AWS re:Invent 2023：构建经济高效的云架构和 AI
AWS re:Invent 2023 是一场旋风般的盛会，充满了专家见解和新产品公告，包括Amazon Q和Guardrails for Amazon Bedrock。
最后一整天也不例外。亚马逊副总裁兼首席技术官 Werner Vogels 博士发表了备受期待的最后一个主题演讲。他为我们提供了如何在考虑成本的情况下构建架构的建议，以及 AI 对技术人员意味着什么。
在这篇文章中，我们分享了他的主题演讲的亮点，并为您提供在人工智能时代构建高效、有影响力的系统所需的内部消息。
Pluralsight 首席培训建筑师 Faye Ellis 表示：“这一切都是为了回归基础——一个关于如何成为一名伟大建筑师的大师班。”
想要了解其他主题演讲？查看我们对 AWS 首席执行官Adam Selipsky 主题演讲和 AWS 数据与 AI 副总裁Swami Sivasubramanian 博士演讲的回顾。
目录
云计算是否扼杀了创造力？
Vogels 博士首先回顾了云计算出现之前的生活。虽然硬件限制阻碍了工程师创建他们想要的架构，但他们也推动了针对这一问题的创造性解决方案。
向云的转变消除了这些限制，而构建架构时考虑成本的做法则被遗忘了。正如 Vogels 博士所说，云使我们能够更快地工作并推出新产品，但在此过程中，考虑成本的架构艺术却被抛在一边。
现在，钟摆开始摆向另一边。组织越来越关注他们正在构建的系统的成本。在成本和可持续性方面自我约束将有助于他们提高创造力和解决问题的能力。
成本和可持续性齐头并进
“有一列货运列车向你驶来，你无法逃离，”沃格尔斯博士说。
火车？可持续性。“技术人员在确保系统尽可能可持续使用方面发挥着重要作用，”他说。
当技术人员构建可持续系统时，他们通常也会考虑成本。“成本是可持续性的密切代表，”他解释道。
虽然 re:Invent 2023 即将结束，但我们对顶级会议和演讲者的指南可以帮助您充分利用剩下的时间（并开始为明年做计划！）。
节俭的架构师：构建云架构时要考虑成本
那么，如何才能从一开始就将建筑成本考虑在内呢？Vogels 博士分享了自己关于如何成为一名节俭的建筑师的建议，并确定了节俭建筑的三个主要阶段：设计、测量和优化。
设计：成本是业务的非功能性要求
在设计系统时，安全性、合规性和可访问性等因素都是非功能性的、不可协商的要求。它们不会直接影响特定的特性或功能，但它们对于系统的运行必不可少。
Vogels 博士认为，组织也需要将成本和可持续性视为非功能性要求。如果成本不是设计过程的一部分，组织就会面临成本超过收入的风险。
DevOps 专家兼 Pluralsight 作者Michael Cassidy表示：“每一步都要考虑成本。让指标可见可以改变消费习惯，并揭示哪些是重要的，哪些不是。”
要点：在设计的每个步骤中都必须考虑成本。
最后将成本与业务保持一致的系统
技术团队不应该孤立地设计系统。您需要与业务合作伙伴协作并进行成本对话。您将使用什么收入模式？您将如何赚钱？一旦您知道了这一点，就可以构建遵循金钱的架构并与您提供给客户的定价模型相匹配。
随着时间的推移，客户的需求可能会发生变化，您的架构也可能会发生变化。构建可以不断发展而不会影响客户的架构。
结论：商业决策和技术决策必须协调一致。还清债务。
设计：架构是功能性和非功能性需求之间的一系列权衡
设计总是伴随着权衡。例如，提高性能会增加成本，反之亦然。与非技术合作伙伴沟通，找出预算、性能和业务需求之间的适当平衡。
要点：在整个企业内协调你的优先事项。
措施：未观察到的系统导致未知成本
Vogels 博士分享了阿姆斯特丹老房子的一个例子。耗能较多的房子将电表藏在地下室。耗能较少的房子将电表放在走廊上，每天都能看到。
换句话说，如果你不衡量你的系统，你就不知道它们给你带来了多少成本。你需要衡量微服务级别的成本、系统级别的成本以及总体转化率。
当您了解每个级别的成本时，做出更改会更容易。您将了解更改的成本，并能看到其对转化的影响。
要点：定义你的测量仪表；了解你在测量什么以及它如何改变行为。
措施：成本感知架构实施成本控制
在设计架构时考虑成本还意味着为您的组织创建成本控制。如果某项成本过高，您需要一种方法来关闭它。
与您的业务合作伙伴一起创建层级。第 1 层应该是您最重要的组件；这些是您的应用程序运行所需的部分。第 2 层组件很重要但不太关键，第 3 层组件最好有。这些层级会告知您做出的权衡。
要点：建立您的层级并确定需要始终启动和运行的内容。
优化：成本优化是渐进式的
修修补补听起来几乎微不足道，但小改动可以带来巨大的成本节省。想想你可以停止、调整规模、转移或减少什么。你可以停止什么？你可以将什么转移到更小或更大的实例？你可以减少真正需要的资源量吗？
弄清楚您的成本去向，查看代码以了解发生了什么，然后修复您预期和所见之间的差异。
要点：不断优化您的系统和架构。
优化：未经挑战的成功导致假设
“我们一直都是这么做的”是最危险的思维方式之一。“学习并保持好奇心，”沃格尔斯博士说。
您应该始终仔细检查并重新评估您使用的平台和语言，以确保它们是正确的。
要点：否定你的信念。
人工智能预测和洞察
Vogels 博士还谈到了人们最关心的技术：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。以下是他的一些见解。
善用人工智能
“技术可以成为一种向善的力量，”沃格尔斯博士说。他分享了 Thorn、国际水稻研究所和 CergenX 等组织利用人工智能和机器学习解决实际问题的故事。
重新考虑何时使用 LLM
并非所有事情都需要使用大量的 LLM 来完成：有时小型、快速且便宜的模型适合用例。
人工智能将影响技术人员的工作
但不一定以您期望的方式。您可以将生成式 AI 融入您正在构建的应用程序中，并与编码助手协作以更智能地工作。当您与编码助手合作时，关键是询问、调整和迭代。
“人工智能负责预测，专业人士负责决策，”沃格尔斯博士强调道。“我们人类才是做决定的人。”
不断学习新技术技能
Vogels 博士说：“一个人不可能成为云计算领域的专家。”持续学习是技术人员能够跟上快速变化的技术格局的唯一方法。
持续学习，无论是云计算还是人工智能技能，从长远来看都会对你有益。“它可以帮助你真正接受这些工具并探索新的问题空间，”他说。
宣布推出新的 AWS 服务
以为产品发布会结束了？其实不然。AWS 解决方案架构师和 DevOps 专家David Blocher分享了他对 Vogels 博士推出的一些新服务的看法。
新的 Amazon Inspector CI/CD 功能： 使用新的开源插件直接从 CI/CD 管道扫描容器映像以查找软件漏洞。“这是保护基于容器的 CI/CD 管道的一大进步，可确保及早发现漏洞。”
VS Code 中的 AWS Application Composer： 直接在 Visual Studio Code 中以代码形式直观地编写基础设施。“它是构建 AWS 服务的可视化游乐场。拖放、连接并直接在 IDE 中查看基础设施的运行情况。它直观、高效，我个人非常期待能够使用它。”
Amazon SageMaker Studio 代码编辑器： 使用 Amazon SageMaker 中完全托管的代码编辑器。“基于 Visual Studio Code，[它] 在 SageMaker Studio 内部为 ML 开发带来了熟悉而强大的空间。”
AWS 管理控制台中的 myApplications： 监控和管理应用程序的成本、运行状况、安全状况和性能。“监控 AWS 应用程序的重大变革。它就像应用程序的任务控制中心，通过 AWS 控制台中的单个窗格提供有关成本、性能和安全性的见解。”
CloudWatch 应用程序信号： 使用单个仪表板监控应用程序的性能，其中包含所有最重要的应用程序指标，例如请求量、延迟和可用性。“将其视为应用程序的健康检查。它会自动检测 EKS 应用程序，为可视化和监控提供关键性能指标。”
通过实践实验室培养 AWS 技能
re:Invent 2023 可能即将结束，但您的 AWS 之旅才刚刚开始。如果您已准备好测试自己的技能，请开始免费试用 Pluralsight Skills，并获取技能评估、动手实验室和数千条学习路径。这些 AWS
免责声明：本内容来源于第三方作者授权、网友推荐或互联网整理，旨在为广大用户提供学习与参考之用。所有文本和图片版权归原创网站或作者本人所有，其观点并不代表本站立场。如有任何版权侵犯或转载不当之情况，请与我们取得联系，我们将尽快进行相关处理与修改。感谢您的理解与支持！
请先 登录后发表评论 ~