LAS VEGAS — A cacofonia do AWS re:Invent vem de 60.000 pessoas que pretendem ir para onde a energia emana. E para muitos, esse é o piso da exposição. Seus motivos variam para participar. Muitos vêm com seus projetos brownfield em mente, enquanto outros encontram seus limites com abordagens legadas tradicionais e buscam respostas em tecnologias nativas da nuvem.
Na mistura está uma curiosidade sobre o desenvolvimento de aplicativos de IA. Muitos já usam o AWS Lambda e querem aprender como acelerar o desenvolvimento sem servidor. Alguns falam sobre tentar compreender os dados com ferramentas tradicionais, mas querem saber mais sobre abordagens modernas e como a IA é aplicada.
Os desenvolvedores e engenheiros de plataforma expressam curiosidade sobre como podem melhorar a produtividade do desenvolvedor e lidar com a complexidade das arquiteturas modernas e dos sistemas personalizados.
E, apesar de tudo, o código aberto é uma base e uma forma de integrar ferramentas aos recursos da AWS.
A AWS criou uma zona de aplicativos modernos e código aberto na área de soluções para desenvolvedores na re:Invent este ano. Para responder a perguntas e mostrar demonstrações, engenheiros e tecnólogos renomados da AWS discutiram projetos de código aberto, novas ferramentas, tecnologias de IA e ajuda para aqueles que tentam entender as abordagens de modernização de aplicativos e o papel da IA como uma tecnologia aditiva. A AWS organizou dezenas de demonstrações e até uma festa comemorando o quinto aniversário do Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
Liz-Fong Jones, uma heroína da AWS e CTO de campo da Honeycomb.io, prepara o cenário. Ela mostrou OpenTelemetry, a tecnologia de telemetria de código aberto. OpenTelemetry fornece um padrão para coletar dados, modelar dados e reunir diferentes fontes de dados.
A AWS fornece suporte para OpenTelemetry, um exemplo de como as integrações de código aberto funcionam com recursos da AWS. Fong-Jones disse que os clientes obtêm nomenclatura padrão das propriedades associadas, por exemplo, à taxonomia de uma instância AWS versus uma função Lambda.
“Todas essas coisas precisam ser nomeadas porque são metadados relevantes para fazer correlações com o back-end”, disse Fong-Jones.
Outros exemplos referem-se apenas a garantir que as coisas funcionem juntas e coordenadas.
“Você sabe, coisas como obter suas métricas do CloudWatch em um formato de telemetria aberta ou ser capaz de rastrear um fluxo do Kinesis”, disse Fong-Jones.
A maioria dos participantes tem projetos brownfield e, em alguns aspectos, atingiram os limites do que é possível com sua solução mais antiga — por exemplo, com monitoramento de produtos de aplicativos (APMs).
Essas pessoas estão procurando um novo padrão compatível com versões futuras, disse Fong-Jones. Eles querem saber quais decisões arquitetônicas tomar que servirão como uma boa aposta para os próximos cinco anos e os ajudarão a chegar ao próximo nível.
“Estamos recebendo pessoas que estão descobrindo novos tipos de desenvolvimento sem servidor pela primeira vez”, disse Tanya Boiteau, principal gerente de produto da AWS.
Um fluxo de pessoas percorre o espaço de demonstração e para para assistir à demonstração de Boiteau do AWS Step Functions, uma plataforma de orquestração que usa um fluxo de trabalho visual que consiste em uma série de etapas que chamam uma API, processam dados, tratam de erros e gerenciam estado, paralelização e muito mais.
Boiteau demonstrou como o Step Functions se integra ao Amazon Bedrock, plataforma que oferece uma rede de modelos básicos, lançada em outubro. Step Functions orquestram com APIs Bedrock, como InvokeModel, que invoca solicitações para modelos de IA generativos em Bedrock.
Com o Step Functions vem a automação para o encadeamento de prompts, de modo que a saída de um modelo seja canalizada para a solicitação subsequente, disse Boiteau. A importância da exploração madeireira torna-se evidente. Ao registrar entradas e saídas, o desenvolvedor recebe melhor transparência.
Usar um modelo sem servidor com Lambda permite que o serviço seja dimensionado de forma elástica, o que significa que os desenvolvedores pagam apenas pelo que usam.
“Estamos recebendo pessoas que estão descobrindo o desenvolvimento sem servidor pela primeira vez, especialmente com Step Functions e aproveitando-o no contexto do GenAI”, disse Boiteau. “Ele fornece a eles uma maneira de usar serviços como o Bedrock como parte do que estão pensando em fazer.”
Liz Rice da Isovalent, também uma AWS Hero, mostrou Cillium, uma tecnologia de rede de código aberto para Kubernetes. Muitas pessoas que visitam o AWS Modern Applications e Open Source Zone já adotaram ou decidiram adotar o Kubernetes. Alguns vêm para explorar suas opções de networking ou querem saber mais sobre o que podem fazer com o Cillium.
Muitos usam serviços legados e precisam conectar perfeitamente o velho mundo com as novas cargas de trabalho externas conectadas, disse Rice, que trabalha como diretor de código aberto da Isovalent.
Um número crescente de organizações tem seus serviços Kubernetes em execução e agora estão olhando para o panorama geral para adicionar componentes.
Por exemplo, eles também podem querer a observabilidade e os recursos de segurança que o Cillium oferece. O projeto Cillium se formou na Cloud Native Computing Foundation. Ele é integrado ao EKS da AWS por padrão.
Os engenheiros frequentemente enfrentam problemas de segurança, disse Rice. Recursos como a política de rede dão às pessoas uma noção do que podem fazer. Ela mostrou um diagrama que exibia um pod e dados correlacionados, como informações de carga, os processos individuais e a hierarquia.
“Assim, podemos fazer coisas como: ‘Oh, este parece um domínio duvidoso’”, disse Rice. “Podemos ver qual foi o processo que se originou naquela ligação, qual era toda a hierarquia? O que está sendo executado dentro deste nó? Talvez este seja um pacote de nós comprometido ou algo assim?”
Powertools for Lambda é um kit de ferramentas para desenvolvedores que inclui práticas recomendadas sem servidor e aumenta a velocidade do desenvolvedor, disse Henrique Graça, arquiteto especialista sênior em soluções da AWS.
Graça disse que a AWS abriu o Powertools há cerca de quatro anos, começando com Python. Ele disse que as pessoas que visitam o estande da AWS muitas vezes já começaram a usar o Lambda, mas agora querem algo mais.
Muitas pessoas que assistiram à demonstração do Powertools mostraram interesse em manipuladores de eventos, que permitem ao desenvolvedor lidar com vários endpoints em uma função Lambda.
Se você vem do desenvolvimento web tradicional usando Python, os desenvolvedores estarão familiarizados com Flask, APIs cruzadas e bibliotecas que fornecem endpoints que você pode usar.
“Eles não têm isso no Lambda, mas com o Powertools com manipulador de eventos, você pode adicionar esses mesmos conceitos e ter vários endpoints dentro de apenas um Lambda”, disse ele.
Desenvolvedores mais experientes estão familiarizados com Flask, o framework web Python. Flask reflete o que o desenvolvedor mais avançado precisa – uma estrutura com ferramentas, bibliotecas e tecnologias que permitem aos desenvolvedores construir aplicações web.
Ter um Lambda para cada endpoint fica complicado. O desenvolvedor pode gerenciar vários endpoints. Se o desenvolvedor migrar do Flask, será necessário muito trabalho para dividir o código em vários Lambdas.
“Então é aí que brilha”, disse Graça sobre Powertools. “Você pode ter apenas um Lambda, um arquivo ou vários arquivos. Basta chamar o Lambda com os verbos HTTP desejados e obter a resposta.”
As pessoas que entendem os problemas do uso de tecnologias sem servidor conhecem a dor da observabilidade. Eles querem saber como solucionar problemas e como fazer o registro. Eles trabalham em equipes com cenários de produção reais. São esses desenvolvedores que veem o valor dos manipuladores de eventos.
Por exemplo, disse Graça, as pessoas que nascem em startups se esforçam para chegar ao mercado rapidamente. Eles querem escalar primeiro. Então, eles começam a construir rapidamente, sem pensar nas melhores práticas ou em como elas podem ser dimensionadas. Mas ao construir uma equipe, eles começam a pensar no desenvolvimento e na topologia da equipe. Está falhando na produção? Qual é o tempo para se recuperar de uma falha? Quantos itens são adicionados a um carrinho de compras?
E isso os insere na abordagem do Powertools e em suas práticas recomendadas integradas para observabilidade: rastreamento, registro e métricas.
“Portanto, temos muitos clientes que são analistas de dados novos em gráficos e não sabem como escrever consultas gráficas para um banco de dados em execução”, disse Taylor Riggan, arquiteto gráfico sênior do Amazon Neptune, que demonstrou o Graph Explorer , uma “ferramenta de exploração visual de baixo código para dados gráficos” de código aberto.
Essas mesmas pessoas desejam aproveitar os insights que obtêm ao interagir com o gráfico e percorrê-lo. O Graph Explorer permite interações com o gráfico e faz conexões sem a trabalhosa tarefa de fazer isso manualmente por meio de consultas complexas.
O Graph Explorer se integra a qualquer mecanismo gráfico de código aberto que use linguagens de consulta de gráficos, como Apache TinkerPop, Gremlin ou openCypher. Mas o que as pessoas perguntam em relação aos casos de uso?
“A detecção de fraudes é um grande problema – gráficos de segurança”, disse Kelvin Lawrence, principal arquiteto sênior da AWS focado no Amazon Neptune. “Portanto, observar toda a sua rede de TI ou sua infraestrutura baseada em nuvem e tentar encontrar as lacunas na postura de segurança em coisas como funções de IAM em grupos de segurança. Os Customer 360s são grandes – pegando dados de diferentes silos de dados e unindo-os para obter maiores insights sobre a base de clientes de uma organização.”
Analistas de dados e engenheiros vieram até a AWS Open Source Zone com perguntas. É por isso que a AWS construiu duas ferramentas separadas: exportadores de gráficos para os analistas e integração com Jupyter Notebooks que permite aos desenvolvedores escrever consultas gráficas e obter uma visualização dos resultados do notebook.
O uso de dados conectados com bancos de dados relacionais torna-se complexo muito rapidamente com consultas que precisam fazer conexões. Freqüentemente, desenham círculos e linhas para exibir as conexões.
As linguagens de consulta de grafos se destacam por percorrer redes rapidamente. Por exemplo: para um banco encontrar um malfeitor, usar um banco de dados relacional pode levar de 10 a 20 saltos, tornando-o consideravelmente complexo. Com um banco de dados gráfico, o analista pode perguntar quem está conectado ao malfeitor — o que, idealmente, mostra as conexões de rede e descobre quem está cometendo a fraude com muito mais rapidez.
A modernização de aplicativos com tecnologias nativas da nuvem baseia-se em tecnologias de código aberto. As integrações permitem o uso total dos recursos da AWS. E com IA? É um complemento ao desenvolvimento de aplicativos e apenas acelerará a forma como os desenvolvedores constroem com abordagens sem servidor.
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