Neste capítulo, você conhecerá os principais serviços de computação do AWS, começando com o Amazon EC2 para computação em nuvem dimensionável. Você explorará como otimizar instâncias, usar o balanceamento de carga e o dimensionamento automático para melhorar o desempenho e aprenderá sobre opções sem servidor, como AWS Lambda e Fargate, para aplicativos orientados por eventos.

Tecnologia e serviços daAWS Cloud

Explorando o UI

Amazon Elastic Compute Cloud

Selecionando o tipo de instância correto

Iniciando um servidor da Web em EC2

Balanceamento de carga e dimensionamento automático

Opções

Balanceamento de carga

Escala automática

Balanceamento de carga versus escalonamento automático

Configuração de um modelo de lançamento

Dimensionamento automático de suas instâncias

Computação sem servidor

Amazon ECS

Amazon EKS

Dominar os serviços de contêineres: ECS vs EKS

Implementação de uma função Lambda de manipulação de strings

AWS Serviços de computação

Neste capítulo, você explorará os serviços de banco de dados AWS, como RDS, DynamoDB e MemoryDB. Você também aprenderá a migrar bancos de dados para AWS usando ferramentas como Database Migration Service e AWS Snow Family. Por fim, abordaremos os serviços essenciais de rede e outras soluções de armazenamento.

Explorando os recursos do banco de dados AWS

RDS vs EC2

Lançamento de um banco de dados NoSQL

Serviços de migração de banco de dados em AWS

Identificar o serviço de migração correto

Etapas da migração

Serviços de rede

Criar um VPC

Escolha sua política de roteamento

Dominando as soluções de armazenamento AWS

Otimização do S3 para padrões dinâmicos de acesso a dados

Organizando seu armazenamento em nuvem

AWS Bancos de dados, redes e armazenamento

Comece pesquisando os serviços de inteligência artificial pré-treinados, as estruturas de aprendizado de máquina e as ferramentas de análise. Por fim, complete sua compreensão da arquitetura AWS aprendendo sobre várias categorias de serviços secundários.

Serviços de IA e ML e processo de aprendizado de máquina

Criando seu primeiro modelo de aprendizado de máquina em AWS

Classificação dos serviços de IA / ML

Serviços de análise e BI

Iniciar um projeto de análise

Armazenamento e análise de dados

Secundário AWS Categorias de serviços

Simplificar o desenvolvimento de códigos

Você pode criar um chatbot robótico?

Aprimorar a comunicação e as mensagens

Parabéns a você

Perguntas de autorreflexão

AWS Aprendizado de máquina, IA, análise e muito mais

Você está pronto para levar suas habilidades de AWS para o próximo nível? Você não precisa procurar mais do que o nosso abrangente curso AWS Cloud Technology and Services, desenvolvido para qualquer pessoa que queira experimentar as ofertas de nuvem da AWS. Você mergulhará fundo em um espectro de serviços AWS, desde a otimização de recursos de computação até a descoberta das nuances das soluções de armazenamento AWS, gerenciamento de banco de dados, serviços de rede, análise, aprendizado de máquina e muito mais. Com exercícios interativos e exemplos reais, você ganhará experiência prática usando o console AWS, preparando-o para as certificações AWS.

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Comece dominando os fundamentos dos serviços de computação do AWS. Saiba como configurar e otimizar as instâncias do EC2, gerenciar o tráfego com balanceadores de carga e aproveitar o dimensionamento automático para garantir que seus aplicativos estejam sempre prontos para lidar com qualquer carga de trabalho. Você também explorará opções sem servidor, como o AWS Lambda, que permite que você se concentre na criação de aplicativos sem gerenciar servidores.
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<h2>Mergulhe em bancos de dados, redes e armazenamento</h2>
No próximo capítulo, vamos nos aprofundar nos serviços abrangentes de banco de dados do AWS. Você também explorará as principais ferramentas de rede, incluindo o Amazon VPC, bem como soluções de armazenamento como S3 e EBS.
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Por fim, leve suas habilidades para o próximo nível com os serviços de IA e aprendizado de máquina do AWS. Você trabalhará com ferramentas como SageMaker, Rekognition e QuickSight para analisar dados, criar modelos de aprendizado de máquina e fornecer insights acionáveis.
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