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
Ano ang Amazon Kiro?
- Compatible sa VS Code
- Gumagamit ng mga makabagong Claude model
- Enterprise-grade na seguridad Pagsasara sa Agwat mula Ideya hanggang Code
- Tinutugunan ang hamon na nawawala ang katumpakan ng mga ideya sa produkto kapag ipinapasa mula PM patungo sa engineer
- Gumaganap ang Kiro bilang AI co-author na nagko-convert ng mga informal brief tungo sa mga living specification na may version control
- Inaalis ang ambiguity bago magsimula ang coding at pinapabilis ang mga delivery cycle Mga Tradisyonal na Static Doc kumpara sa Living Spec ng Kiro
- Madaling maluma ang mga tradisyonal na static doc at nagdudulot ang mga ito ng maraming rework at hindi inaasahang problema
- Awtomatikong nag-a-update kasabay ng code ang Living Specs ng Kiro, nagsi-sync sa mga test at metric, at nagdudulot ng nasusukat na pagtaas sa velocity Workflow ng Amazon Kiro
- SDLC sa Paraan ng Amazon Kiro!
- Ingest: Pagtanggap ng product brief
- Expand: Pinapalawak ng AI ang mga user story
- Iterate: Sama-samang pag-edit
- Lock & Stub: Pagsasapinal ng spec
- Bawat hakbang ay natutunton, maaaring lagyan ng komento, at nasa ilalim ng kontrol ng Git
Prompt Engineering para sa Katumpakan
- Ang maiikli at context-rich na prompt ang nagbubunga ng pinakatumpak at kapaki-pakinabang na mga specification Template na Pupunan ang mga Patlang:
- Persona: Sino ang user?
- Problema: Ano ang kailangan nilang gawin?
- Resulta: Ano ang anyo ng tagumpay?
- Mga Hindi Layunin: Ano ang wala sa saklaw? Paulit-ulit na Proseso ng Pagpapahusay:
- Mga Prompt ng Tao
- Nagmumungkahi ang AI
- Nagva-validate ang Tao
- Umuulit ang cycle na ito hanggang makapasa ang spec sa lahat ng internal quality gate
Pagmo-modernize ng Legacy gamit ang Amazon Kiro
- Prescriptive pattern upang i-migrate ang kritikal na COBOL, PL/I, at Assembler tungo sa managed Java sa Graviton nang hindi muling isinusulat ang pangunahing business logic
- Automated Transformation: Kino-convert ang legacy code tungo sa mga modernong Java microservice
- Data Replication: Sini-sync ang mainframe data sa mga cloud database nang real-time
- DevOps Integration: Nagtatatag ng mga CI/CD pipeline para sa mabilis at maaasahang mga release Automated Code Transformation Engine
- Parse: Kino-convert ang legacy source tungo sa Abstract Syntax Tree (AST)
- Refactor: Inilalapat ang mga rule-based transformation upang gawing moderno ang structure ng code
- Emit: Bumubuo ng idiomatic Java code bilang mga Spring Boot microservice
- Pinapanatili ang mga data format, transaction boundary, at audit trail Data Sync at Mainframe Off-Loading
- Nire-replicate ng AWS DMS at mga Kiro agent ang mainframe data sa Aurora PostgreSQL nang near-real time
- Bidirectional Sync: Nananatiling authoritative ang mainframe sa mga pilot phase
- Zero-Downtime Cut-Over: Inililipat ang traffic sa cloud sa pamamagitan ng simpleng DNS flip Zero-Trust Security
- Bawat microservice ay isolated at secure bilang default
- Least-Privilege IAM: Natatanging IAM role na may pinakamababang permission
- Encryption: Ini-encrypt ng KMS ang data at rest at in transit
- Continuous Monitoring: Nagbibigay ang CloudTrail at Guard Duty ng audit evidence para sa SOX, PCI, at HIPAA Role-Based Access at mga Review:
- [ 1 ] Product Manager: Responsable sa narrative at mga user-facing requirement
- [ 2 ] Tech Lead: Responsable sa system architecture at technical design
- [ 3 ] QA Engineer: Responsable sa acceptance criteria at mga test plan
- Sinusubaybayan ng Amazon Kiro ang mga approval, inilalantad ang mga hindi pa nalulutas na komento, at bina-block ang merge hanggang mag-sign off ang lahat ng tungkulin Case Study ng Epekto sa Tunay na Mundo: Global Bank
- Gumamit ang isang top-20 na bangko ng Kiro upang i-migrate ang 14 million linya ng COBOL para sa retail payment
- Maayos na cut-over sa loob ng iisang weekend na walang nabigong transaction
- 68% na pagbawas sa gastos sa imprastraktura
- 90% na pagbawas sa MIPS (Mainframe load)
- Tumaas ang release frequency mula quarterly tungo sa weekly, kaya nagkaroon ng budget para sa mga AI initiative Ang Iyong Migration Roadmap
- Blueprint para sa 6-Week Pilot:
- Linggo 1-2: Provision at Transform
- Linggo 3: I-validate ang Parity
- Linggo 4: CI/CD Pipeline
- Linggo 5: 5% Traffic
- Linggo 6: Mga Metric at Review
