目標
- 類別: Game-Based Learning
- 課名: AWS Card Clash – an Architecture Design Game
- 關卡名稱(遊玩主題):CardClash_GenerativeAI_第二關_學生學習助理
在這一關中，玩家將實作一個學生學習助理系統，能根據指定主題自動產出作業題目與對應圖片，並記錄學生的作答與分數。這個系統會部署在雲端的容器服務中，並整合多項 AWS 服務與生成式 AI 模型。
透過這一關的挑戰，玩家將掌握如何設計並部署一個具有 AI 生成功能、可支援多位使用者同時互動的雲端學習應用系統，打造互動的學習體驗，近一步提升學生的參與度與學習效果。
第二關的架構圖雛形
架構應用場景
部署一個容器化應用程序，該應用程式使用生成式 AI 基礎模型來建立、保存和呈現給定主題的作業。
卡牌功能說明
Service Cards:
介紹:Application Load Balancer（簡稱 ALB）是一種流量分配器，可以在多人同時使用系統時，自動把每個請求分配給不同的應用伺服器（像是 EC2 或 ECS），確保系統不會因為流量集中而變慢或當機。
功能:根據使用者的請求內容，將流量平均分配到後端的伺服器或容器，讓應用系統能同時處理多位使用者的請求，不會當機或延遲，特別適合處理網頁（HTTP/HTTPS）與 API 的進階應用需求。
介紹:一項全受管服務，透過單一 API 以及建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能，搭配安全、隱私與負責任的 AI，提供來自領先 AI 公司的各種高效能基礎模型 (FM) 選擇，例如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon。
功能:輕鬆嘗試各種頂級基礎模型，使用微調檢索增強生成等技術根據數據私下定制它們，並創建執行複雜業務任務的託管代理。
介紹:一種無伺服器的 NoSQL 資料庫服務，能讓您開發任何規模的現代應用程式。作為無伺服器資料庫，您只需為您所使用的部分付費，DynamoDB 可以縮減至零，無需冷啟動、無需版本升級、無維護時段、無需修補，也無需停機維護。
功能:快速、靈活的 NoSQL 資料庫服務，實現螞蟻級個位數毫秒級的效能。
介紹:一項完全託管的服務，用於使用 AWS 最佳實踐和整合來部署、管理和擴展容器化應用程式。
功能:只需描述您的應用程式和所需資源，Amazon ECS 就會跨彈性運算選項啟動、監控和擴展您的應用程式，並自動整合應用程式所需的其他支援 AWS 服務。
介紹:一種物件儲存服務，提供領先業界的可擴展性、資料可用性、安全性及效能。各種規模和各業界的數百萬家客戶可以存放、管理、分析和保護幾乎任何使用案例的任何資料量，如資料湖、雲端原生應用程式和行動應用程式。
功能:可透過 API 存取的高效、可擴充且安全的物件存儲。
Security Cards:
介紹:安全地管理身分以及對 AWS 服務和資源的存取。
功能:在關卡中可消耗一點體力打出，保護指定的我方服務卡不被對手佔領，全卡牌皆可使用。
介紹:用於網路流量控制的 AWS 防火牆，負責控制允許到達和離開其關聯資源的流量
功能:在關卡中可消耗一點體力打出，保護指定的我方服務卡不被對手佔領，此關卡只有Application Load Balancer與Amazon ECS可使用。
Others:
介紹:透過使用者友善的 Web 介面進行高效率的 AWS 管理。
功能:可在關卡中獲得一點。
介紹:一項受管的關聯式資料庫服務，提供八種熱門資料庫引擎選項，包括 Amazon Aurora PostgreSQL 相容版本、Amazon Aurora MySQL 相容版本、RDS for PostgreSQL、RDS for MySQL、RDS for MariaDB、RDS for SQL Server、RDS for Oracle 和 RDS for Db2。
功能:可自動執行無差別的資料庫管理任務，例如佈建、設定、備份和修補。讓客戶在幾分鐘內建立新的資料庫，並提供自訂資料庫的靈活性，讓他們根據需求在八個引擎和兩個部署選項之間進行選擇。客戶可以透過以下功能最佳化效能，例如具有兩個可讀備用的多可用區、最佳化寫入和讀取以及 AWS Graviton3 型執行個體，並且他們可從多個定價選項中選擇以有效管理成本。在本關卡無影響。
最終架構圖樣貌
結論
在這一關的任務中，玩家成功運用生成式 AI 模型與容器化部署技術，建構出一套可提供作業生成功能、記錄答題結果並回饋分數的學習助理系統。
Application Load Balancer 負責接收來自不同學生的作業請求並分流，確保容器化應用能順利處理多筆請求。ECS 作為運行應用的核心平台，承載著整體邏輯流程，包括查詢題庫、呼叫 AI 模型生成內容、回傳作業與紀錄得分等功能。
在資料層面，Amazon DynamoDB 儲存所有的問答內容與學生分數紀錄，而 Amazon S3 則負責存取圖片檔案，確保作業內容能被穩定存取與管理。AI 部分則透過 Amazon Bedrock 串接雲端模型服務，實現題目與圖片的自動生成，讓應用具備 AI 輔助教學的能力。
安全方面，IAM 控管應用對各項資源的存取權限，Security Group 負責網路流量的限制與保護，讓整個系統在使用上更加安全穩定。
透過這一關的實作，玩家不只熟悉了容器化應用的部署流程，更掌握如何整合 AI 模型與儲存服務，設計出具備真實教育應用價值的雲端學習平台。
相關參考資料
- 架構:開發生成式 AI 應用程式以改善教學和學習體驗
- Service Cards:
- Application Load Balancer:負責接收來自學生端的請求，將流量平均分配到後端容器應用中，確保多人同時使用時系統仍能穩定回應。
- Amazon Bedrock:生成式 AI 的入口服務，能快速串接多種模型，幫助應用產出題目與對應圖片，無需自行訓練或部署模型。
- Amazon DynamoDB:儲存學生的題目作答、分數與學習紀錄的資料表，提供快速查詢與自動擴展的 NoSQL 資料庫。
- Amazon ECS:容器化服務平台，用來部署並執行整個學習系統的應用程式。
- Amazon S3:儲存由 AI 生成的圖片檔案與其他作業內容，支援快速讀取與靈活存取控制。
- Security Cards:
- IAM:管理誰可以存取哪些資源，負責設定雲端系統的「通行證」。
- Security Group:設計系統的網路防護牆，決定哪些連線可以進來、哪些要擋下，保護服務安全。
- Others:
- AWS Management Console:圖形化操作介面，讓使用者可以用網頁方式建立並管理 AWS 資源。
- Amazon RDS:關聯式資料庫服務，適合儲存結構化資料，如學習紀錄、使用者資訊等。（本關未必使用，可依需求擴充）
