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使用 Amazon Bedrock 以自然语言生成 AWS Resilience Hub 发现结果
本博文讨论了一种结合 AWS Resilience Hub 和 Amazon Bedrock 以自然语言生成架构结果的解决方案。通过使用弹性枢纽和亚马逊基岩的功能，您可以与公司内部的C套件高管，工程师，经理和其他角色分享发现，以提供更好的可见性，而不是维护弹性架构
来源:亚马逊云科技 _机器学习弹性架构是成功企业的基础。但是，跟上最新进展并确保系统具有弹性可能是一项艰巨的任务。在监控、分析和记录架构发现之间，缺乏关键信息可能会使您的组织容易受到潜在风险和效率低下的影响。即使进行了架构评估，报告也可能非常技术性，并且对关键利益相关者来说难以理解。
在本文中，我们将探讨如何利用 AWS Resilience Hub 和 Amazon Bedrock 的强大功能来弥补这一差距并简化在整个组织中共享架构发现的过程。我们将介绍一种解决方案，该解决方案使用 Amazon Bedrock 的生成式 AI 功能将技术报告转化为简洁的自然语言摘要，使更广泛的受众可以访问它们。
AWS Resilience Hub Amazon Bedrock 生成式 AI通过使用 Resilience Hub 和 Amazon Bedrock 的功能，您可以与公司内的高管、工程师、经理和其他人员分享发现，从而更好地了解如何维护弹性架构。
解决方案概述
AWS 管理控制台 AWS 架构完善的框架本文介绍的解决方案通过 Amazon Cognito 进行编排，以登录到示例 UI，该 UI 通过大型语言模型 (LLM) 调用 AWS Lambda 函数和 Amazon Bedrock 提示。 Resilience Hub 通过 AWS 故障注入服务 (FIS) 提供弹性和操作建议，包括警报、标准操作程序 (SOP) 和故障注入实验。从 Resilience Hub 输入评估 Amazon 资源名称 (ARN) 后，结果将以自然语言总结，以便与其他用户共享。
Amazon Cognito AWS Lambda AWS 故障注入服务 (FIS)下图说明了解决方案架构。
解决方案工作流程包括以下步骤：