Amazon Bedrock کا استعمال کرتے ہوئے AWS لینڈنگ زون کے لیے اپنی مرضی کے مطابق، مطابقت پذیر ایپلیکیشن IaC اسکرپٹس تیار کریں۔ ایمیزون ویب سروسز

کلاؤڈ میں منتقلی جدید تنظیموں کے لیے ایک ضروری قدم ہے جس کا مقصد کلاؤڈ وسائل کی لچک اور پیمانے سے فائدہ اٹھانا ہے۔ ٹولز جیسے ٹیرافارم اور AWS کلاؤڈ فارمیشن ایسی تبدیلیوں کے لیے اہم ہیں، بنیادی ڈھانچے کو بطور کوڈ (IaC) صلاحیتوں کی پیشکش کرتے ہیں جو پیچیدہ کلاؤڈ ماحول کو درستگی کے ساتھ متعین اور منظم کرتے ہیں۔ تاہم، اس کے فوائد کے باوجود، IaC کا سیکھنے کا منحنی خطوط، اور آپ کی تنظیم اور صنعت سے متعلق مخصوص تعمیل اور حفاظتی معیارات پر عمل کرنے کی پیچیدگی، آپ کے کلاؤڈ گود لینے کے سفر کو سست کر سکتی ہے۔ تنظیمیں عام طور پر ان رکاوٹوں کا مقابلہ وسیع تربیتی پروگراموں میں سرمایہ کاری کرکے یا خصوصی اہلکاروں کی خدمات حاصل کرکے کرتی ہیں، جس کی وجہ سے اکثر اخراجات بڑھ جاتے ہیں اور ہجرت کی ٹائم لائنز میں تاخیر ہوتی ہے۔

تخلیقی مصنوعی ذہانت (AI) کے ساتھ ایمیزون بیڈرک براہ راست ان چیلنجوں کو حل کرتا ہے۔ Amazon Bedrock ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو AI21 Labs، Anthropic، Cohere، Meta، Stability AI، اور Amazon جیسی معروف AI کمپنیوں سے اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے فاؤنڈیشن ماڈلز (FMs) کا انتخاب پیش کرتی ہے جس کے ساتھ ایک API کے ساتھ ایک وسیع سیٹ بھی ہے۔ سیکورٹی، رازداری، اور ذمہ دار AI کے ساتھ تخلیقی AI ایپلی کیشنز بنانے کی صلاحیتیں۔ Amazon Bedrock ٹیموں کو Terraform اور CloudFormation اسکرپٹس تیار کرنے کا اختیار دیتا ہے جو کہ تنظیمی ضروریات کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق ہیں جبکہ بغیر کسی رکاوٹ کے تعمیل اور حفاظت کے بہترین طریقوں کو مربوط کرتے ہیں۔ روایتی طور پر، IaC سیکھنے والے کلاؤڈ انجینئرز دستی طور پر دستاویزات اور بہترین طریقوں کے ذریعے مطابقت پذیر IaC اسکرپٹ لکھتے ہیں۔ Amazon Bedrock کے ساتھ، ٹیمیں اعلیٰ سطحی آرکیٹیکچرل وضاحتیں داخل کر سکتی ہیں اور Terraform اسکرپٹس کی ایک بنیادی ترتیب تیار کرنے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کر سکتی ہیں۔ یہ تیار کردہ اسکرپٹس آپ کی تنظیم کی منفرد ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تیار کیے گئے ہیں جبکہ سیکیورٹی اور تعمیل کے لیے صنعت کے معیارات کے مطابق ہیں۔ یہ اسکرپٹ ایک بنیادی نقطہ آغاز کے طور پر کام کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بنانے کے لیے مزید تطہیر اور توثیق کی ضرورت ہوتی ہے کہ وہ پیداواری سطح کے معیارات پر پورا اترتے ہیں۔

یہ حل نہ صرف نقل مکانی کے عمل کو تیز کرتا ہے بلکہ ایک معیاری اور محفوظ کلاؤڈ انفراسٹرکچر بھی فراہم کرتا ہے۔ مزید برآں، یہ ابتدائی کلاؤڈ انجینئرز کو ان کے IaC سیکھنے کے سفر کو آسان بنانے کے لیے معیاری ٹیمپلیٹس کے طور پر ابتدائی اسکرپٹ ڈرافٹ پیش کرتا ہے۔

جیسا کہ آپ کلاؤڈ ہجرت کی پیچیدگیوں کو نیویگیٹ کرتے ہیں، ایک منظم، محفوظ، اور موافق ماحول کی ضرورت سب سے اہم ہے۔ AWS لینڈنگ زون AWS وسائل کی تعیناتی کے لیے معیاری نقطہ نظر پیش کر کے اس ضرورت کو پورا کرتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ آپ کی کلاؤڈ فاؤنڈیشن شروع سے ہی AWS کے بہترین طریقوں کے مطابق بنائی گئی ہے۔ AWS لینڈنگ زون کے ساتھ، آپ سیکیورٹی کنفیگریشنز، وسائل کی فراہمی، اور اکاؤنٹ مینجمنٹ میں قیاس آرائیوں کو ختم کرتے ہیں۔ یہ خاص طور پر ان تنظیموں کے لیے فائدہ مند ہے جو گورننس یا کنٹرول پر سمجھوتہ کیے بغیر پیمانہ تلاش کر رہی ہیں، جو ایک مضبوط اور موثر کلاؤڈ سیٹ اپ کو واضح راستہ فراہم کرتی ہیں۔

اس پوسٹ میں، ہم آپ کو دکھاتے ہیں کہ ایمیزون بیڈروک کا استعمال کرتے ہوئے AWS لینڈنگ زون کے لیے کس طرح اپنی مرضی کے مطابق، مطابق IaC اسکرپٹس تیار کی جائیں۔

بادل منتقلی کے تناظر میں AWS لینڈنگ زون کا فن تعمیر

AWS لینڈنگ زون AWS بہترین طریقوں پر مبنی ایک محفوظ، ملٹی اکاؤنٹ AWS ماحول قائم کرنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے۔ یہ ایک ملٹی اکاؤنٹ آرکیٹیکچر کے ساتھ شروع کرنے کے لیے ایک بنیادی ماحول فراہم کرتا ہے، نئے اکاؤنٹس کے سیٹ اپ کو خودکار بناتا ہے، اور تعمیل، سیکورٹی اور شناخت کے انتظام کو مرکزی بناتا ہے۔ ذیل میں اپنی مرضی کے مطابق ٹیرافارم پر مبنی AWS لینڈنگ زون حل کی ایک مثال ہے، جس میں ہر درخواست اپنے AWS اکاؤنٹ میں رہتی ہے۔

اعلیٰ سطحی ورک فلو میں درج ذیل اجزاء شامل ہیں:

• ماڈیول کی فراہمی - مختلف ڈومینز پر مختلف پلیٹ فارم ٹیمیں، جیسے ڈیٹا بیس، کنٹینرز، ڈیٹا مینجمنٹ، نیٹ ورکنگ، اور سیکیورٹی، تصدیق شدہ یا حسب ضرورت ماڈیولز تیار اور شائع کرتی ہیں۔ یہ پائپ لائنوں کے ذریعے ٹیرافارم پرائیویٹ ماڈیول رجسٹری میں پہنچائے جاتے ہیں، جسے تنظیم مستقل مزاجی اور معیاری بنانے کے لیے برقرار رکھتی ہے۔
• اکاؤنٹ وینڈنگ مشین کی پرت - اکاؤنٹ وینڈنگ مشین (AVM) پرت یا تو استعمال کرتی ہے۔ AWS کنٹرول ٹاور, ٹیرافارم کے لیے AWS اکاؤنٹ فیکٹری (اے ایف ٹی)، یا وینڈ اکاؤنٹس کے لیے اپنی مرضی کے مطابق لینڈنگ زون کا حل۔ اس پوسٹ میں، ہم ان حلوں کو اجتماعی طور پر AVM پرت کے طور پر دیکھتے ہیں۔ جب درخواست کے مالکان AVM پرت کو درخواست جمع کراتے ہیں، تو یہ ٹارگٹ AWS اکاؤنٹ کی فراہمی کے لیے درخواست کے ان پٹ پیرامیٹرز پر کارروائی کرتا ہے۔ اس اکاؤنٹ کو پھر AVM حسب ضرورت کے ذریعے موزوں بنیادی ڈھانچے کے اجزاء کے ساتھ فراہم کیا جاتا ہے، جس میں شامل ہیں AWS کنٹرول ٹاور کی تخصیصات or AFT تخصیصات.
• ایپلیکیشن انفراسٹرکچر پرت - اس پرت میں، ایپلیکیشن ٹیمیں اپنے بنیادی ڈھانچے کے اجزاء کو فراہم کردہ AWS اکاؤنٹس میں تعینات کرتی ہیں۔ یہ ایپلیکیشن مخصوص ریپوزٹری کے اندر Terraform کوڈ لکھ کر حاصل کیا جاتا ہے۔ ٹیرافارم کوڈ ان ماڈیولز پر کال کرتا ہے جو پہلے پلیٹ فارم ٹیموں کے ذریعہ ٹیرافارم پرائیویٹ رجسٹری میں شائع کیے گئے تھے۔

جنریٹیو AI کے ساتھ آن پریمیسس IaC منتقلی کے چیلنجوں پر قابو پانا

آن پریمیسس ایپلی کیشنز کو برقرار رکھنے والی ٹیمیں اکثر ٹیرافارم کے ساتھ سیکھنے کے منحنی خطوط کا سامنا کرتی ہیں، جو AWS ماحول میں IaC کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔ یہ مہارت کا فرق بادل کی منتقلی کی کوششوں میں ایک اہم رکاوٹ ہو سکتا ہے۔ Amazon Bedrock، اپنی تخلیقی AI صلاحیتوں کے ساتھ، اس چیلنج کو کم کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ ایپلیکیشن انفراسٹرکچر پرت کے لیے ٹیرافارم کوڈ بنانے کے آٹومیشن میں سہولت فراہم کرتا ہے، محدود Terraform تجربے کے ساتھ ٹیموں کو بااختیار بناتا ہے تاکہ AWS میں موثر منتقلی کی جا سکے۔

ایمیزون بیڈرک آرکیٹیکچرل وضاحتوں سے ٹیرافارم کوڈ تیار کرتا ہے۔ تیار کردہ کوڈ تنظیمی بہترین طریقوں، سیکورٹی اور ریگولیٹری رہنما خطوط کی بنیاد پر حسب ضرورت اور معیاری ہے۔ کے ساتھ مل کر اعلی درجے کے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے اس معیاری کاری کو ممکن بنایا گیا ہے۔ ایمیزون بیڈرک کے لیے نالج بیسز، جو تنظیم کے مخصوص Terraform ماڈیولز پر معلومات ذخیرہ کرتا ہے۔ یہ حل Retrieval Augmented Generation (RAG) کا استعمال کرتا ہے تاکہ معلومات کی بنیاد سے تفصیلات کے ساتھ Amazon Bedrock کے ان پٹ پرامپٹ کو تقویت بخشے، اس بات کو یقینی بنائے کہ آؤٹ پٹ Terraform کنفیگریشن اور README مواد آپ کی تنظیم کے Terraform کے بہترین طریقوں اور رہنما خطوط کے مطابق ہیں۔

مندرجہ ذیل خاکہ اس فن تعمیر کو واضح کرتا ہے۔

ورک فلو مندرجہ ذیل مراحل پر مشتمل ہے:

1. یہ عمل اکاؤنٹ وینڈنگ کے ساتھ شروع ہوتا ہے، جہاں درخواست کے مالکان نئے AWS اکاؤنٹ کے لیے درخواست جمع کراتے ہیں۔ یہ AVM کو طلب کرتا ہے، جو ہدف AWS اکاؤنٹ کی فراہمی کے لیے درخواست کے پیرامیٹرز پر کارروائی کرتا ہے۔
2. ہجرت کے لیے تیار کردہ ایپلیکیشن کے لیے فن تعمیر کی تفصیل AVM پرت میں ان پٹ میں سے ایک کے طور پر منتقل کی جاتی ہے۔
3. اکاؤنٹ کی فراہمی کے بعد، AVM حسب ضرورت لاگو ہوتے ہیں۔ اس میں شامل ہوسکتا ہے۔ AWS کنٹرول ٹاور کی تخصیصات or AFT تخصیصات جو تنظیمی پالیسیوں کے مطابق ضروری بنیادی ڈھانچے کے اجزاء اور کنفیگریشنز کے ساتھ اکاؤنٹ ترتیب دیتا ہے۔
4. متوازی طور پر، AVM پرت Terraform کوڈ بنانے کے لیے ایک Lambda فنکشن کی درخواست کرتی ہے۔ یہ فنکشن اپنی مرضی کے مطابق پرامپٹ کے ساتھ فن تعمیر کی تفصیل کو بہتر بناتا ہے، اور بیڈروک کے لیے نالج بیس سے آرگنائزیشن کے لیے مخصوص کوڈنگ گائیڈ لائنز کے ساتھ پرامپٹ کو مزید بڑھانے کے لیے RAG کا استعمال کرتا ہے۔ اس نالج بیس میں تیار کردہ بہترین طریقہ کار، سیکورٹی گارڈریلز، اور تنظیم کے لیے مخصوص رہنما خطوط شامل ہیں۔ ایک مثال دیکھیں مثال کے طور پر تنظیم کے مخصوص Terraform ماڈیول کی وضاحتیں اور رہنما خطوط نالج بیس پر اپ لوڈ کیے گئے ہیں۔
5. تعیناتی سے پہلے، Terraform کوڈ کے ابتدائی مسودے کا کلاؤڈ انجینئرز یا خودکار کوڈ ریویو سسٹم کے ذریعے اچھی طرح سے جائزہ لیا جاتا ہے تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ یہ تمام تکنیکی اور تعمیل کے معیارات پر پورا اترتا ہے۔
6. اس کے بعد نظرثانی شدہ اور اپ ڈیٹ کردہ Terraform اسکرپٹس کو نئے فراہم کردہ AWS اکاؤنٹ میں بنیادی ڈھانچے کے اجزاء کی تعیناتی، کمپیوٹ، اسٹوریج، اور ایپلیکیشن کے لیے درکار نیٹ ورکنگ وسائل کو ترتیب دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

حل جائزہ

AWS لینڈنگ زون کی تعیناتی آرکیٹیکچرل ان پٹس سے ٹیرافارم اسکرپٹس بنانے کے لیے لیمبڈا فنکشن کا استعمال کرتی ہے۔ یہ فنکشن، جو آپریشن میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے، ایمیزون بیڈرک اور نالج بیسز برائے ایمیزون بیڈرک کا استعمال کرتے ہوئے ان ان پٹس کو کمپلینٹ کوڈ میں ترجمہ کرتا ہے۔ اس کے بعد آؤٹ پٹ کو GitHub ریپوزٹری میں محفوظ کیا جاتا ہے، منتقلی میں مخصوص ایپلی کیشن کے مطابق۔ مندرجہ ذیل حصے اس حل کو نافذ کرنے کے لیے ضروری شرائط اور مخصوص اقدامات کی تفصیل دیتے ہیں۔

شرائط

آپ کے پاس درج ذیل ہونا چاہیے:

کسٹم کوڈ بنانے کے لیے لیمبڈا فنکشن کو کنفیگر کریں۔

یہ Lambda فنکشن AWS سروسز کے لیے اپنی مرضی کے مطابق، مطابق Terraform کنفیگریشنز کی تخلیق کو خودکار بنانے میں ایک کلیدی جز ہے۔ یہ تخلیق کردہ کنفیگریشنز کو براہ راست ایک نامزد گٹ ہب ریپوزٹری میں بھیجتا ہے، جو تنظیمی بہترین طریقوں سے ہم آہنگ ہوتا ہے۔ فنکشن کوڈ کے لیے، درج ذیل کو دیکھیں GitHub repo. لیمبڈا فنکشن بنانے کے لیے، براہ کرم فالو کریں۔ ہدایات.

مندرجہ ذیل خاکہ فنکشن کے ورک فلو کو واضح کرتا ہے۔

ورک فلو میں درج ذیل مراحل شامل ہیں:

1. فنکشن کو AVM پرت کے ایک ایونٹ کے ذریعے طلب کیا جاتا ہے، جس میں فن تعمیر کی تفصیل ہوتی ہے۔
2. فنکشن نالج بیس سے Terraform ماڈیول کی تعریفیں بازیافت اور استعمال کرتا ہے۔
3. اس فنکشن میں ایمیزون بیڈرک ماڈل کو دو بار شامل کیا گیا ہے، اس کے بعد تجویز کیا گیا ہے۔ فوری انجینئرنگ ہدایات. فنکشن ٹیرافارم ماڈیول کی معلومات کے ساتھ ان پٹ پرامپٹ کو افزودہ کرنے کے لیے RAG کا اطلاق کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آؤٹ پٹ کوڈ تنظیمی بہترین طریقوں پر پورا اترتا ہے۔
   • سب سے پہلے، تنظیمی کوڈنگ کے رہنما خطوط پر عمل کرتے ہوئے Terraform کنفیگریشن تیار کریں اور معلومات کی بنیاد سے Terraform ماڈیول کی تفصیلات شامل کریں۔ مثال کے طور پر، پرامپٹ ہو سکتا ہے: "AWS سروسز کے لیے Terraform کنفیگریشن تیار کریں۔ IAM کرداروں اور کم از کم استحقاق کی اجازتوں کا استعمال کرتے ہوئے سیکیورٹی کے بہترین طریقوں پر عمل کریں۔ پہلے سے طے شدہ اقدار کے ساتھ تمام ضروری پیرامیٹرز شامل کریں۔ مجموعی فن تعمیر اور ہر وسائل کے مقصد کی وضاحت کرنے والے تبصرے شامل کریں۔
   • دوسرا، ایک تفصیلی README فائل بنائیں۔ مثال کے طور پر: "AWS خدمات پر مبنی Terraform ترتیب کے لیے ایک تفصیلی README بنائیں۔ AWS Well-Architected Framework کے بعد سیکیورٹی میں بہتری، لاگت کو بہتر بنانے کی تجاویز کے حصے شامل کریں۔ اس کے علاوہ، فی گھنٹہ کی شرحوں اور کل روزانہ اور ماہانہ اخراجات کے ساتھ استعمال ہونے والی ہر AWS سروس کے لیے تفصیلی لاگت کا بریک ڈاؤن شامل کریں۔"
4. یہ تیار کردہ ٹیرافارم کنفیگریشن اور README کو گٹ ہب ریپوزٹری میں بھیجتا ہے، جس سے ٹریس ایبلٹی اور شفافیت ملتی ہے۔
5. آخر میں، یہ کامیابی کے ساتھ جواب دیتا ہے، بشمول پرعزم GitHub فائلوں کے URLs، یا خرابیوں کا سراغ لگانے کے لیے تفصیلی غلطی کی معلومات واپس کرتا ہے۔

Amazon Bedrock کے لیے نالج بیسز کو ترتیب دیں۔

ایمیزون بیڈرک میں اپنے علم کی بنیاد قائم کرنے کے لیے ان اقدامات پر عمل کریں:

1. ایمیزون بیڈرک کنسول پر، منتخب کریں۔ علم کی بنیاد نیوی گیشن پین میں.
2. میں سے انتخاب کریں علم کی بنیاد بنائیں.
3. ایک واضح اور وضاحتی نام درج کریں جو آپ کے علم کی بنیاد کے مقصد کی عکاسی کرتا ہو، جیسے کہ AWS اکاؤنٹ سیٹ اپ نالج بیس فار ایمیزون بیڈرک۔
4. ضروری اجازتوں کے ساتھ پہلے سے تشکیل شدہ IAM رول تفویض کریں۔ یہ عام طور پر بہتر ہے کہ آپ Amazon Bedrock کو یہ کردار تخلیق کرنے دیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ اس کے پاس درست اجازتیں ہیں۔
5. ایک JSON فائل کو S3 بالٹی میں اپ لوڈ کریں جس میں سیکیورٹی کے لیے انکرپشن فعال ہے۔ اس فائل میں AWS سروسز اور Terraform ماڈیولز کی ایک منظم فہرست ہونی چاہیے۔ JSON ڈھانچے کے لیے، درج ذیل کو استعمال کریں۔ مثال کے طور پر GitHub ذخیرے سے۔
6. ڈیفالٹ ایمبیڈنگز ماڈل کا انتخاب کریں۔
7. Amazon Bedrock کو آپ کے لیے ویکٹر اسٹور بنانے اور اس کا نظم کرنے کی اجازت دیں۔ ایمیزون اوپن سرچ سروس.
8. درستگی کے لیے معلومات کا جائزہ لیں۔ S3 بالٹی URI اور IAM رول کی تفصیلات پر خصوصی توجہ دیں۔
9. اپنے علم کی بنیاد بنائیں۔

ان اجزاء کو تعینات اور ترتیب دینے کے بعد، جب آپ کا AWS لینڈنگ زون حل لیمبڈا فنکشن کو طلب کرتا ہے، تو درج ذیل فائلیں تیار ہوتی ہیں:

• ایک ٹیرافارم کنفیگریشن فائل - یہ فائل انفراسٹرکچر سیٹ اپ کی وضاحت کرتی ہے۔
• ایک جامع README فائل - یہ فائل کوڈ کے اندر سرایت شدہ حفاظتی معیارات کو دستاویز کرتی ہے، اس بات کی تصدیق کرتی ہے کہ وہ ابتدائی حصوں میں بیان کردہ حفاظتی طریقوں کے مطابق ہیں۔ مزید برآں، اس README میں ایک آرکیٹیکچرل سمری، لاگت کو بہتر بنانے کی تجاویز، اور Terraform کنفیگریشن میں بیان کردہ وسائل کے لیے لاگت کا تفصیلی تجزیہ شامل ہے۔

مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ ٹیرافارم کنفیگریشن فائل کی ایک مثال دکھاتا ہے۔

مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ README فائل کی ایک مثال دکھاتا ہے۔

صاف کرو

اپنے وسائل کو صاف کرنے کے لیے درج ذیل اقدامات کو مکمل کریں:

1. لیمبڈا فنکشن کو حذف کریں اگر اس کی مزید ضرورت نہیں ہے۔
2. ٹیرافارم اسٹیٹ اسٹوریج کے لیے استعمال ہونے والی S3 بالٹی کو خالی اور حذف کریں۔
3. GitHub ریپو سے تیار کردہ Terraform اسکرپٹس اور README فائل کو ہٹا دیں۔
4. علم کی بنیاد کو حذف کریں۔ اگر اس کی مزید ضرورت نہیں ہے۔

نتیجہ

Amazon Bedrock کی تخلیقی AI صلاحیتیں نہ صرف AWS کی تعیناتیوں کے لیے مطابقت پذیر Terraform اسکرپٹس کی تخلیق کو ہموار کرتی ہیں، بلکہ ابتدائی کلاؤڈ انجینئرز کے لیے AWS میں آن پریمیسس ایپلی کیشنز کو منتقل کرنے کے لیے ایک اہم سیکھنے میں مدد کے طور پر کام کرتی ہیں۔ یہ نقطہ نظر بادل کی منتقلی کے عمل کو تیز کرتا ہے اور آپ کو بہترین طریقوں پر عمل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ آپ ہجرت کے بعد قدر فراہم کرنے کے لیے بھی حل کا استعمال کر سکتے ہیں، روزمرہ کے آپریشنز جیسے کہ جاری انفراسٹرکچر اور لاگت کی اصلاح کو بڑھا سکتے ہیں۔ اگرچہ ہم نے اس پوسٹ میں بنیادی طور پر Terraform پر توجہ مرکوز کی ہے، لیکن یہ اصول آپ کی AWS CloudFormation کی تعیناتیوں کو بھی بڑھا سکتے ہیں، جو آپ کے بنیادی ڈھانچے کی ضروریات کے لیے ایک ہمہ گیر حل فراہم کرتے ہیں۔

Amazon Bedrock میں جنریٹیو AI کے ساتھ اپنے کلاؤڈ مائیگریشن کے عمل کو آسان بنانے کے لیے تیار ہیں؟ کو دریافت کرکے شروع کریں۔ ایمیزون بیڈرک صارف گائیڈ یہ سمجھنے کے لیے کہ یہ آپ کی تنظیم کے کلاؤڈ سفر کو کس طرح ہموار کر سکتا ہے۔ مزید مدد اور مہارت کے لیے، استعمال کرنے پر غور کریں۔ AWS پروفیشنل سروسز اپنے کلاؤڈ مائیگریشن کے سفر کو ہموار کرنے اور Amazon Bedrock کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے۔

Amazon Bedrock کے ساتھ تیز، محفوظ اور موثر کلاؤڈ اپنانے کی صلاحیت کو غیر مقفل کریں۔ آج ہی پہلا قدم اٹھائیں اور دریافت کریں کہ یہ آپ کی تنظیم کی کلاؤڈ تبدیلی کی کوششوں کو کیسے بڑھا سکتا ہے۔

---

مصنف کے بارے میں

ایبی تھامس کلاؤڈ انفراسٹرکچر آٹومیشن کو بڑھانے کے لیے جنریٹیو AI کے استعمال پر توجہ کے ساتھ اپنی مرضی کے مطابق AWS لینڈنگ زون کے وسائل کو حکمت عملی بنانے اور تیار کرنے میں مہارت رکھتا ہے۔ AWS پروفیشنل سروسز میں اپنے کردار میں، ایبی کی مہارت آرکیٹیکٹنگ کے حل میں مرکزی حیثیت رکھتی ہے جو بادل کو اپنانے کو ہموار کرتے ہیں، AWS صارفین کے لیے ایک محفوظ اور موثر آپریشنل فریم ورک فراہم کرتے ہیں۔ وہ کلاؤڈ چیلنجز کے لیے اپنے اختراعی انداز اور کلاؤڈ سروسز کی صلاحیتوں کو آگے بڑھانے کے لیے اپنے عزم کے لیے جانا جاتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-customized-compliant-application-iac-scripts-for-aws-landing-zone-using-amazon-bedrock/