Os 13 principais projetos da AWS: Do iniciante ao profissional

Lembre-se de sempre fechar ou encerrar os recursos que você usa para um projeto quando terminar. Não deixe nenhum serviço do AWS em execução ativa por mais de algumas horas para evitar custos inesperados.

Projetos da AWS para iniciantes

Se você é relativamente novo no AWS, esses projetos podem ajudá-lo a explorar algumas das funcionalidades básicas e a se familiarizar com as práticas recomendadas e muito mais. 

Como começar a usar o AWS: Funções de IAM e S3

Como iniciante na AWS, a melhor maneira de começar é familiarizar-se com o ecossistema da AWS e seus serviços. Nossa introdução à AWS levará você a conhecer os conceitos básicos e alguns conceitos avançados.

Os dois serviços mais comumente usados, com os quais qualquer iniciante deve se sentir confortável, são o IAM e o S3.

Gerenciamento de identidade e acesso (IAM) da AWS

O serviço IAM está incluído em todas as contas do AWS. Por meio do IAM, você pode adicionar novos usuários e controlar o acesso deles aos serviços e recursos do AWS.

Você precisará entender como usar o IAM e seguir as práticas recomendadas de segurança. Essas habilidades são essenciais para os projetos da AWS mencionados neste artigo.

Fonte: AWS

Serviço de armazenamento simples do AWS (S3)

O AWS S3 é provavelmente um dos serviços mais populares e mais usados do AWS. Ele oferece uma solução de armazenamento de dados extremamente econômica e é incrivelmente simples de configurar. A Amazon também oferece o Elastic File System (EFS) como uma solução de armazenamento alternativa. 

Nosso Tutorial de armazenamento da AWS explora os diferentes recursos e benefícios do S3 e do EFS.

Muitos dos projetos listados neste artigo aproveitarão o S3 como uma solução de armazenamento de alguma forma, e você provavelmente o usará bastante em sua carreira. Para você saber mais sobre o que é o Amazon S3e confira o capítulo sobre serviços de armazenamento da AWS do nosso cursoIntrodução à AWS.

1. Hospedagem de um site estático no Amazon S3

Para dar início aos projetos deste artigo, começaremos com a hospedagem de sites estáticos simples. Recomenda-se que você crie seu próprio site estático não apenas para aprender a usar alguns serviços da AWS, mas também como uma ótima maneira de começar a divulgar seus projetos, demonstrando suas habilidades na AWS em um portfólio que você pode enviar a futuros empregadores.

A documentação do AWS contém um tutorial muito fácil de seguir para você configurar um site estático usando um domínio registrado no Route 53.

Serviços da AWS usados neste projeto:

• Amazon Route 53 para registrar um domínio.
• Amazon S3 para armazenar o conteúdo do seu site.
• CloudFront para acelerar seu site estático.
• Lambda@Edge (um recurso do CloudFront) para segurança.

2. Implantação de um aplicativo da Web simples em python com o AWS Elastic Beanstalk

Fonte: AWS

Uma das melhores maneiras de aprender o funcionamento básico do AWS Elastic Beanstalk é implantar um aplicativo da Web em Python com o Flask ou Django.

O AWS Elastic Beanstalk é um ótimo serviço para a implantação de aplicativos da Web porque você pode se concentrar no código do aplicativo em vez de se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura. 

No entanto, você ainda precisa aprender alguns conceitos-chave para configurar seu aplicativo Web corretamente, como variáveis de ambiente, balanceamento de carga e dimensionamento automático. Essa experiência prática é uma boa introdução a alguns conceitos-chave de conceitos e práticas fundamentais de DevOps.

3. Implantação de bancos de dados do SQL Server no Amazon RDS

O workshop Workshop do Amazon RDS para SQL Server oferece um guia passo a passo do Amazon RDS. Você criará uma instância de BD e aprenderá conceitos importantes relacionados a backups, segurança, dimensionamento, otimização e monitoramento da instância de BD.

Projetos intermediários da AWS

Esses projetos ensinam aos iniciantes como aproveitar os serviços de nuvem para obter soluções eficientes e dimensionáveis e, ao mesmo tempo, oferecem experiência prática no tratamento de casos de uso do mundo real, como processamento de imagens e chatbots interativos.

4. Criação de um sistema de processamento de imagens sem servidor

Este projeto orienta você na criação de um fluxo de trabalho de processamento de imagens sem servidor usando o AWS Step Functions, o AWS Lambda, o Amazon DynamoDB e o Amazon SNS.

Ao aproveitar o AWS Step Functions para orquestrar vários serviços, você aprenderá a orquestrar e automatizar fluxos de trabalho complexos, uma habilidade crucial para soluções modernas baseadas em nuvem.

Serviços da AWS usados neste projeto:

• Amazon Rekognition para identificar se um rosto está presente em uma imagem carregada.
• AWS CloudFormation para um modelo que configura rapidamente os recursos necessários para o projeto
• Funções de etapa do AWS para orquestrar o fluxo de trabalho.
• AWS Lambda para invocar o Rekognition.
• Amazon DynamoDB para armazenar metadados de imagens.
• Serviço de notificação simples da Amazon (SNS).
• Amazon EventBridge para acionar a máquina de estado para ser executada quando uma nova imagem for carregada.

Fonte: AWS

5. Criando um chatbot com o AWS Lex

Os chatbots são um tema em alta no momento, e o AWS Lex torna incrivelmente simples a configuração de um chatbot com uma interface da Web que pode ser integrada ao site pessoal ou da empresa.

Fonte: AWS

A AWS oferece um projeto de exemplo do Amazon Lex UI que dará a você alguma experiência prática na configuração e no uso de um chatbot. O uso de um modelo do Amazon CloudFormation acelera ainda mais esse processo com todos os recursos de que você precisa para criar e configurar a interface do usuário do chatbot automaticamente.

Serviços da AWS usados neste projeto:

• Pool de identidades do Amazon Cognito para criar credenciais usadas para autenticar as chamadas à API do Lex a partir do navegador.
• AWS Lex para o chatbot.
• Amazon CloudFormation para o modelo.

Projetos avançados da AWS

Nesta seção, apresentamos projetos baseados em aprendizado de máquina e IA que usam uma ampla variedade de serviços da AWS.

Esses projetos apresentam tecnologias e habilidades avançadas, permitindo que você crie soluções impactantes e de ponta que aprimoram as experiências do usuário e os processos de negócios.

Projetos de aprendizado de máquina com a AWS

O Amazon Sagemaker é um serviço totalmente gerenciado, versátil e dimensionável para a criação, o treinamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina no AWS. É a nossa ferramenta preferida para projetos avançados da AWS que envolvem aprendizado de máquina.

Dê uma olhada nesta introdução ao Sagemaker para que você tenha um resumo completo desse serviço.

6. Implementação de uma solução completa de detecção de fraude por aprendizado de máquina usando o Amazon Sagemaker

O primeiro projeto desta seção é uma solução aprofundada de detecção de fraudes de ponta a ponta solução de detecção de fraudes por aprendizado de máquina criada pela AWS.

Este projeto guiará você pela preparação de dados, treinamento de modelos e implantação. Você obterá insights sobre todo o processo de aprendizado de máquina e, no final, terá um sistema de detecção de fraudes totalmente funcional.

Fonte: AWS

Algumas habilidades básicas em Python são necessárias para que você possa navegar pelo projeto com eficiência. No entanto, o código é bem explicado, portanto, você deve ser capaz de acompanhá-lo mesmo que ainda esteja aprendendo Python.

7. Criando um sistema de recomendação no Amazon Sagemaker

Com este projeto, você treinará e implantará um sistema de recomendação usando dados de classificações de clientes no Amazon Sagemaker.

Este projeto apresenta os conceitos fundamentais usados na criação de sistemas de recomendação. Você ganhará experiência prática usando conceitos de aprendizagem profunda e o SageMaker para treinamento e implantação de modelos dimensionáveis.

Os sistemas de recomendação são amplamente utilizados em comércio eletrônico, streaming de conteúdo e outros setores, o que torna esse projeto altamente relevante e fornece um contexto real para as habilidades aprendidas.

8. Criando um pipeline de classificação de imagens com o Amazon Sagemaker e dados MXNet

Neste projeto, você criará um pipeline de pipeline de classificação de imagens com o Amazon Sagemaker.

Este projeto apresentará a você apresentará a você a classificação de imagensuma tarefa fundamental na visão computacional. No entanto, ao usar o Amazon Sagemaker para fazer todo o trabalho pesado, você pode se concentrar em entender o fluxo de trabalho e os principais conceitos sem se preocupar em criar seus próprios modelos personalizados.

Projetos de IA com a AWS

A segunda parte dos projetos avançados está focada em soluções baseadas em IA. A IA generativa, os grandes modelos de linguagem e o ChatGPT estão dominando o mercado de IA no momento, o que torna este um bom momento para você aprimorar suas habilidades em IA.

O Amazon Bedrock é um serviço sem servidor totalmente gerenciado que permite que você experimente e implemente soluções de IA generativas com facilidade e segurança.

Dê uma olhada neste workshop do Amazon Bedrock para que você tenha uma introdução ao Bedrock e como ele funciona.

9. Criação de um RAG multimodal usando modelos básicos e AWS

Neste primeiro projeto, você criará um RAG multimodal usando modelos de fundação hospedados no Amazon Bedrock e no Amazon Sagemaker.

O objetivo é extrair informações contextualmente relevantes de tabelas, gráficos e textos em apresentações de slides (como o Microsoft PowerPoint, por exemplo). É nesse ponto que um RAG multimodal é especialmente útil, quando você tem dados em diferentes formatos (como imagens ou texto) e precisa extrair insights deles.

Ao trabalhar com modelos de fundação no Amazon Bedrock e no SageMaker, você pode obter experiência prática com ferramentas de IA de ponta. Saber como aproveitar a IA para realizar extração e análise de dados complexos é uma habilidade altamente valiosa em vários setores e aplicativos.

10. Criando um assistente de LLM autêntico na AWS

Neste projeto, você criará um assistente de LLM autêntico no AWS usando Bedrock, Lambda, Cognito, Aurora e S3.

Este é um projeto aprofundado que oferece exposição prática a uma extensa arquitetura de três camadas. Ele também demonstrará de forma realista como uma solução baseada em IA é desenvolvida e implantada em uma plataforma baseada em nuvem.

Este projeto também aborda aspectos essenciais da autenticação de usuários com o Cognito e o gerenciamento de dados com o Aurora e o S3, proporcionando um entendimento completo do desenvolvimento seguro e eficiente de aplicativos.

Fonte: AWS

Projetos de DevOps da AWS

O DevOps envolve cinco áreas principais ou práticas recomendadas:

• Integração contínua e entrega contínua
• Microsserviços
• Infraestrutura como código
• Monitoramento e registro
• Comunicação e colaboração

A AWS oferece serviços que abordam todas essas áreas, o que a torna uma boa opção para aprender e dominar se você quiser construir uma carreira em DevOps. Nesta seção, apresentamos projetos que abordam três das áreas acima usando os serviços da AWS.

11. Criar um aplicativo fullstack usando ECS, Terraform e CodePipeline

Este projeto demonstra como você pode usar os serviços do AWS para criar uma arquitetura robusta para implementar um aplicativo de pilha completa. arquitetura robusta para implantar um aplicativo de pilha completa.

Ele destaca os benefícios do uso de serviços gerenciados de contêineres e da Infraestrutura como Código (IaC) para a implementação eficiente e confiável de aplicativos.

Você terá experiência prática com os principais serviços da AWS, como ECS para gerenciamento de contêineres, Terraform para infraestrutura como código e CodePipeline para CI/CD, equipando-o com habilidades essenciais de nuvem.

Ao integrar a integração contínua e os pipelines de implantação contínua (CI/CD), este projeto também apresenta a você as práticas modernas de DevOps. Você aprenderá a implementar aplicativos de forma mais confiável e eficiente. Essas habilidades são essenciais para manter um fluxo de trabalho tranquilo e automatizado em ambientes de produção.

Fonte: AWS

12. Criação de um sistema automatizado de relatórios do CloudWatchalarm

Este projeto orienta você na criação de um sistema automatizado de relatórios de alarmes do CloudWatch que gera relatórios diários de alarmes acionados do Amazon CloudWatch em uma região especificada da AWS. O relatório, criado por uma função AWS Lambda acionada pelo Amazon EventBridge, é salvo como um arquivo CSV em um bucket S3 e enviado por e-mail via Amazon SES.

Este projeto apresenta a você a automatização de tarefas usando serviços do AWS como Lambda, EventBridge e SES. Ele mostra como otimizar os processos de monitoramento e geração de relatórios, que é um aspecto importante do DevOps.

Ele também demonstra como integrar vários serviços da AWS (Lambda, S3, SES) para criar uma solução coesa, ensinando a você a importância da orquestração de serviços em ambientes de nuvem.

Fonte: AWS

13. Criar um aplicativo da Web em contêiner usando o Amazon ECS e o AWS Fargate

Este projeto envolve a criação e a implementação de um aplicativo da Web em contêiner usando o Amazon ECS e o Fargate. O aplicativo exibe imagens aleatórias de cães ou gatos com base na seleção do usuário.

Você terá experiência prática com a conteinerização usando o Docker e a orquestração com o Amazon ECS e o Fargate.

O AWS Fargate é uma ferramenta essencial de DevOps para gerenciar e executar contêineres sem a necessidade de provisionar, configurar ou dimensionar clusters de máquinas virtuais.

O projeto também abrange testes de carga, ensinando a você como avaliar e garantir a escalabilidade e a confiabilidade de seus aplicativos da Web em diferentes condições de tráfego.

Fonte: AWS

Conclusão

Este artigo apresenta uma série de projetos da AWS criados para aprimorar as habilidades em todos os níveis. Ele enfatiza a importância dos projetos práticos para que você adquira experiência prática e proficiência nos serviços da AWS, o que é essencial para várias funções tecnológicas.

Se você pretende seguir uma carreira em tecnologia de nuvem ou simplesmente deseja aprimorar suas habilidades em AWS, os projetos descritos neste artigo oferecem oportunidades valiosas de aprendizado.

Para construir uma carreira sólida na AWS, comece inscrevendo-se em nosso curso de Introdução à AWS e, em seguida, trabalhe para que você possa você obter a certificação. Para você conhecer as opções de carreira e salário para uma função de AWS na nuvemconfira nosso guia detalhado a seguir!