Думаете, колоночная БД — это «узкая ниша» для дата-гуру? Знаете ли вы, что ClickHouse ставит рекорды по вставке данных и теперь разворачивается в AWS… одним кликом?

В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Дмитрием Павловым (ClickHouse) о том, как построить молниеносную аналитику и подготовить данные для LLM:

🔹 Что такое ClickHouse и зачем он бизнесу

🔹 Marketplace в AWS: биллинг одной кнопкой

🔹 Real-time дашборды — для Tesla, OpenAI и Anthropic

🔹 ClickHouse + MCP: интеграция, которую клиенты сразу начали юзать

🔹 Уроки внедрения: метаданные, контекст и cost optimization

💡 Инсайт: подробное описание таблиц и бизнес-процессов снижает порог входа так сильно, что даже нетехнари начинают писать SQL-запросы сами.

🎧 Доступно на любимой платформе:

• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)

💬 Какие метрики вашей системы сегодня тормозят больше всего — и попробовали бы вы мигрировать их в ClickHouse?

#ClickHouse #AWS #DataAnalytics #AI #Database #Подкаст #AWSнаРусском

Навигация (Podbean)

(0:00) Introduction

(0:59) Что такое ClickHouse

(6:02) ClickHouse в AWS Marketplace

(14:59) Real-time дашборды клиентов

(23:45) ClickHouse + AI/LLM

(36:06) Lessons learned и cost optimization

(48:09) Итоги и планы

Навигация (YouTube)

00:00:00 – Начало

00:00:59 – Что такое ClickHouse

00:06:02 – ClickHouse в AWS Marketplace

00:14:59 – Real-time дашборды клиентов

00:23:45 – ClickHouse + AI/LLM

00:36:06 – Lessons learned и cost optimization

00:48:09 – Итоги и планы

YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL

Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/

Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698

Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544

Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J

RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

Думаете, интеграция искусственного интеллекта с вашими внутренними системами — это всегда сложно и долго? А что, если существует стандарт, который упрощает этот процесс до уровня подключения USB?

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" вместе с Фёдором Павловым и Михаилом Голубевым разбираемся, что такое Model Context Protocol (MCP) и как он меняет правила игры для AI-приложений.

🔹 Что такое MCP? Объясняем на простом примере — это как Telegram-боты, только для больших языковых моделей (LLM).

🔹 Клиент или сервер? Разбираемся, с какой стороны начать разработку и почему вы, скорее всего, будете писать сервер.

🔹 Безопасность прежде всего: Кто отвечает за защиту от prompt injection и как обезопасить свои инструменты?

🔹 Практическое применение: Обсуждаем, как компании вроде PayPal уже используют MCP для расширения своих возможностей.

💡 Инсайт: MCP превращает "M×N проблему" интеграции (M приложений × N инструментов) в гораздо более простую "M+N проблему", создавая единый стандарт для взаимодействия.

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube

• Podbean

• Apple Podcast

• Яндекс.Музыка

• Spotify

• RSS

💬 Какие инструменты вы бы хотели подключить к AI в первую очередь? Делитесь идеями в комментариях!

Навигация для Podbean: (0:00) Introduction: почему мы снова говорим про MCP? (2:45) Что такое MCP: клиент-серверный протокол для LLM (6:47) Как начать разработку: клиентская или серверная часть? (7:47) Аналогия с USB-C и решение "M x N проблемы" интеграции (12:53) Как на практике подключить MCP-сервер? (17:58) Практические примеры: Agentic Coding и доступ к файлам (19:45) Кто уже использует MCP: пример с PayPal (23:36) Вопросы безопасности и Prompt Injection (24:33) MCP — это замена агентов? (29:53) Анонс тем для следующего выпуска: Prompt Caching, CLine и другие

Навигация для YouTube: 00:00:00 - Вступление: почему мы снова говорим про MCP? 00:02:45 - Что такое MCP: клиент-серверный протокол для LLM 00:06:47 - Как начать разработку: клиентская или серверная часть? 00:07:47 - Аналогия с USB-C и решение "M x N проблемы" интеграции 00:12:53 - Как на практике подключить MCP-сервер? 00:17:58 - Практические примеры: Agentic Coding и доступ к файлам 00:19:45 - Кто уже использует MCP: пример с PayPal 00:23:36 - Вопросы безопасности и Prompt Injection 00:24:33 - MCP — это замена агентов? 00:29:53 - Анонс тем для следующего выпуска: Prompt Caching, CLine и другие

Думаете, увеличение контекстного окна до миллионов токенов решает все проблемы? На самом деле модели всё равно теряют фокус, упускают важные детали в середине и страдают от информационной перегрузки!

В этом выпуске обсуждаем:

• 🔹 Retrieval-Augmented Generation (RAG): как эта технология борется с "галлюцинациями" и устаревшими данными, обогащая ответы AI.

• 💡 GraphRAG: почему семантические графы — это следующий шаг в понимании сложных связей в данных, и как это меняет игру.

• 🎧 Tools и Function Calling: как научить модель взаимодействовать с внешним миром, получать актуальную информацию и выполнять действия через API.

• 💬 AI-агенты: как мы переходим от простых диалоговых сценариев к автономным системам, способным самостоятельно планировать и выполнять задачи.

Этот выпуск будет особенно полезен разработчикам и архитекторам, которые хотят создавать более умные и автономные AI-решения, используя такие инструменты, как Amazon Bedrock.

💡 Узнаете, почему Nova Micro в 27 раз дешевле популярных моделей и как правильно декомпозировать документы для векторного поиска с учётом прав доступа.

Навигация для Podbean: (0:00) Introduction (3:15) Проблема ограниченного контекста в LLM (8:40) Что такое RAG и как он обогащает запросы? (15:20) GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы (22:10) Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? (28:55) От диалоговых флоу к автономным AI-агентам (35:30) Анонс следующего эпизода: что такое MCP?

Навигация для YouTube: 00:00:00 - Начало 00:03:15 - Проблема ограниченного контекста в LLM 00:08:40 - Что такое RAG и как он обогащает запросы? 00:15:20 - GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы 00:22:10 - Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? 00:28:55 - От диалоговых флоу к автономным AI-агентам 00:35:30 - Анонс следующего эпизода: что такое MCP?

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube

• Podbean

• Apple Podcast

• Яндекс.Музыка

• Spotify

• 💬 Какие подходы к расширению контекста используете вы? Пробовали Graph RAG в продакшене?

#AWS #AI #RAG #GraphRAG #LLM

Как построить ML-систему, которая обрабатывает десятки миллионов предсказаний в месяц? Особенно когда речь идет о критически важном производственном процессе!

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы говорим с AWS ML Hero Рустемом (Rustem Feyzkhanov) о том, как масштабировать ML-системы в облаке от этапа исследований до промышленного внедрения:

🔹 Как построить эффективный ML-пайплайн для автоматического обучения моделей

🔹 Почему SageMaker Training Jobs и AWS Lambda — идеальная комбинация для масштабирования

🔹 Как оптимизировать расходы на ML-инфраструктуру с помощью spot-инстансов

🔹 Секреты мониторинга и отладки ML-систем в продакшене

Этот выпуск будет особенно полезен ML-инженерам, DevOps-специалистам и техническим лидам, которые работают над масштабированием ML-решений в облаке.

💡 Узнаете, как сократить время итерации ML-экспериментов с дней до часов и автоматизировать процесс вывода моделей в продакшен.

Навигация для Podbean:

• (0:00) Введение и представление гостя

• (5:30) Особенности AutoML платформы

• (15:45) ML-пайплайны и инфраструктура

• (25:20) Масштабирование и оптимизация

• (35:10) Мониторинг и поддержка

• (45:30) Рекомендации и выводы

Навигация для YouTube:

00:00:00 - Начало

00:05:30 - Особенности AutoML платформы

00:15:45 - ML-пайплайны и инфраструктура

00:25:20 - Масштабирование и оптимизация

00:35:10 - Мониторинг и поддержка

00:45:30 - Рекомендации и выводы

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube

• Podbean

• Apple Podcast

• Яндекс.Музыка

• Spotify

• RSS

💬 А как вы решаете задачи масштабирования ML-систем? Делитесь опытом в комментариях!

#AWS #MachineLearning #SageMaker #MLOps

Думаете, достаточно просто задать вопрос искусственному интеллекту и получить идеальный ответ? На самом деле всё гораздо интереснее!

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы с Федором Павловым погружаемся в мир prompt engineering и раскрываем секреты эффективного взаимодействия с LLM:

🔹 Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия 🔹 Как правильно задавать контекст и роли для AI 🔹 Few-shot learning: магия примеров в действии 🔹 Продвинутые техники для улучшения качества ответов

Особенно интересно будет разработчикам, которые хотят повысить свою продуктивность с помощью AI-инструментов, таких как Amazon Q Developer.

💡 Узнаете, почему фраза "думай пошагово" творит чудеса с AI и как избежать типичных ошибок при составлении промптов.

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube • Podbean • Apple Podcast • Яндекс.Музыка • Spotify • RSS

💬 А как вы используете AI в своей работе? Делитесь опытом в комментариях!

#AWS #AI #PromptEngineering #LLM #разработка #подкаст

• (0:00) Введение • (0:25) Приглашенный гость Федор Павлов • (0:29) Обсуждение General TFI и промпт-инжиниринг • (2:08) Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия • (2:29) Сравнение промпт-инжиниринга с SQL

• (4:05) Как правильно задавать контекст и роли для AI • (6:51) Зачем нужен prompt engineering • (12:25) Few-shot learning: магия примеров в действии • (18:36) Продвинутые техники для улучшения качества ответов • (38:48) Борьба с галлюцинациями в моделях

• 00:00:00 - Начало • 00:00:25 - Приглашенный гость Федор Павлов • 00:00:29 - Обсуждение General TFI и промпт-инжиниринг • 00:02:08 - Почему простой вопрос — это часто ошибочная стратегия • 00:02:29 - Сравнение промпт-инжиниринга с SQL

• 00:04:05 - Как правильно задавать контекст и роли для AI • 00:06:51 - Зачем нужен prompt engineering • 00:12:25 - Few-shot learning: магия примеров в действии • 00:18:36 - Продвинутые техники для улучшения качества ответов • 00:38:48 - Борьба с галлюцинациями в моделях

В новом эпизоде мы погружаемся в горячую тему — изменения в AWS SageMaker и появление SageMaker LakeHouse!

Наш специальный гость — эксперт по аналитике Eugene Krasikov — раскрывает все карты:

• 🔄 Как эволюционировали хранилища данных за последние 20 лет

• 🎯 Почему Apache Iceberg становится новым стандартом

• 🚀 Что такое SageMaker Lakehouse и как он может изменить вашу работу с данными

• 💡 Как построить современное хранилище данных без головной боли

Особенно интересно будет тем, кто работает с:

• Data Lake и Data Warehouse

• Аналитикой больших данных

• Machine Learning проектами

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL

• Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/

• Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698

• Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544

• Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J

• RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml

💬 Какие темы по SaaS и облачным технологиям вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях!

В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы погружаемся в мир Independent Software Vendors (ISV) и раскрываем секреты построения успешного SaaS-бизнеса! 🚀

Наш гость — Александр Игнатенко, руководитель команды Enterprise Support в AWS, делится уникальным опытом работы с ISV-клиентами в Центральной и Восточной Европе.

Из выпуска вы узнаете:

✨ Что такое ISV и почему это важно для вашего бизнеса

🏢 Гениальную аналогию multi-tenancy с бизнес-центром (спойлер: очень наглядно!)

🔧 Как решать типичные проблемы SaaS-архитектуры

🤖 Практические кейсы внедрения Generative AI

💰 Реальные истории успеха по оптимизации затрат (до 20% экономии!)

Ссылки из подкаста:

https://aws.amazon.com/premiumsupport/plans/enterprise/

https://aws.amazon.com/premiumsupport/tam-engagement/

PandaDoc: https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-pandadoc-took-cloud-operation-to-a-new-level-with-aws/

JetBrains IntelliJ https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/jetbrains/?did=cr_card&trk=cr_card

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL

• Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/

• Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698

• Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544

• Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J

• RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml

💬 Какие темы по SaaS и облачным технологиям вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях!

Мы просмотрели более 850 обновлений и отобрали самое важное перед re:Invent 2024!

В этом выпуске вы узнаете:

• 🛡 Как централизованно управлять root-доступом в Organizations

• 💪 Какие EC2 instances уже доступны с Graviton 4?

• 🤝 О стратегическом партнерстве Oracle и AWS

• 🎮 Про обновление AWS Builder Cards и новые форматы вопросов в сертификационных экзаменах

⚡️ Ключевые таймкоды:

00:00 - Вступление

02:51 - DevOps новости

06:01 - Безопасность и управление доступом

15:14 - Graviton 4 и новые инстансы

27:01 - Базы данных

31:29 - Сертификация и обучение

37:10 - AWS Builder Cards

🔗 Полезные ссылки из выпуска:

• AWS Console to Code: https://aws.amazon.com/blogs/aws/convert-aws-console-actions-to-reusable-code-with-aws-console-to-code-now-generally-available/

• Karpenter 1.0: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/08/karpenter-1-0/

• Oracle Database@AWS: https://press.aboutamazon.com/aws/2024/9/oracle-and-amazon-web-services-announce-strategic-partnership

🎧 Слушайте на любимой платформе:

• YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=IhDf_c1icRE&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL

• Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/

• Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-%D0%BD%D0%B0-%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC/id1600771698

• Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544

• Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J

• RSS: https://feed.podbean.com/awsnarusskom/feed.xml

💬 Какие темы вы хотели бы услышать в следующих выпусках? Делитесь в комментариях!

#aws #cloud #podcast #devops #cloudcomputing