AWS Architecture Center
ในหน้านี้:
สถาปัตยกรรมอ้างอิงล่าสุด | AWS Quick Start ล่าสุด | สถาปัตยกรรมอ้างอิง AWS | เอกสารทางเทคนิคเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม | เทปบันทึกการสัมมนาผ่านเว็บเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม
สถาปัตยกรรมอ้างอิงล่าสุด
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS พร้อมพื้นที่จัดเก็บข้อมูล
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล Amazon S3 (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS และการตรวจจับความผิดปกติ
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ Amazon SageMaker กับ AWS IoT Core และแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติโดยใช้ Amazon Kinesis Data Analytics (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS พร้อมการสื่อสารแบบ Modbus
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS (PDF)
AWS Quick Start ล่าสุด
AWS Quick Start เป็นการปรับใช้อ้างอิงอัตโนมัติ ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้ซอฟต์แวร์ที่ทำงานอย่างสมบูรณ์บน AWS Cloud ได้อย่างรวดเร็ว ลดกระบวนการที่ต้องทำเองหลายร้อยขั้นตอนให้เหลือเพียงไม่กี่ขั้นตอน และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ AWS เพื่อความปลอดภัยและความพร้อมใช้งาน โดยเทมเพลต AWS CloudFormation จะเปลี่ยนการปรับใช้ให้เป็นแบบอัตโนมัติ และคู่มือการปรับใช้จะอธิบายรายละเอียดของสถาปัตยกรรมและการนำไปใช้งาน Quick Start มีลักษณะเป็นแบบแยกส่วนและปรับแต่งได้ คุณจึงสามารถจัดเลเยอร์ฟังก์ชันเพิ่มเติมเข้าไป หรือแก้ไขการใช้งานของคุณเอง
Quick Starts ต่อไปนี้คือการอัปเดตและส่วนเพิ่มเติมล่าสุด ดูรายการที่สมบูรณ์ที่ Quick Start Catalog
สถาปัตยกรรมอ้างอิง AWS
ความยืดหยุ่นของ AWS ช่วยให้คุณออกแบบสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันของคุณได้ในแบบที่ต้องการ แผ่นงานข้อมูลสถาปัตยกรรมอ้างอิง AWS จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมที่จำเป็นต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก AWS Cloud โดยแต่ละแผ่นงานจะแสดงภาพลักษณะของสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันและคำอธิบายทั่วไปถึงวิธีการใช้งานแต่ละบริการ
การโฮสต์เว็บแอปพลิเคชัน
สร้างแอปพลิเคชันบนเว็บหรือบนมือถือที่ปรับขนาดได้อย่างหลากหลายและมีความน่าเชื่อถือสูง (PDF)
การประมวลผลเป็นชุด
สร้างระบบการประมวลผลเป็นชุดที่ปรับขนาดได้โดยอัตโนมัติ เช่น ขั้นตอนการประมวลผลวิดีโอ (PDF)
ความทนทานต่อความผิดพลาดและ HA
สร้างระบบที่มีความพร้อมใช้งานในระดับสูงและสามารถย้ายไปยังอินสแตนซ์ใหม่ได้อย่างรวดเร็วเมื่อเกิดความล้มเหลว (PDF)
DR สำหรับการใช้งานในท้องถิ่น
สร้างโซลูชันการกู้คืนข้อมูลหลังภัยพิบัติ (DR) ที่คุ้มค่าการลงทุนสำหรับแอปพลิเคชันภายในองค์กร (PDF)
กริดสำหรับบริการทางการเงิน
สร้างกริดที่ปรับขนาดได้ในระดับสูงและมีความยืดหยุ่นสำหรับกลุ่มบริการทางการเงิน (PDF)
เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ: บริการชำระเงิน
สร้างไปป์ไลน์การชำระเงินที่ปรับขนาดได้อย่างหลากหลายสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ (PDF)
เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ: การตลาดและข้อเสนอแนะ
สร้างกลไกข้อเสนอแนะที่ปรับขนาดได้อย่างหลากหลายสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS พร้อมพื้นที่จัดเก็บข้อมูล
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล Amazon S3 (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS และการตรวจจับความผิดปกติ
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ Amazon SageMaker กับ AWS IoT Core และแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติโดยใช้ Amazon Kinesis Data Analytics (PDF)
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับการบำรุงรักษาด้านอุตสาหกรรมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ AWS พร้อมการสื่อสารแบบ Modbus
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) สำหรับการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า (PdM) โดยใช้ AWS IoT SiteWise และ AWS IoT Analytics พร้อมการแจ้งเตือนการตรวจจับความผิดปกติของ Amazon SNS (PDF)
บ้านที่เชื่อมต่อถึงกัน – คำสั่งและการควบคุม
ผสานรวม Alexa เข้ากับอุปกรณ์บ้านที่เชื่อมต่อถึงกัน (PDF)
การใช้ Veeam Cloud Tier เพื่อคืนค่าเป็น VMware Cloud on AWS
ใช้ Cloud Tier ของ Veeam กับบริการของ AWS แบบเนทีฟเพื่อคืนค่าเป็น VMware Cloud on AWS (PDF)
การมีส่วนร่วมของลูกค้ากับ Amazon Pinpoint และ Amazon Personalize
การมีส่วนร่วมของลูกค้าเป้าหมายและลูกค้าสำคัญบน AWS (PDF)
สถาปัตยกรรมอ้างอิงแนะนำ
VMware Cloud on AWS
ให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการใช้งานให้ได้ประสิทธิภาพสูงและสภาพพร้อมใช้งานใน AWS แบบไฮบริดและ VMware Cloud ด้วยคุณสมบัติ SQL Server Always On Availability Group (PDF)
การใช้ Veeam Cloud Tier เพื่อคืนค่าเป็น VMware Cloud on AWS
ใช้ Cloud Tier ของ Veeam กับบริการของ AWS แบบเนทีฟเพื่อคืนค่าเป็น VMware Cloud on AWS (PDF)
เซิฟเวอร์ Microsoft SQL ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด
ให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการใช้งานให้ได้ประสิทธิภาพสูงและสภาพพร้อมใช้งานใน AWS แบบไฮบริดและ VMware Cloud ด้วยคุณสมบัติ SQL Server Always On Availability Group (PDF)
การสำรองข้อมูลและการคืนค่า VMware Cloud on AWS
รวมถึงการรวมบริการแบบเนทีฟสำหรับ AWS Storage Gateway Amazon S3 AWS Direct Connect และ Amazon Route 53 (PDF)
Microsoft SharePoint บน VMware Cloud on AWS
ให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน SharePoint ใน VMware Cloud บน AWS อย่างมีประสิทธิภาพในสภาวะแวดล้อมแบบ multi-AZ (PDF)
โดเมนขยายของ Active Directory แบบไฮบริด
Oracle RAC บน VMware Cloud on AWS
ช่วยให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีถ่ายโอนปริมาณงานของ vMotion vSphere ในระบบคลาวด์แบบสดได้โดยไม่ต้องหยุดทำงานและผนวกรวมเข้ากับบริการ Cloud Native (PDF)
โดเมนที่เชื่อถือได้ของ Active Directory แบบไฮบริด
แสดงโดเมน AD ที่เชื่อถือได้ ซึ่งจะกำหนดค่าโดเมนของลูกค้าไว้ในความสัมพันธ์แบบเชื่อถือได้กับโดเมนระบบคลาวด์ในแบบ 1 ทาง หรือ 2 ทาง (PDF)
โดเมนขยายของ Active Directory แบบไฮบริด
แสดงโดเมนลูกค้ารายเดียวที่ขยายไปยัง AWS และ VMware Cloud on AWS (PDF)
การกู้คืนข้อมูลหลังภัยพิบัติในระบบคลาวด์ของโดเมนข้อมูลสำหรับ VMware Cloud on AWS
โซลูชัน DR ที่ทำงานโดยอัตโนมัติเต็มรูปแบบสำหรับ VMware Cloud on AWS ที่มี RTO และ RPO ต่ำ (PDF)
เอกสารทางเทคนิคเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมจาก AWS
AWS Well-Architected Framework
เอกสารนี้จะอธิบายเกี่ยวกับ AWS Well-Architected Framework ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถประเมินและปรับปรุงสถาปัตยกรรมบนระบบคลาวด์ รวมถึงทำความเข้าใจผลกระทบทางธุรกิจจากการตัดสินใจด้านการออกแบบได้ดียิ่งขึ้น เราจะกล่าวถึงหลักการออกแบบทั่วไป รวมถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและคำแนะนำที่เจาะจงในส่วนของแนวคิดสี่ประการ ซึ่งเป็นเสาหลักของ Well-Architected Framework (PDF)
การสร้างแอปพลิเคชันที่ทนต่อข้อผิดพลาดของ AWS
AWS จะให้เครื่องมือ คุณสมบัติ และภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อช่วยให้คุณสร้างระบบที่ทนต่อข้อผิดพลาดและมีความน่าเชื่อถือในราคาที่จับต้องได้ ทั้งยังสามารถทำงานได้โดยแทบไม่จำเป็นต้องโต้ตอบกับมนุษย์ เอกสารทางเทคนิคฉบับนี้จะพูดถึงคุณสมบัติทนต่อข้อผิดพลาดทั้งหมดที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่มีความพร้อมใช้งานและมีความน่าเชื่อถือในระดับสูงใน AWS Cloud ได้ (PDF)
Amazon SES: แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการส่งอีเมล
หากต้องการให้แผนการส่งอีเมลประสบความสำเร็จ คุณต้องคำนึงถึงหัวข้อบางประการที่อาจส่งผลต่อการส่ง ซึ่งในท้ายที่สุดก็จะกระทบต่อผู้รับอีเมล ในเอกสารทางเทคนิคฉบับนี้ เราจะเริ่มจากการพูดคุยว่าอีเมลของคุณมีคุณค่าต่อผู้รับอย่างไร และความรับผิดชอบของผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต (ISP) ในการปกป้องกล่องจดหมายของผู้รับ เอกสารจะอธิบายกระบวนการส่งอีเมล ผู้ที่เกี่ยวข้อง หน้าที่ของพวกเขา และวิธีทำให้แผนการส่งอีเมลให้ประสบความสำเร็จโดยใช้ Amazon Simple Email Service (Amazon SES) (PDF)
แนวทางการปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของ AWS
คุณควรใช้ความปลอดภัยในทุกชั้นของสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ ในเอกสารทางเทคนิคฉบับนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือเฉพาะทาง คุณสมบัติ และแนวทางบางส่วนในการรักษาความปลอดภัยให้แอปพลิเคชันระบบคลาวด์ของคุณในสภาพแวดล้อม AWS เอกสารนี้ยังพูดถึงวิธีที่คุณจะสร้างความปลอดภัยในแอปพลิเคชันของคุณได้ตั้งแต่ขั้นแรก (PDF)
การโฮสต์แอปพลิเคชันบนเว็บใน AWS Cloud
การโฮสต์เว็บแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้และมีความพร้อมใช้งานในระดับสูงอาจเป็นข้อเสนอที่ซับซ้อนและมีราคาแพง AWS ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่น่าเชื่อถือ ปรับขนาดได้ มีความปลอดภัย และมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งจำเป็นต่อความต้องการของเว็บแอปพลิเคชันส่วนใหญ่ AWS ยังช่วยให้โมเดลโครงสร้างพื้นฐานมีความยืดหยุ่น สามารถขยายเพิ่มและลดขนาดได้ตามต้นทุนด้าน IT รวมทั้งรูปแบบปริมาณการใช้งานของลูกค้าแบบเรียลไทม์ เอกสารทางเทคนิคฉบับนี้จะกล่าวถึงรายละเอียดของการโฮสต์เว็บแอปพลิเคชัน อาทิ วิธีการใช้งานบริการของ AWS เพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้และมีความพร้อมใช้งานในระดับสูง (PDF)
บันทึกการสัมมนาผ่านเว็บในหัวข้อสถาปัตยกรรม
ดูบันทึกการสัมมนาผ่านเว็บ ซึ่งพูดคุยถึงหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทางสถาปัตยกรรมไปจนถึงการโยกย้ายแอปพลิเคชัน









