agent
- Large Language Model
- Memory
- Mga Prompt
- Mga Tool/Resource
- Mga Guardrail
- Observability
- Evaluation Runtime Environment ng Agent v2.0
- MGA INTERFACE AT PROTOCOL (MCP/A2A)
- Deployment ng Agent
- Amazon Bedrock
- AgentCore
- Framework ng Agent
- Runtime ng Large Language Model
- Memory
- Mga Prompt
- Mga Tool/Resource
- Mga Identity Tool
- Mga Guardrail
- Gateway
- Observability
- Evaluation ESPESYALISADO
- Amazon Q Agents GANAP NA PINAMAMAHALAAN
- Amazon Bedrock Agents DIY
- Mga OSS Framework, Strands Agents SDK
