Data Engineering with Generative and Agentic AI on AWS: Building an AI-Augmented Data Practice for the Enterprise

Книга посвящена интеграции генеративного и агентного ИИ в практику инженерии данных на платформе AWS. Автор, Джастин Дж. Лето, рассматривает, как современные AI-технологии, включая архитектуру Transformer, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и протокол MCP (Model Context Protocol), трансформируют традиционные подходы к управлению данными в корпоративной среде.

Издание охватывает ключевые аспекты построения AI-дополненной практики работы с данными: от основ распределенных вычислений и теоремы CAP до практических вопросов безопасности и управления данными (Data Governance). Особое внимание уделяется использованию AWS-сервисов для создания масштабируемых и безопасных решений, а также роли агентного ИИ в современной стратегии данных.

Книга предназначена для инженеров данных, архитекторов решений и технических лидеров, стремящихся внедрить передовые AI-технологии в свои дата-пайплайны. Она предлагает как теоретические концепции, так и практические рекомендации по построению AI-ориентированной инфраструктуры данных на AWS.