„Кой“ е по-голям от Пеевски

Post Syndicated from Емилия Милчева original https://www.toest.bg/koy-e-po-golyam-ot-peevski/

„Кой“ е по-голям от Пеевски

Лесно се загражда задкулисието, когато бъде олицетворено със собствено име. Но истината е, че такова собствено име няма. „Кой“ е по-голям от олигарха Пеевски и датира отпреди него. Моделът може да изяде детето си, да създаде друго, а унищожаването или смаляването му до санитарен минимум е възможно единствено със силата на закона и с последователни политически действия, зад които може да се обедини парламентарно мнозинство задълго. За да не се възпроизведе още от същото.

Такова мнозинство не може да се създаде зад политическата акция на ПП–ДБ, които предложиха „санитарен кордон“ около ДПС – Ново начало и лидера ѝ Делян Пеевски, санкциониран за значима корупция от САЩ и Великобритания:

Призоваваме всички партии, всички парламентарни групи да кажат ясно, че под никаква форма няма да работят с ДПС – Ново начало в парламента – нито да се избират техни председатели на комисии, нито зам.-председател на Народното събрание, нито да се влиза в каквито и да е мнозинства с тях. 

Политическа хигиена или политическа тактика?

ПП–ДБ, втора политическа сила след вота на 27 октомври, искат от останалите 7 формации в бъдещия парламент – и главно от победителя ГЕРБ–СДС, който пръв ще получи мандат за съставяне на правителство – да декларират изолация за четвъртата. Политическа хигиена в управлението или политическа тактика преди преговорите за редовно правителство?

„Кой“ е по-голям от Пеевски

Само преди три месеца ПП–ДБ отново поискаха от политическите сили в 50-тото народно събрание да гласуват тяхна декларация като първо условие за търсене на мнозинство с техния втори мандат, който бездруго изглеждаше обречен. Тогава ПП–ДБ дори настояха президентът Радев да забави с три месеца връчването на втория мандат, за да се приемат антикорупционни промени. Става дума за промените в Закона за съдебната власт, в Закона за подаване на сигнали, в Наказателно-процесуалния кодекс, в Закона за личния фалит, за изборите на антикорупционна комисия и нов омбудсман, както и за начало на реформа в службите чрез въвеждане на тестове за интегритет. Изобщо, да се свърши това, което правителството на ПП–ДБ, подкрепено от ГЕРБ и ДПС, не успя да свърши за деветте си месеца. Акцията им се провали и изглежда, че и тази ще има същата участ.

Известно е, че „Кой“ избира да влиза през задния вход – различни политически сили му осигуряват министри, институционално влияние, магистрати. Единственият път, когато Делян Пеевски застана с лицето си като част от управляващо мнозинство, беше по време на т.нар. сглобка. Оттогава той се превърна в истинска публична личност, вече и лидер със своя партия и 30 депутати (срещу 19 на „автентичното ДПС“) и обезвреждането му ще е още по-трудно.

Дори и декларацията на ПП–ДБ да бъде приета, тя няма обвързващ механизъм, който да принуди депутатите или институциите да я спазват. Това я прави по-скоро символична и трудно приложима. Нима ще се иска от всеки новоизбран да подписва декларация за непринадлежност към модела „Кой“?! 

В действителност декларацията е червена линия. Ако не бъде приет ултиматумът за политическата карантина, ПП–ДБ няма да подкрепят избора на председател на 51-вото Народно събрание, нито да участват в преговорите за правителство. Така пред коалицията има две хипотези – да остане в опозиция при евентуален кабинет, съставен с първия мандат на ГЕРБ–СДС, или да се опита да лансира свой с втория мандат, без да се вторачва в подкрепата за него. Червената линия е за „задкулисието“, не и за антиевропейски и проруски политически сили. 

А в бъдещия 51-ви парламент те не са никак малко – освен третата политическа сила „Възраждане“, която е на по-малко от процент разстояние от ПП–ДБ, там е и дебютантката МЕЧ, също и евроскептици и националпопулисти, като БСП и ИТН. Засега геополитическата ориентация на Алианс за права и свободи – т.нар. автентично ДПС на Доган, също не е дотам изяснена. Всички те обаче декларират, също като ПП–ДБ и за разлика от ГЕРБ, че настоящият Висш съдебен съвет няма право да избира нов главен прокурор, който би бил и.ф. главен прокурор Борислав Сарафов като единствена кандидатура. Дали това би могло да е достатъчно основание за спойка за управление?

Безобразията с покупко-продажбата на гласове

Представители на ПП–ДБ мотивират декларацията с извършените безобразия по време на изборния ден – измами, купуване на гласове, корпоративен вот, за които те са сигнализирали още преди 27 октомври. По БНТ съпредседателят на ПП Асен Василев каза, че „партията, която най-драматично купува [ДПС – Ново начало, б.а.], трябва да бъде изолирана“.

Въпреки публично изразените съмнения и предположения за купуване на вот, дали заряд на предизборната кампания на ПП–ДБ, коалицията няма да подкрепи искане за касиране на изборите. Такова смята да отправи „Величие“ – още един двойник на „Възраждане“, влязъл в 50-тото НС и разпаднал се няколко седмици след това. На 27 октомври обаче „Величие“, чийто генезис се свързва с атракциона „Исторически парк“, остана извън 51-вото НС с резултата си от 3,999%. В гласове това означава, че по-малко от 30 не са стигнали на партията, за да прескочи бариерата от 4% – безпрецедентно в историята на демократичните избори у нас. 

Проблемът на „прецедентите“ в България е, че никой не им вярва, защото липсва доверие в институциите и българските граждани живеят с усещането, че са непрекъснато мамени. Като се прибавят кадри от видеонаблюдението в секциите, където членове на СИК попълват бюлетини (с номера на ГЕРБ и ДПС – Ново начало), секции, където почти всички гласове са за една политическа сила, „огромната съпротива“ на „Величие“ си е намясто. (Независимо дали симпатизираме, или не на Ивелин Михайлов, който обвинява мафията в лицето на системните партии, че му е попречила да стане деветата политическа сила в новия парламент.)

Но макар парламентарно представени формации като ПП–ДБ да са съгласни, че е имало изборни манипулации, няма да се присъединят към искане за касиране на изборите. Необходими са ⅕ от депутатите – тоест 48, за да бъде сезиран Конституционният съд (КС), което може да стане в рамките на седем дни след обявяване на изборните резултати. И тъй като 50-тият парламент е действащ до конституиране на следващия, депутати от разпадналата се група на „Величие“ ще опитат да получат подкрепа, което изглежда като кауза пердута. 

Според представители на ПП–ДБ доказателства се събират по време на вота, което МВР и прокуратурата вече нямало как да направят. Сезиране на КС ще е грешка – конституционните съдии ще потвърдят резултата, тъй като са контролирани, а „оспорване на резултата носи риск от дестабилизация“, смятат от „Да, България“. Следвайки тази логика, значи не би трябвало да се изпращат сигнали до МВР и прокуратурата, защото те също са контролирани, дори още по-здраво. Така реториката на ПП–ДБ срещу купуването на гласове заприличва на предизборна тактика, която има принос за повишената до 38,94% избирателна активност.

Но „Величие“ смята да се обърне към съда, който може да разпореди повторно преброяване на бюлетини в райони, където бъдат представени убедителни доказателства за нарушения. За такова преброяване настояват и от МЕЧ – партията, създадена от бившия спортен министър Радостин Василев, прочул се с разпространението на записа от заседание на Националния съвет на ПП, където временно се беше приютил след ИТН.

Президентът Румен Радев коментира вота на четвъртия ден, след като ЦИК беше обявила окончателните резултати с мандати и имена на депутати. Той избра да го направи с прессъобщение, в което критикува честността на изборите и задава въпроси, на които очаква отговори от служебното правителство, макар то вече да е обявило, че добре се е справило:

Как е възможно множащите се сигнали и примери за купен и манипулиран вот да се виждат от всички, но да остават извън вниманието на отговорните институции?
Използвани ли са държавни органи като бухалка над кметове и бизнеса за гласуване под строй? Впрегнат ли е бил криминалният контингент за набиране на гласове?
Коя е политическата сила и кой е политическият лидер, които използват подобни уродливи практики?

Ще получи някакви отговори и те едва ли ще съдържат името на партията поръчител за купуване на гласове, въпреки че в стотина избирателни секции процентът на подадените гласове за ДПС – Ново начало е като при социализма – над 85–90%. Към призива на президента се присъединиха и двете ДПС-та – първо Пеевски, а после и Джевдет Чакъров поискаха МВР да назове купувачите на гласове. Лидерът на ИТН Слави Трифонов също тутакси обяви, че е съгласен с президента, и поиска смяна на служебния кабинет заради нечестния вот. (Изобщо, ИТН и президентът имат чудесно разбирателство, а наскоро Радев назначи в Управителния съвет на Българската народна банка човек на ИТН – бившия депутат Любомир Каримански, който не беше избран за един от подуправителите.)

Никога досега не се е случвало МВР и разследванията да стигнат до поръчителите. А президентските въпроси съдържат и отговори. И Радев явно не смята да направи повече от това, въпреки че в т.нар. Триъгълник на властта протестират и от „Величие“, и от гражданско сдружение БОЕЦ. 

Но сега въпросът отново е какво редовно правителство може да излъчи 51-вият парламент и ако се случи, дали и как ще бъдат завършени ключовите етапи от антикорупционната и правосъдната реформа. Възможно ли е ГЕРБ да игнорира Пеевски, какъв премиер ще предложат и дали ще е приемлив и за ПП–ДБ? Кой ще е третият (а може и четвърти, и пети), колко далече трябва да бъдат държани „Възраждане“ и МЕЧ, също продукт на антисистемния популистки вот? И двете партии формално подкрепят инициативата за санитарен кордон, но ако бъдат приети и техни искания, с което съвсем я обезсмислят.

Френският опит

В европейски план политиката на санитарен кордон се прилага най-успешно във Франция спрямо крайнодесните, особено срещу Националния фронт (днес Национален сбор), воден от Жан-Мари Льо Пен, а по-късно и от дъщеря му Марин Льо Пен. Тази практика включва мерки за политическо изолиране, избягване на коалиции и публично дистанциране от крайни националистически позиции. 

През 2002 г., когато Жан-Мари Льо Пен неочаквано стигна до втория тур на президентските избори срещу Жак Ширак, политическите партии – както леви, така и десни – се обединиха около призива „Гласувайте за Републиката“, като открито подкрепиха Ширак в името на демокрацията и политическата стабилност. Тази практика продължи и по-късно, като основните партии се обръщат с призив към избирателите си да подкрепят кандидата с най-голям шанс да победи крайнодесните дори ако е от противоположния политически лагер. Например през юни 2021 г. на регионалните избори в Прованс-Алпи-Лазурен бряг левицата и десницата се координираха, за да не допуснат „Национален сбор“ да спечели.

А кандидатурата на Еманюел Макрон през 2017 г. успя да обедини избиратели от различни части на политическия спектър срещу Марин Льо Пен, като Макрон се позиционира като центрист и проевропейски лидер. 

В Германия, въпреки високите изборни резултати на „Алтернатива за Германия“ в Тюрингия и Саксония, партията е все така поставена в пълна изолация от останалите партии в управлението на отделните провинции.

Но България не разполага с френски избиратели, нито с френска или германска политическа култура, а българските политици не се срамят от прокремълските патриоти. „Кой“ отдавна се е възпроизвел в повечето парламентарни групи и маркирането няма да помогне. Смели политически лидери обаче могат – стига да се намерят.

На второ четене: „Нека забравим тези разкази“

Post Syndicated from Стефан Иванов original https://www.toest.bg/na-vtoro-chetene-neka-zabravim-tezi-razkazi/

„Нека забравим тези разкази“ от Дилян Еленков

На второ четене: „Нека забравим тези разкази“

изд. ИК „Жанет 45“, 2023

Започнах да чета тези разкази (моля, нека не ги забравяме по никакъв начин!) след първия концерт на група „Манекен“, чийто едва навлязъл в тийнейджърството вокалист и китарист познавам още от раждането му. Те имат вече и авторски песни, но ядрото на концерта бяха шест кавъра на „Нирвана“ и един на „Клаш“. Учудих се, доста наивно, как, въпреки че не е израснал през 90-те, не познава контекста от първо лице и не е белязан от автентичната болка и мъка на Кобейн, той припознава и усеща напълно суровата енергия на песните и тя му е толкова близка, че кавърите не се усещат като кавъри, ами като оригинали. Ясно е, че има песни и произведения на изкуството, които с лекота надскачат времето си и остават важни. И въпреки това се учудих и усетих момчето на сцената още по-познато. Но всъщност защо да се учудвам, аз усещах като свои и „Нова Генерация“, а когато Воев си е отишъл, съм бил на шест…

Усещам и тези разкази като случили се край мен и си мисля, че те тепърва ще бъдат оценени и прочетени. Познавам техния автор от повече от двайсет години. Първо от група „Кака Сяра“, една от десетките странни, красиви и особени пост пънк групи, разцъфнали в софийските гаражи и мазета. После и от книгите му с поезия, а сега и от прозата му.

Дилян Еленков е истински и неподправен пънкар. Писането му надскача дневниковото и автобиографичното с лекота и е литература с честно и неподправено сърце.

Сърце, белязано от болка, всекидневни трудности, зависимости и не точно органично нежелание да е като другите, ами откровен отказ да е като тях, без поза и кокетство. Един от любимите ми графити си остава „познавате ли нормални хора, а харесвате ли ги“ и той спокойно би могъл да е написан от автора на тези истории. В тях, естествено, го има припознаването и влиянието на Буковски, но американският автор не е отвлякъл почерка на Еленков, нито стила му, както често се случва. Усеща се и влиянието на Хармс, Борис Виан, Ървин Уелш, Бредбъри, Анна Старобинец.

Някои разкази са като приказки и притчи, в които мирът има обсесивно-компулсивно разстройство, а войната е малко момиче, което иска край и го открива, когато намира мира. Има клаустрофобични и макабрени истории, толкова изчистени и ясни в действието и сюжета си, че вече са превърнати в късометражни игрални и анимационни филми, награждавани в десетки фестивали.

Писането на Еленков е прецизно и майсторско, има повтарящи се лайтмотиви. Има кървящи венци и ежедневни окови, но най-често има борба за оцеляване, борба за любов, борба за лична свобода. Борба да си човек, да си добър човек, честен и себе си, доколкото е възможно.

И в тази борба, която се води в България, сред панелни блокове, боклук, по нощите, в опиянение и алкохолизъм, има невинност и красота, има романтика и отказ от самосъжаление. Има колкото сила, толкова и страдание. Четейки разказите, препусках през тях, прелиствах и поглъщах бързо и ненаситно, сякаш се бях качил на кон, карах колело или се возех (както в пасажерската песен на Иги Поп). Отново бях в низ от приятелски компании, безизходни и съдбовни случки, които преливат една в друга.

Историите за трудностите по изграждане на всекидневни навици, ходенето по болници и публични домове, отварянето на бутилки с подръчни средства, пътуванията на стоп с момичета, работата като продавач на хотдог, завръщането в рая на детството, просенето по улиците, за да си купиш евтино пиене, срещата с черна дупка в кухнята, която се казва Наташа и лочи лакомо ракия, се натрупват и образуват цялост, която се доближава в концентрацията си до роман. Много искам и се надявам Дилян Еленков да напише и такава книга. Той има какво да разкаже и може да го направи неповторимо.

На второ четене: „Нека забравим тези разкази“

На пръв поглед това са истории за първите десетилетия на настоящия век, разказани по-често от първо лице. На втори поглед – за зависимости.

На трети – колко е трудно да свикнеш с промяната в тялото, работата, обществото, в живота. На четвърти – изследване на това какво е мръсно и какво чисто. На пети – анализ на произхода на волята да изчезнеш, да не си тук и сега, в себе си, и да потънеш в сянка, в електрически стол, в слепота, в пристрастяване, в четене, гледане или слушане, защото ти е изключително трудно да функционираш пълноценно като човешко същество в едно толкова счупено общество.

Колкото и повторни погледи да хвърлям към разказите, не откривам жалване. Не, нищо сълзливо и нарочно милозливо няма тук. Напротив, от тях лъха достойнство, което, напук на всичко, не вехне. От тях струи самоирония и честност, които са рядкост в съвременното българско писане. Има воля да се види чуждият смисъл, да се навлезе до шия в съчувствие и състрадание, да се скочи в дълбокото и страшното, в безизходното на живота и да се извади оттам каквото е открито, за да бъде споделено. И това, поне за мен, е писателски и човешки подвиг, който се надявам да бъде разпознат и оценен в цялост. Защото го заслужава.

Както и всеки български квартал заслужава по една Розова къща – човешки и читав социален център за работа с хора, зависими от наркотици и алкохол.

Една от любимите думи на майка ми: урбулешката – набързо, презглава, на юруш; прибързано, необмислено, както дойде. Така живеем, така обичаме, така умираме. Кои сме ние ли? Онези, които не си признават кои са. Благодарен съм на тази книга, защото съдържанието ѝ е такова признание. Без претенции и ненужни амбиции. Писане, без на автора да му мигне окото и без да се обезкуражи. Такива литературни постижения вдъхват увереност и мотивират и други да ги последват. Което, убеден съм, ще стане. Нека по никакъв начин не забравяме тези разкази.


Активните дарители на „Тоест“ получават постоянна отстъпка в размер на 20% от коричната цена на всички заглавия от каталога на „Жанет 45“ , както и на няколко други български издателства в рамките на партньорската програма Читателски клуб „Тоест“. За повече информация прочетете на toest.bg/club.

Никой от нас не чете единствено най-новите книги. Тогава защо само за тях се пише? „На второ четене“ е рубрика, в която отваряме списъците с книги, публикувани преди поне година, четем ги и препоръчваме любимите си от тях. Рубриката е част от партньорската програма Читателски клуб „Тоест“. Изборът на заглавия обаче е единствено на авторите – Стефан Иванов и Севда Семер, които биха ви препоръчали тези книги и ако имаше как веднъж на две седмици да се разходите с тях в книжарницата.

Уморените думи ги убиват – дали?

Post Syndicated from original https://www.toest.bg/umorenite-dumi-gi-ubivat-dali/

Уморените думи ги убиват – дали?

Замисляли ли сте се колко интензивно стана общуването ни в последните едно-две десетилетия? Никога досега хората в развитите, а и в по-слабо развитите общества не са писали, чели, говорили и слушали толкова много. Естествено, имам предвид не само съдържателни диалози и високохудожествени или специализирани текстове, а всякаква устна и писмена реч, включително публикации и коментари в социалните мрежи и кратки съобщения в чатове.

Какво става с думите в това шеметно общуване, с какво бреме ги натоварваме и могат ли те да го понесат? Да видим как се справят някои от тях.

Уникален

Веднага и без каквото и да било колебание бих връчила на това прилагателно име палмата на първенството за досадна и (почти) нищо неказваща дума. От баница, през френски маникюр, до вкаран гол – всичко вече се определя като уникално. Ясно, искате да привлечете вниманието точно към вашата кулинарна рецепта, към студиото за красота, в което работите, или към видеото в спортния ви сайт, но имайте предвид, че за съществена част от говорещите български присъствието на тази дума вече носи негативи за текстовете. От прекомерна употреба тя престана да откроява, да отличава наистина единствените, изключителните елементи от множеството. Лично за мен в най-добрия случай уникален просто е синоним на (много) хубав. Ако искате да подчертаете нечия наистина уникална природа, бих ви посъветвала да употребите синоним, например неповторим, превъзходен, великолепен

Супер

Един приятел ми каза, че тази дума е като черна дупка, която засмуква всички нюанси. Изкушавам се да продължа в същата посока. Според учените черните дупки могат да се обяснят с теорията на относителността. В случая с езика дали загубата на нюансите и изпразването на думите от съдържание не могат да се обяснят с относителността, с която ги употребяваме, с това, че с лека ръка възхваляваме или заклеймяваме, лепим етикети на хора, които не познаваме, даваме оценка на неща, от които не разбираме… Супер сме, ние сме върха (ето ви още един суперски израз)! Огледалото на езика обаче показва друго: когато си служим предимно с думи като супер, яко, жестоко, това е свидетелство, че речникът ни не е особено богат и ни е трудно да степенуваме и нюансираме нашата оценка.

Култов, епичен

Поправете ме, ако греша, но мисля, че епичното шествие на двете прилагателни тръгва от седмото изкуство с любезното съдействие на английския език и младото българско поколение. Култови са филмите с огромен брой отдадени фенове и утвърдени като класически постижения във времето. Епични пък са кинотворбите с голям мащаб и зрелищност. Филмите от поредицата „Междузвездни войни“ са едновременно култови и епични. Разбира се, вдигам летвата в небесата с този пример, обаче не бива и да я снижаваме много, защото лесно ще стигнем до карикатурни изрази в новинарски сайтове, като „бившия култов певец на механа „Македония“ в Благоевград“. Моите уважения към изпълнителя и почитателите му, но ако и той, и Елвис Пресли са култови изпълнители, какво изобщо означава това прилагателно име?

В едно интервю, говорейки за отношенията между хората в опосредстваната хиперкомуникация, лингвистката Жули Невьо предупреждава да не прекаляваме с експресивните думи (такива са и култов, и епичен, и уникален, и супер):

Думите се изхабяват – такава е природата на езика. Особено когато са експресивни, защото експресивността се нуждае от рядка употреба, за да се постигне ефект…

Иновативен

Времето изисква от нас да сме на гребена на вълната – и нито милиметър по-долу. Как най-добре да отговорим на този повик? Като сме иновативни във всичко: в методите, които използваме, в проектите, които осъществяваме, в кредитите, които предлагаме – да, търсейки примери за словосъчетания с тази дума, попаднах на иновативни кредити. Хм, казах си, подобни финансови изкушения ще да са насочени към иновативни клиенти. Потърсих нарочно словосъчетанието и точно както е писано в Библията, намерих, при това на не едно и две места. Става въпрос за клиенти, които са компании, и така вече е обяснимо, защото компаниите могат да са иновативни, но в началото леко се стреснах.

Патриоти, патриотизъм

По време на Прехода у нас дейно участие в обществено-политическия ни живот вземат различни партии, чиято идеология е основана върху патриотичния идеал. Да си припомним, че в зората на демокрацията се появи Общонародният комитет за защита на националните интереси, години по-късно беше създадена „Атака“, а след нея на терена излязоха ВМРО – БНД¹, Националният фронт за спасение на България (НФСБ), „Възраждане“, „Величие“, МЕЧ и пр. „Атака“, ВМРО и НФСБ участваха в управлението на държавата чрез коалицията „Обединени патриоти“, преди това пък ВМРО и НФСБ се бяха съюзили в Патриотичния фронт. Представителите на тези формации за по-кратко бяха наричани в медиите патриотите и названието доста бързо се специализира за политическа употреба. Паралелно и също така доста бързо използването му за други цели стана щекотливо.

За дискредитирането на думата според мен допринесе и татуираният патриотизъмпоказната „почит“ към националните ни герои. В резултат на всичко това зачести употребата на патриотари и патриотарство, в чието значение доминираща е именно показността на любовта към родината и родното.

Ценности

Освен националните ценности днес ние, българите, защитаваме множество други: традиционни семейни, демократични, консервативни, евроатлантически, европейски, християнски… И говорейки непрекъснато за тях, всъщност ги обезценяваме. Както вече стана ясно от казаното за прилагателните имена по-горе, така се получава с думите, които нямат толкова широка употреба, но ние започваме да ги изричаме едва ли не във всяко трето изречение. Изобщо не си даваме сметка, че експлоатирането им в речта им прави много, много лоша услуга – те стават тривиални, безлични и девалвират точно като лева по времето на Жан Виденов

Случва се

Малко по-различен е случаят със случва се, защото този глагол не може да се похвали с яркост или експресивност и открай време се употребява широко в българската реч. Значението му се свързва най-вече с настъпването на независещи от нас събития. Изведено до крайност, то е илюстрирано в една песен на ФСБ по текст на Даниела Кузманова:

Най-невероятните неща,
най-непредвидимите неща,
най-парадоксалните неща –
не, не стават така…

Най-невероятните неща,
най-непредвидимите неща,
най-парадоксалните неща
просто се случват.

От около двайсет години насам обаче (по мои наблюдения) думата разшири чувствително досегашната си семантика и започна да означава и съзнателни, нарочни действия:

Ще бъде огромна грешка, ако ротацията не се случи.
Договорът е с щатска компания, разговорите се случиха по линия на Европейската комисия…

В първия пример глаголът е употребен вместо осъществявам се, а във втория – вместо провеждам се. И тук става ясно защо охотно му позволихме да завземе територията на други думи. Просто случва се ни спестява мисленето и търсенето на подходящия глагол. Промените например настъпват, мечтите се сбъдват или се постигат, премиерата се състои, но къде-къде по-лесно е всички те да се случат.

За разширяването на семантиката важна роля изигра и английският език, в който глаголът to happen означава както случайни, непланирани, така и съзнателни действия. Впрочем мисля, че подтикът дойде именно оттам и в началото сякаш имаше някакъв опит за освежаване на речта с употребата на случва се вместо провежда се, реализира се, става, състои се – все банални глаголи с отвлечено значение. Днес обаче вече се приближаваме до етапа, в който случва се кандидатства за членство в същата група.

Преди да напиша тази статия, се допитах до няколко души, за да подбера най-актуалните примери за изхабени думи в българския език. Краткият списък, който съставих, все пак отразява в голяма степен личните ми впечатления и съм убедена, че мнозина от вас имат свой списък. А това означава, че сме чувствителни към езика във време, в което безкритичната му употреба в публичното общуване взема все по-застрашителни размери.

1 ВМРО започна да развива политическа дейност доста преди „Атака“, но на национално ниво първо „Атака“ стана значим политически фактор.


Езикът може да е вкусен и извън блюдото – онзи, българският език, на който говорим от малки и на който около 24 май се кълнем в обич. А той в същността си е средство за общуване и за да ни служи добре, непрекъснато се променя. Да го погледнем в неговата динамика и да се опитаме да разберем какво става и защо, кои са движещите механизми и как те са свързани с обществените процеси. И тъй като задачата не е лека, ще го правим постепенно – на порции.

ASUS AMD EPYC CXL Memory Enabled Server AI and More OCP Summit 2024

Post Syndicated from Eric Smith original https://www.servethehome.com/asus-amd-epyc-cxl-memory-enabled-server-ai-ocp-summit-2024/

We check out four AMD EPYC 9005 servers from ASUS including AI GPU servers and the 2U 4-node ASUS RS520QA-E13-RS8U with CXL memory expansion

The post ASUS AMD EPYC CXL Memory Enabled Server AI and More OCP Summit 2024 appeared first on ServeTheHome.

New AWS Secure Builder training available through SANS Institute

Post Syndicated from Mecca Nnacheta original https://aws.amazon.com/blogs/security/new-aws-secure-builder-training-available-through-sans-institute/

Education is critical to effective security. As organizations migrate, modernize, and build with Amazon Web Services (AWS), engineering and development teams need specific skills and knowledge to embed security into workloads. Lack of support for these skills can increase the likelihood of security incidents.

AWS has partnered with SANS Institute to create SEC480: AWS Secure Builder—a new training course that can help you confidently build and deploy secure workloads in the AWS Cloud.

The training, authored and delivered by the experts at SANS Institute, is designed to equip architects, engineers, and developers with the ability to implement and enhance security controls, and strengthen your security posture with a secure by design approach to product development.

What you’ll learn

The course features eight comprehensive modules that focus on different aspects of AWS security. Each is accompanied by a hands-on lab to provide practical experience and boost confidence in building secure AWS environments.

  1. Responsibility to, for, and of security: Understand the shared responsibility model, the difference between cloud and on-premises security, AWS security architecture, compliance requirements, and how to apply effective security controls.
  2. Identification and authorization: Implement best practices for AWS Identity and Access Management (IAM), explore workforce identity management, address common authentication failures, and apply secure access controls.
  3. Continuous integration and delivery (CI/CD): Learn how to configure and use CI/CD pipelines, automate code deployment with AWS CodePipeline, integrate security tools, and help prevent misconfigurations through hands-on labs and real-world demos.
  4. Workload and services: Manage AWS workloads and services such as Amazon API Gateway, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), and Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), address misconfigurations, and align configurations to your risk profile through practical labs and real-world examples.
  5. Security monitoring: Implement comprehensive security monitoring with logging at all levels, use monitoring tools, enhance alerting with artificial AI, and set up early warning systems.
  6. Exposure and attack vectors: Identify and mitigate exposure and attack vectors through open source intelligence (OSINT), understand the anatomy of exploitations, and minimize threat surfaces using threat modeling and compliance tools.
  7. Incident response: Master the six-step incident response process, implement best practices with roles, playbooks, and technology, and prepare with tools and exercises.
  8. Trust, control, and the supply chain: Evaluate vendor reliance and onboarding processes, implement Zero Trust principles, and defend against supply chain attacks to ensure secure vendor interactions.

Anyone technical who will be building in, operating in, configuring, or managing AWS cloud environments can benefit from the training, including AWS customers and partners. The training is offered online, and learnings are validated by an associated GIAC exam.

Arming your teams with the insight provided by this training can help your organization design, build, and maintain applications in the cloud with a security-first mindset, increase product development velocity, and enhance business agility through secure cloud practices.

We encourage you to learn more about SEC480: AWS Secure Builder through SANS Institute.

Notes

  • This course will be offered online. SANS provides in-person training only for private, high-volume trainings.
  • GIAC is providing a micro-credential for the AWS Secure Builder certification. It will be the first course to have this designation by GIAC. Micro-certifications are short, competency-based courses that demonstrate mastery in a particular area.

If you have feedback about this post, submit comments in the Comments section below.

Mecca Nnacheta

Mecca Nnacheta

Mecca is a Cyber Security Engineer at AWS Security in Vulnerability Management. He has been part of AWS Security since 2021 and began in Compliance and Assurance as the Global Customer Experience Lead for regulatory engagements. He is the North America East Regional Chair for Sustainability Ambassadors, Sponsor for Amazon HQ2 Toastmasters, and Amazon’s Connect@DC Professional Development Co-Chair.

Integrate Amazon Bedrock with Amazon Redshift ML for generative AI applications

Post Syndicated from Satesh Sonti original https://aws.amazon.com/blogs/big-data/integrate-amazon-bedrock-with-amazon-redshift-ml-for-generative-ai-applications/

Amazon Redshift has enhanced its Redshift ML feature to support integration of large language models (LLMs). As part of these enhancements, Redshift now enables native integration with Amazon Bedrock. This integration enables you to use LLMs from simple SQL commands alongside your data in Amazon Redshift, helping you to build generative AI applications quickly. This powerful combination enables customers to harness the transformative capabilities of LLMs and seamlessly incorporate them into their analytical workflows.

With this new integration, you can now perform generative AI tasks such as language translation, text summarization, text generation, customer classification, and sentiment analysis on your Redshift data using popular foundation models (FMs) such as Anthropic’s Claude, Amazon Titan, Meta’s Llama 2, and Mistral AI. You can use the CREATE EXTERNAL MODEL command to point to a text-based model in Amazon Bedrock, requiring no model training or provisioning. You can invoke these models using familiar SQL commands, making it more straightforward than ever to integrate generative AI capabilities into your data analytics workflows.

Solution overview

To illustrate this new Redshift machine learning (ML) feature, we will build a solution to generate personalized diet plans for patients based on their conditions and medications. The following figure shows the steps to build the solution and the steps to run it.

The steps to build and run the solution are the following:

  1. Load sample patients’ data
  2. Prepare the prompt
  3. Enable LLM access
  4. Create a model that references the LLM model on Amazon Bedrock
  5. Send the prompt and generate a personalized patient diet plan

Pre-requisites

  1. An AWS account.
  2. An Amazon Redshift Serverless workgroup or provisioned data warehouse. For setup instructions, see Creating a workgroup with a namespace or Create a sample Amazon Redshift data warehouse, respectively. The Amazon Bedrock integration feature is supported in both Amazon Redshift provisioned and serverless.
  3. Create or update an AWS Identity and Access Management (IAM role) for Amazon Redshift ML integration with Amazon Bedrock.
  4. Associate the IAM role to a Redshift instance.
  5. Users should have the required permissions to create models.

Implementation

The following are the solution implementation steps. The sample data used in the implementation is for illustration only. The same implementation approach can be adapted to your specific data sets and use cases.

You can download a SQL notebook to run the implementation steps in Redshift Query Editor V2. If you’re using another SQL editor, you can copy and paste the SQL queries either from the content of this post or from the notebook.

Load sample patients’ data:

  1. Open Amazon Redshift Query Editor V2 or another SQL editor of your choice and connect to the Redshift data warehouse.
  2. Run the following SQL to create the patientsinfo table and load sample data.
-- Create table

CREATE TABLE patientsinfo (
pid integer ENCODE az64,
pname varchar(100),
condition character varying(100) ENCODE lzo,
medication character varying(100) ENCODE lzo
);
  1. Download the sample file, upload it into your S3 bucket, and load the data into the patientsinfo table using the following COPY command.
-- Load sample data
COPY patientsinfo
FROM 's3://<<your_s3_bucket>>/sample_patientsinfo.csv'
IAM_ROLE DEFAULT
csv
DELIMITER ','
IGNOREHEADER 1;

Prepare the prompt:

  1. Run the following SQL to aggregate patient conditions and medications.
SELECT
pname,
listagg(distinct condition,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as conditions,
listagg(distinct medication,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as medications
FROM patientsinfo

The following is the sample output showing aggregated conditions and medications. The output includes multiple rows, which will be grouped in the next step.

  1. Build the prompt to combine patient, conditions, and medications data.
SELECT
pname || ' has ' || conditions || ' taking ' || medications as patient_prompt
FROM (
    SELECT pname, 
    listagg(distinct condition,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as conditions,
    listagg(distinct medication,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as medications
    FROM patientsinfo) 
GROUP BY 1

The following is the sample output showing the results of the fully built prompt concatenating the patients, conditions, and medications into single column value.

  1. Create a materialized view with the preceding SQL query as the definition. This step isn’t mandatory; you’re creating the table for readability. Note that you might see a message indicating that materialized views with column aliases won’t be incrementally refreshed. You can safely ignore this message for the purpose of this illustration.
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_prompts AUTO REFRESH YES
AS
(
SELECT pid,
pname || ' has ' || conditions || ' taking ' || medications as patient_prompt
FROM (
SELECT pname, pid,
listagg(distinct condition,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as conditions,
listagg(distinct medication,',') within group (order by pid) over (partition by pid) as medications
FROM patientsinfo)
GROUP BY 1,2
)
  1. Run the following SQL to review the sample output.
SELECT * FROM mv_prompts limit 5;

The following is a sample output with a materialized view.

Enable LLM model access:

Perform the following steps to enable model access in Amazon Bedrock.

  1. Navigate to the Amazon Bedrock console.
  2. In the navigation pane, choose Model Access.

  1. Choose Enable specific models.
    You must have the required IAM permissions to enable access to available Amazon Bedrock FMs.

  1. For this illustration, use Anthropic’s Claude model. Enter Claude in the search box and select Claude from the list. Choose Next to proceed.

  1. Review the selection and choose Submit.

Create a model referencing the LLM model on Amazon Bedrock:

  1. Navigate back to Amazon Redshift Query Editor V2 or, if you didn’t use Query Editor V2, to the SQL editor you used to connect with Redshift data warehouse.
  2. Run the following SQL to create an external model referencing the anthropic.claude-v2 model on Amazon Bedrock. See Amazon Bedrock model IDs for how to find the model ID.
CREATE EXTERNAL MODEL patient_recommendations
FUNCTION patient_recommendations_func
IAM_ROLE '<<provide the arn of IAM role created in pre-requisites>>'
MODEL_TYPE BEDROCK
SETTINGS (
    MODEL_ID 'anthropic.claude-v2',
    PROMPT 'Generate personalized diet plan for following patient:');

Send the prompt and generate a personalized patient diet plan:

  1. Run the following SQL to pass the prompt to the function created in the previous step.
SELECT patient_recommendations_func(patient_prompt) 
FROM mv_prompts limit 2;
  1. You will get the output with the generated diet plan. You can copy the cells and paste in a text editor or export the output to view the results in a spreadsheet if you’re using Redshift Query Editor V2.

You will need to expand the row size to see the complete text.

Additional customization options

The previous example demonstrates a straightforward integration of Amazon Redshift with Amazon Bedrock. However, you can further customize this integration to suit your specific needs and requirements.

  • Inference functions as leader-only functions: Amazon Bedrock model inference functions can run as leader node-only when the query doesn’t reference tables. This can be helpful if you want to quickly ask an LLM a question.

You can run following SQL with no FROM clause. This will run as leader-node only function because it doesn’t need data to fetch and pass to the model.

SELECT patient_recommendations_func('Generate diet plan for pre-diabetes');

This will return a generic 7-day diet plan for pre-diabetes. The following figure is an output sample generated by the preceding function call.

  • Inference with UNIFIED request type models: In this mode, you can pass additional optional parameters along with input text to customize the response. Amazon Redshift passes these parameters to the corresponding parameters for the Converse API.

In the following example, we’re setting the temperature parameter to a custom value. The parameter temperature affects the randomness and creativity of the model’s outputs. The default value is 1 (the range is 0–1.0).

SELECT patient_recommendations_func(patient_prompt,object('temperature', 0.2)) 
FROM mv_prompts
WHERE pid=101;

The following is a sample output with a temperature of 0.2. The output includes recommendations to drink fluids and avoid certain foods.

Regenerate the predictions, this time setting the temperature to 0.8 for the same patient.

SELECT patient_recommendations_func(patient_prompt,object('temperature', 0.8)) 
FROM mv_prompts
WHERE pid=101;

The following is a sample output with a temperature of 0.8. The output still includes recommendations on fluid intake and foods to avoid, but is more specific in those recommendations.

Note that the output won’t be the same every time you run a particular query. However, we want to illustrate that the model behavior is influenced by changing parameters.

  • Inference with RAW request type models: CREATE EXTERNAL MODEL supports Amazon Bedrock-hosted models, even those that aren’t supported by the Amazon Bedrock Converse API. In those cases, the request_type needs to be raw and the request needs to be constructed during inference. The request is a combination of a prompt and optional parameters.

Make sure that you enable access to the Titan Text G1 – Express model in Amazon Bedrock before running the following example. You should follow the same steps as described previously in Enable LLM model access to enable access to this model.

-- Create model with REQUEST_TYPE as RAW

CREATE EXTERNAL MODEL titan_raw
FUNCTION func_titan_raw
IAM_ROLE '<<provide the arn of IAM role created in pre-requisites>>'
MODEL_TYPE BEDROCK
SETTINGS (
MODEL_ID 'amazon.titan-text-express-v1',
REQUEST_TYPE RAW,
RESPONSE_TYPE SUPER);

-- Need to construct the request during inference.
SELECT func_titan_raw(object('inputText', 'Generate personalized diet plan for following: ' || patient_prompt, 'textGenerationConfig', object('temperature', 0.5, 'maxTokenCount', 500)))
FROM mv_prompts limit 1;

The following figure shows the sample output.

  • Fetch run metrics with RESPONSE_TYPE as SUPER: If you need more information about an input request such as total tokens, you can request the RESPONSE_TYPE to be super when you create the model.
-- Create Model specifying RESPONSE_TYPE as SUPER.

CREATE EXTERNAL MODEL patient_recommendations_v2
FUNCTION patient_recommendations_func_v2
IAM_ROLE '<<provide the arn of IAM role created in pre-requisites>>'
MODEL_TYPE BEDROCK
SETTINGS (
MODEL_ID 'anthropic.claude-v2',
PROMPT 'Generate personalized diet plan for following patient:',
RESPONSE_TYPE SUPER);

-- Run the inference function
SELECT patient_recommendations_func_v2(patient_prompt)
FROM mv_prompts limit 1;

The following figure shows the output, which includes the input tokens, output tokens, and latency metrics.

Considerations and best practices

There are a few things to keep in mind when using the methods described in this post:

  • Inference queries might generate throttling exceptions because of the limited runtime quotas for Amazon Bedrock. Amazon Redshift retries requests multiple times, but queries can still be throttled because throughput for non-provisioned models might be variable.
  • The throughput of inference queries is limited by the runtime quotas of the different models offered by Amazon Bedrock in different AWS Regions. If you find that the throughput isn’t enough for your application, you can request a quota increase for your account. For more information, see Quotas for Amazon Bedrock.
  • If you need stable and consistent throughput, consider getting provisioned throughput for the model that you need from Amazon Bedrock. For more information, see Increase model invocation capacity with Provisioned Throughput in Amazon Bedrock.
  • Using Amazon Redshift ML with Amazon Bedrock incurs additional costs. The cost is model- and Region-specific and depends on the number of input and output tokens that the model will process. For more information, see Amazon Bedrock Pricing.

Cleanup

To avoid incurring future charges, delete the Redshift Serverless instance or Redshift provisioned data warehouse created as part of the prerequisite steps.

Conclusion

In this post, you learned how to use the Amazon Redshift ML feature to invoke LLMs on Amazon Bedrock from Amazon Redshift. You were provided with step-by-step instructions on how to implement this integration, using illustrative datasets. Additionally, read about various options to further customize the integration to help meet your specific needs. We encourage you to try Redshift ML integration with Amazon Bedrock and share your feedback with us.


About the Authors

Satesh Sonti is a Sr. Analytics Specialist Solutions Architect based out of Atlanta, specialized in building enterprise data services, data warehousing, and analytics solutions. He has over 19 years of experience in building data assets and leading complex data services for banking and insurance clients across the globe.

Nikos Koulouris is a Software Development Engineer at AWS. He received his PhD from University of California, San Diego and he has been working in the areas of databases and analytics.

Unlock the potential of your supply chain data and gain actionable insights with AWS Supply Chain Analytics

Post Syndicated from Donnie Prakoso original https://aws.amazon.com/blogs/aws/unlock-the-potential-of-your-supply-chain-data-and-gain-actionable-insights-with-aws-supply-chain-analytics/

Today, we’re announcing the general availability of AWS Supply Chain Analytics powered by Amazon QuickSight. This new feature helps you to build custom report dashboards using your data in AWS Supply Chain. With this feature, your business analysts or supply chain managers can perform custom analyses, visualize data, and gain actionable insights for your supply chain management operations.

Here’s how it looks:

AWS Supply Chain Analytics leverages the AWS Supply Chain data lake and provides Amazon QuickSight embedded authoring tools directly into the AWS Supply Chain user interface. This integration provides you with a unified and configurable experience for creating custom insights, metrics, and key performance indicators (KPIs) for your operational analytics.

In addition, AWS Supply Chain Analytics provides prebuilt dashboards that you can use as-is or modify based on your needs. At launch, you will have the following prebuilt dashboards:

  1. Plan-Over-Plan Variance: Presents a comparison between two demand plans, showcasing variances in both units and values across key dimensions such as product, site, and time periods.
  2. Seasonality Analytics: Presents a year-over-year view of demand, illustrating trends in average demand quantities and highlighting seasonality patterns through heatmaps at both monthly and weekly levels.

Let’s get started
Let me walk you through the features of AWS Supply Chain Analytics.

The first step is to enable AWS Supply Chain Analytics. To do this, navigate to Settings, then select Organizations and choose Analytics. Here, I can Enable data access for Analytics.

Now I can edit existing roles or create a new role with analytics access. To learn more, visit User permission roles.

Once this feature is enabled, when I log in to AWS Supply Chain I can access the AWS Supply Chain Analytics feature by selecting either the Connecting to Analytics card or Analytics on the left navigation menu.

Here, I have an embedded Amazon QuickSight interface ready for me to use. To get started, I navigate to Prebuilt Dashboards.

Then, I can select the prebuilt dashboards I need in the Supply Chain Function dropdown list:

What I like the most about this prebuilt dashboards is I can easily get started. AWS Supply Chain Analytics will prepare all the datasets, analysis, and even a dashboard for me. I select Add to begin.

Then, I navigate to the dashboard page, and I can see the results. I can also share this dashboard with my team, which improves the collaboration aspect.

If I need to include other datasets for me to build a custom dashboard, I can navigate to Datasets and select New dataset.

Here, I have AWS Supply Chain data lake as an existing dataset for me to use.

Next, I need to select Create dataset.

Then, I can select a table that I need to include into my analysis. On the Data section, I can see all available fields. All data sets that start with asc_ are generated by AWS Supply Chain, such as data from Demand Planning, Insights, Supply Planning, and others.

I can also find all the datasets I have ingested into AWS Supply Chain. To learn more on data entities, visit the AWS Supply Chain documentation page. One thing to note here is if I have not ingested data into AWS Supply Chain Data Lake, I need to ingest data before using AWS Supply Chain Analytics. To learn how to ingest data into the data lake, visit the data lake page.

At this stage, I can start my analysis. 

Now available
AWS Supply Chain Analytics is now generally available in all regions where AWS Supply Chain is offered. Give it a try to experience and transform your operations with the AWS Supply Chain Analytics.

Happy building,
— Donnie

October project goals update (Rust Blog)

Post Syndicated from jzb original https://lwn.net/Articles/996585/

The Rust blog has an update
on its progress on some of its project
goals
. One of the project’s flagship
goals
is to resolve
the biggest blockers to Linux building on stable Rust
:

Finally, we have been finding an increasing number of stabilization
requests at the compiler level, and so @wesleywiser and @davidtwco
from the compiler team have started attending meetings to create a
faster response. One of the results of that collaboration is RFC #3716,
authored by Alice Ryhl, which proposes a method to manage compiler
flags that modify the target ABI. Our previous approach has been to
create distinct targets for each combination of flags, but the number
of flags needed by the kernel make that impractical. Authoring the RFC
revealed more such flags than previously recognized, including those
that modify LLVM behavior.

Introducing an enhanced local IDE experience for AWS Lambda developers

Post Syndicated from Julian Wood original https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-an-enhanced-local-ide-experience-for-aws-lambda-developers/

AWS Lambda is introducing an enhanced local IDE experience to simplify Lambda-based application development. The new features help developers to author, build, debug, test, and deploy Lambda applications more efficiently in their local IDE when using Visual Studio Code (VS Code).

Overview

The IDE experience is part of the AWS Toolkit for Visual Studio Code. A new guided walkthrough helps developers set up their local environment and install required tools. The toolkit includes a set of sample applications which show you how to iterate on your code locally and in the cloud. You can configure and save build settings to speed up application builds. Generate a configuration file to set up the debugging environment for VS Code to attach and launch the step-through debugger. Iterate faster by choosing to sync local application changes quickly to the cloud or perform a full application deploy. Test functions locally and in the cloud and create and share test events to speed up local and cloud testing. There are quick action buttons for build, deploy to cloud, and local or remote invoke. The toolkit integrates with AWS Infrastructure Composer, providing a visual application building experience directly from the IDE.

Using the new features

Installing the extension

To use the updated IDE experience, ensure you have the AWS Toolkit minimum version 3.31.0 installed as a VS Code Extension.

The AWS Toolkit now includes an additional section called Application Builder within the AWS extension side-bar. This allows you to view template resources and create, build, debug, and test serverless applications.

Using Application Builder for existing applications

You can open an existing local application template using Open Folder.

Lambda’s enhanced in-console editing experience allows you to download existing function code and an AWS Serverless Application Model (AWS SAM) template. This allows you to start in the console and more easily move to using infrastructure as code, which is a serverless best practice.

Using the guided walkthrough

The guided walkthrough helps you install dependencies, select an application template, and explains how to use Application Builder to iterate locally and deploy to the cloud.

  1. Choose Open Walkthrough which opens the walkthrough.
  2. Complete installation takes you through a wizard to install required dependencies and select application templates.
  3. The wizard provides download links to install the three dependencies:

    If you have installed the dependencies, selecting the links recognizes the installations.

  4. Select Choose your application template, which allows you to create example applications in VS Code.
  5. The Iterate locally tile provides guidance on how to use Application Builder to build and invoke the function, and how to view the results.
  6. Deploy to the cloud provides a link to Configure credentials and explains how to deploy your function to the cloud, remote invoke from your IDE, and view the results.

Creating an application from the samples

The following steps show how to create a function locally from an included template. You build the code artifact, locally test and debug, deploy, and remotely invoke and view results and logs, all without leaving your IDE.

  1. Navigate back to Choose your application template.
  2. New template with visual builder allows you to use Infrastructure Composer to create a new application using a visual canvas.
  3. See more application examples provides additional sample applications across a number of managed runtimes.

There are also two specific example applications to explore Lambda functionality.

  • Rest API: Learn how to build a synchronous Lambda function behind an API.
  • File processing.: Learn how to build an asynchronous Amazon S3 file processing application.

Building a synchronous Rest API application

  1. Select Rest API and chose Initialize your project.
  2. Select a language runtime. Select Python for this example.
  3. Open the file explorer, create a folder to download the example application and choose Create Project.
  4. Application Builder downloads the application. This includes the function code hello_world\app.py, with dependencies in requirements.txt, an AWS SAM template, template.yaml file, and an example event trigger, event.json. A README.md file explains the application structure and provides build and deploy instructions.

    The Application Builder section populates with the template resources.

  5. The icons provide shortcuts to view, build, and deploy the application.
  6. You can also use the Command Pallete to initiate the AWS SAM commands.
  7. Selecting the Open Template File icon opens the AWS SAM template in Infrastructure Composer.
  8. View the application resources and select Details to edit the template using the visual canvas.
  9. Navigate to the function resource and select Open Function Handler to show the function code.

Building the application

The build step helps you build artifacts from the files in your application project directory.

  1. Select the Build SAM template icon.
  2. Specify build flags allows you to configure AWS SAM builds settings.
  3. Select build settings particular to your configuration. Cached and parallel are useful to speed up future builds. Use container builds your function in a Lambda-like container. This allows you to build applications without having the language runtime and build tools installed locally.
  4. Save parameters adds the default build options in samconfig.toml.
  5. version = 0.1
    [default.build.parameters]
    template_file = "c:\\Code\\lambda-dx\\Rest-API\\template.yaml"
    cached = true
    parallel = true
    use_container = true

    AWS SAM builds the application. It downloads the build container image, installs the dependencies, and copies the function code.

  6. Press any key to close the additional terminal.

Iterate locally: invoke and debug

You can locally invoke and debug your serverless application before uploading it to the cloud. This helps you to test the logic of your function faster. Step-through debugging allows you to identify and fix issues in your application one instruction at a time in your local environment.

Local invoke

  1. In the Application Builder section, navigate to the function and select Local Invoke and Debug Configuration.
  2. Initiating Local Invoke and Debug Configuration

    Initiating Local Invoke and Debug Configuration

  3. This brings up another window which allows you to configure how to invoke the function locally and set up a debug configuration.
  4. Viewing Local Invoke and Debug Configuration Options

    Viewing Local Invoke and Debug Configuration Options

  5. You can create sample event payloads to test your function. Select an event provides a list of common trigger event payloads you can use and customize.
  6. Selecting an example event template

    Selecting an example event template

    This example application has an included sample event.

  7. Select Local file and choose the events\event.json file.
  8. Select the Invoke button.
  9. This builds the application and locally invokes the function within a Lambda emulation environment, using the event input file.

  10. View the function output within the IDE Output pane.
Viewing function output

Viewing function output

Local debugging

You can also debug the function locally using VS Code’s built-in debugger.

  1. Add a breakpoint to the function code.
  2. Adding a breakpoint to the function code

    Adding a breakpoint to the function code

  3. Select the Invoke button again.
  4. This locally invokes the function and attaches a debugger to the Lambda emulation environment.

  5. The debugger stops at the breakpoint and you can view the function variables and call stack.
  6. Viewing step through debugging

    Viewing step through debugging

  7. Use the VS Code debugger icons to step through the code.
  8. Using VS Code debugger icons to step through the code.

    Using VS Code debugger icons to step through the code.

  9. In the Local Invoke and Debug Configuration panel. Chose Save Debug Config.
  10. Choose Add Local Invoke and Debug Configuration.
  11. Saving debug configuration

    Saving debug configuration

  12. Enter a debug configuration name which creates a launch.json file and adds the debug configuration.
  13. Naming debug configuration

    Naming debug configuration

    You can create and save multiple debug configurations for different scenarios. See the AWS SAM documentation for more launch.json configuration options.

  14. Once you save the debug configuration, you can use VS Code’s Run and Debug panel and select which debug configuration to run.
Using the Run and Debug panel

Using the Run and Debug panel

Deploying the application

  1. Navigate to the Application Builder section and chose the Deploy SAM Application icon.
  2. Selecting Deploy SAM Application icon

    Selecting Deploy SAM Application icon

    AWS SAM provides two deployment options:

    • Sync uses AWS SAM sync to perform an initial CloudFormation deploy and then allows for quick syncing of your application code, which allows for rapid prototyping. Use this for development environments only, as it doesn’t do a full CloudFormation deploy on code changes.
    • Deploy does a full CloudFormation deploy, which is preferred for non-quick development environments.
    Viewing AWS SAM deployment options

    Viewing AWS SAM deployment options

  3. Select Sync.
  4. Select Specify required parameters and save as defaults.
  5. Specifying SAM sync parameters

    Specifying SAM sync parameters

  6. Select a Region to deploy the stack and enter a stack name. It is good practice to specify that this is a dev stack to avoid confusion when using the Deploy option.
  7. Entering dev stack name

    Entering dev stack name

  8. Select an existing S3 bucket to store the artifacts, or create a new one.
  9. Selecting S3 bucket

    Selecting S3 bucket

  10. Specify the Sync parameters. Ensure you select Watch as this automatically watches for code changes and quickly syncs code changes to the Lambda service
  11. Setting sync parameters

    Setting sync parameters

  12. AWS SAM sync does an initial CloudFormation deploy to build the resources and then waits for code changes.
  13. Make a change to the handler file code and save the file,
  14. Amending code

    Amending code

  15. This performs a quick sync which reduces the time to test in the cloud.
  16. Quickly syncing code

    Quickly syncing code

  17. You can use the Deploy option to deploy a non-quick sync test version, amending the stack name to differentiate it from the dev stack.
Naming test version stack

Naming test version stack

Remote invoke

You can invoke the function in the cloud from your IDE. This allows you to test functionality without having to mock security, external services, or other environment variables.

Once the application is deployed, Application Builder detects changes to samconfig.toml and template.yaml, it updates the resources list with the cloud resources.

Viewing cloud resources

Viewing cloud resources

  1. You can browse directly to the CloudFormation stack to view resources.
  2. Browsing to CloudFormation stack

    Browsing to CloudFormation stack

  3. Selecting the function provides quick link functionality, which includes function details and a link directly to the Lambda console for the function.
  4. Viewing function quick link options

    Viewing function quick link options

  5. Select Invoke in cloud.
  6. Select the same local event file for the local invoke.
  7. Selecting local file for remote invoke

    Selecting local file for remote invoke

  8. Choose Remote Invoke.
  9. The function invokes in the cloud using the local test event and displays the remote invoke results in the local IDE Output pane.

    Viewing remote invoke results

    Viewing remote invoke results

  10. Name and save the local event file as a remote event which becomes available in the Lambda console.
Saving remote test event

Saving remote test event

Viewing logs

You can fetch the Amazon CloudWatch Log streams generated by your Lambda function in the IDE.

  1. Select the Search Logs icon.
  2. Selecting Search Logs icon

    Selecting Search Logs icon

  3. You can optionally filter the results.
Optionally filtering log results

Optionally filtering log results

Conclusion

Lambda is introducing an enhanced local IDE experience to simplify the development of Lambda-based applications using the VS Code IDE and AWS Toolkit. This streamlines the code-test-deploy-debug cycle. A guided walkthrough helps set up your local development environment and provides sample applications to explore Lambda functionality. You can then build, debug, test, and deploy Lambda applications using icon shortcuts and the Command Pallette. This allows you to more easily iterate on your Lambda-based applications without switching between multiple interfaces.

For more serverless learning resources, visit Serverless Land.

A new AWS CDK L2 construct for Amazon CloudFront Origin Access Control (OAC)

Post Syndicated from Josh DeMuth original https://aws.amazon.com/blogs/devops/a-new-aws-cdk-l2-construct-for-amazon-cloudfront-origin-access-control-oac/

Recently, we launched a new AWS Cloud Development Kit (CDK) L2 construct for Amazon CloudFront Origin Access Control (OAC). This construct simplifies the configuration and maintenance of securing Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) CloudFront origins with CDK. Launched in 2022, OAC is the recommended way to secure your CloudFront distributions due to additional security features compared to the legacy Origin Access Identity (OAI). This new construct makes it easier for you to use the latest origin access best practices to build and manage your CloudFront distributions.

CDK is an open-source software development framework for defining cloud infrastructure in code and provisioning it through AWS CloudFormation. A primary part of CDK is the AWS CDK Construct Library which is a collection of pre-written constructs. Constructs are the basic building blocks of CDK applications. They help reduce the complexity required to define and integrate AWS services together.

There are different levels of constructs, starting with Level 1 (L1) which map directly to a single CloudFormation resource and offer no abstraction. L1 constructs are auto-generated, which means you can build any CloudFormation resource using CDK. The power of the CDK starts with Level 2 (L2) and higher constructs. L2 constructs, also known as curated constructs, are developed by the CDK team and provide a higher-level abstraction through an intuitive intent-based API. You can read more about constructs and their benefits in the CDK user guide.

In this post we’ll explore:

  • The reasoning behind the creation of a new L2 construct for OAC
  • How to use the new OAC construct
  • How to migrate from the legacy OAI construct to the new OAC construct

Background

Amazon CloudFront is a global content delivery network that reduces latency by delivering data to viewers anywhere in the world. CloudFront can connect to different types of locations or origins, such as S3, AWS Lambda function URLs, and custom origins. A full list of supported origins can be found in the CloudFront user guide.

At launch, the new L2 construct supports OAC with S3 origins. Using OAC with S3 allows you to keep your S3 bucket private, yet accessible, through CloudFront. This forces users to access content only through CloudFront where other security features can be applied, like AWS WAF.

There are two ways to restrict buckets to only CloudFront, using OAI (legacy) or OAC (recommended). Both OAI and OAC allow you to secure your buckets, but OAC offers additional benefits, including support for:

  • Any new AWS Regions launched after December 2022
  • Amazon S3 server-side encryption with AWS Key Management Service (SSE-KMS)
  • Dynamic requests (PUT and DELETE) to Amazon S3
  • Enhanced security practices like short term credentials, frequent credential rotations, and resource-based policies

Prior to this release, customers had to piece together L1 constructs as well as use escape hatches in order to implement OAC.

The introduction of the new L2 construct simplifies the process by enhancing abstraction and reducing complexity. It makes it easy to use OAC while still offering the flexibility to customize all existing properties available by building with L1’s.

Let’s see the construct in action!

Using the L2

We modified the existing CloudFront Origins L2 to add OAC support. With this change, the S3Origin class has been deprecated in favor of S3BucketOrigin for standard S3 origins, and S3StaticWebsiteOrigin for static website S3 origins.

Using OAC with a standard S3 origin is as simple as passing your bucket as a parameter to the new S3BucketOrigin class using the withOriginAccessControl method.

In the example below, we define a private bucket and let the new L2 construct handle all the OAC configuration for us.

const s3bucket = new s3.Bucket(this, "myBucket", {
    bucketName: `${cdk.Stack.of(this).stackName.toLowerCase()}-oacbucket`,
    blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL,
    accessControl: s3.BucketAccessControl.PRIVATE,
    enforceSSL: true,
});

const distribution = new cloudfront.Distribution(this, "myDist", {
    defaultBehavior: {
        origin: origins.S3BucketOrigin.withOriginAccessControl(s3bucket),
    }
});

This code defines a S3 bucket configured to block all public access, enforces SSL, and uses private access control. It also defines a CloudFront distribution with the S3 bucket as its origin using the default OAC settings from the OAC construct. By default, the signing behavior is set to “always” and the signing protocol to “sigv4” as is shown below:

Showing the default signing behavior settings for Amazon CloudFront when using the default properties for the L2 construct

Figure 1 – Default OAC Settings for the S3 Origin

In typical CDK fashion, the L2 provides sane defaults out-of-the-box but allows you to customize. Some examples of customizing with the L2, include:

  • Changing the signing behavior
  • Granting permissions for dynamic requests (write/delete access)
  • Migrating to the new construct but continuing to use OAI

S3 Origin with Customer Managed KMS

It is a recommended security best practice to encrypt S3 objects at rest. As detailed in the S3 user guide, using SSE-KMS gives you additional flexibility to meet encryption-related compliance requirements.

If using SSE-KMS, CloudFront must have permission to at least decrypt objects using your AWS KMS key. With the new changes, simply configure your bucket to use an AWS KMS key and the construct will take care of the permissions updates.

The following example shows how to create an SSE-KMS encrypted S3 bucket and use it as a CloudFront origin with OAC:

  1. Create an AWS KMS Key.
  2. Create the S3 Bucket with the encryptionKey property set to the AWS KMS key and encryption as KMS.
  3. Create the CloudFront distribution and use the new S3BucketOrigin class with OAC.
const kmsKey = new kms.Key(this, "myKey");

const myBucket = new s3.Bucket(this, 'myEncryptedBucket', {
  encryption: s3.BucketEncryption.KMS,
  encryptionKey: kmsKey,
  objectOwnership: s3.ObjectOwnership.BUCKET_OWNER_ENFORCED,
}); 

new cloudfront.Distribution(this, 'myDist', {
  defaultBehavior: { 
    origin: origins.S3BucketOrigin.withOriginAccessControl(myBucket) 
  },
});

Due to circular dependencies between the bucket, the KMS key, and the CloudFront distribution, when we synthesize the above code, a warning message similar to the following may appear:

To avoid a circular dependency between the KMS key, Bucket, and Distribution during the initial deployment, a wildcard is used in the Key policy condition to match all Distribution IDs.

After the initial deployment, it is recommended to further restrict the policy to adhere to security best practices. Here is an example of how to use an escape hatch to update the policy:

Note: update the existing KMS Key policy to include the statements in scopedDownKeyPolicy

const scopedDownKeyPolicy = {
    Version: "2012-10-17",
    Statement: [
        {
            Effect: "Allow",
            Principal: {
                AWS: `arn:aws:iam::${this.account}:root`,
            },
            Action: "kms:*",
            Resource: "*",
        },
        {
            Effect: "Allow",
            Principal: {
                Service: "cloudfront.amazonaws.com",
            },
            Action: ["kms:Decrypt", "kms:Encrypt", "kms:GenerateDataKey*"],
            Resource: "*",
            Condition: {
                StringEquals: {
                    "AWS:SourceArn": `arn:aws:cloudfront::${this.account}:distribution/<Distribution ID>`//replace <Distribution ID> with the ID of the deployed CloudFront Distribution 
                },
            },
        },
    ],
};

const cfnKey = kmsKey.node.defaultChild as kms.CfnKey;
cfnKey.addOverride("Properties.KeyPolicy", scopedDownKeyPolicy);

For detailed instructions on how to update the AWS KMS key policy, please refer to the “Scoping down the key policy” section in the CDK API docs.

Considerations when migrating to the new construct

If you have an existing OAI implementation using the now-deprecated S3Origin class, switching to OAC has potential for application downtime. CloudFront could temporarily lose access to the S3 bucket while the CloudFormation is deploying.

To avoid downtime, it is recommended to perform the upgrade across multiple deployments. This will explicitly give CloudFront permissions to both OAC and OAI in the S3 bucket policy before the migration is performed.

At a high level, the three steps are:

  • Deployment 1: update the bucket policy to explicitly allow CloudFront access
  • Deployment 2: switch to the new construct
  • Deployment 3: optionally remove the code that updated the bucket policy in step 1

For detailed instructions, see the Migrating from OAI to OAC section of the CDK API docs.

Conclusion

In this post, we introduced the new AWS CDK L2 construct for Amazon CloudFront Origin Access Control (OAC), highlighting the advantages of using OAC instead of OAI to secure your Amazon S3 CloudFront origins. We showcased practical implementations of the new construct, focusing on using defaults of the L2 construct along with how to customize for your use case.

To summarize, the new L2 construct and OAC offers these benefits:

  • Simplified configuration: the L2 construct simplifies the process of configuring OAC in your CDK application to set up secure access controls between CloudFront and S3 buckets
  • Using SSE-KMS encryption: the L2 construct will automatically add the IAM policy statement to the AWS KMS key to allow access to OAC
  • Ability to customize: the L2 construct offers properties to override defaults, like changing the signing behavior
  • Easily migrate from OAI to OAC: the L2 construct offers options to migrate from OAI to OAC based on your application’s downtime tolerance

At launch, the construct supports an Amazon S3 origin. If there is a particular origin that you are looking to see added to the construct library for OAC, please submit a feature request issue in the aws-cdk GitHub repo. For example, if you are interested in Lambda support for OAC, add your feedback to this feature request.

If you’re new to CDK and want to get started, we highly recommend checking out the CDK documentation and the CDK workshop.

Josh DeMuth

Josh DeMuth is a Senior Solutions Architect with the Consulting Partner SA team at Amazon Web Services. He provides technical guidance to AWS Partners helping build solutions on AWS. He specializes in Infrastructure as Code, and loves the CDK!

JJ Lei

JJ Lei is a Solutions Architect with the Consulting Partner SA team at Amazon Web Services. He provides technical guidance to AWS Partners developing AWS practices, specializing in Infrastructure as Code and has a particular fondness for the CDK. In his free time, he enjoys playing video games and taking long walks in large parks with a sizable backpack.

Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database is now generally available

Post Syndicated from Channy Yun (윤석찬) original https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-aurora-postgresql-limitless-database-is-now-generally-available/

Today, we are announcing the general availability of Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database, a new serverless horizontal scaling (sharding) capability of Amazon Aurora. With Aurora PostgreSQL Limitless Database, you can scale beyond the existing Aurora limits for write throughput and storage by distributing a database workload over multiple Aurora writer instances while maintaining the ability to use it as a single database.

When we previewed Aurora PostgreSQL Limitless Database at AWS re:Invent 2023, I explained that it uses a two-layer architecture consisting of multiple database nodes in a DB shard group – either routers or shards to scale based on the workload.

  • Routers – Nodes that accept SQL connections from clients, send SQL commands to shards, maintain system-wide consistency, and return results to clients.
  • Shards – Nodes that store a subset of tables and full copies of data, which accept queries from routers.

There will be three types of tables that contain your data: sharded, reference, and standard.

  • Sharded tables – These tables are distributed across multiple shards. Data is split among the shards based on the values of designated columns in the table, called shard keys. They are useful for scaling the largest, most I/O-intensive tables in your application.
  • Reference tables – These tables copy data in full on every shard so that join queries can work faster by eliminating unnecessary data movement. They are commonly used for infrequently modified reference data, such as product catalogs and zip codes.
  • Standard tables – These tables are like regular Aurora PostgreSQL tables. Standard tables are all placed together on a single shard so join queries can work faster by eliminating unnecessary data movement. You can create sharded and reference tables from standard tables.

Once you have created the DB shard group and your sharded and reference tables, you can load massive amounts of data into Aurora PostgreSQL Limitless Database and query data in those tables using standard PostgreSQL queries. To learn more, visit Limitless Database architecture in the Amazon Aurora User Guide.

Getting started with Aurora PostgreSQL Limitless Database
You can get started in the AWS Management Console and AWS Command Line Interface (AWS CLI) to create a new DB cluster that uses Aurora PostgreSQL Limitless Database, add a DB shard group to the cluster, and query your data.

1. Create an Aurora PostgreSQL Limitless Database Cluster
Open the Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) console and choose Create database. For Engine options, choose Aurora (PostgreSQL Compatible) and Aurora PostgreSQL with Limitless Database (Compatible with PostgreSQL 16.4).

For Aurora Limitless Database, enter a name for your DB shard group and values for minimum and maximum capacity measured by Aurora capacity units (ACUs) across all routers and shards. The initial number of routers and shards in a DB shard group is determined by this maximum capacity. Aurora PostgreSQL Limitless Database scales a node up to a higher capacity when its current utilization is too low to handle the load. It scales the node down to a lower capacity when its current capacity is higher than needed.

For DB shard group deployment, choose whether to create standbys for the DB shard group: no compute redundancy, one compute standby in a different Availability Zone, or two compute standbys in two different Availability Zones.

You can set the remaining DB settings to what you prefer and choose Create database. After the DB shard group are created, they’re displayed on the Databases page.

You can connect, reboot, or delete a DB shard group, or you can change the capacity, split a shard, or add a router in the DB shard group. To learn more, visit Working with DB shard groups in the Amazon Aurora User Guide.

2. Create Aurora PostgreSQL Limitless Database tables
As shared previously, Aurora PostgreSQL Limitless Database has three table types: sharded, reference, and standard. You can convert standard tables to sharded or reference tables to distribute or replicate existing standard tables or create new sharded and reference tables.

You can use variables to create sharded and reference tables by setting the table creation mode. The tables that you create will use this mode until you set a different mode. The following examples show how to use these variables to create sharded and reference tables.

For example, create a sharded table named items with a shard key composed of the item_id and item_cat columns.

SET rds_aurora.limitless_create_table_mode='sharded';
SET rds_aurora.limitless_create_table_shard_key='{"item_id", "item_cat"}';
CREATE TABLE items(item_id int, item_cat varchar, val int, item text);

Now, create a sharded table named item_description with a shard key composed of the item_id and item_cat columns and collocate it with the items table.

SET rds_aurora.limitless_create_table_collocate_with='items';
CREATE TABLE item_description(item_id int, item_cat varchar, color_id int, ...);

You can also create a reference table named colors.

SET rds_aurora.limitless_create_table_mode='reference';
CREATE TABLE colors(color_id int primary key, color varchar);

You can find information about Limitless Database tables by using the rds_aurora.limitless_tables view, which contains information about tables and their types.

postgres_limitless=> SELECT * FROM rds_aurora.limitless_tables;

 table_gid | local_oid | schema_name | table_name  | table_status | table_type  | distribution_key
-----------+-----------+-------------+-------------+--------------+-------------+------------------
         1 |     18797 | public      | items       | active       | sharded     | HASH (item_id, item_cat)
         2 |     18641 | public      | colors      | active       | reference   | 

(2 rows)

You can convert standard tables into sharded or reference tables. During the conversion, data is moved from the standard table to the distributed table, then the source standard table is deleted. To learn more, visit Converting standard tables to limitless tables in the Amazon Aurora User Guide.

3. Query Aurora PostgreSQL Limitless Database tables
Aurora PostgreSQL Limitless Database is compatible with PostgreSQL syntax for queries. You can query your Limitless Database using psql or any other connection utility that works with PostgreSQL. Before querying tables, you can load data into Aurora Limitless Database tables by using the COPY command or by using the data loading utility.

To run queries, connect to the cluster endpoint, as shown in Connecting to your Aurora Limitless Database DB cluster. All PostgreSQL SELECT queries are performed on the router to which the client sends the query and shards where the data is located.

To achieve a high degree of parallel processing, Aurora PostgreSQL Limitless Database utilizes two querying methods: single-shard queries and distributed queries, which determines whether your query is single-shard or distributed and processes the query accordingly.

  • Single-shard query – A query where all the data needed for the query is on one shard. The entire operation can be performed on one shard, including any result set generated. When the query planner on the router encounters a query like this, the planner sends the entire SQL query to the corresponding shard.
  • Distributed query – A query run on a router and more than one shard. The query is received by one of the routers. The router creates and manages the distributed transaction, which is sent to the participating shards. The shards create a local transaction with the context provided by the router, and the query is run.

For examples of single-shard queries, you use the following parameters to configure the output from the EXPLAIN command.

postgres_limitless=> SET rds_aurora.limitless_explain_options = shard_plans, single_shard_optimization;
SET

postgres_limitless=> EXPLAIN SELECT * FROM items WHERE item_id = 25;

                     QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=100.00..101.00 rows=100 width=0)
   Remote Plans from Shard postgres_s4:
         Index Scan using items_ts00287_id_idx on items_ts00287 items_fs00003  (cost=0.14..8.16 rows=1 width=15)
           Index Cond: (id = 25)
 Single Shard Optimized
(5 rows) 

To learn more about the EXPLAIN command, see EXPLAIN in the PostgreSQL documentation.

For examples of distributed queries, you can insert new items named Book and Pen into the items table.

postgres_limitless=> INSERT INTO items(item_name)VALUES ('Book'),('Pen')

This makes a distributed transaction on two shards. When the query runs, the router sets a snapshot time and passes the statement to the shards that own Book and Pen. The router coordinates an atomic commit across both shards, and returns the result to the client.

You can use distributed query tracing, a tool to trace and correlate queries in PostgreSQL logs across Aurora PostgreSQL Limitless Database. To learn more, visit Querying Limitless Database in the Amazon Aurora User Guide.

Some SQL commands aren’t supported. For more information, see Aurora Limitless Database reference in the Amazon Aurora User Guide.

Things to know
Here are a couple of things that you should know about this feature:

  • Compute – You can only have one DB shard group per DB cluster and set the maximum capacity of a DB shard group to 16–6144 ACUs. Contact us if you need more than 6144 ACUs. The initial number of routers and shards is determined by the maximum capacity that you set when you create a DB shard group. The number of routers and shards doesn’t change when you modify the maximum capacity of a DB shard group. To learn more, see the table of the number of routers and shards in the Amazon Aurora User Guide.
  • Storage – Aurora PostgreSQL Limitless Database only supports the Amazon Aurora I/O-Optimized DB cluster storage configuration. Each shard has a maximum capacity of 128 TiB. Reference tables have a size limit of 32 TiB for the entire DB shard group. To reclaim storage space by cleaning up your data, you can use the vacuuming utility in PostgreSQL.
  • Monitoring – You can use Amazon CloudWatch, Amazon CloudWatch Logs, or Performance Insights to monitor Aurora PostgreSQL Limitless Database. There are also new statistics functions and views and wait events for Aurora PostgreSQL Limitless Database that you can use for monitoring and diagnostics.

Now available
Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database is available today with PostgreSQL 16.4 compatibility in the AWS US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Hong Kong), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Frankfurt), Europe (Ireland), and Europe (Stockholm) Regions.

Give Aurora PostgreSQL Limitless Database a try in the Amazon Aurora console. For more information, visit the Amazon Aurora User Guide and send feedback to AWS re:Post for Amazon Aurora or through your usual AWS support contacts.

Channy

[$] The Overture open-mapping project

Post Syndicated from corbet original https://lwn.net/Articles/995992/

OpenStreetMap tends to dominate
the space for open mapping data, but it is not the only project working in
this area. At the 2024 Open
Source Summit Japan
, Marc Prioleau presented the Overture Maps Foundation, which is
building and distributing a set of worldwide maps under open licenses.
Overture may have a similar goal to OpenStreetMap, but its approach and
intended uses are significantly different.

Приобщаващото образование – мисията (почти) възможна

Post Syndicated from Надежда Цекулова original https://www.toest.bg/priobshtavashtoto-obrazovanie-misiyata-pochti-vuzmozhna/

Приобщаващото образование – мисията (почти) възможна

Сара Краус е директор „Училищни партньорства“ във Фондация „Шърман“ към Университета на Мериленд в Балтимор. Започва кариерата си като учителка в системата на държавното образование в Балтимор, където преподава на първи и втори клас в продължение на десет години. След това е помощник-директор в училище за пет години, а от три години работи в университета, като развива програми за обучение на учители и подобряване на приобщаващите политики в държавните училища. 

Наскоро Сара Краус и нейни колеги посетиха България по покана на Фондация „Тръст за социална алтернатива“, за да участват в Mеждународната конференция за ранно детско развитие „За благоденствието на всички деца е нужна цяла екосистема за ранно детско развитие“. 

Надежда Цекулова разговаря с нея за сходствата и различията в приобщаващото образование у нас и в САЩ и за еднаквите предизвикателства, пред които всички се изправяме като човеци.

Как включвате ученици с различни образователни нужди или увреждания в системата, с която имате опит?

Да започнем оттам, че образователните политики са разнообразни в различните щати и това, което ви разказвам, е валидно за региона, в който работя. В Балтимор имаме философия на приобщаващо образование, при която учениците с различни нужди или увреждания са част от традиционната класна стая. Вместо да имаме отделни класове за специално образование, прилагаме по-приобщаващ модел – специализирани учители често идват да работят с учениците с увреждания в рамките на общия клас. Понякога учениците с различни нужди се извеждат за кратък период през деня, за да получат необходимите услуги. Идеята е по-голямата част от времето си те все пак да прекарват в общообразователната среда.

Колко време отне преходът от отделни класове за специално образование към приобщаващи класни стаи?

Това е постоянно развиваща се система. В този смисъл не можем да кажем, че е протекла някаква промяна и тя е приключила. Реализирането на приобщаващо образование изисква специализирано обучение за учителите, които работят с ученици с увреждания, а понякога учителите в общообразователната система нямат същото ниво на подготовка. Намирането на правилния баланс за осигуряване на необходимата подкрепа е непрекъснато развиваща се задача. 

Можете ли да опишете как изглежда приобщаващата класна стая? Например колко ученици и учители има в нея и дали има специален учител за децата със специални нужди?

Конфигурацията може да е различна в различните класове и дори в различните часове в един и същи клас, но в идеалния случай приобщаващата класна стая трябва да изглежда така, че да не можете да различите децата, които получават специални услуги, от останалите. Понякога се използва модел на ко-обучение, особено ако значителен брой ученици изискват специална подкрепа. В такъв случай специален учител може да се присъедини към учителя в общообразователната система. 

Какво имате предвид под „значителен брой“?

Класовете може да имат от 20 до над 30 ученици, като около 25% може да се нуждаят от допълнителна подкрепа. Както споменах, понякога учениците със специални нужди имат и специални занимания или рехабилитация, или друг вид услуга според потребностите си, а после се връщат в клас.

Това означава ли, че тези допълнителни услуги се извършват в сградата на училището и са организирани, така да се каже, институционално? Не се налага родителят да дойде, да вземе детето от училище, да го заведе до специалната услуга някъде другаде и после евентуално да го върне?

Не, не се налага. Децата са в едно и също училище, в една и съща сграда, срещат се непрекъснато, обядват заедно. Дори понякога часовете по изкуства се адаптират, за да са достъпни за всички и да могат заедно да се занимават в тях.

Как се справяте с ученици със сензорни увреждания, например с увредено зрение или слух?

Някои училища са специално предназначени за деца със сензорни увреждания. В държавните училища тези ученици могат да имат асистент, който да помага в комуникацията в приобщаващата класна стая. Аз лично не съм работила с такива ученици. Теоретично в общите класове това е възможно при наличието на подходяща подкрепа. 

В България законът изисква приобщаващо образование, но на практика много учители и училищни ръководители не се чувстват подготвени, което засяга както децата с увреждания, така и техните съученици. Имате ли подобни предизвикателства?

Да, имаме сходни пропуски и срещаме подобни проблеми. Училищата са задължени по закон да приемат всички ученици, но ако нямат ресурсите, може да възникнат предизвикателства. Училищата не могат да откажат прием на ученици на база увреждания, но намирането на адекватна подкрепа може да бъде трудно и обикновено децата страдат в резултат на това. Трябва да призная, че по тази причина децата със сензорни нарушения например рядко попадат в общия клас. В сферата на държавното образование обаче специалното училище за такива деца се намира на територията на общообразователното, така че все пак не са изолирани. Има, разбира се, и частни училища, които предлагат напълно различна организация, и семействата обичайно избират според предпочитанията и възможностите си.

Какви обучения и подкрепа са необходими на учителите, за да работят ефективно с разнообразни класове?

Учителите се нуждаят от обучение как да адаптират учебния материал спрямо различните нужди на учениците. От една страна, учителят има програма, която трябва да изпълни. От друга, трябва да съумее да я приспособи към разнообразните нужди, пред които го изправя класната стая, когато влезе в нея. Например някои ученици може да се нуждаят от гласови инструкции или от достъпни материали, с които да могат да работят. 

За учителите е предизвикателство да балансират тези нужди, особено в големи класове, и със сигурност имат необходимост както от специално обучение, така и от продължаваща подкрепа в хода на работата си. Всъщност смятам, че това е основният въпрос, защото не си представям, че съществува учител, който някога е влязъл в класна стая, и си е казал: „Не искам да се занимавам с това дете.“ Но той трябва да се чувства подготвен да намери индивидуален подход към конкретното дете с дислексия например и след това да повтори същото още 25 пъти. И не на последно място, когато учителят се сблъска с проблем, с който не знае как да се справи, трябва да е наясно откъде може да получи подкрепа.

Как във Вашия университет първоначално подготвяте учителите да отговорят на тези разнообразни нужди?

В САЩ учителите обичайно завършват четиригодишно обучение и придобиват опит в класната стая. В Мериленд прекарват един семестър в клас като наблюдатели и в този период могат да асистират на основния учител. След това още един цял семестър са на пълен работен ден като учители под ръководството на ментор. Трябва да държат и изпити по конкретни дисциплини, за да получат правоспособност. Преди няколко години обаче, в отговор на драстичния недостиг на учители в страната, беше разработена програма за съкратено обучение. Тя даде възможност хора с различни специалности след кратко обучение да влязат в класната стая и да получат правоспособност в хода на активната си преподавателска дейност. Това беше критично нужно, но породи редица трудности. Аз самата влязох в образователната система по този начин. Образованието ми беше в сферата на социалните услуги. Като учител стажувах едва един месец, преди да ми поверят собствен клас. 

Звучи плашещо.

За мен беше плашещо. Учех се в движение, паралелно вечер посещавах теоретични занимания. Не съжалявам, но беше трудно, много трудно. 

Има ли специално обучение за приобщаващо образование в програмите за подготовка на учители? Визирам четиригодишните програми.

Да, има курсове за приобщаващо образование, които се фокусират върху разбирането на многообразието и самоосъзнаването. Учителите изследват собствените си предразсъдъци и гледни точки, за да разбират по-добре нуждите на всички ученици.

Звучи като психоанализа за учители.

(Смее се.) Да, донякъде е това. Изключително необходимо и полезно е, за да можеш, когато влезеш в класната стая и видиш деца с различен цвят на кожата, различен език и култура, някои с дефицит на вниманието или аутизъм, или дислексия… Като видиш цялото това многообразие, да познаваш собствените си предразсъдъци и евентуални ограничения, за да можеш да бъдеш оптимално полезен на всички деца в тяхната различност и многообразие. Извън университета също има курсове за учители, които се занимават с това.

Друг експерт, с когото разговарях наскоро, каза, че никаква приобщаваща политика няма значение, ако не научим хората да приемат различията. Срещате ли такова предизвикателство и как помагате на учителите и учениците да приемат различията в клас?

Това е въпрос на осъзнаване и насърчаване на „смели разговори“. И също е процес, който не можем да кажем, че сме завършили, но държим на създаването на приобщаваща култура в клас. При нас например се говори много за различния цвят на кожата, за различния език и култура, тъй като голям дял от учениците ни са испаноезични и тъмнокожи. Но трудно се водят разговорите за приемане на хората с хомосексуална ориентация например. 

В България понякога се случва учителите да са готови да търсят решения за някое дете, но родителите на другите деца да не са. Ставали сме свидетели на петиции за извеждане на деца от клас заради смущения в дисциплината или културни различия. Как училищата могат да се справят с такива ситуации?

И ние се сблъскваме с подобни ситуации. Училищата често се фокусират върху това да премахнат неприемливото поведение, вместо да потърсят причината за него, за да не стават обект на натиск. Нашата философия е, че не можем да изключваме дете заради единичен случай или дори заради поредица от случаи. Важно е винаги да се търси първопричината за проблема, а не да се отхвърля детето. Защото то има право на образование като всички останали и често има нужда от нашата подкрепа и закрила. 


Интервюто е част от поредица разговори за достъпа до образование на децата от уязвими групи. Проектът се осъществява благодарение на най-голямата социално отговорна инициатива на „Лидл България“ – „Ти и Lidl за нашето утре“, в партньорство с Фондация „Работилница за граждански инициативи“, Българския дарителски форум и Асоциацията на европейските журналисти.

Приобщаващото образование – мисията (почти) възможна

Quoth the Drive Stats, Nevermore: An Elegy for Our Seagate 4TB Drives

Post Syndicated from Andy Klein original https://www.backblaze.com/blog/quoth-the-drive-stats-nevermore-an-elegy-for-our-seagate-4tb-drives/

A decorative image showing a gravestone with ravens around it.

Once upon a midnight dreary, as I typed another query

Seeking many a quaint and curious fact of hidden Drive Stats lore—

While I waited, time advancing, suddenly the stats came dancing

Lines of empty datasets; the database had nothing more

“Is that right?” I muttered, “The database had nothing more—

So those drives, I must explore.”

Ah, distinctly I remember, it was just past this September

I requested failure rates of Seagate drives with terabytes of four

Eagerly I typed the query, even though my eyes were bleary

The count of Seagate fours was eerie, eerie; there was nothing more.

The sad and certain count screamed like it never had before;

No Seagate drives with terabytes of four.

There are missing rows, I’m certain, and files waiting to explore.

The reality I kept dismissing, the Seagate data must be missing

With hours gone to data fishing, the facts shook me to the core;

The spinning life is over for our Seagate drives with terabytes of four—

Those Seagate drives are nevermore.

(My apologies to Edgar Allen Poe.)

Shortly, we will publish the Q3 2024 Backblaze Drive Stats report, and an old faithful will be missing from the tables, the 4TB Seagate drive model ST4000DM000. This drive model has graced our Drive Stats charts and tables since the very first Drive Stats report, and it would be a ghastly mistake if we let the drive slip into the afterlife unnoticed. So on this All Hallows’ Eve, it’s only fitting we say nevermore to these Seagate drives.

The first 45 of these Seagate 4TB drives were installed in a 45-drive Backblaze Storage Pod in May 2013. That was before 60-drive Storage Pods, Backblaze Vaults, and even Backblaze B2. Over the next two years, thousands of new Seagate 4TB drives were added each quarter, and by Q3 2016, there were 34,744 spinning souls in service. That represented more than 50% of all the drives in service at the time—a howling success that has not been duplicated by any other drive model.

Alas, that didn’t last as the first wave of 8TB drives arrived in mid-2016 and with that, no additional 4TB Seagate drives were procured. Over time, as 4TB Seagate drives met their maker, the count decreased, and when Storage Pods containing these drives started being phased out in 2018, the count dropped faster. The final nail in the coffin came when, in 2023, our CVT drive migration system became fixated on the replacement of all the remaining 4TB Seagate drives, and here we are.

As for those intrepid 45 original drives installed in May 2013, they were not around at the end. They were unceremoniously replaced in a Storage Pod upgrade back in 2017. A few were resurrected as drive replacements, but today they only exist in the spirit world, having died or been replaced by 2020. Still many other 4TB Seagate drives have lived long happy lives, with nearly 100 exceeding 100 months of service (8.4 years) before being sent to their final resting place by the CVT reaper.

And so it is time; we shall gather in a circle, cross our arms and hold hands and chant “our Seagate drives…with terabytes of four…are nevermore!”

The post Quoth the Drive Stats, Nevermore: An Elegy for Our Seagate 4TB Drives appeared first on Backblaze Blog | Cloud Storage & Cloud Backup

The collective thoughts of the interwebz