ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

AWS dla architektów rozwiązań. Tworzenie, skalowanie i migracja aplikacji do chmury Amazon Web Services. Wydanie II Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed

Autorzy:
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
744
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka 90,35 zł najniższa cena z 30 dni

139,00 zł (-40%)
83,40 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

90,35 zł najniższa cena z 30 dni

Ebook 69,50 zł najniższa cena z 30 dni

139,00 zł (-50%)
69,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

69,50 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

Przetwarzanie w chmurze uzyskało status kluczowego sposobu działań operacyjnych współczesnych firm zmierzających w kierunku transformacji cyfrowej. Usługi AWS (Amazon Web Services) zapewniają takim przedsiębiorstwom znakomite rozwiązania, w tym usługi obliczeniowe, magazyny danych, obsługę sieci i usług zarządzanych. Aplikacje korporacyjne wdrożone w chmurze AWS mogą być wyjątkowo odporne, skalowalne i niezawodne.

Oto zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla architektów rozwiązań. Dzięki niemu dobrze poznasz wzorce projektowe wbudowane w chmurę, czyli model AWS Well-Architected Framework. Zaznajomisz się z sieciami w chmurze AWS z uwzględnieniem sieci brzegowych i tworzeniem hybrydowych połączeń sieciowych w jej obrębie. W tym wydaniu dodano rozdziały dotyczące metodyki CloudOps i takich technologii jak uczenie maszynowe czy łańcuch bloków. Poznasz również inne ważne zagadnienia, w tym przechowywanie danych w chmurze AWS, kontenery obsługiwane przez usługi ECS i EKS, wzorce "jeziora" danych (w tym usługę AWS Lake Formation), architekturę lakehouse i architekturę siatki danych. Ten przewodnik z pewnością ułatwi Ci zaprojektowanie systemu spełniającego wyśrubowane wymagania techniczne i branżowe.

W książce:

  • korzystanie z modelu AWS Well-Architected Framework
  • migracja obciążenia za pomocą AWS Cloud Adoption Framework
  • automatyzacja w chmurze w obrębie różnych warstw obciążenia aplikacji
  • korzystanie z technik sieci głębokich
  • architektury referencyjne dla wariantów biznesowych
  • stosowanie najnowszych technologii, w tym uczenia maszynowego i łańcucha bloków

AWS: wszystko, czego potrzebujesz do zbudowania niezawodnych rozwiązań!

Świąteczny jarmark EBOOKOWO-KSIĄŻKOWY!

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Saurabh Shrivastava jest architektem i wynalazcą. Obecnie pracuje w Amazon Web Services jako lider architektów rozwiązań globalnych. Pasjonuje się najnowszymi technologiami i ich wpływem na społeczeństwo.

Neelanjali Srivastav jest liderką technologiczną, menedżerką produktu i trenerką metodyk zwinnych. Obecnie pracuje w Amazon Web Services jako starszy menedżer produktu. Opracowuje i rozwija nowe produkty.

Alberto Artasanchez jest architektem rozwiązań, a także autorem publikacji dotyczących technologii chmury i danologii. 

Imtiaz Sayed jest doświadczonym technologiem z zakresu analityki danych, siatki usług i metodyki DevOps.

Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Alberto Artasanchez, Imtiaz Sayed - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
83,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
69,50 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.