AWSGlossário de orientação prescritiva - AWSOrientações prescritivas

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AWSGlossário de orientação prescritiva

Termos de IA e ML|Termos de migração|Termos de modernização

Termos de IA e ML

A seguir, são termos comumente usados em estratégias, guias e padrões relacionados à inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) fornecidos porAWSOrientação prescritiva. Para sugerir entradas, use oForneça feedbacklink no final do glossário.

Classificação binária

Um processo que prevê um resultado binário (uma das duas classes possíveis). Por exemplo, seu modelo de ML pode precisar prever problemas como “Este e-mail é spam ou não é spam?” ou “Este produto é um livro ou um carro?”

classificação

Um processo de categorização que ajuda a gerar previsões. Modelos de ML para problemas de classificação preveem um valor discreto. Valores discretos são sempre distintos um do outro. Por exemplo, um modelo pode precisar avaliar se há ou não um carro em uma imagem.

Pré-processamento de dados

Para transformar dados brutos em um formato que é facilmente analisado pelo modelo de ML. O pré-processamento de dados pode significar remover determinadas colunas ou linhas e endereçar valores ausentes, inconsistentes ou duplicados.

conjunto profundo

Combinar vários modelos de aprendizado profundo para previsão. Você pode usar conjuntos profundos para obter uma previsão mais precisa ou para estimar a incerteza nas previsões.

Deep learning

Um subcampo ML que usa várias camadas de redes neurais artificiais para identificar o mapeamento entre dados de entrada e variáveis de destino de interesse.

Análise de dados exploratórios (EDA)

O processo de análise de um conjunto de dados para entender suas principais características. Você coleta ou agrega dados e, em seguida, realiza investigações iniciais para encontrar padrões, detectar anomalias e verificar suposições. O EDA é realizado calculando estatísticas resumidas e criando visualizações de dados.

features

Os dados de entrada que você usa para fazer uma previsão. Por exemplo, em um contexto de fabricação, os recursos podem ser imagens capturadas periodicamente da linha de fabricação.

Recurso de importância

Quão significativo é um recurso para as previsões de um modelo. Isso geralmente é expresso como uma pontuação numérica que pode ser calculada por meio de várias técnicas, como Shapley Additive Explications (SHAP) e gradientes integrados. Para obter mais informações, consulteInterpretabilidade do modelo de machine learning com a AWS.

transformação de recurso

Para otimizar dados para o processo de ML, incluindo o enriquecimento de dados com fontes adicionais, valores de dimensionamento ou extração de vários conjuntos de informações de um único campo de dados. Isso permite que o modelo ML se beneficie dos dados. Por exemplo, se você dividir a data “2021-05-27 00:15:37” em “2021”, “Maio”, “Qui” e “15”, você pode ajudar o algoritmo de aprendizado a aprender padrões matizados associados a diferentes componentes de dados.

Interpretabilidade

Uma característica de um modelo de aprendizado de máquina que descreve o grau em que um humano pode entender como as previsões do modelo dependem de suas entradas. Para obter mais informações, consulteInterpretabilidade do modelo de machine learning com a AWS.

Classificação multiclasse

Um processo que ajuda a gerar previsões para várias classes (prevendo um entre mais de dois resultados). Por exemplo, um modelo de ML pode perguntar “Este produto é um livro, carro ou telefone?” ou “Qual categoria de produtos é mais interessante para este cliente?”

regressão

Uma técnica de ML que prevê um valor numérico. Por exemplo, para resolver o problema de “Qual será o preço de venda desta casa?” um modelo de ML poderia usar um modelo de regressão linear para prever o preço de venda de uma casa com base em fatos conhecidos sobre a casa (por exemplo, a metragem quadrada).

formação

Para fornecer dados para o modelo de ML para aprender. Os dados de treinamento devem conter a resposta correta. O algoritmo de aprendizagem localiza padrões nos dados de treinamento que mapeiam os atributos dos dados de entrada para o destino (a resposta que você deseja prever). Ele produz um modelo de ML que captura esses padrões. Você pode usar o modelo de ML para fazer previsões dos novos dados para os quais você não conhece o destino.

Variável de destino

O valor que você está tentando prever em ML supervisionado. Isso também é chamado deVariável de resultado. Por exemplo, em uma configuração de fabricação, a variável de destino pode ser um defeito do produto.

ajustar

Para alterar aspectos do seu processo de treinamento para melhorar a precisão do modelo de ML. Por exemplo, você pode treinar o modelo de ML gerando um conjunto de rotulamento, adicionando rótulos e repetindo essas etapas várias vezes sob configurações diferentes para otimizar o modelo.

incerteza

Um conceito que se refere a informações imprecisas, incompletas ou desconhecidas que podem prejudicar a confiabilidade dos modelos preditivos de ML. Há dois tipos de incerteza: Incerteza epistêmicaé causada por dados limitados e incompletos, enquantoincerteza aleatóriaé causada pelo ruído e aleatoriedade inerentes aos dados. Para obter mais informações, consulte o .Quantificando a incerteza em sistemas de aprendizado profundoguia.

Termos de migração

A seguir são termos comumente usados em estratégias, guias e padrões relacionados à migração fornecidos porAWSOrientação prescritiva. Para sugerir entradas, use oForneça feedbacklink no final do glossário.

7 Rs

Sete estratégias de migração comuns para mover aplicativos para a nuvem. Essas estratégias se baseiam nos 5 Rs que a Gartner identificou em 2011 e consistem no seguinte:

  • Refator/rearquiteto — Mova um aplicativo e modifique sua arquitetura aproveitando ao máximo os recursos nativos da nuvem para melhorar a agilidade, o desempenho e a escalabilidade. Isso geralmente envolve portar o sistema operacional e o banco de dados. Exemplo: Migre seu banco de dados Oracle no local para a Edição compatível com PostgreSQL do Amazon Aurora.

  • Replataforma (elevar e remodelar) — Mova um aplicativo para a nuvem e introduza algum nível de otimização para aproveitar os recursos da nuvem. Exemplo: Migre seu banco de dados Oracle no local para o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para Oracle noAWSCloud.

  • Recompra (drop and shop) — Mude para um produto diferente, geralmente passando de uma licença tradicional para um modelo SaaS. Exemplo: Migre seu sistema CRM (Customer Relationship Management) para o Salesforce.com.

  • Rehost (lift and shift) — Mova um aplicativo para a nuvem sem fazer alterações para aproveitar os recursos da nuvem. Exemplo: Migre seu banco de dados Oracle no local para o Oracle em uma instância do EC2 noAWSCloud.

  • Realocar (elevação e mudança no nível do hipervisor) — Mova a infraestrutura para a nuvem sem comprar novo hardware, reescrever aplicativos ou modificar suas operações existentes. Esse cenário de migração é específico para o VMware Cloud onAWS, que oferece suporte à compatibilidade de máquina virtual (VM) e portabilidade de carga de trabalho entre seu ambiente on-premises eAWS. Você pode usar as tecnologias VMware Cloud Foundation de seus data centers locais ao migrar sua infraestrutura para o VMware Cloud onAWS. Exemplo: Realocar o hipervisor que hospeda seu banco de dados Oracle para o VMware Cloud emAWS.

  • Retain (revisitar) — Mantenha os aplicativos em seu ambiente de origem. Isso pode incluir aplicativos que exigem refatoração importante, e você deseja adiar esse trabalho até um momento posterior, e aplicativos legados que você deseja manter, porque não há justificativa de negócios para migrá-los.

  • Desativação — Desative ou remova aplicativos que não são mais necessários em seu ambiente de origem.

portfólio de aplicativos

Uma coleção de informações detalhadas sobre cada aplicativo usado por uma organização, incluindo o custo para criar e manter o aplicativo e seu valor comercial. Essas informações são fundamentais parao processo de descoberta e análise do portfólioe ajuda a identificar e priorizar os aplicativos a serem migrados, modernizados e otimizados.

operações de inteligência artificial (AIOps)

O processo de usar técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas operacionais, reduzir incidentes operacionais e intervenção humana e aumentar a qualidade do serviço. Para obter mais informações sobre como o AIOps é usado noAWSestratégia de migração, veja aguia de integração de operações.

AWSEstrutura de adoção da nuvem (AWSCAF)

Uma estrutura de diretrizes e melhores práticas deAWSpara ajudar as organizações a desenvolver um plano eficiente e eficaz para migrar com sucesso para a nuvem.AWS A CAF organiza orientações em seis áreas de foco chamadas perspectivas: negócios, pessoas, governança, plataforma, segurança e operações. As perspectivas de negócios, pessoas e governança se concentram em habilidades e processos de negócios; as perspectivas de plataforma, segurança e operações se concentram em habilidades e processos técnicos. Por exemplo, a perspectiva das pessoas tem como alvo as partes interessadas que lidam com recursos humanos (RH), funções de pessoal e gerenciamento de pessoas. Para essa perspectiva,AWSA CAF fornece orientação para desenvolvimento, treinamento e comunicação de pessoas para ajudar a preparar a organização para uma adoção bem-sucedida na nuvem. Para obter mais informações, consulte o .AWSSite da CAFO e aAWSWhitepaper da CAF.

AWSlanding zone

Uma landing zone é uma conta multiconta bem arquitetadaAWSambiente escalável e seguro. Esse é um ponto de partida a partir do qual suas organizações podem iniciar e implantar rapidamente cargas de trabalho e aplicativos com confiança em seu ambiente de segurança e infraestrutura. Para obter mais informações sobre zonas de pouso, consulteConfigurando uma conta múltipla segura e escalávelAWSmeio Ambiente.

AWSWorkload Qualification Framework (AWSWQF)

Uma ferramenta que avalia cargas de trabalho de migração de banco de dados, recomenda estratégias de migração e fornece estimativas de trabalho.AWS O WQF está incluído com oAWS Schema Conversion Tool(AWS SCT). Ele analisa esquemas de banco de dados e objetos de código, código de aplicativo, dependências e características de desempenho, além de fornecer relatórios de avaliação.

planejamento de continuidade de negócios (BCP)

Um plano que aborda o impacto potencial de um evento disruptivo, como uma migração em larga escala, nas operações e permite que uma empresa retome as operações rapidamente.

Cloud Center of Excellence (CCoE)

Uma equipe multidisciplinar que impulsiona os esforços de adoção da nuvem em uma organização, incluindo o desenvolvimento de melhores práticas de nuvem, mobilização de recursos, estabelecimento de cronogramas de migração e liderando a organização por meio de transformações em larga escala. Para obter mais informações, consulte o .Publicações do CCoEnoAWSBlog de estratégia empresarial em nuvem.

estágios de adoção na nuvem

As quatro fases pelas quais as organizações normalmente passam quando migram para oAWSCloud:

  • Projeto — Executando alguns projetos relacionados à nuvem para fins de prova de conceito e aprendizado

  • Fundação — Fazer investimentos fundamentais para dimensionar a adoção da nuvem (por exemplo, criar uma landing zone, definir um CCoE, estabelecer um modelo de operações)

  • Migração — migração de aplicativos individuais

  • Reinvenção — Otimizando produtos e serviços e inovando na nuvem

Essas etapas foram definidas por Stephen Orban na postagem do blogA jornada rumo à nuvem em primeiro lugar e os estágios de adoçãonoAWSBlog da Cloud Enterprise Strategy. Para obter informações sobre como eles se relacionam com oAWSestratégia de migração, veja aguia de prontidão para migração.

banco de dados de gerenciamento de configuração (CMDB)

Um banco de dados que contém informações sobre produtos de hardware e software, configurações e interdependências de uma empresa. Normalmente, você usa dados de um CMDB no estágio de descoberta e análise de portfólio da migração.

épico

Em metodologias ágeis, categorias funcionais que ajudam a organizar e priorizar seu trabalho. O Epics fornece uma descrição de alto nível dos requisitos e tarefas de implementação. Por exemplo,AWSOs epics de segurança CAF incluem gerenciamento de identidade e acesso, controles de detetive, segurança de infraestrutura, proteção de dados e resposta a incidentes. Para obter mais informações sobre épicos noAWSestratégia de migração, veja aGuia de implementação do programa.

migração de banco de dados heterogênea

Migrando seu banco de dados de origem para um banco de dados de destino que usa um mecanismo de banco de dados diferente (por exemplo, Oracle para o Amazon Aurora). A migração heterogênea geralmente faz parte de um esforço de rearquitetura, e a conversão do esquema pode ser uma tarefa complexa.AWSforneceAWS SCTque ajuda nas conversões de esquemas.

migração homogênea de banco de dados

Migrando seu banco de dados de origem para um banco de dados de destino que compartilha o mesmo mecanismo de banco de dados (por exemplo, Microsoft SQL Server para o Amazon RDS for SQL Server). A migração homogênea geralmente faz parte de um esforço de rehospedagem ou replataforma. Você pode usar utilitários de banco de dados nativos para migrar o esquema.

Indle application

Um aplicativo que tem um uso médio de CPU e memória entre 5% e 20% durante um período de 90 dias. Em um projeto de migração, é comum aposentar esses aplicativos ou mantê-los no local.

Biblioteca de informações de TI (ITIL)

Um conjunto de práticas recomendadas para fornecer serviços de TI e alinhar esses serviços com os requisitos de negócios. A ITIL fornece a base para o ITSM.

Gerenciamento de serviços de TI (ITSM)

Atividades associadas ao projeto, implementação, gerenciamento e suporte a serviços de TI para uma organização. Para obter informações sobre a integração de operações de nuvem com ferramentas ITSM, consulte oguia de integração de operações.

migração grande

Uma migração de 300 ou mais servidores.

Migration Acceleration Program (MAP)

UmaAWSprograma que fornece suporte de consultoria, treinamento e serviços para ajudar as organizações a construir uma base operacional sólida para migrar para a nuvem e ajudar a compensar o custo inicial das migrações. O MAP inclui uma metodologia de migração para executar migrações legadas de forma metódica e um conjunto de ferramentas para automatizar e acelerar cenários de migração comuns.

Avaliação do portfólio de migração (MPA)

Uma ferramenta online que fornece informações para validar o business case para migração para oAWSCloud. O MPA fornece avaliação detalhada do portfólio (dimensionamento correto do servidor, preços, comparações de TCO, análise de custo de migração), bem como planejamento de migração (análise de dados de aplicativos e coleta de dados, agrupamento de aplicativos, priorização de migração e planejamento de ondas). OFerramenta MPA(requer login) está disponível gratuitamente para todosAWSconsultores e consultores parceiros da APN.

Avaliação de prontidão para migração (MRA)

O processo de obter insights sobre o status de prontidão para a nuvem de uma organização, identificar pontos fortes e fracos e construir um plano de ação para fechar lacunas identificadas, usando oAWSCAF. Para obter mais informações, consulte o .guia de prontidão para migração. O MRA é a primeira fase doEstratégia de migração da AWS.

migração em escala

O processo de mover a maioria do portfólio de aplicativos para a nuvem em ondas, com mais aplicativos movidos a um ritmo mais rápido em cada onda. Esta fase usa as melhores práticas e lições aprendidas nas fases anteriores para implementar umFábrica de migraçãode equipes, ferramentas e processos para simplificar a migração de cargas de trabalho por meio de automação e entrega ágil. Esta é a terceira fase doAWSestratégia de migração.

Fábrica de migração

Equipes multifuncionais que simplificam a migração de cargas de trabalho por meio de abordagens automatizadas e ágeis. As equipes de fábrica de migração geralmente incluem operações, analistas e proprietários de negócios, engenheiros de migração, desenvolvedores eDevOpsprofissionais que trabalham em sprints. Entre 20% e 50% de um portfólio de aplicativos corporativos consiste em padrões repetidos que podem ser otimizados por uma abordagem de fábrica. Para obter mais informações, consulte o .discussão de fábricas de migraçãoO e aCloudEndureGuia do Migration Factoryneste conjunto de conteúdo.

Metadados de migração

As informações sobre o aplicativo e o servidor necessárias para concluir a migração. Cada padrão de migração requer um conjunto diferente de metadados de migração. Exemplos de metadados de migração incluem a sub-rede de destino, o security group eAWSconta.

padrão de migração

Uma tarefa de migração repetível que detalha a estratégia de migração, o destino da migração e o aplicativo ou serviço de migração usado. Exemplo: Rehospede a migração para o Amazon EC2 comAWSApplication Migration Service

estratégia de migração

A abordagem usada para migrar uma carga de trabalho para oAWSCloud. Para obter mais informações, consulte o .7 Rsentrada neste glossário e vejaMobilize sua organização para acelerar migrações em larga escala.

acordo de nível operacional (OLA)

Um contrato que esclarece o que os grupos de TI funcionais prometem entregar uns aos outros, para dar suporte a um SLA (contrato de nível de serviço).

integração de operações (OI)

O processo de modernização das operações na nuvem, que envolve planejamento de prontidão, automação e integração. Para obter mais informações, consulte o .guia de integração de operações.

gerenciamento de mudanças organizacionais (OCM)

Uma estrutura para gerenciar transformações empresariais importantes e disruptivas a partir de uma perspectiva de pessoas, cultura e liderança. O OCM ajuda as organizações a se prepararem e fazer a transição para novos sistemas e estratégias, acelerando a adoção de mudanças, abordando questões de transição e impulsionando mudanças culturais e organizacionais. NoAWSestratégia de migração, essa estrutura é chamadaaceleração de pessoas, devido à velocidade de mudança necessária em projetos de adoção de nuvem. Para obter mais informações, consulte o .Guia do OCM.

livro de jogadas

Um conjunto de etapas predefinidas que capturam o trabalho associado às migrações, como fornecer funções principais de operações na nuvem. Um manual pode assumir a forma de scripts, runbooks automatizados ou um resumo dos processos ou etapas necessárias para operar seu ambiente modernizado.

Avaliação do portfólio

Um processo de descoberta, análise e priorização do portfólio de aplicativos para planejar a migração. Para obter mais informações, consulteAvaliando a prontidão para migração.

matriz responsável, responsável, consultada, informada (RACI)

Uma matriz que define e atribui funções e responsabilidades em um projeto. Por exemplo, você pode criar um RACI para definir a propriedade do controle de segurança ou para identificar funções e responsabilidades para tarefas específicas em um projeto de migração.

runbook

Um conjunto de procedimentos manuais ou automatizados necessários para executar uma tarefa específica. Normalmente, eles são criados para simplificar operações ou procedimentos repetitivos com altas taxas de erro.

contrato de nível de serviço (SLA)

Um contrato que esclarece o que uma equipe de TI promete entregar aos clientes, como tempo de atividade e desempenho do serviço.

Lista de tarefas

Uma ferramenta usada para rastrear o progresso por meio de um runbook. Uma lista de tarefas contém uma visão geral do runbook e uma lista de tarefas gerais a serem concluídas. Para cada tarefa geral, inclui o tempo estimado necessário, o proprietário e o progresso.

fluxo de trabalho

Grupos funcionais em um projeto de migração que são responsáveis por um conjunto específico de tarefas. Cada fluxo de trabalho é independente, mas suporta os outros fluxos de trabalho no projeto. Por exemplo, o fluxo de trabalho do portfólio é responsável por priorizar aplicativos, planejar ondas e coletar metadados de migração. O fluxo de trabalho do portfólio fornece esses ativos para o fluxo de trabalho de migração, que então migra os servidores e aplicativos.

aplicativo zumbie

Um aplicativo que tem um uso médio de CPU e memória abaixo de 5%. Em um projeto de migração, é comum desativar esses aplicativos.

Termos de modernização

A seguir são termos comumente usados em estratégias, guias e padrões relacionados à modernização fornecidos porAWSOrientação prescritiva. Para sugerir entradas, use oForneça feedbacklink no final do glossário.

capacidade comercial

O que uma empresa faz para gerar valor (por exemplo, vendas, atendimento ao cliente ou marketing). Arquiteturas de microsserviços e decisões de desenvolvimento podem ser orientadas por recursos de negócios. Para obter mais informações, consulte o .Organizado em torno de recursos empresariaisSeção do doExecutando microsserviços em contêineres emAWSWhitepaper.

Design conduzido por domínio

Uma abordagem para o desenvolvimento de um sistema de software complexo conectando seus componentes a domínios em evolução, ou objetivos principais de negócios, que cada componente atende. Este conceito foi introduzido por Eric Evans em seu livro,Design orientado por domínio: Enfrentando a complexidade no coração do software(Boston: Addison-Wesley Professional, 2003). Para obter informações sobre como usar o design orientado por domínio com o padrão de figo estrangulador, consulteModernizando os serviços web herdados Microsoft ASP.NET (ASMX) de forma incremental usando contêineres e Amazon API Gateway.

microsserviço

Um serviço pequeno e independente que se comunica por APIs bem definidas e normalmente pertence a equipes pequenas e autônomas. Por exemplo, um sistema de seguros pode incluir microsserviços mapeados para recursos de negócios, como vendas ou marketing, ou subdomínios, como compras, reivindicações ou análises. Os benefícios dos microsserviços incluem agilidade, dimensionamento flexível, fácil implantação, código reutilizável e resiliência. Para obter mais informações, consulteIntegração de microsserviços usandoAWSserviços sem servidor.

Arquitetura de microsserviços

Uma abordagem para criar um aplicativo com componentes independentes que executam cada processo de aplicativo como um microsserviço. Esses microsserviços se comunicam por meio de uma interface bem definida usando APIs leves. Cada microsserviço nessa arquitetura pode ser atualizado, implantado e dimensionado para atender à demanda por funções específicas de um aplicativo. Para obter mais informações, consulteImplementar microsserviços noAWS.

modernização

Transformar um aplicativo desatualizado (legado ou monolítico) e sua infraestrutura em um sistema ágil, elástico e altamente disponível na nuvem para reduzir custos, ganhar eficiência e aproveitar as inovações. Para obter mais informações, consulteEstratégia para modernizar aplicativos noAWSNuvem.

Avaliação da prontidão para modernização

Uma avaliação que ajuda a determinar a prontidão para modernização dos aplicativos de uma organização; identifica benefícios, riscos e dependências; e determina o quão bem a organização pode suportar o estado futuro desses aplicativos. O resultado da avaliação é um projeto da arquitetura-alvo, um roteiro que detalha as fases de desenvolvimento e marcos para o processo de modernização e um plano de ação para abordar as lacunas identificadas. Para obter mais informações, consulteAvaliando a prontidão para modernização para aplicativos noAWSNuvem.

aplicações monolíticas (monólitos)

Aplicativos que são executados como um único serviço com processos bem acoplados. Aplicações monolíticas têm várias desvantagens. Se um recurso de aplicativo sofrer um pico na demanda, toda a arquitetura deve ser dimensionada. Adicionar ou melhorar os recursos de um aplicativo monolítico também se torna mais complexo quando a base de código cresce. Para resolver esses problemas, você pode usar uma arquitetura de microsserviços. Para obter mais informações, consulteDecompondo monólitos em microsserviços.

persistência poliglota

Escolhendo independentemente a tecnologia de armazenamento de dados de um microsserviço com base em padrões de acesso a dados e outros requisitos. Se seus microsserviços tiverem a mesma tecnologia de armazenamento de dados, eles poderão encontrar desafios de implementação ou experimentar um desempenho ruim. Os microsserviços são implementados com mais facilidade e obtêm melhor desempenho e escalabilidade se usarem o armazenamento de dados melhor adaptado às suas necessidades. Para obter mais informações, consulteHabilitando a persistência de dados em microsserviços.

Modelo do split-and-seed

Um padrão para escalar e acelerar projetos de modernização. À medida que novos recursos e lançamentos de produtos são definidos, a equipe principal se divide para criar novas equipes de produtos. Isso ajuda a escalar os recursos e os serviços da sua organização, melhora a produtividade do desenvolvedor e dá suporte à inovação rápida. Para obter mais informações, consulteAbordagem faseada para modernizar aplicativos noAWSNuvem.

Padrão de figo estrangulador

Uma abordagem para modernizar sistemas monolíticos reescrevendo e substituindo incrementalmente a funcionalidade do sistema até que o sistema legado possa ser desativado. Esse padrão usa a analogia de uma videira de figo que cresce em uma árvore estabelecida e eventualmente supera e substitui seu hospedeiro. O padrão eraintroduzido por Martin Fowlercomo forma de gerenciar riscos ao reescrever sistemas monolíticos. Para obter um exemplo de como aplicar esse padrão, consulteModernizando os serviços web herdados Microsoft ASP.NET (ASMX) de forma incremental usando contêineres e Amazon API Gateway.

equipe de duas pizzas

Um pequenoDevOpsequipe que você pode alimentar com duas pizzas. O tamanho de uma equipe de duas pizzas garante a melhor oportunidade possível de colaboração no desenvolvimento de software. Para obter mais informações, consulte o .Equipe de duas pizzasSeção do doIntrodução aoDevOpsemAWSWhitepaper.