Lebih banyak pola

• Akses, kueri, dan gabungkan tabel Amazon DynamoDB menggunakan Athena

• Data agregat di Amazon DynamoDB untuk peramalan ML di Athena

• Otomatiskan CodeGuru ulasan Amazon untuk aplikasi AWS CDK Python dengan menggunakan Tindakan GitHub

• Mengotomatiskan penilaian sumber daya AWS

• Otomatiskan penerapan aplikasi bersarang menggunakan AWS SAM

• Otomatiskan replikasi instans Amazon RDS di seluruh Akun AWS

• Secara otomatis mengarsipkan item ke Amazon S3 menggunakan DynamoDB TTL

• Secara otomatis mendeteksi perubahan dan memulai CodePipeline jaringan pipa yang berbeda untuk monorepo di CodeCommit

• Bangun arsitektur yang digabungkan secara longgar dengan layanan mikro menggunakan DevOps praktik dan AWS Cloud9

• Membangun arsitektur tanpa server multi-tenant di Amazon Service OpenSearch

• Membangun penampil file mainframe tingkat lanjut di AWS Cloud

• Hitung value at risk (VaR) dengan menggunakan layanan AWS

• Salin produk AWS Service Catalog di berbagai akun AWS dan Wilayah AWS

• Buat pipeline CI dinamis untuk proyek Java dan Python secara otomatis

• Menguraikan monolit menjadi layanan mikro dengan menggunakan CQRS dan sumber acara

• Menerapkan aplikasi satu halaman berbasis React ke Amazon S3 dan CloudFront

• Menerapkan API Amazon API Gateway di situs web internal menggunakan endpoint pribadi dan Application Load Balancer

• Menerapkan dan men-debug kluster Amazon EKS

• Menerapkan dan mengelola data lake tanpa server di AWS Cloud dengan menggunakan infrastruktur sebagai kode

• Terapkan kasus penggunaan RAG AWS dengan menggunakan Terraform dan Amazon Bedrock

• Kembangkan asisten berbasis obrolan otomatis sepenuhnya dengan menggunakan agen dan basis pengetahuan Amazon Bedrock

• Kembangkan asisten berbasis obrolan AI generatif tingkat lanjut dengan menggunakan RAG dan prompt ReAct

• Buat kebijakan IAM secara dinamis dengan IAM Access Analyzer dengan menggunakan Step Functions

• Pastikan pencatatan EMR Amazon ke Amazon S3 diaktifkan saat peluncuran

• Perkirakan biaya tabel DynamoDB untuk kapasitas sesuai permintaan

• Buat rekomendasi yang dipersonalisasi dan diberi peringkat ulang menggunakan Amazon Personalize

• Hasilkan data pengujian menggunakan pekerjaan AWS Glue dan Python

• Menerapkan SHA1 hashing untuk data PII saat bermigrasi dari SQL Server ke PostgreSQL

• Menerapkan pola saga tanpa server dengan menggunakan AWS Step Functions

• Tingkatkan kinerja operasional dengan mengaktifkan Amazon DevOps Guru di beberapa Wilayah AWS, akun, dan OUs dengan AWS CDK

• Luncurkan CodeBuild proyek di seluruh akun AWS menggunakan Step Functions dan fungsi proxy Lambda

• Migrasikan beban kerja Apache Cassandra ke Amazon Keyspaces dengan menggunakan AWS Glue

• Pantau penggunaan Gambar Mesin Amazon bersama di beberapa Akun AWS

• Optimalkan penerapan tanpa server multi-akun dengan menggunakan alur kerja dan Tindakan AWS CDK GitHub

• Mengatur pipeline ETL dengan validasi, transformasi, dan partisi menggunakan AWS Step Functions

• Kueri tabel Amazon DynamoDB dengan SQL dengan menggunakan Amazon Athena

• Jalankan beban kerja berbasis peristiwa dan terjadwal dalam skala besar dengan AWS Fargate

• Kirim atribut khusus ke Amazon Cognito dan masukkan ke dalam token

• Sajikan konten statis dalam bucket Amazon S3 melalui VPC dengan menggunakan Amazon CloudFront

• Merampingkan pengembangan dan penyebaran bot Amazon Lex dengan menggunakan alur kerja otomatis

• Struktur proyek Python dalam arsitektur heksagonal menggunakan AWS Lambda

• Terjemahkan bahasa alami ke dalam kueri DSL untuk OpenSearch dan kueri Elasticsearch

• Matikan kontrol standar keamanan di semua akun anggota Security Hub di lingkungan multi-akun

• Membongkar data dari klaster Amazon Redshift di seluruh akun ke Amazon S3

• Koordinasikan ketergantungan sumber daya dan eksekusi tugas dengan menggunakan konstruksi AWS Fargate WaitCondition kait

• Gunakan agen Amazon Bedrock untuk mengotomatiskan pembuatan kontrol entri akses di Amazon EKS melalui petunjuk berbasis teks