AWS упал. Вот вам 𝐓𝐡𝐞 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐒𝐭𝐨𝐫𝐲, о котором вам никто не говорил.

В этом видео я разбираю недавний сбой в работе AWS с точки зрения системного проектирования — простым языком, понятным каждому студенту. Вы узнаете, что на самом деле произошло внутри AWS, как работают DNS Planner и DNS Enactor, почему DynamoDB была задействована, что такое состояние гонки и как AWS его исправила. Мы также поговорим о том, почему даже многорегиональные приложения перестали работать, что означает «контроль скорости» и как AWS предотвращает подобные катастрофы в будущем. К концу видео вы поймете не только сам сбой, но и инженерные выводы, которые за ним стоят. 📚 Рассматриваемые темы: Что такое DNS и Route 53 Роль DNS Planner и Enactor Почему использовалась DynamoDB Что такое состояние гонки Основная причина сбоя Как AWS исправила проблему (управление скоростью, блокировки последовательности) Почему не работали многорегиональные конфигурации Ключевые выводы для системных инженеров Ваши системные инженеры ------------------------------ Ваши системные инженеры -
Для получения дополнительной информации посетите наш сайт -    • Big Data Engineering Full Course Part 1 | ...   Для получения дополнительной информации посетите наш сайт -
Для получения дополнительной информации посетите наш сайт -
Для получения дополнительной информации посетите наш сайт 𝐏𝐥𝐚𝐲𝐋𝐢𝐬𝐭 -
𝐒𝐐𝐋 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐯𝐢𝐞𝐰 𝐐𝐮𝐞𝐬𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐄𝐧𝐠𝐥𝐢𝐬𝐡 -
𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐏𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭 𝐕𝐢𝐝𝐞𝐨𝐬 -
𝐒𝐨𝐜𝐢𝐚𝐥𝐬 🎥𝐘𝐨𝐮𝐓𝐮𝐛𝐞 -    / @thedatatech   📸𝐈𝐧𝐬𝐭𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦 -   / thedatatech.in   💼𝐋𝐢𝐧𝐤𝐞𝐝𝐈𝐧 -   / sbgowtham   🌐𝐖𝐞𝐛𝐬𝐢𝐭𝐞 -
💻𝐆𝐢𝐭𝐇𝐮𝐛 ​​-
💬𝐖𝐡𝐚𝐭𝐬 𝐀𝐩𝐩 -
📧𝐄𝐦𝐚𝐢𝐥 - atozknowledge.com@gmail.com 📱𝐀𝐥𝐥 𝐌𝐲 𝐒𝐨𝐜𝐢𝐚𝐥𝐬 -
Технологии на тамильском и английском языках #DataEngineering #BigData #DataPipeline #ETL #DataProcessing #DataScience #DataAnalytics #DataWrangling #DataOps #DataArchitecture #DataIntegration #DataTransformation #DataStorage #DataManagement #DataPlatform #CloudDataEngineering #AWS #Azure #GCP #DataCloud #CloudComputing #CloudDataPipeline #DataStreaming #Kafka #Spark #Hadoop #NoSQL #DataModeling #DataGovernance #DataLake #DataWarehouse #Redshift #BigQuery #Snowflake #DataVisualization #MachineLearning #AI #API #DatabaseManagement #ServerlessComputing #МиграцияДанных #DevOps #MLOps #ОркестрацияДанных #АвтоматизацияДанных #БезопасностьДанных #CloudMigration #СообществоИнженерииДанных #ДанныеРеальногоВремени #МониторингДанных #ИнструментыИнженерииДанных #DataInsights #УправляемыеДанными #КачествоДанных #ПроектыИнженерииДанных #PythonForData #SQL #УпрощенныеКонвейерыДанных #CloudETL #ModernDataStack #CloudDataOps #DataLakehouse #ИнженерияАналитики #ПотокДанных #ИнтеграцияОблака #ИнструментыДанных #АвтоматизацияКонвейеровДанных #УпрощенноеМоделированиеДанных #ИнструментыETL #КонвейерОбработкиДанных #DataCloudExperts #БессерверныеДанные #РешенияОблачныхВычислений #АналитикаБольшихДанных #РасширеннаяАналитика #ИнновацииВ Данных #УправлениеОблачнымиДанными #DataOpsFramework #ПроцессыETL #StreamingDataPipeline #DataScienceWorkflow #CloudEngineering #DataEngineerLife #DataEngineerJobs #DataEngineeringForBeginners #CloudSolutions #TechForData #DataScienceCommunity #CloudFirst #DataStorageOptimization #CloudETLTools #DataProcessingFrameworks #RealTimeAnalytics #DataEngineering #DataEngineer #DataOps #DataPipelines #ETL #BigData #DataIntegration #DataArchitecture #DataAnalytics #DataPlatform #CloudDataEngineering #CloudDataPipeline #Serverless #AWS #Azure #GCP #CloudComputing #CloudAnalytics #ModernDataStack #DataInfrastructure #DataLake #DataWarehouse #DataGovernance #DataModeling #DataSecurity #DataQuality #MachineLearning #AI #Python #Spark #Kubernetes #MLOps #Потоковая передача данных #Анализ в реальном времени #Визуализация данных #DevOps #Инфраструктура как код #NoSQL #SQL #Бизнес-аналитика #Стратегия данных #Контейнеризация #Микросервисы #Периферийные вычисления #Оркестровка данных #Глубокое обучение #Технологические тренды #Инновации #Автоматизация данных #PaaS #IaaS #SaaS