AWS на русском

AWS на русском

By Viktor VedmichTechnology
Download on the App Store

AWS на русском episodes

  • 074. DevOps Agent на живом проде: опыт Wargaming

    В первые дни после запуска игры CloudFront раздавал около 18 ТБ в день, и счёт оказался круглым. Одна фраза агенту, «помоги оптимизировать расходы», и через пару часов трафик упал примерно до полутерабайта в день.

     

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» в гостях не архитектор AWS, а клиент: Сергей, Game Infrastructure Developer в Wargaming (World of Tanks: HEAT). Про AWS DevOps Agent мы уже говорили в 069 изнутри AWS, теперь живой опыт на проде:

     

    🔹 Первое знакомство: просил конфиг Kafka, а агент сначала спросил про нагрузку, объём сообщений и retention

    🔹 Agent Space с read-only по умолчанию: агент предлагает команды, инженер их проверяет и запускает сам

    🔹 Топология: одна EC2 тянет за собой десятки связанных ресурсов, а без доступа к коду агент нарисовал топологию самой игры

    🔹 CloudFront: хэш в имени файла позволил поднять TTL до года, плюс Price Class и Origin Shield

    🔹 Мусор в аккаунте: security groups с 2019 года, ~$450-500 в месяц неиспользуемых ресурсов и около 20 ТБ EBS-томов после обновления launch template

    🔹 Где агенту не поверили: Graviton без полного регресса не переедет

     

    Будет полезно DevOps- и platform-инженерам, которые думают, пускать ли агента в свой AWS-аккаунт и с чего начать.

     

    💡 Начните с двух запросов: «дай инсайты по моему аккаунту» и «найди весь мусор в аккаунте». Первый показывает, насколько агент понял вашу инфраструктуру, второй показывает, насколько хорошо её знаете вы.

     

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

     

    💬 А вы бы дали агенту read-only доступ к своему продовому аккаунту? Что спросили бы первым?

     

    #DevOpsAgent #AIAgents #CloudFront #FinOps #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

     

    Упомянутые материалы

    Статья «AWS DevOps Agent at Wargaming» (Builder Center): https://builder.aws.com/content/3FZgTv2wSDzTmy3KVqdVuS8Ahc0/aws-devops-agent-at-wargaming-turning-infrastructure-context-into-decisions 

    Выпуск 069 про AWS DevOps Agent: https://awsinrussian.podbean.com/e/069aws-devopsagent-%d0%be%d1%82%d1%80%d0%b5%d0%b0%d0%ba%d1%86%d0%b8%d0%b8-%d0%bd%d0%b0-%d0%b8%d0%bd%d1%86%d0%b8%d0%b4%d0%b5%d0%bd%d1%82/ 

    About AWS DevOps Agent: https://docs.aws.amazon.com/devopsagent/latest/userguide/about-aws-devops-agent.html 

    Limiting Agent Access in an AWS Account: https://docs.aws.amazon.com/devopsagent/latest/userguide/aws-devops-agent-security-limiting-agent-access-in-an-aws-account.html 

    AWS DevOps Agent pricing: https://aws.amazon.com/devops-agent/pricing/ 

     

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

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

    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698

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

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

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

     

    56 min
  • 073. AI-DLC часть 2: зачем багфиксу reverse engineering

    AI-DLC часто представляют как 33 стадии бюрократии. Багфиксу столько не нужно: на момент записи scope bugfix оставлял 7 стадий из 32 (сейчас 9 из 33), и в этом выпуске мы прошли их все по порядку.

    Во второй части разговора про AI-DLC с Михаилом Ишениным (Solutions Architect, AWS) берём самый короткий маршрут, scope bugfix, и проходим его стадия за стадией:

    🔹 SDLC в большом банке: 15-16 документов из 45 на один релиз. AI-DLC идёт тем же путём, от неопределённости к коду, только документы пишет агент

    🔹 Инициализация и четыре вопроса: зачем делаем, что конкретно, как, и как с этим потом жить
    🔹 Scope под intent: почему у bugfix свой короткий маршрут и что в него добавили после записи (деплой)
    🔹 Workspace Scaffold, Workspace Detection (greenfield или brownfield) и файл aidlc-state.md, где у каждой стадии стоит EXECUTE или SKIP. Scope можно поменять на ходу командами
    🔹 Reverse engineering по white box: 9 артефактов в Code KB, которая живёт на уровне репозитория и переиспользуется между прогонами
    🔹 Requirements Analysis, Code Generation, Build and Test: что значит «починено», почему модели не любят красные тесты и что меняет плагин test-pro

    Будет полезно тем, кто послушал первую часть и хочет увидеть AI-DLC на реальной задаче, а не на уровне quick start.

    💡 Code KB живёт не внутри одного прогона, а на уровне репозитория. Поэтому AI-DLC окупается не с первого запуска: на следующем фреймворк проверяет, актуальна ли база, и если да, её можно переиспользовать.

    В следующей части возьмём scope побольше и разберём фичу целиком.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 А вы бы доверили агенту багфикс целиком, от анализа до тестов? Или пока только код?

    #AIDLC #AgenticAI #SDLC #AIAgents #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Введение: вторая часть про AI-DLC
    (1:34) SDLC в банке: 45 документов на релиз
    (4:37) Release Train и дизайн до первой строки кода
    (7:12) ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
    (10:47) Пять фаз AI-DLC как вопросы
    (12:16) Кто на самом деле участвует в Ideation
    (15:44) Scope: набор стадий под intent
    (18:35) Инициализация: Workspace Scaffold
    (20:15) Workspace Detection: greenfield или brownfield
    (22:14) State Initialization и файл aidlc-state.md
    (24:27) Можно ли поменять scope на ходу
    (26:32) Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
    (29:04) Багфикс по шагам: Reverse Engineering
    (31:03) Code KB: знания о репозитории между прогонами
    (34:56) Requirements Analysis: что значит «починено»
    (38:20) Code Generation: сразу в код
    (40:07) Build and Test: модели не любят красные тесты
    (41:31) Плагин test-pro и стратегии тестирования
    (44:22) Итоги и что будет в следующей части

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 – Введение: вторая часть про AI-DLC
    00:01:34 – SDLC в банке: 45 документов на релиз
    00:04:37 – Release Train и дизайн до первой строки кода
    00:07:12 – ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
    00:10:47 – Пять фаз AI-DLC как вопросы
    00:12:16 – Кто на самом деле участвует в Ideation
    00:15:44 – Scope: набор стадий под intent
    00:18:35 – Инициализация: Workspace Scaffold
    00:20:15 – Workspace Detection: greenfield или brownfield
    00:22:14 – State Initialization и файл aidlc-state.md
    00:24:27 – Можно ли поменять scope на ходу
    00:26:32 – Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
    00:29:04 – Багфикс по шагам: Reverse Engineering
    00:31:03 – Code KB: знания о репозитории между прогонами
    00:34:56 – Requirements Analysis: что значит «починено»
    00:38:20 – Code Generation: сразу в код
    00:40:07 – Build and Test: модели не любят красные тесты
    00:41:31 – Плагин test-pro и стратегии тестирования
    00:44:22 – Итоги и что будет в следующей части

    Упомянутые материалы

    Таблица scope и стадий, которую обещали в выпуске: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/blob/main/docs/guide/05-scopes-and-depth.md
    AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
    Плагин test-pro: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/tree/main/plugins/test-pro
    Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
    Первая часть, 071: https://youtu.be/pcuyMEWMHCU

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    47 min
  • 072. Безопасность MCP: кто выдал агенту токен

    Одна из самых частых ошибок с MCP: один токен на всех агентов, без срока жизни и без проверок на бэкенде. По сути это admin-доступ, выданный модели, которая может ошибиться или выполнить чужую инструкцию.

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Виолой Лыковой (AWS Community Builder) о безопасности MCP-серверов и AI-агентов:

    🔹 Почему MCP из слоя интеграции превращается в новую границу доступа, как только агент начинает вызывать тулы

    🔹 Токены и scopes: отдельный ключ на каждого агента, TTL, почему токен не должен попадать в промпт
    🔹 RBAC для агентов: у каждого свой ID, audit trail и цепочка approval (кто сделал, кто одобрил, когда)
    🔹 Least privilege без wildcard, авторизация на уровне каждого тула, destructive actions только через human-in-the-loop
    🔹 Prompt injection и tool poisoning: почему description тула уже часть поведения агента

    💡 RBAC теперь нужен не только людям, но и агентам: у каждого агента свой ID, а в логах видно, какой агент что сделал, кто это одобрил (человек или другой агент) и когда.

    💬 Как вы ограничиваете агентов у себя: отдельные токены, allow-list тулов или пока YOLO-режим?

    #MCP #AIAgents #AISecurity #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Ссылки из выпуска

    Статья Виолы про безопасность MCP-тулов на AWS: https://dev.to/aws-builders/how-to-secure-mcp-tools-on-aws-for-ai-agents-with-authentication-authorization-and-least-privilege-50ea
    MCP Authorization (спецификация): https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/authorization
    MCP Security Best Practices: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/security_best_practices
    Tool Poisoning Attacks (Invariant Labs): https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
    Amazon Bedrock Guardrails: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-content-filters.html

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Введение: тысячи MCP-серверов
    (2:07) Что такое MCP и откуда вопрос security
    (4:27) Кого ограничивать: MCP-сервер или агента
    (7:02) Токены: отдельный ключ на клиента, TTL
    (11:33) RBAC для агентов: сервисный аккаунт как в Kubernetes
    (14:25) Remote MCP: Streamable HTTP и lifecycle
    (18:25) Почему токен не должен попасть в промпт
    (19:02) mcp.json, GitHub scopes и 401 для агента
    (23:47) Кастомная авторизация: где начинается боль
    (25:06) Больше чем RBAC: бэкенд и OAuth 2.1
    (29:40) Guardrails в Bedrock против guardrails на бэкенде
    (32:32) Identity агента и audit trail
    (34:18) Prompt injection через фронтенд к базе
    (39:03) Чек-лист для своего MCP-сервера
    (40:12) Проверка агентов в CI/CD перед деплоем
    (44:10) Отдельные scopes: analysis-агент и ops-агент
    (45:38) Blast radius и авторизация на уровне тула
    (47:20) Least privilege без wildcard
    (49:01) Destructive actions и human-in-the-loop
    (53:33) Prompt injection через источники, tool poisoning
    (55:30) Tool description как часть поведения агента
    (56:51) Итоги: без YOLO, детерминированные guardrails

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 – Введение: тысячи MCP-серверов
    00:02:07 – Что такое MCP и откуда вопрос security
    00:04:27 – Кого ограничивать: MCP-сервер или агента
    00:07:02 – Токены: отдельный ключ на клиента, TTL
    00:11:33 – RBAC для агентов: сервисный аккаунт как в Kubernetes
    00:14:25 – Remote MCP: Streamable HTTP и lifecycle
    00:18:25 – Почему токен не должен попасть в промпт
    00:19:02 – mcp.json, GitHub scopes и 401 для агента
    00:23:47 – Кастомная авторизация: где начинается боль
    00:25:06 – Больше чем RBAC: бэкенд и OAuth 2.1
    00:29:40 – Guardrails в Bedrock против guardrails на бэкенде
    00:32:32 – Identity агента и audit trail
    00:34:18 – Prompt injection через фронтенд к базе
    00:39:03 – Чек-лист для своего MCP-сервера
    00:40:12 – Проверка агентов в CI/CD перед деплоем
    00:44:10 – Отдельные scopes: analysis-агент и ops-агент
    00:45:38 – Blast radius и авторизация на уровне тула
    00:47:20 – Least privilege без wildcard
    00:49:01 – Destructive actions и human-in-the-loop
    00:53:33 – Prompt injection через источники, tool poisoning
    00:55:30 – Tool description как часть поведения агента
    00:56:51 – Итоги: без YOLO, детерминированные guardrails

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    59 min
  • 071. AI-DLC часть 1: от vibe-кодинга -> spec-driven к AI-DLC

    Миф: чем мощнее модель, тем меньше нужен процесс. Реальность: у vibe-кодинга есть «стеклянный потолок» - момент, после которого агент скорее портит код, чем помогает. У опытных разработчиков он наступает в первый час.

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Михаилом Ишениным и Антоном Коваленко (Solutions Architects, AWS) про AI-DLC: методологию и фреймворк, которые переосмысливают жизненный цикл разработки под агентов.

    🔹 Почему vibe-кодинг и spec-driven ускоряют одну фазу из семи, а на реальном спринте упираются в потолок оба, просто с разной скоростью

    🔹 AI-assisted против AI-managed: AI не просто пишет код, а сам ведёт процесс, собирает нужный контекст и валидирует его на каждом шаге
    🔹 Детерминированный оркестратор: движок на TypeScript без единой LLM не даёт перепрыгнуть стадию. В фреймворке был ключ --test-run, и модели нашли его сами, чтобы скипать обязательные шаги. Ключ убрали
    🔹 Knowledge и persistent memory: трейс от строки кода до бизнес-требования, ADR для агентов, дистилляция tribal knowledge из твоих правок
    🔹 Legacy и brownfield: reverse engineering старых репозиториев, причём сканируется минимальный нужный скоуп, а не всё подряд
    🔹 Три оси настройки - скоуп, глубина, стратегия тестирования: багфикс запускает 7-8 стадий из 32, enterprise-задача все. Это ручка стоимости и длительности прогона

    Будет полезно тимлидам и техлидам, которые упёрлись в потолок vibe-кодинга; архитекторам и продактам, которым нужен процесс, а не ещё одна тулза; инженерам на больших легаси-базах.

    Это первая часть. До фаз Inception, Construction и Operations не дошли - разберём их во второй.

    💡 Сначала команда замедляется - ровно как при внедрении DevOps: вылезает всё, что было сломано в процессе, и это надо починить. И главное правило: don't steer your agents, feed your agents. Не рули агентом в реальном времени, а вкладывай в него контекст и фидбек, чтобы следующий прогон был лучше.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 А вы уже упирались в стеклянный потолок с агентами? На какой задаче он у вас наступает?

    #AIDLC #SpecDriven #AgenticAI #SDLC #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Введение и знакомство с гостями
    (1:29) От перфокарт до агентских инструментов
    (3:29) Vibe-кодинг: под какие задачи годится
    (5:08) Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
    (8:04) Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
    (10:20) AI-assisted против AI-managed
    (11:29) Семь фаз SDLC и про какую все забывают
    (17:12) Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
    (18:51) Детерминированный оркестратор и как модели читят
    (21:08) Knowledge: трейс от кода до требования
    (22:47) Persistent memory и tribal knowledge
    (25:09) Агенты как персоны и self-review
    (27:57) Работает ли на легаси: reverse engineering
    (29:25) Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
    (31:04) Фаза инициализации
    (32:44) Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
    (38:01) Фаза Ideation: greenfield против brownfield
    (41:41) А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
    (44:57) Итоги и AI-DLC как воркшоп

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 – Введение и знакомство с гостями
    00:01:29 – От перфокарт до агентских инструментов
    00:03:29 – Vibe-кодинг: под какие задачи годится
    00:05:08 – Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
    00:08:04 – Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
    00:10:20 – AI-assisted против AI-managed
    00:11:29 – Семь фаз SDLC и про какую все забывают
    00:17:12 – Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
    00:18:51 – Детерминированный оркестратор и как модели читят
    00:21:08 – Knowledge: трейс от кода до требования
    00:22:47 – Persistent memory и tribal knowledge
    00:25:09 – Агенты как персоны и self-review
    00:27:57 – Работает ли на легаси: reverse engineering
    00:29:25 – Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
    00:31:04 – Фаза инициализации
    00:32:44 – Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
    00:38:01 – Фаза Ideation: greenfield против brownfield
    00:41:41 – А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
    00:44:57 – Итоги и AI-DLC как воркшоп

    Упомянутые материалы

    AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
    Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
    How frontier teams are reinventing AI-native development: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-frontier-teams-are-reinventing-ai-native-development/
    Built from the inside out - как AWS Professional Services стали frontier team: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/built-from-the-inside-out-how-aws-professional-services-became-a-frontier-team-first/

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

    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    47 min
  • 070. Pavel Veller - оставаться hands-on: от инженера до Chief Technologist

    Паша Веллер 20 лет рос в EPAM от инженера до Chief Technologist - и всё это время писал код руками. 

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Пашей Веллером (Chief Technologist / VP AI, PandaDoc) и Вадимом Войтюком (Principal SA, AWS) про путь инженер → CTO → продукт → AI и как остаться hands-on:

    🔹 Почему CTO должен продолжать пачкать руки в коде: перестал делать руками - быстро перестал быть адекватным технологом, которому клиент верит

    🔹 Три качества, которые двигают карьеру: инициатива, умение принимать решения и ответственность за них. Одно английское слово вбирает всё - agency
    🔹 Сервис против продукта как две кривые: consultancy - синусоида стресса (аврал → спад → аврал), продукт - прямая линия чуть ниже пиков (давление постоянное, но стабильное)
    🔹 AI в документообороте PandaDoc: 60 млн документов в год, а контракт не может быть правильным на 97% - нужно 100%. Вот где «AI пишет легко» заканчивается и начинается инженерия

    Будет полезно инженерам, которые растут в тимлидов и техлидов и боятся «потерять руки»; архитекторам; всем, кто адаптируется к AI-разработке и выбирает между сервисной и продуктовой карьерой.

    💡 Раздели рабочий день на две части: полдня - митинги и коммуникация, полдня - работа руками в фокусе. Быть занятым легко, этого от тебя все хотят. Вопрос в другом: ты сегодня был занят или принёс пользу?

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 Оставаться hands-on любой ценой или в какой-то момент честно отпустить код и уйти в стратегию? Где вы на этой кривой?

    #Career #EngineeringLeadership #AICoding #CTO #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Начало и представление гостей
    (1:25) Кто такой Паша Веллер: Минск → EPAM → США, 26 лет опыта
    (2:52) Может ли CTO оставаться hands-on и зачем
    (4:20) Доверие клиента строится через техническую глубину
    (6:13) Три качества роста: инициатива, решения, ответственность (agency)
    (11:49) Сервис vs продукт: для инженера и для лидера
    (14:45) Метафора двух кривых: синусоида против прямой линии
    (16:32) Тактика против стратегии: почему в продукте иначе
    (18:22) Выход из зоны комфорта
    (19:09) Есть ли в продукте «волны» под релизы (re:Invent)?
    (20:44) PandaDoc: vertical SaaS, continuous deployment, feature flags
    (23:37) Продакт-инженер и плотность таланта: 200 vs 60 000 человек
    (27:46) Почему инженеры меняют продукт на сервис и обратно
    (29:46) Что строит в PandaDoc: VP AI и внедрение AI в продукт
    (34:16) AI в документообороте: 87-97% против нужных 100%
    (37:46) Как решают точность: инженерное решение и evals
    (39:24) «Навайбкодить PandaDoc за вечер»? 60 млн документов в год
    (42:34) Типичный день Chief Technologist: день на две части
    (46:58) Maker vs manager schedule (Пол Грэм)
    (48:19) Быть занятым против приносить пользу (value)
    (50:44) «Перестал писать код руками в октябре»: жизнь после Sonnet 4.5
    (53:45) Когнитивная нагрузка: писать легче, читать сложнее
    (55:10) Кому больно терять ручной код и почему
    (58:40) Финал: один практический совет инженеру
    (1:02:59) Индустрии с высокой ценой ошибки (Starlink, медтех)
    (1:05:30) Итоги и прощание

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 - Начало и представление гостей
    00:01:25 - Кто такой Паша Веллер: Минск → EPAM → США, 26 лет опыта
    00:02:52 - Может ли CTO оставаться hands-on и зачем
    00:04:20 - Доверие клиента строится через техническую глубину
    00:06:13 - Три качества роста: инициатива, решения, ответственность (agency)
    00:11:49 - Сервис vs продукт: для инженера и для лидера
    00:14:45 - Метафора двух кривых: синусоида против прямой линии
    00:16:32 - Тактика против стратегии: почему в продукте иначе
    00:18:22 - Выход из зоны комфорта
    00:19:09 - Есть ли в продукте «волны» под релизы (re:Invent)?
    00:20:44 - PandaDoc: vertical SaaS, continuous deployment, feature flags
    00:23:37 - Продакт-инженер и плотность таланта: 200 vs 60 000 человек
    00:27:46 - Почему инженеры меняют продукт на сервис и обратно
    00:29:46 - Что строит в PandaDoc: VP AI и внедрение AI в продукт
    00:34:16 - AI в документообороте: 87-97% против нужных 100%
    00:37:46 - Как решают точность: инженерное решение и evals
    00:39:24 - «Навайбкодить PandaDoc за вечер»? 60 млн документов в год
    00:42:34 - Типичный день Chief Technologist: день на две части
    00:46:58 - Maker vs manager schedule (Пол Грэм)
    00:48:19 - Быть занятым против приносить пользу (value)
    00:50:44 - «Перестал писать код руками в октябре»: жизнь после Sonnet 4.5
    00:53:45 - Когнитивная нагрузка: писать легче, читать сложнее
    00:55:10 - Кому больно терять ручной код и почему
    00:58:40 - Финал: один практический совет инженеру
    01:02:59 - Индустрии с высокой ценой ошибки (Starlink, медтех)
    01:05:30 - Итоги и прощание

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    1 hr 7 min
  • 069. AWS DevOps Agent: от реакции на инциденты до ревью кода

    Вы уже написали своего DevOps-агента в Kiro или Claude Code. И ещё тысяча ваших коллег - каждый своего, на 80% одинакового. Зачем тогда AWS выпустил готового frontier-агента?

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» разбираем AWS DevOps Agent с Фёдором Павловым и Антоном Коваленко:

    🔹 Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code: у тысяч клиентов одни и те же болячки (observability, incident response), а возню с доступами, scope и хостингом («держать палец между крышкой ноута и клавиатурой») берёт на себя AWS

    🔹 Из чего он собран: space = IAM-роль (например, read-only на prod) + capabilities (логи, метрики, трейсы, GitHub/GitLab, кастомные MCP). Топология вашей инфраструктуры как «факт» против Terraform-«плана»
    🔹 Incident response и root cause: агент коррелирует данные из всех источников, выдаёт RCA и mitigation-план по шагам (validate → backup → change → validate → rollback)
    🔹 Proactive prevention: агент копит опыт как инженер, делает weekly refine и даёт рекомендации по 4 направлениям (observability, infrastructure, governance, code) - сразу с готовой спекой для фикса
    🔹 Ops → Dev: биллинг по секундам, триаж сотен алертов в одну первопричину, авто-создание support-тикета, а на Summit в Нью-Йорке (preview) - Release Readiness Review и Autonomous Release Testing

    Будет полезно DevOps/SRE, платформенным и backend-инженерам и архитекторам на AWS, а также всем, кто уже строит агентов в Kiro/Claude Code и думает, где выгоднее готовый frontier-агент.

    💡 Доступ к CloudWatch даст и локальный Kiro. Уникальное у готового агента - накопленная история расследований и tribal knowledge: то, что инженеры проговорили у кофе-машины во время инцидента и чего нет ни в Confluence, ни в коде.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 Вы бы доверили managed frontier-агенту prod на запись или держали бы только read-only? Как разграничиваете доступы?

    #DevOpsAgent #AIAgents #SRE #IncidentResponse #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Introduction
    (0:24) Гости: Фёдор Павлов и Антон Коваленко
    (1:36) Что такое агент
    (2:26) Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code
    (4:39) Свой мониторинг против готового решения
    (7:39) Пример Kiro: spec-driven development и неизменяемый дизайн
    (10:11) Из чего состоит DevOps Agent: space и IAM-роль
    (11:25) Capabilities: логи, метрики, трейсы, Git
    (12:50) Что такое расследование и root cause
    (14:41) Доступ к инфраструктуре и топология
    (16:09) План против факта: Terraform и реальность
    (18:25) Как команда делает RCA вручную
    (19:41) RCA и mitigation-план по шагам с rollback
    (22:30) Proactive prevention: агент копит опыт
    (25:02) 4 типа рекомендаций и готовая спека для фикса
    (27:39) Что можно менять: скиллы, MCP, системный промпт
    (30:12) Sub-агенты: специализированный фокус
    (32:53) Токены и деньги: биллинг по секундам
    (33:43) Enterprise Support: кредиты на агента
    (34:22) Проблема на стороне AWS: авто-создание support-тикета
    (37:02) Триаж: сотни алертов и blast radius
    (40:49) Talk to your infrastructure
    (42:31) Tribal knowledge, которого нет в Confluence
    (43:54) Ops закрыли, а что с Dev?
    (45:23) Summit NY: Release Readiness Review и Autonomous Release Testing (preview)
    (48:13) Shift-left и quality gates
    (50:14) SDLC и тизер эпизода про AI DLC
    (51:44) Итоги и анонс

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 - Начало
    00:00:24 - Гости: Фёдор Павлов и Антон Коваленко
    00:01:36 - Что такое агент
    00:02:26 - Зачем готовый агент, если есть Kiro и Claude Code
    00:04:39 - Свой мониторинг против готового решения
    00:07:39 - Пример Kiro: spec-driven development
    00:10:11 - Из чего состоит DevOps Agent: space и IAM-роль
    00:11:25 - Capabilities: логи, метрики, трейсы, Git
    00:12:50 - Что такое расследование и root cause
    00:14:41 - Доступ к инфраструктуре и топология
    00:16:09 - План против факта: Terraform и реальность
    00:18:25 - Как команда делает RCA вручную
    00:19:41 - RCA и mitigation-план по шагам с rollback
    00:22:30 - Proactive prevention: агент копит опыт
    00:25:02 - 4 типа рекомендаций и готовая спека для фикса
    00:27:39 - Что можно менять: скиллы, MCP, системный промпт
    00:30:12 - Sub-агенты: специализированный фокус
    00:32:53 - Токены и деньги: биллинг по секундам
    00:33:43 - Enterprise Support: кредиты на агента
    00:34:22 - Проблема на стороне AWS: авто-создание support-тикета
    00:37:02 - Триаж: сотни алертов и blast radius
    00:40:49 - Talk to your infrastructure
    00:42:31 - Tribal knowledge, которого нет в Confluence
    00:43:54 - Ops закрыли, а что с Dev?
    00:45:23 - Summit NY: Release Readiness Review и Autonomous Release Testing (preview)
    00:48:13 - Shift-left и quality gates
    00:50:14 - SDLC и тизер эпизода про AI DLC
    00:51:44 - Итоги и анонс

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    54 min
  • 068. Redis → Valkey в inDrive: история миграции 500 кластеров

    8 миллионов поездок в день, 500 кластеров Redis в 8 регионах AWS, и всё это смигрировали на Valkey силами двух инженеров за два месяца. История inDrive.

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Vadym Voitiuk (Principal SA, AWS) и командой inDrive (Alexander Lisachenko, Solution Architect + Artem Gab, Engineering Manager) про Redis, Valkey и ElastiCache в масштабе ride-hailing:

    🔹 inDrive в цифрах: 48 стран, 1000+ городов, 8M поездок в день и миллионы водителей в real-time телеметрии

    🔹 Каир-проблема: одна city_id = один hot slot. Почему m6g.24xlarge (96 ядер) не спасла, и как однопоточный Redis завалил прод
    🔹 H3 гексагоны от Uber как новый ключ шардирования: разблокировали горизонтальное масштабирование по shard
    🔹 Микросервисная архитектура: от коммунального Redis к Redis per microservice per region, blast radius сократили с мира до страны
    🔹 Миграция 500 кластеров OSS Redis -> Valkey: 2 инженера × 2 месяца × zero-downtime через AWS online engine migration, ~20% экономии подтверждено CUDOS

    Будет полезно SRE, DevOps и архитекторам, у кого Redis/Valkey под серьёзной geo-нагрузкой, и всем, кто думает про переезд с self-managed Redis на ElastiCache или с Redis OSS на Valkey.

    💡 Обычный CPUUtilization врёт на Redis/Valkey: при outage может показывать «всё ок». Смотреть надо на EngineCPUUtilization. Redis однопоточный, и именно оно показывает загрузку того самого «золотого» ядра, которое работает с данными.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 А у вас Redis прячет свой «золотой» core? Какие метрики мониторите в ElastiCache на проде?

    #Redis #Valkey #ElastiCache #H3 #inDrive #AWS #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Introduction
    (0:57) Гость AWS - Вадим Войтюк
    (1:05) inDrive: Саша (SA) + Артём (Engineering Manager)
    (1:51) Что такое inDrive: ride-hailing с аукционом цены, 48 стран
    (4:28) Масштаб: 8M поездок в день и real-time телеметрия водителей
    (7:07) Почему Redis: геоиндексы для dispatch и Ленты
    (9:31) GEOADD, проекция Меркатора и геоподводные камни
    (10:27) Старый подход: city_id и hot slot на мегаполис
    (12:32) «Каир-проблема»: всё упирается в одно ядро
    (13:21) Redis на железе в виде «ёлочки»
    (16:27) Миграция в ElastiCache: один shard на 90% CPU
    (18:00) m6g.24xlarge не спас: Redis однопоточный
    (19:01) Нет контроля над распределением cluster slots
    (20:53) Первый rollback с production
    (22:14) Решение: H3 гексагоны от Uber
    (26:20) Временный Redis operator в EKS
    (28:50) Сейчас: ~500 кластеров × 8 регионов
    (29:52) Redis как hard dependency микросервиса
    (32:14) Engine CPU: ключевая метрика
    (34:33) Scale by shards vs by nodes
    (35:35) T-family baseline, кредиты, переход на M-family
    (38:37) Переезд на Valkey
    (39:06) 20% экономии по CUDOS
    (42:46) 500 кластеров × 2 инженера × 2 месяца
    (45:18) Online engine migration: zero-downtime
    (48:08) Graviton как дефолт для managed-сервисов
    (49:57) Топ метрик: engine CPU, memory, network
    (52:06) Секретная метрика Geospatial CMDS latency
    (53:00) Connection storming как предиктор cascade failure
    (55:46) TLS offloading + IO multiplexing на Valkey large+
    (58:55) Wish-list: network autoscaling + гибридный
    (1:00:23) Итоги

     


    YouTube: https://youtu.be/LZLvJJvePSo
    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    1 hr 2 min
  • 067. Agentic AI паттерны: от чат-бота до мультиагентных систем

    Думаете, промпт-инжиниринг — это про текст? В агентских системах промпт стал целеполаганием, а контекст агент собирает сам.

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Фёдором Павловым (SA, AWS, обладатель всех 12 сертификатов) о паттернах Agentic AI:

    🔹 Чем агентская система отличается от обычного LLM — 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность

    🔹 Строительные блоки агента — prompting, retrieval (RAG), tool use (MCP), memory
    🔹 Memory: short-term vs long-term vs RAG — как устроена память агента и почему LLM «глупеет» от перегруженного контекста
    🔹 Cognition augmented vs event-driven — почему агентские архитектуры гибче, но требуют guardrails и мониторинга
    🔹 8 паттернов — от tool-based и coding agents до multi-agent collaboration и simulation

    Будет полезно разработчикам, архитекторам и DevOps-инженерам, которые хотят разобраться в Agentic AI от базовых концептов до мультиагентных систем.

    💡 LLM «глупеет» от перегруженного контекста — поэтому long-term memory сжимает старые данные через саму LLM, сохраняя только то, что модели действительно важно.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 Вы уже строите агентские системы? Какие паттерны используете? Делитесь в комментариях!

    #AgenticAI #LLM #MCP #AWS #Подкаст #AWSнаРусском #AIAgents

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Introduction
    (0:46) Представление гостя — Фёдор Павлов
    (3:06) Чем Agentic AI отличается от обычного LLM
    (5:27) 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность
    (8:10) Измерения работы агента: reasoning, действия, восприятие
    (11:03) RAG и retrieval
    (11:45) Memory: short-term
    (15:36) Long-term memory — компрессия через LLM
    (23:53) Long-term memory vs RAG
    (27:11) Event-driven vs cognition augmented
    (31:34) Трейд-оффы: стоимость, вероятность, мониторинг
    (35:12) Обзор Agentic AI паттернов
    (40:21) Speech/voice agents
    (43:45) Workflow orchestration agents
    (48:52) Multi-agent collaboration
    (50:26) Итоги

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 – Начало
    00:00:46 – Представление гостя — Фёдор Павлов
    00:03:06 – Чем Agentic AI отличается от обычного LLM
    00:05:27 – 3 принципа: автономность, агентность, асинхронность
    00:08:10 – Измерения работы агента: reasoning, действия, восприятие
    00:11:03 – RAG и retrieval
    00:11:45 – Memory: short-term
    00:15:36 – Long-term memory — компрессия через LLM
    00:23:53 – Long-term memory vs RAG
    00:27:11 – Event-driven vs cognition augmented
    00:31:34 – Трейд-оффы: стоимость, вероятность, мониторинг
    00:35:12 – Обзор Agentic AI паттернов
    00:40:21 – Speech/voice agents
    00:43:45 – Workflow orchestration agents
    00:48:52 – Multi-agent collaboration
    00:50:26 – Итоги

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    54 min
  • 066. Как AI меняет роль архитектора

    Раньше демка занимала 2 недели. Сейчас — 6 часов. И 70% времени уходит не на код, а на то, что действительно важно. Как AI меняет роль архитектора?

    В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Евгением, руководителем группы архитекторов в AWS, о том, как AI трансформирует работу и ценность технических ролей:

    🔹 Технические вопросы: AI отвечает на 90% из них за секунды — эксперимент на реальных кейсах

    🔹 Архитектура: почему «что делать» становится важнее «как делать» и роль контекста
    🔹 Билдинг: от 2 недель к 6 часам — революция в прототипировании с AI-инструментами
    🔹 Обучение: почему пробовать руками важнее, чем проходить курсы, и как AI меняет процесс
    🔹 Будущее ролей: от T-shape к «многоножка-shape» — модель эксперта-дженералиста

    Будет полезно архитекторам, senior-инженерам и техлидам, которые задумываются о развитии карьеры в эпоху AI.

    💡 AI справляется с 90% технических вопросов, но собрать правильный контекст, понять бизнес и координировать людей — это то, что определяет ценность архитектора сегодня.

    🎧 Доступно на любимой платформе:

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

    💬 Как AI изменил вашу работу? Что стало проще, а что — сложнее? Делитесь в комментариях!

    #AI #SolutionArchitect #AWS #Архитектура #CareerGrowth #Подкаст #AWSнаРусском

    Навигация (Podbean)

    (0:00) Introduction
    (0:32) Представление гостя — Евгений
    (3:10) Чем занимается архитектор: список активностей
    (5:11) Технические вопросы и AI: 90% замена
    (9:19) Архитектура: контекст важнее технических знаний
    (16:43) Билдинг: от 2 недель до 6 часов
    (25:20) Обучение: как AI меняет процесс
    (32:58) Изменение ролей
    (39:00) Эксперт-дженералист: как оставаться на коне
    (49:28) Заключение

    Навигация (YouTube)

    00:00:00 – Начало
    00:00:32 – Представление гостя — Евгений
    00:03:10 – Чем занимается архитектор: список активностей
    00:05:11 – Технические вопросы и AI: 90% замена
    00:09:19 – Архитектура: контекст важнее технических знаний
    00:16:43 – Билдинг: от 2 недель до 6 часов
    00:25:20 – Обучение: как AI меняет процесс
    00:32:58 – Изменение ролей
    00:39:00 – Эксперт-дженералист: как оставаться на коне
    00:49:28 – Заключение

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

    Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
    Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
    Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
    Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
    RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml

    53 min
  • 065. ClickHouse на AWS: скорость данных для AI и аналитики

    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

     

    50 min

About AWS на русском

From the publisher's feed

Подкаст ”AWS на русском”.