क्लाउड संसाधनों के लचीलेपन और पैमाने का लाभ उठाने का लक्ष्य रखने वाले आधुनिक संगठनों के लिए क्लाउड पर माइग्रेट करना एक आवश्यक कदम है। टेराफॉर्म और जैसे उपकरण एडब्ल्यूएस CloudFormation ऐसे बदलावों के लिए महत्वपूर्ण हैं, कोड (IaC) क्षमताओं के रूप में बुनियादी ढांचे की पेशकश करते हैं जो जटिल क्लाउड वातावरण को सटीकता के साथ परिभाषित और प्रबंधित करते हैं। हालाँकि, इसके लाभों के बावजूद, IaC की सीखने की अवस्था, और आपके संगठन और उद्योग-विशिष्ट अनुपालन और सुरक्षा मानकों का पालन करने की जटिलता, आपकी क्लाउड अपनाने की यात्रा को धीमा कर सकती है। संगठन आमतौर पर व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करके या विशेष कर्मियों को काम पर रखकर इन बाधाओं का मुकाबला करते हैं, जिससे अक्सर लागत में वृद्धि होती है और प्रवासन की समयसीमा में देरी होती है।

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ अमेज़ॅन बेडरॉक इन चुनौतियों को सीधे संबोधित करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक, कोहेयर, मेटा, स्टेबिलिटी एआई और अमेज़ॅन जैसी अग्रणी एआई कंपनियों से एकल एपीआई के साथ-साथ व्यापक सेट के साथ उच्च प्रदर्शन वाले फाउंडेशन मॉडल (एफएम) का विकल्प प्रदान करती है। सुरक्षा, गोपनीयता और जिम्मेदार एआई के साथ जेनेरिक एआई एप्लिकेशन बनाने की क्षमताएं। अमेज़ॅन बेडरॉक टीमों को टेराफ़ॉर्म और क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्क्रिप्ट तैयार करने का अधिकार देता है जो अनुपालन और सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं को एकीकृत करते हुए संगठनात्मक आवश्यकताओं के अनुरूप हैं। परंपरागत रूप से, IaC सीखने वाले क्लाउड इंजीनियर अनुरूप IaC स्क्रिप्ट लिखने के लिए मैन्युअल रूप से दस्तावेज़ीकरण और सर्वोत्तम प्रथाओं की जांच करेंगे। अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ, टीमें उच्च-स्तरीय वास्तुशिल्प विवरणों को इनपुट कर सकती हैं और टेराफ़ॉर्म स्क्रिप्ट की आधारभूत कॉन्फ़िगरेशन उत्पन्न करने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग कर सकती हैं। ये जेनरेट की गई स्क्रिप्ट सुरक्षा और अनुपालन के लिए उद्योग मानकों के अनुरूप आपके संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तैयार की गई हैं। ये स्क्रिप्ट एक मूलभूत प्रारंभिक बिंदु के रूप में काम करती हैं, जिन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए और अधिक शोधन और सत्यापन की आवश्यकता होती है कि वे उत्पादन-स्तर के मानकों को पूरा करते हैं।

यह समाधान न केवल माइग्रेशन प्रक्रिया को तेज करता है बल्कि एक मानकीकृत और सुरक्षित क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर भी प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, यह शुरुआती क्लाउड इंजीनियरों को मानक टेम्पलेट के रूप में प्रारंभिक स्क्रिप्ट ड्राफ्ट प्रदान करता है, जिससे उनकी IaC सीखने की यात्रा आसान हो जाती है।

जैसे ही आप क्लाउड माइग्रेशन की जटिलताओं से निपटते हैं, एक संरचित, सुरक्षित और अनुपालन वातावरण की आवश्यकता सर्वोपरि है। AWS लैंडिंग ज़ोन AWS संसाधनों को तैनात करने के लिए एक मानकीकृत दृष्टिकोण की पेशकश करके इस आवश्यकता को संबोधित करता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका क्लाउड फ़ाउंडेशन शुरू से ही AWS की सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार बनाया गया है। AWS लैंडिंग ज़ोन के साथ, आप सुरक्षा कॉन्फ़िगरेशन, संसाधन प्रावधान और खाता प्रबंधन में अनुमान को समाप्त कर देते हैं। यह उन संगठनों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है जो शासन या नियंत्रण से समझौता किए बिना एक मजबूत और कुशल क्लाउड सेटअप के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करते हुए बड़े पैमाने पर काम करना चाहते हैं।

इस पोस्ट में, हम आपको दिखाते हैं कि अमेज़न बेडरॉक का उपयोग करके AWS लैंडिंग ज़ोन के लिए अनुकूलित, अनुरूप IaC स्क्रिप्ट कैसे तैयार करें।

क्लाउड माइग्रेशन के संदर्भ में AWS लैंडिंग ज़ोन आर्किटेक्चर

AWS लैंडिंग ज़ोन आपको AWS सर्वोत्तम प्रथाओं के आधार पर एक सुरक्षित, बहु-खाता AWS वातावरण स्थापित करने में मदद कर सकता है। यह मल्टी-अकाउंट आर्किटेक्चर के साथ शुरुआत करने, नए खातों के सेटअप को स्वचालित करने और अनुपालन, सुरक्षा और पहचान प्रबंधन को केंद्रीकृत करने के लिए एक आधारभूत वातावरण प्रदान करता है। निम्नलिखित एक अनुकूलित टेराफ़ॉर्म-आधारित AWS लैंडिंग ज़ोन समाधान का एक उदाहरण है, जिसमें प्रत्येक एप्लिकेशन अपने स्वयं के AWS खाते में रहता है।

उच्च-स्तरीय वर्कफ़्लो में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:

• मॉड्यूल प्रावधान - डेटाबेस, कंटेनर, डेटा प्रबंधन, नेटवर्किंग और सुरक्षा जैसे विभिन्न डोमेन में अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म टीमें प्रमाणित या कस्टम मॉड्यूल विकसित और प्रकाशित करती हैं। इन्हें पाइपलाइनों के माध्यम से टेराफॉर्म निजी मॉड्यूल रजिस्ट्री तक पहुंचाया जाता है, जिसे संगठन द्वारा स्थिरता और मानकीकरण के लिए बनाए रखा जाता है।
• खाता वेंडिंग मशीन परत - अकाउंट वेंडिंग मशीन (एवीएम) परत या तो उपयोग करती है AWS कंट्रोल टॉवर, टेराफ़ॉर्म के लिए AWS खाता फ़ैक्टरी (एएफटी), या खातों को बेचने के लिए एक कस्टम लैंडिंग ज़ोन समाधान। इस पोस्ट में, हम इन समाधानों को सामूहिक रूप से AVM परत के रूप में संदर्भित करते हैं। जब एप्लिकेशन मालिक एवीएम परत के लिए अनुरोध सबमिट करते हैं, तो यह लक्ष्य एडब्ल्यूएस खाते को प्रावधान करने के लिए अनुरोध से इनपुट पैरामीटर को संसाधित करता है। इस खाते को फिर एवीएम अनुकूलन के माध्यम से अनुरूप बुनियादी ढांचे के घटकों के साथ प्रावधानित किया जाता है, जिसमें शामिल हैं AWS कंट्रोल टॉवर अनुकूलन or एएफटी अनुकूलन.
• अनुप्रयोग अवसंरचना परत - इस परत में, एप्लिकेशन टीमें अपने बुनियादी ढांचे के घटकों को प्रावधानित AWS खातों में तैनात करती हैं। यह एप्लिकेशन-विशिष्ट रिपॉजिटरी के भीतर टेराफॉर्म कोड लिखकर हासिल किया जाता है। टेराफ़ॉर्म कोड प्लेटफ़ॉर्म टीमों द्वारा पहले टेराफ़ॉर्म निजी रजिस्ट्री में प्रकाशित मॉड्यूल को कॉल करता है।

जेनरेटिव एआई के साथ ऑन-प्रिमाइसेस IaC माइग्रेशन चुनौतियों पर काबू पाना

ऑन-प्रिमाइसेस अनुप्रयोगों को बनाए रखने वाली टीमों को अक्सर टेराफॉर्म के साथ सीखने की अवस्था का सामना करना पड़ता है, जो एडब्ल्यूएस वातावरण में आईएसी के लिए एक प्रमुख उपकरण है। यह कौशल अंतर क्लाउड माइग्रेशन प्रयासों में एक महत्वपूर्ण बाधा हो सकता है। अमेज़ॅन बेडरॉक, अपनी जेनरेटिव एआई क्षमताओं के साथ, इस चुनौती को कम करने में एक आवश्यक भूमिका निभाता है। यह एप्लिकेशन इंफ्रास्ट्रक्चर परत के लिए टेराफॉर्म कोड निर्माण के स्वचालन की सुविधा प्रदान करता है, सीमित टेराफॉर्म अनुभव वाली टीमों को एडब्ल्यूएस में कुशल संक्रमण करने के लिए सशक्त बनाता है।

अमेज़ॅन बेडरॉक वास्तुशिल्प विवरणों से टेराफ़ॉर्म कोड उत्पन्न करता है। उत्पन्न कोड संगठनात्मक सर्वोत्तम प्रथाओं, सुरक्षा और नियामक दिशानिर्देशों के आधार पर कस्टम और मानकीकृत है। यह मानकीकरण उन्नत संकेतों के संयोजन में उपयोग करके संभव बनाया गया है अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए ज्ञानकोष, जो संगठन-विशिष्ट टेराफ़ॉर्म मॉड्यूल पर जानकारी संग्रहीत करता है। यह समाधान अमेज़ॅन बेडरॉक के इनपुट प्रॉम्प्ट को ज्ञान आधार से विवरण के साथ समृद्ध करने के लिए रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) का उपयोग करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आउटपुट टेराफॉर्म कॉन्फ़िगरेशन और रीडमी सामग्री आपके संगठन के टेराफॉर्म सर्वोत्तम प्रथाओं और दिशानिर्देशों के अनुरूप हैं।

निम्नलिखित चित्र इस वास्तुकला को दर्शाता है।

वर्कफ़्लो में निम्नलिखित चरण होते हैं:

1. प्रक्रिया अकाउंट वेंडिंग से शुरू होती है, जहां एप्लिकेशन मालिक एक नए AWS खाते के लिए अनुरोध सबमिट करते हैं। यह AVM को आमंत्रित करता है, जो लक्ष्य AWS खाते को प्रावधानित करने के लिए अनुरोध मापदंडों को संसाधित करता है।
2. माइग्रेशन के लिए निर्धारित एप्लिकेशन के आर्किटेक्चर विवरण को एवीएम परत के इनपुट में से एक के रूप में पास किया जाता है।
3. खाते का प्रावधान होने के बाद, एवीएम अनुकूलन लागू किया जाता है। इसमें शामिल हो सकते हैं AWS कंट्रोल टॉवर अनुकूलन or एएफटी अनुकूलन जो संगठनात्मक नीतियों के अनुरूप आवश्यक बुनियादी ढांचे के घटकों और कॉन्फ़िगरेशन के साथ खाता स्थापित करता है।
4. समानांतर में, एवीएम परत टेराफॉर्म कोड उत्पन्न करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन को आमंत्रित करती है। यह फ़ंक्शन एक अनुकूलित प्रॉम्प्ट के साथ आर्किटेक्चर विवरण को समृद्ध करता है, और बेडरॉक के लिए नॉलेज बेस से संगठन-विशिष्ट कोडिंग दिशानिर्देशों के साथ प्रॉम्प्ट को और बढ़ाने के लिए आरएजी का उपयोग करता है। इस ज्ञानकोष में संगठन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास, सुरक्षा रेलिंग और विशिष्ट दिशानिर्देश शामिल हैं। एक उदाहरण देखें उदाहरण संगठन के विशिष्ट टेराफ़ॉर्म मॉड्यूल विनिर्देशों और दिशानिर्देशों को नॉलेज बेस पर अपलोड किया गया।
5. तैनाती से पहले, टेराफ़ॉर्म कोड के प्रारंभिक मसौदे की क्लाउड इंजीनियरों या एक स्वचालित कोड समीक्षा प्रणाली द्वारा पूरी तरह से समीक्षा की जाती है ताकि यह पुष्टि की जा सके कि यह सभी तकनीकी और अनुपालन मानकों को पूरा करता है।
6. समीक्षा की गई और अद्यतन टेराफॉर्म स्क्रिप्ट का उपयोग नए प्रावधानित एडब्ल्यूएस खाते में बुनियादी ढांचे के घटकों को तैनात करने, एप्लिकेशन के लिए आवश्यक गणना, भंडारण और नेटवर्किंग संसाधनों को स्थापित करने के लिए किया जाता है।

समाधान अवलोकन

AWS लैंडिंग ज़ोन परिनियोजन वास्तुशिल्प इनपुट से टेराफ़ॉर्म स्क्रिप्ट उत्पन्न करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन का उपयोग करता है। यह फ़ंक्शन, जो ऑपरेशन का केंद्र है, अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक और नॉलेज बेस का उपयोग करके इन इनपुट को अनुरूप कोड में अनुवादित करता है। फिर आउटपुट को माइग्रेशन में विशिष्ट एप्लिकेशन के अनुरूप GitHub रिपॉजिटरी में संग्रहीत किया जाता है। निम्नलिखित अनुभाग इस समाधान को लागू करने के लिए आवश्यक पूर्वापेक्षाओं और विशिष्ट चरणों का विवरण देते हैं।

.. पूर्वापेक्षाएँ

आपके पास निम्नलिखित होना चाहिए:

कस्टम कोड उत्पन्न करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन को कॉन्फ़िगर करें

यह लैम्ब्डा फ़ंक्शन AWS सेवाओं के लिए अनुकूलित, अनुरूप टेराफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन के निर्माण को स्वचालित करने में एक महत्वपूर्ण घटक है। यह संगठनात्मक सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ संरेखित करते हुए, उत्पन्न कॉन्फ़िगरेशन को सीधे निर्दिष्ट GitHub रिपॉजिटरी में भेजता है। फ़ंक्शन कोड के लिए, निम्नलिखित देखें गीथहब रेपो. लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाने के लिए कृपया अनुसरण करें निर्देश.

निम्नलिखित आरेख फ़ंक्शन के वर्कफ़्लो को दर्शाता है।

वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:

1. फ़ंक्शन को AVM परत से एक ईवेंट द्वारा प्रारंभ किया जाता है, जिसमें आर्किटेक्चर विवरण होता है।
2. फ़ंक्शन ज्ञान आधार से टेराफॉर्म मॉड्यूल परिभाषाओं को पुनः प्राप्त करता है और उनका उपयोग करता है।
3. अनुशंसित के अनुसार, फ़ंक्शन अमेज़ॅन बेडरॉक मॉडल को दो बार आमंत्रित करता है शीघ्र इंजीनियरिंग दिशानिर्देश. फ़ंक्शन टेराफॉर्म मॉड्यूल जानकारी के साथ इनपुट प्रॉम्प्ट को समृद्ध करने के लिए आरएजी लागू करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट कोड संगठनात्मक सर्वोत्तम प्रथाओं को पूरा करता है।
   • सबसे पहले, संगठनात्मक कोडिंग दिशानिर्देशों का पालन करते हुए टेराफॉर्म कॉन्फ़िगरेशन तैयार करें और ज्ञान आधार से टेराफॉर्म मॉड्यूल विवरण शामिल करें। उदाहरण के लिए, संकेत यह हो सकता है: “AWS सेवाओं के लिए टेराफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन जेनरेट करें। IAM भूमिकाओं और न्यूनतम विशेषाधिकार अनुमतियों का उपयोग करके सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करें। डिफ़ॉल्ट मानों के साथ सभी आवश्यक पैरामीटर शामिल करें। समग्र वास्तुकला और प्रत्येक संसाधन के उद्देश्य को समझाते हुए टिप्पणियाँ जोड़ें।
   • दूसरा, एक विस्तृत README फ़ाइल बनाएँ। उदाहरण के लिए: “AWS सेवाओं के आधार पर टेराफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन के लिए एक विस्तृत README जेनरेट करें। AWS वेल-आर्किटेक्टेड फ्रेमवर्क के बाद सुरक्षा सुधार, लागत अनुकूलन युक्तियों पर अनुभाग शामिल करें। इसके अलावा, प्रति घंटा दरों और कुल दैनिक और मासिक लागतों के साथ उपयोग की जाने वाली प्रत्येक AWS सेवा के लिए विस्तृत लागत विवरण भी शामिल करें।
4. यह जेनरेट किए गए टेराफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन और README को GitHub रिपॉजिटरी में भेजता है, जो ट्रेसबिलिटी और पारदर्शिता प्रदान करता है।
5. अंत में, यह सफलतापूर्वक प्रतिक्रिया देता है, प्रतिबद्ध GitHub फ़ाइलों के URL सहित, या समस्या निवारण के लिए विस्तृत त्रुटि जानकारी देता है।

अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए ज्ञानकोष कॉन्फ़िगर करें

अमेज़ॅन बेडरॉक में अपना ज्ञान आधार स्थापित करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

1. अमेज़ॅन बेडरॉक कंसोल पर, चुनें नॉलेज बेस नेविगेशन फलक में
2. चुनें ज्ञान का आधार बनाएं.
3. एक स्पष्ट और वर्णनात्मक नाम दर्ज करें जो आपके ज्ञान आधार के उद्देश्य को दर्शाता है, जैसे अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए एडब्ल्यूएस खाता सेटअप ज्ञान आधार।
4. आवश्यक अनुमतियों के साथ पूर्व-कॉन्फ़िगर IAM भूमिका निर्दिष्ट करें। आम तौर पर यह सबसे अच्छा है कि अमेज़ॅन बेडरॉक को आपके लिए यह भूमिका बनाने दें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उसके पास सही अनुमतियाँ हैं।
5. सुरक्षा के लिए सक्षम एन्क्रिप्शन के साथ S3 बकेट में JSON फ़ाइल अपलोड करें। इस फ़ाइल में AWS सेवाओं और टेराफ़ॉर्म मॉड्यूल की एक संरचित सूची होनी चाहिए। JSON संरचना के लिए, निम्नलिखित का उपयोग करें उदाहरण GitHub रिपॉजिटरी से।
6. डिफ़ॉल्ट एम्बेडिंग मॉडल चुनें.
7. अमेज़ॅन बेडरॉक को आपके लिए वेक्टर स्टोर बनाने और प्रबंधित करने की अनुमति दें अमेज़न ओपन सर्च सर्विस.
8. सटीकता के लिए जानकारी की समीक्षा करें. S3 बकेट URI और IAM भूमिका विवरण पर विशेष ध्यान दें।
9. अपना नॉलेज बेस बनाएं।

आपके द्वारा इन घटकों को तैनात और कॉन्फ़िगर करने के बाद, जब आपका AWS लैंडिंग ज़ोन समाधान लैम्ब्डा फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है, तो निम्न फ़ाइलें उत्पन्न होती हैं:

• एक टेराफॉर्म कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल - यह फ़ाइल बुनियादी ढांचे की स्थापना को निर्दिष्ट करती है।
• एक व्यापक README फ़ाइल - यह फ़ाइल कोड के भीतर अंतर्निहित सुरक्षा मानकों का दस्तावेजीकरण करती है, यह पुष्टि करती है कि वे प्रारंभिक अनुभागों में उल्लिखित सुरक्षा प्रथाओं के साथ संरेखित हैं। इसके अतिरिक्त, इस README में एक वास्तुशिल्प सारांश, लागत अनुकूलन युक्तियाँ और टेराफॉर्म कॉन्फ़िगरेशन में वर्णित संसाधनों के लिए एक विस्तृत लागत विवरण शामिल है।

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट टेराफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का एक उदाहरण दिखाता है।

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट README फ़ाइल का एक उदाहरण दिखाता है।

क्लीन अप

अपने संसाधनों को साफ करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:

1. यदि लैम्ब्डा फ़ंक्शन की अब आवश्यकता नहीं है तो उसे हटा दें।
2. टेराफॉर्म स्टेट स्टोरेज के लिए उपयोग की जाने वाली S3 बकेट को खाली करें और हटा दें।
3. GitHub रेपो से जेनरेट की गई टेराफॉर्म स्क्रिप्ट और README फ़ाइल को हटा दें।
4. ज्ञानकोष हटाएँ यदि अब इसकी आवश्यकता नहीं है।

निष्कर्ष

अमेज़ॅन बेडरॉक की जेनरेटिव एआई क्षमताएं न केवल एडब्ल्यूएस परिनियोजन के लिए अनुरूप टेराफॉर्म स्क्रिप्ट के निर्माण को सुव्यवस्थित करती हैं, बल्कि ऑन-प्रिमाइसेस अनुप्रयोगों को एडब्ल्यूएस में परिवर्तित करने वाले शुरुआती क्लाउड इंजीनियरों के लिए एक महत्वपूर्ण शिक्षण सहायता के रूप में भी कार्य करती हैं। यह दृष्टिकोण क्लाउड माइग्रेशन प्रक्रिया को तेज़ करता है और आपको सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने में मदद करता है। आप माइग्रेशन के बाद मूल्य प्रदान करने, चल रहे बुनियादी ढांचे और लागत अनुकूलन जैसे दैनिक कार्यों को बढ़ाने के लिए भी समाधान का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि हमने इस पोस्ट में मुख्य रूप से टेराफ़ॉर्म पर ध्यान केंद्रित किया है, ये सिद्धांत आपके AWS क्लाउडफ़ॉर्मेशन परिनियोजन को भी बढ़ा सकते हैं, जो आपकी बुनियादी ढाँचे की ज़रूरतों के लिए एक बहुमुखी समाधान प्रदान करते हैं।

क्या आप अमेज़ॅन बेडरॉक में जेनरेटिव एआई के साथ अपनी क्लाउड माइग्रेशन प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए तैयार हैं? की खोज से शुरुआत करें अमेज़न बेडरॉक यूजर गाइड यह समझने के लिए कि यह आपके संगठन की क्लाउड यात्रा को कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है। अधिक सहायता और विशेषज्ञता के लिए, उपयोग करने पर विचार करें AWS व्यावसायिक सेवाएँ आपकी क्लाउड माइग्रेशन यात्रा को सुव्यवस्थित करने और अमेज़ॅन बेडरॉक के लाभों को अधिकतम करने में आपकी सहायता करने के लिए।

अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ तीव्र, सुरक्षित और कुशल क्लाउड अपनाने की क्षमता को अनलॉक करें। आज पहला कदम उठाएं और जानें कि यह आपके संगठन के क्लाउड परिवर्तन प्रयासों को कैसे बढ़ा सकता है।

लेखक के बारे में

एबे थॉमस क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर ऑटोमेशन को बढ़ाने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग करने पर ध्यान देने के साथ कस्टम एडब्ल्यूएस लैंडिंग जोन संसाधनों को रणनीतिक बनाने और विकसित करने में माहिर है। एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज में अपनी भूमिका में, एबे की विशेषज्ञता उन आर्किटेक्टिंग समाधानों के लिए केंद्रीय है जो क्लाउड अपनाने को सुव्यवस्थित करते हैं, एडब्ल्यूएस उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुरक्षित और कुशल परिचालन ढांचा प्रदान करते हैं। उन्हें क्लाउड चुनौतियों के प्रति अपने नवोन्मेषी दृष्टिकोण और क्लाउड सेवाओं की क्षमताओं को आगे बढ़ाने की प्रतिबद्धता के लिए जाना जाता है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
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• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-customized-compliant-application-iac-scripts-for-aws-landing-zone-using-amazon-bedrock/