Architecting on AWS (AWSASAA-C03) in Köln

• Tag 1: 1. Einführung in AWS-Architektur
  • Überblick über AWS
  • AWS-Regionen und -Verfügbarkeitszonen
  • AWS-Service-Kategorien
  • Praxis-Übung: Regionen und Verfügbarkeitszonen einer Beispielanwendung zuordnen und die passende Service-Kategorie je Anforderung bestimmen.

• 2. Bereitstellung von EC2-Instanzen
  • Erstellen von Amazon Machine Images (AMIs)
  • Starten von EC2-Instanzen
  • Verwalten von EC2-Instanzen
  • Praxis-Übung: Eine EC2-Instanz starten, ein AMI erstellen und die Instanz verwalten.

• 3. Verwalten von AWS-Identitäten und -Zugriffsberechtigungen
  • AWS-Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM)
  • IAM-Benutzer, -Gruppen und -Rollen
  • Berechtigungen und Richtlinien
  • Praxis-Übung: Eine IAM-Rolle mit einer minimal nötigen Richtlinie anlegen und einer Instanz zuweisen.

• 4. Einführung in Amazon S3
  • Speichern und Abrufen von Daten in Amazon S3
  • S3-Bucket-Verwaltung
  • Versionierung, Lebenszyklus und Zugriffskontrolle
  • Praxis-Übung: Einen S3-Bucket mit Versionierung und einer Lebenszyklusregel einrichten.

• 5. AWS-Datenbankoptionen
  • Relationale Datenbanken mit Amazon RDS
  • NoSQL-Datenbanken mit Amazon DynamoDB
  • In-Memory-Datenbanken mit Amazon ElastiCache
  • Praxis-Übung: Für ein gegebenes Szenario die passende Datenbankoption begründet auswählen und anlegen.

• 6. Grundlagen der Skalierbarkeit und Verfügbarkeit
  • Skalierungsoptionen in AWS
  • Verfügbarkeitslösungen in AWS
  • Automatische Skalierung mit Amazon EC2 Auto Scaling
  • Praxis-Übung: Eine Auto-Scaling-Gruppe mit Skalierungsregel einrichten und die Wirkung prüfen.

• Tag 2: 7. Automatisieren von AWS-Ressourcen mit CloudFormation
  • Infrastruktur als Code
  • Erstellen von CloudFormation-Stacks
  • Verwenden von CloudFormation-Templates
  • Praxis-Übung: Mit einem CloudFormation-Template einen Stack ausrollen und wieder abbauen.

• 8. Einführung in Amazon VPC
  • Netzwerkgrundlagen in AWS
  • Erstellen von VPCs, Subnetzen und Routing-Tabellen
  • Netzwerksicherheit mit Security Groups und Network ACLs
  • Praxis-Übung: Eine VPC mit öffentlichem und privatem Subnetz samt Routing und Security Groups aufbauen.

• 9. AWS-Netzwerkoptionen
  • AWS Direct Connect
  • AWS Transit Gateway
  • Virtual Private Network (VPN) in AWS
  • Praxis-Übung: Für ein Mehrstandort-Szenario die passende Netzwerkanbindung auswählen und skizzieren.

• 10. AWS-Überwachungs- und -Logging-Tools
  • AWS CloudWatch
  • AWS CloudTrail
  • AWS Config
  • Praxis-Übung: Eine CloudWatch-Metrik mit Alarm einrichten und einen CloudTrail-Verlauf auswerten.

• 11. AWS-Sicherheitsmaßnahmen
  • Identity and Access Management (IAM) für Sicherheit
  • Absicherung von Netzwerken und Anwendungen in AWS
  • Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle
  • Praxis-Übung: Eine Architektur gegen eine kurze Sicherheits-Checkliste prüfen und Schwachstellen benennen.

• 12. AWS-Kostenoptimierung
  • Grundlagen der AWS-Kosten
  • AWS-Kostenoptimierungstechniken
  • Verwendung von AWS-Kostenmanagementtools
  • Praxis-Übung: Für eine Beispielarchitektur Einsparpotenziale identifizieren und priorisieren.

• Tag 3: 13. Architekturdesign für Skalierbarkeit und Verfügbarkeit
  • Designprinzipien für skalierbare AWS-Architekturen
  • Designprinzipien für hochverfügbare AWS-Architekturen
  • AWS-Auto-Scaling-Strategien
  • Praxis-Übung: Eine einfache Architektur zu einer skalierbaren, hochverfügbaren Variante weiterentwickeln.

• 14. Best Practices für die AWS-Sicherheit
  • Sicherheitskonzepte und Best Practices in AWS
  • Verwendung von AWS-Sicherheitstools
  • Verwendung von Verschlüsselungstechnologien in AWS
  • GFU-Vertiefung: Bedrock Guardrails und die Absicherung generativer Endpunkte mitdenken
  • Praxis-Übung: Verschlüsselung und Zugriffsschutz für eine Datenarchitektur festlegen.

• 15. Best Practices für die AWS-Kostenoptimierung
  • AWS-Kostenoptimierungsmöglichkeiten
  • Verwendung von AWS-Kostenmanagementtools
  • Überwachung von AWS-Kosten und -Ausgaben
  • GFU-Vertiefung: Modellwahl und Prompt-Caching als eigene Kostengröße generativer Arbeitslasten
  • Praxis-Übung: Eine Kostenüberwachung mit Budget und Alarm einrichten.

• 16. AWS-Architektur für hohe Leistung
  • Designprinzipien für AWS-Architekturen mit hoher Leistung
  • Verwendung von AWS-Tools zur Leistungsüberwachung und -optimierung
  • Einsatz von AWS-Technologien zur Optimierung der Anwendungsleistung
  • GFU-Vertiefung: regionsübergreifende Inferenz und Inferenzprofile als Architekturhebel
  • Praxis-Übung: Einen Leistungsengpass in einer Beispielarchitektur identifizieren und eine Optimierung vorschlagen.

• 17. Generative KI in AWS-Architekturen einordnen (GFU-Vertiefung)
  • Amazon Bedrock als verwalteter Zugang zu Foundation Models verschiedener Anbieter
  • Wann ein verwalteter Dienst statt eigener Modelle die richtige Architekturentscheidung ist
  • Architekturmuster für RAG: Wissensquellen, Vektorspeicher und Foundation Model verbinden
  • Amazon Bedrock AgentCore als Plattform für produktionsreife Agenten mit Runtime, Gateway und Memory
  • Amazon Q als KI-Assistent in der AWS-Konsole und für die Architekturarbeit
  • Sicherheit, Datenresidenz und Governance: Bedrock Guardrails, keine Trainingsnutzung der Daten, Verschlüsselung
  • Kostenarchitektur generativer Anwendungen: Modellwahl, Prompt-Caching und intelligentes Routing
  • Praxis-Übung: Für einen Wissens-Assistenten eine RAG-Architektur mit Bedrock skizzieren und die Sicherheits- und Kostenentscheidungen begründen.

• 18. Anwendung von AWS-Designprinzipien
  • Anwendung von AWS-Designprinzipien auf reale Anwendungsszenarien
  • Implementierung von skalierbaren und hochverfügbaren AWS-Architekturen
  • Bewertung und Optimierung von AWS-Architekturen
  • Praxis-Übung: Ein vorgegebenes Anwendungsszenario in eine vollständige AWS-Architektur überführen.

• 19. AWS-Verwaltung, Betrieb und Peer-Review
  • AWS-Verwaltungstools und -services
  • Betrieb von AWS-Infrastruktur
  • Best Practices für die AWS-Infrastrukturverwaltung und -Wartung
  • Praxis-Übung (Peer-Review): Die Architektur einer anderen teilnehmenden Person gegen Sicherheit, Verfügbarkeit, Leistung, Kosten und die GenAI-Einordnung prüfen und die Rückmeldungen einarbeiten.

LernzieleJede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit der Fähigkeit, AWS-Architekturen eigenständig zu entwerfen und zu bewerten. Sie beherrscht die zentralen AWS-Bausteine für Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Netzwerk, Sicherheit und Überwachung, wendet die Designprinzipien des Well-Architected Framework für Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Leistung und Kostenoptimierung an und ordnet generative KI mit Amazon Bedrock, AgentCore und Amazon Q sicher in ihre Architekturen ein.Zielgruppen

• Solutions Architects und technische Architektinnen und Architekten
• Systemingenieure, die AWS-Architekturen entwerfen und bewerten
• Technische Verantwortliche, die Cloud-Lösungen auf AWS planen
• Umsteigende mit IT-Infrastrukturhintergrund, die in die AWS-Architektur einsteigen

Voraussetzungen: Die Teilnehmenden bringen ein Grundverständnis verteilter Systeme, von Netzwerk und Sicherheit sowie erste Berührung mit Cloud-Konzepten mit. Vorkenntnisse auf dem Niveau eines AWS-Cloud-Practitioner-Einstiegs sind hilfreich, aber nicht zwingend.