← Financial Cloud Cloud Cloud Club · AWS Re:cap

极点宏观|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 02: Goldman Sachs:通过 Fast Track 加速应用程序上云 - AWS Re:cap Q1/2023

演讲者: Raagini Lalwani、Aditya Kurella

场次: 02

场次
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 把架构写成 Steering,引导 AI Agent
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness 才是真正的工程护城河
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 用白话询问可观测性数据
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 以 Bedrock AgentCore 打造 Serverless AR 游戏
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上的多 Agent 量化回测
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 三分钟用 Kiro 把博客变成幻灯片
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 使用 Terraform 实现 AWS 合规
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 从初学者到构建者:一段精彩的 AWS 云之旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 以团队为先:使用 Laravel 与 Bref 开展无服务器工程
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 活动开幕式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 智能体到智能体:在 AWS 上构建可互操作的 AI
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 利用另一类遥测数据,借助 AI 智能体更快改进
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 告别氛围编程:使用 Kiro 进行规格驱动开发
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 使用 MCP 与 AI 智能体进行自动化测试
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 使用机器学习方法实现电信安全现代化
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 重新思考生成式 AI 智能体:RAG 与 MCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 使用 TAK 和 AWS 开展灾难与应急响应
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 从测试视角重新思考无服务器应用程序工作流
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 Practical AWS FinOps for Cloud Success
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 基于 AWS 的 AI 驱动全球纯 Alpha 宏观交易:重塑风险调整后资产收益
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 现代交易生命周期:从交易到结算
FSI Recap
02 Goldman Sachs:通过 Fast Track 加速应用程序上云 - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group:在 AWS 上构建高效的日志管理解决方案
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 年第四季度 - Brex 数据库灾难恢复
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - Graviton 迁移成功案例
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel 现代数据平台
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - PayPal 金融交易数据对账系统
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - 规模化提升韧性
FSI Recap
09 最大限度提高 AI 推理成本效益:战略性采用 AWS GPU 实例
FSI Recap
10 高级智能体 AI 设计模式
FSI Recap
11 在 AWS 上构建全新的现代化应用
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent 回顾 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 利用 AI 和 AWS 构建未来交易平台
AWS re:Invent 2025
03 交易创新:Jefferies 基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 助手 (IND3315)
AWS re:Invent 2025
04 FSI 如何通过 Agentic AI (GBL302) 彻底改变 HFT 分析
AWS re:Invent 2025
05 使用 Amazon Time Sync 改进分布式系统(采用 Nasdaq)
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA 和 DR 全球弹性设计模式 (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 构建智能体式 AI:Amazon Nova Act 与 Strands Agents 实践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 深入探讨 Amazon Aurora 及其创新 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 深入探讨 Amazon S3(STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:为全球金融服务构建弹性基础设施 (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda 新功能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 使用 Kiro 进行规范驱动开发 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon 的 FinOps:全球电商巨头的云成本管理经验 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上交易平台的 Tick-to-Trade 延迟
AWS re:Invent 2025
政务数据
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
政务数据
02 端侧多模态 AI 与智慧城市实践
政务数据
03 大模型能力评测与 AI 项目落地方法论
政务数据
04 基于云代理的政府开发全链路受控自动化
政务数据
05 从多智能体看 Agent 时代软件新生态
政务数据
06 AI 驱动的宏观量化研究与智慧治理
政务数据
07 公共数据授权运营与智慧政务实践
政务数据
08 数据资产化落地实践:确权合规、工程治理与数字政府案例
政务数据
09 AI技术赋能心理健康公益:可信平台的治理、架构与实践
政务数据
Amarathon 2025 回顾
01 开发者的智能体架构设计路线图
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock 数据自动化
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上的多智能体
Tan Xin
04 实践中构建智能体式 AI:Nova Act 与 Strands Agents
Haowen Huang
04 使用规格驱动开发,通过 Kiro 加速迁移项目
Sanchit Dilip Jain
06 从「匹配」到「理解」:由 AgentCore Memory 驱动的个性化 AI 搜索实践
Liu Cao
07 从观察到优化:从 LLM 可观测性迈向 AIOps,将实时洞察转化为智慧自动化
Jimmy Soh
08 部署 TEAM 并打造最佳工程团队
Yuji Oshima
09 五年来所谓无服务器数据库带来的五个惨痛教训
Renato Losio
14 如果 AI 替我工作会怎样:Q Developer CLI 与 Kiro 如何改变我的日常工作
Miguel Angel Muñoz
16 兼顾速度与警觉:Amazon Bedrock Agent 开发的安全要点
Brian Tarbox
26 在单张 H100 上运行 OSS LLM:更智能、更便宜、更快速
Adit Modi Adit Modi
28 现代统一元数据架构:打破数据孤岛的新方法
Shaofeng Shi
29 无服务器 MediaOps:使用 Amazon Web Services 上的 AI 自动化视频工作流
Luis Valdivia
30 通过大规模性能测试构建兼具效率与可靠性的架构
Luis Guirigay
31 通过开源连接世界:技术、社区与全球开发者关系的实践历程
Richard Lin
33 构建流式 Iceberg 表以进行实时物流分析
Fahad Shah
34 加速大规模机器人策略训练:基于 Kiro、Trainium 和 EKS 的自动化闭环架构
Junjie Tang
35 通过规格驱动开发,从 Vibe 走向可行方案
Ricardo Sueiras
36 让云成本分析更智能:使用 Strands 和 AgentCore 构建 FinOps 智能体
Xiaofei Li
37 使用 CNCF Kagent、K8sGPT 和 Nova Sonic 转型 K8s 对话式智能体 AIOps
Shaoyi Li

Ragini Lalwani 致开场辞:

● 负责 Goldman Sachs 的公有云接入和迁移。

● 祝大家妇女节和洒红节快乐。

● 已在 Goldman Sachs 工作近 15 年,最初以实习生身份加入。

● 拥有使用多种云平台的经验:私有云、混合云和公有云。

● 探讨 Goldman Sachs 在受监管行业中确保开发者快速、安全使用云的方法。

Aditya 的介绍:

● 负责财务规划工程团队,并担任 Goldman Sachs FP&A 的首席架构师。

● 同样已在公司工作近 15 年,最初从事 Web 应用开发,目前专注于企业系统。

● 探讨公司云接入的独特阶段以及从本地部署向云迁移的转型。

● 将介绍公有云接入体验、安全工具、云接入加速,以及主要亮点和经验。

Goldman Sachs 概览:

● 一家领先的金融机构,提供广泛的服务,包括投资银行、证券、投资管理和个人银行业务。

● 服务于广泛且多元化的客户群,包括企业、金融机构、政府和个人。

● 成立于 1869 年,总部位于纽约,并在全球主要金融中心设有办事处。

● 以安全优先的理念加速 Goldman Sachs 的云之旅。


Fast Track 章节概览:

● 强调以客户为中心的理念,采用 Amazon 的“逆向工作法”。

从客户视角(应用程序开发者)提出的问题:

● 新开发者需要了解公司的安全方法、安全态势和模块。

● 部署需要通过安全审查,而审查可能依靠人工且十分耗时。

● 不仅首次部署需要安全审查,后续变更也需要审查,因此过程可能缓慢且需反复迭代。

● 开发者可能在部署后收到配置错误的告警,这凸显了采用预防性控制而非检测性控制的必要性。

● 擅长应用程序开发的开发者可能不具备云安全专业知识,造成开发能力与安全要求之间的割裂。

解决相关问题的原则:

● 实施防护机制,确保部署在设计上即具备安全性,并实现安全基线自动化。

● 建立清晰的共同责任模型,明确云服务提供商、Goldman Sachs Cloud 团队和应用程序开发者各自的职责。

● 利用云原生技术,尽量减少学习公司专用工具的需求,让开发者能够运用已有的 AWS CDK 或 Kubernetes 知识。

● 以自助服务能力为目标,减少提交工单或人工审查的需要,让更多开发者可以顺畅使用云。


Fast Track 简介:

● Fast Track 是针对上述问题开发的解决方案。

● 内容包括对实施细节的技术深度解析。

● 目标是为开发者提供安全、高效且以自助服务为导向的云接入体验。

Fast Track 概览:

● 一项完全托管式服务,使 Goldman Sachs 开发者能够在 AWS 上快速开发和部署软件。

● 通过防护机制强制执行公司的安全、监管和合规要求。

● 以编程方式主动执行安全策略,增强安全态势。

Fast Track 的主要功能:

● 在后台处理账户创建和流水线管理。

● 用户通过 CLI 或 API 与 Fast Track 交互,以创建、删除或共享流水线。

● 创建流水线会触发账户预置工作流,为 AWS 资源创建服务账户,并创建用于管理的流水线账户。

● 用户推送代码变更后,代码会经过部署流水线并接受防护机制检查。

● 防护机制强制执行公司的安全基线策略,确保资源在部署前满足安全要求。

简化的用户流程:

● 用户创建 Fast Track 流水线,并将其与 GitLab 仓库关联。

● 使用 AWS CDK 编写基础设施即代码。

● 流水线将 CDK 代码合成为 CloudFormation 模板。

● 防护机制针对这些模板执行检查,策略引擎判断是否可以继续部署(“go”或“no go”)。


防护机制详情:

● 防护机制遵循默认拒绝策略。

● 使用 Open Policy Agent (OPA) 编写。

● 针对标准 CloudFormation 模板运行。

● 防护机制示例:确保恶意行为者无法访问未加密的对象。

威胁建模与控制措施定义:

● 使用 NIST 800-53 指南识别特定技术面临的威胁。

● ISO 27001 是信息安全管理体系的国际标准,而 NIST SP 800-53 是美国政府制定的安全与隐私控制标准。2. ISO 27001 侧重信息安全管理,而 NIST SP 800-53 侧重技术安全控制。

● 威胁示例:恶意行为者可以访问未加密的对象。

● 控制措施定义:加密对象。

● 控制措施被定义并用作 OPA 策略,由安全团队进行审查和单元测试。

控制措施的协作与发布:

● Cloud enablement 防护机制开发团队与安全团队开展协作。

● 控制措施以防护机制的形式发布,既能创建安全环境,也可能给开发者带来障碍。

加速器:

● 与防护机制配合使用,使开发者能够快速部署符合所有防护机制要求的资源。

● 示例:可满足全部 10 项 S3 拦截防护机制要求的 Fast Track S3 存储桶。

示例代码与入门项目:

● 用于帮助用户快速开启云之旅。

Fast Track 发布与生产环境使用:

● Fast Track 已发布并可供使用,已有多个应用程序投入生产,另有更多应用程序正在推进。


组织协同与模式:

● Goldman Sachs 认识到,需要在不牺牲安全性的前提下提供一流的开发者体验。

● Fast Track 被确定为旗舰项目,由 Cloud enablement 团队牵头,并与技术风险团队协作开发。

● 防护机制开发团队由开发者、云架构师和安全工程师共同组成。

● 防护机制贡献模式确保特定技术团队(例如存储工程团队)审查相关防护机制并为其作出贡献。

关于组织结构问题的回答:

● 承认大型企业中常见的部门孤岛模式。

● 强调需要采用协作方式,在开发者体验与安全性之间取得平衡。

● 强调管理层授权对于促进跨团队协作的重要性。

● 指出并非 Cloud enablement 团队的所有成员都是各项云服务(例如 S3)的专家这一限制。

● 防护机制开发需要多种技能,并采用贡献模式开展专业审查。

云中所有权与责任的说明:

● 在云中,应用程序团队拥有其全部云资源,包括计算资源和数据库,这些资源均部署在其 VPC 中。

● 数据库团队负责与 Cloud enablement 团队合作,建立访问控制、策略管理和审计相关机制。

● 在本地部署环境中,数据库归数据库团队所有;但在云中,运行于 AWS 的数据库归客户(应用程序团队)所有。

组织模式总结:

● 中央 Cloud 团队建立防护机制框架,并负责云开发相关事务。

● CIO、CTO 和 Tech Risk Office 为新的防护机制开发以及云接入和治理策略提供支持。

● 相关团队(DB 团队、IAM 团队等)与中央 Cloud 团队合作,将其服务和策略接入平台。

● 应用程序开发团队使用 Fast Track 实施应用,并可申请其他服务,之后由相关团队协作完成。

协作模式:

● 多个团队在云接入过程中各司其职,确保以协作方式推进云开发和安全工作。


首个应用程序的实操方法:

● 首个接入 Fast Track 的应用程序需要更多实操支持,因为团队当时仍在了解客户旅程。

● 后续应用程序力求利用现有防护机制,使客户能够独立使用服务。

● 投资建设教程和文档,为自助使用提供支持。

平台团队的角色:

● 平台团队提供指导,并为 Lambda、DynamoDB 和 RDS 等资源构建安全控制措施(防护机制)。

● 开发者可以自由选择所需资源,平台团队则协助构建必要的安全控制措施。

● 提供加速器,让开发者可以更轻松地安全部署资源。

开发环境与生产环境中的防护机制:

● 开发(沙盒)环境和生产环境均应用相同的防护机制。

● 所有环境中的防护机制均以拦截模式运行,以保持一致的安全态势。

● 精细化控制允许按流水线绕过特定防护机制,但须经过技术风险审查。

防护机制的技术实现:

● 流水线通过与 API 交互来检查防护机制。

● 流水线将基础设施即代码(例如 AWS CDK)合成为 CloudFormation 模板。

● 随后针对防护机制检查这些模板,并使用 Open Policy Agent (OPA) 运行检查。

● 策略引擎判断是否可以继续部署(“go”或“no go”)。

防护机制的技术实现(续)

● 此外,还提供 IDE 插件,让开发者无需部署流水线即可更早获得反馈。

● 开发者在 IDE 中开发时便可查看反馈,有助于其在开发流程早期遵循安全标准。

关于 NIST 实施与威胁数据库的问题:

● 项目以 NIST 800-53 为基线启动。

● 公司的网络防御和 Intel 团队会及时向团队通报新威胁。

● 根据漏洞的严重程度(是否为严重漏洞)决定如何管理新威胁,并将其整合到软件开发生命周期 (SDLC) 中。

● 检测性控制对防护机制提供的预防性控制形成补充。


FP&A(财务规划与分析)简介:

● FP&A 负责公司范围内的业务规划、成本分摊和财务洞察。

● FP&A 正在推行云优先战略,目标是在 2024 年底前将 100% 的本地部署应用和新应用迁移上云。

● 采用云的原因包括每月计算使用量存在波峰和波谷、当前本地部署解决方案存在局限(安装并运行在组织自己的物理硬件和服务器上,且这些设备位于组织自己的设施内),以及希望减少工程师用于维护的时间。

● FP&A 积极推进遗留本地基础设施解耦,目前已完成约 70%;过去三年中,在构建新应用程序时也始终考虑云相关因素。

FP&A 的云战略与采用:

● FP&A 一直在构建微服务友好、云就绪的架构,甚至在本地部署环境中也大力投资基础设施即代码 (IaC)。

● 采用云的驱动力包括低廉的计算成本、生产力提升,以及构建和维护周期缩短。

● 在工程领导者的支持下,Fast Track 成为公司的战略平台。

首个应用程序:FBA Central:

● 选择一个简单的网关应用作为首个应用,用于学习 AWS 和 Fast Track。

● 在三到四个月内完成开发,并于 9 月至 10 月期间发布 MVP。

● 这是一个具有代表性的微服务应用,包含 Spring Boot API,使用 ECS Fargate 和 DynamoDB 部署,并配有 React.js UI。

后续应用程序:

● 构建了更复杂的应用程序,包含更多微服务、本地连接和工作流解决方案。

● 将首个应用部署到 FP&A 专用 VPC,这在公司尚属首次。

● 尽管应用程序复杂度增加,Fast Track 仍提高了生产力并缩短了交付时间。

● 随着时间推移,团队技能不断提升,进一步缩短了时间周期。

总结:

● FP&A 的云优先战略与 Fast Track 相结合,成功接入复杂度不断提高的应用程序,提升了生产力并缩短了交付时间。


FP&A 的云之旅与未来重点:

● 部署了三个云原生应用,使用八项以上的服务。

● 学习了如何构建软件、完成云接入、接受技术风险审查和架构标准提升,以及执行 SDLC 流程。

● 培训了约一半的 FP&A 工程师。

● 2023 年的主要重点:高使用量应用和数据密集型计算,每天处理约 60 亿条记录。

● 将探索无服务器产品(Lambda、Step Functions)和数据处理/分析服务(Glue、Athena、S3、Snowflake)。

● 目标是使用 CDK 构造开发以 FP&A 为中心的加速器,进一步加快开发速度。

关键决策与成功因素:

● 组建由来自不同地区的四名开发者构成的核心团队,负责培训 Scrum 团队,从而加快开发。

● 鉴于需要处理敏感数据,选择 Fast Track 进行安全的云接入。

● Fast Track 的防护机制已通过技术风险审批,并在每次流水线执行时持续运行,从而提供安全且保持最新的配置。

● Fast Track 的 CDK 加速器和通用模式帮助提高了开发者生产力。

部署与经验:

● 使用 DynamoDB、ECS Fargate 和 ALB 等 AWS 组件部署了首个简单应用 FBA Central。

● 经历了严格的技术风险审查和架构标准提升。

● 学习了 gold live 机制、环境创建、可观测性、日志记录,以及 CloudWatch 和 PagerDuty 的使用。

● 停用了本地部署应用,使 FP&A 全面实现云原生。

云应用经验:

● 云提供了更广泛、更成熟的选项,可以更准确地匹配应用程序的计算资源消耗需求。

● 建议刚开启云之旅的组织调整实施手册,并借鉴 FP&A 的经验。


设计选择的重要性:

● 工程师必须了解其设计选择带来的后果,因为这些选择会影响运营成本和维护。

● 无服务器方案具有成本更低、易于扩展和维护工作量小等优势。

● 基础设施即代码 (IaC) 支持更快地创新,并可在不同的计算与成本配置之间切换。

IaC 的优势:

● 支持更快地进行创新和云成本优化。

● 可根据架构选择采用不同的成本和计算配置。

● 与本地部署相比,云战略让业务连续性规划 (BCP) 更加简单直接。

开发者生产力提升与成本优化:

● 借助每日管理成本的能力,开发者生产力有所提升。

● 日趋成熟的生态系统和 Fast Track 推动了应用程序接入。

更多学习资源:

● 可通过 Goldman Sachs Engineering 开发者博客了解云及相关构建工作的洞察。


关于 Fast Track 与开源的说明:

● Fast Track 本身尚未开源。

● Goldman Sachs 设有开源团队,并已将多个项目开源。

● Fast Track 的防护机制最初与 AWS 合作构建,并已回馈给 AWS;AWS 正将其作为 CFN Card 的一部分使用。

● Goldman Sachs 不认为这些防护机制构成竞争优势,并愿意与他人共享。

SkyPath:云与本地部署环境的集成:

● SkyPath 是一种连接解决方案,允许不同信任区中的应用程序相互连接。

● 它解决了混合环境中连接本地应用和云应用的挑战。

● SkyPath 利用服务身份框架 (SIF),在每个端点接入 SkyPath 前为其建立唯一身份。

● 这确保只有身份已明确定义的端点才能连接,从而解决集成中潜在的身份问题。

服务身份框架 (SIF):

● SIF 要求每个端点在接入 SkyPath 前都必须定义唯一身份。

● 该身份充当本地服务的准云身份,确保安全且受控的访问。

● 建立服务身份是通过 SkyPath 启用本地 API 访问的先决条件。

结论:

● 讨论强调了在本地部署环境与云环境之间进行安全、受控集成的重要性,而 SkyPath 和服务身份框架等解决方案可为此提供支持。