מבוא ל-AWS: לפרק את האוטומציה היקרה שלך לקומפוננטות זולות בענן
כשאוטומציה ב-Make מתחילה לשרוף מאות-אלפי אופרציות, אפשר לפרק את החלק הכבד ולשלוח אותו לענן זול. איתי זרם לימד את איש האוטומציה בלי קוד איך לשלב AWS: Lambda (הרצת קוד), CloudWatch (לוגים), EventBridge (תזמון), DynamoDB (טבלאות), ו-S3 (אחסון וידאו) - כשה-Make נשאר המנהל, ו-AWS עושה את העבודה הכבדה. עם היגיון כלכלי חד: Lambda חינמית עד מיליון קריאות בחודש. 7 הפרומפטים למטה מלמדים לזהות את התהליכים היקרים ולחתוך אותם לענן - בלי לדעת לכתוב שורת קוד.
הערת הכתבת: הסשן הזה (7.1.2025) הוא מהמתקדמים - איך משלבים את AWS (Lambda, S3, DynamoDB וכו') בתוך אוטומציות Make. פרטי ה-how של AWS משתנים לאורך זמן (ממשק, שירותים חדשים), ובנוסף היום, כשבונים עם קוד וסוכני AI, לפעמים תגיעו לאותו פתרון בדרך אחרת. אבל הארכיטקטורה שאיתי מלמד נצחית: כשה-orchestrator שלכם (Make, n8n) מתחיל לשרוף כסף - מפרקים את החלק הכבד ושולחים אותו לקומפוננטה זולה שבנויה לזה, מסננים לפני שמשלמים פר-אופרציה, ולא מחזיקים את הפלטפורמה פעילה סתם בזמן המתנה. והנקודה שאיתי סוגר בה - שהלקוח הוא הבעלים של החשבון - היא עיקרון של יושרה מקצועית: בונים, מלמדים, ויוצאים נקי. הפרומפט הפתוח למטה מאבחן לכם אילו תהליכי Make יקרים שווה להעביר ל-AWS.
יש רגע שבו החשבון של Make מתחיל לכאוב. לקוח עם מאות-אלפי אופרציות בחודש, webhook שמתפוצץ על כל הודעה, מערך של 800 פריטים שמרסק את הסצנריו. איתי זרם עלה למפגש ה-30 של אוטוטיוזדיי כדי להראות שיש דרך אחרת: לא להחליף את Make, אלא לפרק ממנו את החלק הכבד ולשלוח אותו ל-AWS - הענן של אמזון, שזול בטירוף ובנוי בדיוק לזה. והכי יפה: אתה לא צריך לדעת לכתוב קוד. אתה צריך לדעת לבקש מ-AI לכתוב, ולהבין את הארכיטקטורה.
המסע: 7 תחנות
כל תחנה = מה קרה בסשן + הפרומפט שאורז את זה בשבילכם
מבוא ל-AWS לאיש אוטומציה ללא קוד
איתי פתח מהיסוד: חמישה שירותים של AWS שרלוונטיים לאיש אוטומציה, בשפה פשוטה. Lambda - הרצת קוד בענן (פייתון, Node) כחלק מתהליך: שולחים מידע, מקבלים תוצאה. CloudWatch - מערכת הלוגים שמאפשרת לדבג ולראות מה רץ ומתי (מקבילה ל-history של Make). EventBridge - תזמון פעולות (מקבילה ל-cron) שמריץ בדיקות כל X זמן. DynamoDB - דאטאבייס שמקבל ומציג JSON, מצוין כ-data store זמני. ו-S3 - אחסון קבצים זול וגדול, עם CloudFront (CDN) להגשת וידאו מהירה ומוגנת. והעיקרון שאיתי חזר עליו: לא מחליפים את Make - Make נשאר ה-framework שמנהל את כל הסצנריו, ואת AWS מנצלים כדי לפרק תהליך לקומפוננטות ולהוריד עומס. וההיגיון הכלכלי שמדליק: Lambda חינמית עד מיליון קריאות בחודש, ואז 20 סנט למיליון נוספות - כמעט אף פעם לא נגיע לזה, לעומת חיובי אופרציות יקרים ב-Make.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
איתור תהליכי Make יקרים שכדאי להעביר ל-AWS
ואז איתי נתן את מסנן האבחון: אילו תהליכים ב-Make הם מועמדים מצוינים להעברה חלקית ל-AWS. הוא זיהה ארבעה דפוסי כשל שהורגים אופרציות: עיבוד מסיבי של מערכים (תהליך שמושך מערך ענק - 800+ פריטים - ועושה aggregator, group-by, iterators כדי לסכם; עדיף להפוך ל-JSON ולזרוק לפונקציית Lambda אחת שמחזירה תוצאה - חוסך עשרות מודולים), Webhook שמתפוצץ ברפליי (מקבל webhook על כל אירוע ורק אז בודק אם רלוונטי - אם רוב הקריאות לא רלוונטיות, רצות מאות-אלפי אופרציות מיותרות; עדיף שהפילטר יקרה ב-Lambda לפני שה-webhook חוזר ל-Make), תזמון ובדיקות חוזרות (לבדוק תנאי שוב ושוב - עדיף EventBridge + DynamoDB במקום להחזיק את Make פעיל), ועיבוד מקבילי או תהליכים תקועים. איתי לימד לדרג את התהליכים לפי כדאיות - כמה אופרציות כל אחד צורך, ומה החלק המדויק ש'חותכים' ל-AWS. כי לא מעבירים הכל - מעבירים את מה שכבד ויקר, ומשאירים את Make כמנהל.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
כתיבת פונקציית Lambda לסיכום דאטה דינמי מ-Make
איתי ירד לפרקטיקה הראשונה: פונקציית Lambda בפייתון שמחליפה עיבוד מערך כבד. הזרימה - מושכים מערך גדול (קמפיינים מפייסבוק, חשבוניות מ-API - מאות פריטים), כל פריט עם שם קטגוריה/סניף וערך מספרי, ורוצים סיכום דינמי שמקבץ לפי הקטגוריה. במקום aggregator + group-by + iterators + set variables ב-Make, מחברים ל-array aggregator, הופכים ל-JSON, ושולחים בקריאת HTTP ל-Lambda דרך API Gateway - ומקבלים JSON מסוכם בחזרה. איתי לימד לבקש מ-AI קוד שמקבל JSON דינמי כ-input (לא ערכים קשיחים - המידע מגיע בכל הרצה), מזהה את שם הקטגוריה ומקבץ דינמית בלי לרשום מראש, ומחזיר output נקי לקריאה ב-Make. והחשוב לאיש הלא-מתכנת: הוא הסביר צעד-צעד איך יוצרים את הפונקציה בקונסול - בחירת runtime, הדבקת הקוד, deploy, trigger דרך API Gateway, ואיפה מוצאים את ה-endpoint. עשרות מודולים כבדים הופכים לקריאה אחת.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
פילטור הודעות WhatsApp נכנסות ב-Lambda
פה איתי פתר את הכאב של ה-webhook המתפוצץ: פילטור הודעות WhatsApp נכנסות ב-Lambda. הבעיה - webhook ב-Make שמקבל כל הודעה נכנסת (דרך Green API), גם כשהתוכן לא רלוונטי, מייצר מאות-אלפי אופרציות מיותרות ביום, במיוחד עם הרבה מספרים/סניפים. הפתרון של איתי: הסינון קורה ב-Lambda לפני שמשהו חוזר ל-Make, כך שרק הודעות רלוונטיות מפעילות אופרציה. פונקציה שמקבלת את גוף ההודעה, בודקת אם התוכן מכיל מילת מפתח או שזו תשובת סקר, ורק אם כן - שולחת webhook חזרה ל-Make, אחרת מתעלמת (ורושמת ל-CloudWatch 'message ignored'). ואיתי הוסיף שדרוג יפה: במקום לקודד את מילות המפתח בקוד, שהפונקציה תמשוך אותן מ-Google Sheet - כך אפשר לערוך את הרשימה מבחוץ בלי לגעת בקוד. זה בדיוק העיקרון - לשלם רק על מה שרלוונטי, ולסנן לפני שהמונה מתחיל לרוץ.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
רצף פולואפים מבוסס זמן עם EventBridge ו-DynamoDB
איתי לימד ארכיטקטורה יפה במיוחד: רצף פולואפים מבוסס זמן עם EventBridge ו-DynamoDB, בלי להחזיק את Make פעיל לאורך כל ההמתנה. התרחיש - אירוע מתרחש, נשלחת הודעה ראשונה, שעה אחרי כן פולואפ 1, שלוש שעות אחרי כן פולואפ 2 - אבל אם הלקוח ענה באמצע, הרצף נעצר. השיטה: ברגע ששולחים הודעה ראשונה, Lambda מוסיפה שורה ל-DynamoDB (מספר, דגל flow, last_contacted עם השעה, מזהה), EventBridge מתעורר כל 15 דקות ומפעיל Lambda שעוברת על הטבלה ובודקת - עברה שעה ולא נשלח פולואפ 1? שלח וסמן, עברו שלוש שעות? שלח פולואפ 2 ומחק את השורה, הלקוח ענה? מחק את השורה כדי לעצור. איתי הסביר שהעיקרון נשמר - Make נשאר המנהל הכללי, ו-AWS עושה את ההמתנה והבדיקות החוזרות במקומו. במקום סצנריו של Make שרץ ומחזיק אופרציות שעות - טבלה שקטה ובודק שמתעורר כל רבע שעה.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
אחסון והגנת וידאו עם S3 ו-CloudFront
איתי עבר לשירות שכל בעל קורס צריך: אחסון והגנת וידאו עם S3 ו-CloudFront. למה עדיף - S3 הוא אחסון זול מאוד עם מקום כמעט בלתי מוגבל, ו-CloudFront הוא CDN ששם שרת 'קרוב לבית' של הצופה כך שהווידאו נטען כמעט מיידית, במקום שכל בקשה תרוץ לשרת מרוחק. איתי הסביר את מודל העלויות (נמוך, עם קלקולטור רשמי להערכה), ואת הצעדים - יצירת bucket, העלאת קבצים, הגדרת permissions. אבל הלב, והסיבה המרכזית שאיתי עבר: הגנת תוכן. הוא לימד איך מגדירים ב-CloudFront שהווידאו ינוגן רק מהדומיין שלך (referrer/origin restriction), כך שאי אפשר לפתוח את הלינק ישירות ולשמור את הקובץ - הבעיה הקלאסית של מישהו שעושה inspect, מוצא את ה-URL, ומוריד את הקורס. איתי הראה גם איך מחברים את ה-URL לנגן באתר ואיך זה משתלב עם מטא-דאטה ב-Airtable. אחסון זול + הגנה - שני דברים שמצדיקים את המעבר לבד.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
ניהול חשבונות AWS נפרדים ללקוחות
ואת הסשן איתי סגר בהחלטה תפעולית שנוגעת ישירות לאיך שנתנאל בונה: איך לנהל את תשתית ה-AWS של הלקוחות. העיקרון של איתי - כשבונים ללקוח, עדיף שהכלים יהיו בבעלות הלקוח (חשבון Make משלו, Fillout משלו), כך שאם נפרדים כידידים אין צורך להסתבך בהעברת מידע - ואותו דבר עם AWS: לפתוח חשבון על שם הלקוח, מתחת לבעלות שלו. איתי עבר על השיקולים: חשבון נפרד לכל לקוח מול חשבון אחד עם הפרדה (יתרונות וחסרונות לסוכנות קטנה - ניהול, בילינג, גישות, הפרדת אחריות), מה צריך כדי לפתוח (כולל כרטיס אשראי בהתחלה - ולכן עדיף שיהיה של הלקוח), איך לתת לעצמך גישת ניהול בבטחה, צ'קליסט הגדרה ראשונית (favorites: Lambda, CloudWatch, EventBridge, DynamoDB, S3), ואזהרות עלויות (מגבלת runtime של Lambda, גודל קוד כ-50MB, מעקב בילינג). וזה עיקרון של יושרה מקצועית - הלקוח הוא הבעלים, ואתה בונה ומלמד, ואז יוצא נקי.
ההמשך המלא של הפרומפט שמור לחברי אוטוטיוזדיי פלוס יחד עם ההקלטה והתמלול המלאים של הסשן
שורות ההמשך כוללות את כל ההנחיות המדויקות והדוגמאות שהוצגו בשידור החי מול הקהילה
🎯 מה עושים עם זה עכשיו?
קראת איך זה נעשה. עכשיו קחו את הכלים ותעשו את זה בעצמכם - כל הפרומפטים של הסשן, מוכנים להריץ על העסק שלכם. פלוס ההקלטה המלאה והתמלול.
הצטרפו לאוטוטיוזדיי+· 49 ש״ח בחודשעוד לא בשלים? בואו ללייב הבא בחינם ←רוצים לעבוד על התמלול הנקי?
העתיקו אותו ותעבדו איתו איך שנוח לכם.
🔒 התמלול המלא שמור לחברי אוטוטיוזדיי+. עם המנוי אתם מעתיקים אותו בקליק ועובדים איתו איך שנוח לכם.
לפתוח את התמלול · 49 ש״ח בחודששאלות ששאלתם (וה-AI ישאל גם)
מה AWS נותן לאיש אוטומציה?
חמישה שירותים: Lambda (הרצת קוד), CloudWatch (לוגים), EventBridge (תזמון), DynamoDB (טבלאות), ו-S3 (אחסון וידאו). לא מחליפים את Make - Make נשאר המנהל, ו-AWS עושה את העבודה הכבדה בזול.
למה להעביר תהליכים מ-Make ל-AWS?
כדי לחסוך אופרציות וכסף. תהליכים שמעבדים מערכים ענקיים, webhook שמתפוצץ על כל הודעה, או בדיקות חוזרות לאורך זמן - שורפים מאות-אלפי אופרציות. Lambda חינמית עד מיליון קריאות בחודש.
צריך לדעת לכתוב קוד?
לא. צריך להבין את הארכיטקטורה ולבקש מ-AI (כמו Claude) לכתוב את קוד ה-Lambda בפייתון. איתי הסביר צעד-צעד איך יוצרים פונקציה בקונסול, מדביקים, ומחברים ל-API Gateway.
איך מגנים על וידאו של קורס?
עם S3 (אחסון זול) ו-CloudFront (CDN מהיר). מגדירים ב-CloudFront שהווידאו ינוגן רק מהדומיין שלך (referrer restriction), כך שאי אפשר לפתוח את הלינק ישירות ולהוריד את הקובץ.
💬 הדיון על הסשן
שאלות, תובנות, מה יישמנו - השרשור של הקהילה.
עוד אין תגובות - תהיו הראשונים לפתוח את הדיון 👇