Amazon SageMaker ist mehr als Machine Learning in python – er kann auch Teaching in go

Haben Sie nicht auch schon mal beim Durchlesen von Code Anleitungen gedacht, wie schön dass wäre, wenn die Anleitung und der Code zusammen ausführbar wären? Nun, genau das kann Amazon SageMaker!

Amazon SageMaker unterstützt nicht nur bei der Erstellung von Code und Modellen für Machine Learning. Das „literal Programming“, also dokumentenzentrierte Programmierung kann auch mit anderen Sprachen, z.B. go/golang verwendet werden, um Code und Dokumentation als Paket zu verwenden.

Hier ein Beispiel, wie man die jupyter Notebooks mit go verwendet:

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Anpassen von Konfigurationsdateien mit Ausgabewerten von CloudFormation Stacks

Bei der Migration von Anwendungen auf AWS müssen auch die Konfigurationsdateien der Anwendungen angepasst werden.  Auch dabei gilt der Grundsatz „Automatisiere alles“. Doch wie kommen die Daten aus der neu auf AWS provisionierten Infrastruktur auf die Server? Hierzu ein paar Tipps zu CloudFormation und Anpassung von Konfigurationsdateien mit Shell Skripten. (mehr …)

Clouds – einfaches Management von CloudFormation Templates

Infrastruktur als Code ist eine (Heraus)Forderung von DevOps. Die Infrastrukturbeschreibungssprache von AWS heißt CloudFormation. Hat man sich erstmal eingearbeitet, greift man immer häufiger zum Texteditor statt zur Console, um AWS Ressourcen zu erstellen. Und eh man es sich versieht, hat man eine unüberschaubare Anzahl von Cloudformation Templates. Und dann steht man vor der Aufgabe, diese zu verwalten. Hier wollen wir ein paar Möglichkeiten dafür vorstellen.

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Call Center Service „Amazon Connect“ mit Lambda Integration – Alles möglich?

Call Center Service „Amazon Connect“ mit Lambda Integration

Connect ist der neue Service von AWS, in dem man einfach in der Cloud ein Call Center mit eigener Rufnummer erstellen kann. Mit einer grafischen Oberfläche kann man dann mit wenig Programmierkenntnissen eigene telefonische Abläufe erstellen, Anrufe auf S3 aufzeichnen, Statistik über Cloudwatch machen usw..

Alle telefonischen Agenten können vollständig mit einem Browser und Rechner ohne Telefonanschluss arbeiten. Hier stellen wir im Beispiel, vor wie Connect mit eigenen Lambda Funktionen zusammenarbeitet.

Dabei kann komplett dynamische Abläufe in der Anrufbehandlung erstellen. In Kürze wird dies mit Amazon lex auch mit tatsächlicher natürlicher Sprachsteuerung, also gesprochene Wörter möglich sein. Im Moment muss man immer noch auf Tastendrücke zurückgreifen.

In kurzer Zeit kann man Call Funktionen wie folgende in der Cloud realisieren:

Ein Anrufer mit Basis Support im Beispiel:

 

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Velocity für komplexe CloudFormation-Templates

Cloudformation als Beschreibungssprache

Mit AWS CloudFormation lassen sich (fast) alle AWS Dienst in einer Konfigurationssprache beschreiben. Das ermöglicht Scripten von AWS-Infrastruktur. So sind die AWS Ressourcen gut dokumentiert. Die Templates können auch in Konfigurationssystemen abgelegt und versioniert werden, z.B. CodeCommit. CloudFormation hat also viele Vorteile. Ein Nachteil ist jedoch, dass die CloudFormation Templates schnell sehr groß werden. Was tun?

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Ausgesperrt! – Vorsicht bei S3 Berechtigung per Bucket policy

AWS S3 bietet viele Möglichkeiten, den Zugriff zu regeln

S3 Buckets bieten flexible Möglichkeiten, Daten abzulegen und den Zugriff auf diese Daten zu beschränken. Dies für den öffentlichen (Internet) und internen Gebrauch.

Über die normalen Berechtigungen (Permissions) lassen sich Berechtigungen ganz grob für „list“ (Anzeigen), „upload/delete“ (Schreiben), „view permissions“ (Berechtigungen sehen) sowie „edit permission“ (Berechtigungen schreiben) einstellen. Das reicht für viele Fälle, manchmal braucht man aber eine feinere Berechtigungsverwaltung, der bucket policy. Die ist aber nicht ohne Fallstricke…

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An- und Abschalten von Test- oder Evaluierungsserver über zeitgesteuerte Lambda-Events

Manchmal möchte man eine neue Software ausprobieren und hat aber keinen Server frei. Was liegt da näher, als einen virtuellen Server über EC2 zu starten. Hier kann man mit einer einfachen Methode über 50% der Kosten sparen: Wird der Server z.B. nur tagsüber benötigt, so kann man ihn mit AWS Lambda an- und ausschalten. Wenn die Server-Instanz EBS-Platten hat, so bleibt der letzte Stand der Daten erhalten und man zahlt im inaktiven Zustand nur die EBS-Volumen. Für jeden An- und Ausschaltvorgang einer Instanz zahlt man eine Stunde Servernutzung, daher sollte man nicht stündlich schalten.
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