Learning AWS

出版者:Packt Publishing

作者:Aurobindo Sarkar

页数:236

出版时间:2015-7-1

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781784394639

具体描述

About This Book

Build scalable and highly available real-time applicationsMake cost-effective architectural decisions by implementing your product's functional and non-functional requirementsDevelop your skills with hands-on exercises using a three-tiered service oriented application as an example

Who This Book Is For

This book is targeted at expert programmers and architects wanting to learn AWS. Some familiarity with Spring, MySQL, and RESTful web services is assumed.

What You Will Learn

Multi-tenant design approaches for SaaS applicationsPlanning dev, test, staging, and production environmentsDesign considerations for scalability and high-availabilityPlanning for DRThe security considerations and implementation of AWS applicationsProduction deployment processes and toolsMonitoring AWS applications using CloudWatchAutomating infrastructure using CloudFormation

In Detail

With the increasing global interest in leveraging cloud infrastructure, AWS Cloud from Amazon offers a cutting-edge platform for architecting, building, and deploying web-scale cloud applications. The variety of features available within AWS can reduce overall infrastructure costs and accelerate the development process for both large enterprises and startups alike.

Beginning with basic cloud concepts, you'll learn about the various cloud services models and the design implications of multi-tenant applications. You'll then design, implement, and deploy a multi-tier, scalable, highly-available and secure application on the AWS platform. At every step, we explain the key guiding principles driving real-world production-ready application architectures. Finally, you will learn how to automate your cloud infrastructure, set up operations, application monitoring, and DevOps pipeline.

作者简介

About the Author

Aurobindo Sarkar

Aurobindo Sarkar is a consulting CTO at BYOF Studios. With a career spanning 22 plus years, he has consulted at some of the leading organizations in the U.S., the UK, and Canada. He specializes in Software as a Service product development, cloud computing, cloud economics, big data analytics, Internet of Things (IoT) platforms, and web-scale architectures. His domain expertise runs across financial services, media, mobile gaming, public and automotive sectors. Aurobindo has been actively working with technology start-ups for over 5 years now. As a member of the top leadership team at various start-ups, he has mentored several founders and CxOs, provided technology advisory services, developed cloud strategies, drawn up product roadmaps, and set up large engineering teams. Aurobindo has an MS (Computer Science) from New York University, M.Tech (Management) from Indian Institute of Science, and B.Tech (Engineering) from IIT Delhi.

Amit Shah

Amit Shah has a bachelor's degree in electronics. He is a senior manager at Western Outdoor Interactive. He has been programming since the early '80s with the first wave of personal computing―initially as a hobbyist and then as a professional. His areas of interest include embedded systems, Internet of Things (IoT), analog and digital hardware design, systems programming, cloud computing, and enterprise architecture. He has been working extensively in the field of cloud computing and enterprise architecture for the past 4 years.

用户评价

作为一名渴望掌握前沿技术的研究人员，《Learning AWS》这本书为我提供了一个了解AWS在人工智能和机器学习领域的强大能力的窗口。作者在书中详细介绍了AWS SageMaker（机器学习服务）的各项功能，从数据准备、模型训练、模型评估到模型部署，SageMaker都提供了端到端的解决方案。我尤其被书中关于SageMaker的深度学习框架支持所吸引。AWS深度支持TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并且提供了专门的GPU实例，这对于我进行复杂的深度学习研究非常有帮助。作者通过一个实际的自然语言处理（NLP）项目案例，让我一步步地了解了如何使用SageMaker来构建、训练和部署一个NLP模型，这让我对AI在实际应用中的潜力有了更深的认识。此外，书中对于AWS的AI服务，如Amazon Rekognition（图像和视频分析服务）、Amazon Comprehend（自然语言理解服务）等的介绍也让我非常兴奋。这些服务提供了预训练好的AI模型，可以直接调用，极大地降低了AI应用的开发门槛。我喜欢书中关于“AI赋能”的理念，并且通过AWS的强大服务，让我看到了如何将AI技术应用于各种实际场景，从而推动各行各业的创新和发展。这本书的内容非常前沿，并且能够帮助我更好地理解AWS在人工智能领域的领先地位。

作为一名开发者，我一直在寻找能够帮助我更好地利用云平台来构建和优化应用程序的资源。《Learning AWS》这本书在这方面给我带来了巨大的价值。作者在书中对于AWS的各个服务进行了非常细致的剖析，并且深入到了技术实现的细节。我尤其对书中关于容器化技术Docker和Kubernetes在AWS上的应用进行了深入的学习。AWS EKS（托管Kubernetes服务）的章节，通过实际的代码示例和配置说明，让我了解了如何快速地部署和管理Kubernetes集群，并且如何将我的容器化应用部署到EKS上。这对于我目前正在进行微服务架构转型的工作来说，是至关重要的。另外，书中对AWS的DevOps工具链的介绍也让我眼前一亮。从CodeCommit（源代码管理服务）到CodeBuild（代码构建服务）、CodeDeploy（代码部署服务），再到CodePipeline（持续集成/持续交付服务），作者一步步地展示了如何构建一个完整的CI/CD流水线，从而实现应用程序的自动化构建、测试和部署。这极大地提高了我的开发效率，也保证了代码质量。我特别喜欢书中关于“基础设施即代码”的理念，并且通过Terraform（一种基础设施自动化工具）在AWS上的实践，让我看到了如何以声明式的方式管理AWS资源，这比传统的脚本方式更加灵活和可维护。总而言之，这本书的内容非常丰富，并且紧密结合了当前云原生技术的发展趋势，对我这样一个希望利用云技术提升开发效率和应用性能的开发者来说，是一本不可多得的宝藏。

作为一名正在探索云原生技术栈的开发者，我一直在寻找能够帮助我深入理解AWS如何支持这些技术的资源。《Learning AWS》这本书为我提供了宝贵的指导。作者在书中详细介绍了AWS如何支持容器化技术，包括Amazon ECS（弹性容器服务）和Amazon EKS（托管Kubernetes服务）。我尤其对书中关于ECS的章节印象深刻，它让我了解了如何使用ECS来部署、运行和管理Docker容器，并且如何通过服务发现和负载均衡来构建可伸缩的微服务应用。这对我目前正在进行微服务架构转型的工作来说，是至关重要的。此外，书中对于AWS Serverless架构的介绍也让我眼前一亮。AWS Lambda、API Gateway、DynamoDB（NoSQL数据库服务）等服务的组合，为我提供了一种全新的、高效的应用构建方式。作者通过一个实际的Serverless应用的开发案例，让我一步步地理解了如何利用这些服务来构建一个完全托管、自动伸缩的应用程序，这极大地提高了我的开发效率，并且降低了运维成本。我喜欢书中关于“DevOps”的理念，并且通过AWS的CI/CD工具链，让我看到了如何实现应用程序的自动化构建、测试和部署。

在如今快速变化的IT行业，持续学习和更新知识是我赖以生存的基石。《Learning AWS》这本书正是满足了我这一需求。它不仅仅是一本介绍AWS服务的技术手册，更是一本帮助我理解云计算发展趋势和未来方向的启蒙读物。作者在书中对于AWS在全球范围内的应用场景进行了广泛的探讨，并且深入分析了AWS在不同行业中的落地案例。我尤其被书中关于“云原生”和“混合云”战略的讨论所吸引。作者详细阐述了AWS如何支持企业在云端构建现代化应用，并且如何与现有的本地数据中心进行无缝集成，实现混合云的部署。这对于许多正在进行数字化转型的企业来说，是至关重要的。书中对于AWS的全球基础设施和区域策略的讲解，让我对AWS的稳定性和可靠性有了更深的认识。我喜欢书中关于“成本优化”的章节，它通过实际的案例，让我了解了如何通过合理的资源配置和使用策略，来降低AWS的使用成本，这对于任何使用AWS的企业来说，都是非常重要的考量因素。这本书的内容非常前沿，并且能够帮助我更好地理解AWS在企业数字化转型中的核心作用，为我未来的职业发展提供了宝贵的指导。

我是一名对云安全领域充满好奇的技术爱好者。《Learning AWS》这本书为我提供了深入了解AWS安全机制的绝佳机会。作者在书中详细介绍了AWS IAM（身份与访问管理）如何实现精细化的权限控制，以及如何利用AWS的身份联合和多因素认证来增强账户的安全性。我尤其被书中关于“最小权限原则”的讨论所吸引。作者通过具体的策略示例，让我明白如何为不同的用户和角色分配恰当的权限，从而最大限度地降低安全风险。此外，书中对于AWS VPC（虚拟私有云）的安全配置，包括安全组、网络ACL、VPN连接等方面的讲解，也让我受益匪浅。我之前一直对网络安全的概念感到有些模糊，而这本书通过生动的比喻和实际的配置说明，让我清晰地理解了如何在云端构建一个安全、隔离的网络环境。我喜欢书中关于“共享责任模型”的理念，它清楚地界定了AWS和用户在云安全方面的责任范围，帮助我更好地规划和实施云安全策略。这本书的内容非常全面，并且能够帮助我构建一个安全、合规的AWS环境。

我是一名系统管理员，长期以来都在负责维护和管理公司的IT基础设施。《Learning AWS》这本书为我提供了一个全新的视角来审视传统的IT运维模式，并且帮助我掌握了如何在云端高效地进行资源管理和维护。作者在书中详细介绍了AWS EC2（弹性计算云）的实例类型、配置选项以及如何进行实例的监控和故障排除。我尤其被书中关于AWS CloudWatch（监控和日志服务）的章节所吸引。CloudWatch提供了强大的监控和日志收集能力，让我能够实时地了解AWS资源的运行状态，并且能够及时地发现和解决潜在的问题。这对于我来说，是提升运维效率的关键。此外，书中对于AWS的自动化运维工具，如AWS Systems Manager（系统管理工具）的介绍也让我受益匪浅。Systems Manager提供了一系列工具，可以帮助我自动化地执行管理任务，如补丁管理、配置管理、运行命令等，这极大地减轻了我的工作负担。我喜欢书中关于“自动化”的理念，并且通过AWS的API和SDK，让我看到了如何将各种运维任务进行自动化，从而提升整体的运维效率和稳定性。这本书的内容非常实用，并且能够帮助我更好地进行云端的IT资源管理和维护。

坦白说，我最初入手《Learning AWS》这本书，是抱着一种“试试看”的心态。我是一名在传统IT环境中摸爬滚打多年的技术人员，对于云的概念一直有些模糊，总觉得它离自己还很遥远。然而，这本书的语言风格非常平实，没有那种让人望而生畏的晦涩术语，作者用非常贴近实际的例子，将AWS的各种服务和概念娓娓道来。最让我印象深刻的是，书中对AWS VPC（虚拟私有云）的讲解。我之前总觉得网络配置非常复杂，而作者通过详细的网络拓扑图和命令行示例，将VPC的子网、路由表、安全组、网络ACL等概念解释得一清二楚，让我明白如何在云端构建一个安全、独立的网络环境。此外，书中对Elastic Beanstalk（弹性伸缩服务）的介绍也让我受益匪浅。它提供了一个高度自动化的部署和管理平台，让我可以轻松地部署Web应用程序，而无需过多地关注底层的基础设施。作者通过一个实际的Web应用部署案例，让我一步步地理解了Elastic Beanstalk的工作原理，以及如何进行扩展和监控。这对于我们这种需要快速迭代和部署应用的用户来说，简直是福音。书中的内容也涵盖了许多高级话题，比如Auto Scaling（自动伸缩）、Load Balancing（负载均衡）等，作者都通过图文并茂的方式进行了详细的阐述，让我对如何构建高可用、可伸缩的应用程序有了更深的认识。这本书的优点在于，它不仅教会了你“做什么”，更重要的是教会了你“为什么这么做”，并且提供了实践的方法。

我之前在工作中就一直有接触到AWS的一些基础服务，比如S3和EC2，但总感觉自己只是停留在“知道”的层面，而对“理解”和“掌握”还有很大的距离。《Learning AWS》这本书恰好填补了我的这一块知识空白。作者对于AWS的架构设计理念有着非常深刻的洞察，他并没有仅仅停留在技术的表面，而是深入探讨了AWS如何通过解耦、弹性、可伸缩性等核心原则来构建一个稳定、高效的云平台。我在阅读过程中，尤其被作者关于“微服务”和“无服务器架构”的讨论所吸引。书中通过生动的比喻，将微服务拆解成一个个独立的服务单元，并且详细介绍了AWS Lambda（无服务器计算服务）和API Gateway（API网关）如何协同工作，实现高效的应用程序构建和部署。这对我来说是一个巨大的启发，让我看到了构建现代化、敏捷应用的全新路径。作者在介绍AWS服务时，非常注重将它们放在一个更大的生态系统中去理解。例如，在讲解RDS（关系型数据库服务）时，他不仅仅介绍了不同引擎的差异，还详细说明了RDS如何与EC2、VPC（虚拟私有云）等服务集成，以实现数据的安全存储、高可用性和便捷的管理。这种全局性的视角，让我能够更好地理解AWS服务的联动性和整体优势。我尤其喜欢书中关于“基础设施即代码”（IaC）的章节，通过CloudFormation（AWS云服务管理工具）的实践，让我看到了如何通过代码来自动化地 provisioning 和管理AWS资源，这极大地提升了效率，也减少了人为错误的发生。这本书的内容对我而言，不仅仅是知识的积累，更是思维方式的转变，让我对云计算的理解上升到了一个新的高度。

我一直对数据科学和大数据领域充满兴趣，而AWS提供了非常强大的数据分析和机器学习服务。《Learning AWS》这本书为我打开了通往这个领域的大门。作者在书中详细介绍了AWS S3（简单存储服务）如何作为数据湖的底层存储，并且如何与EMR（弹性MapReduce）和Athena（无服务器查询服务）等服务集成，进行大规模数据的处理和分析。我特别被书中关于EMR的章节所吸引，它让我了解了如何使用Hadoop、Spark等大数据处理框架在AWS上快速地搭建和管理集群，进行ETL（提取、转换、加载）作业和数据分析。此外，书中对AWS SageMaker（机器学习服务）的讲解也让我非常兴奋。SageMaker提供了一个端到端的机器学习平台，从数据准备、模型训练到模型部署，都提供了强大的支持。作者通过一个具体的图像识别案例，让我一步步地了解了如何使用SageMaker来训练和部署机器学习模型，这对于我想要探索人工智能领域的想法非常有帮助。我喜欢书中关于“serverless”架构的理念，并且通过AWS Lambda和API Gateway来构建无服务器的数据处理管道，这极大地降低了运维成本，并且提高了灵活性。这本书的内容涵盖了从数据存储到数据处理，再到机器学习的整个流程，为我提供了一个非常全面的学习路径。

这本《Learning AWS》我拿到手里之后，说实话，一开始我是带着一种既期待又有些忐忑的心情。期待是因为我深知当前云计算领域，特别是AWS的强大和普遍性，学习它对我职业发展的重要性不言而喻。忐忑则是因为我之前也尝试过一些技术书籍，有些内容太过晦涩，或者过于理论化，读起来就像嚼蜡，很难真正消化吸收。然而，《Learning AWS》从我翻开第一页开始，就给我带来了惊喜。作者在开篇就清晰地阐述了云计算的基本概念，以及AWS在这个生态系统中的核心地位，这种循序渐进的引入方式，为我这样的初学者建立了一个扎实的理解基础。我特别欣赏作者在介绍AWS服务时，并没有一股脑地堆砌名词和术语，而是通过大量的实际案例和场景化的描述，让我能够更直观地感受到这些服务是如何解决实际问题的。比如，在讲解EC2（弹性计算云）时，作者不仅仅是列出了实例类型和配置选项，更是通过模拟搭建一个小型网站的场景，让我一步步地理解了如何选择合适的实例、如何配置安全组、如何进行SSH连接，甚至是如何使用EBS（弹性块存储）来管理数据卷。这种“做中学”的教学模式，让我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到学习过程中。而且，书中对IAM（身份与访问管理）的讲解也让我印象深刻。在过去，我对权限管理的概念有些模糊，但《Learning AWS》通过清晰的图示和具体的策略示例，让我明白了如何精细地控制对AWS资源的访问，这对于保障云环境的安全至关重要。书中对于S3（简单存储服务）的介绍也同样详尽，从存储桶的创建到对象上传下载，再到版本控制和生命周期管理，每一个环节都被作者剖析得淋漓尽致，让我对云存储有了全新的认识。总而言之，这本书的知识密度很高，但呈现方式却异常友好，让我能够高效且愉快地学习AWS。