1. Justificación

Qué me encuentro

• Poca experiencia con Linux
• Uso de Linux con VirtualBox
  • Entorno gráfico
  • Recursos
  • Errores según equipos (BIOS, versiones, …)
  • No es fácil ayudar
  • … y no uso windows :-(
• Tareas: Documentos de Word con capturas

¿Qué busco?

• Mejora de experiencia de usuario
  (profesor y estudiantes)
• Uso intensivo de
• Ni un documento en word ()
• Democratizar despliegue
• Ayuda fácil en despliegues

2. Mapa

3. ¿Qué es L. Lab?

Un Learner Lab es

Recurso de AWS Academy que permite a los alumnos:

• trabajar con algunos de los servicios de AWS
• durante un período de tiempo (bloques de 4 horas)
• hasta un total de 100$
• con la consola o con la API de AWS

Un Learner Lab

Permite a los profesores:

• Revisar las tareas de los alumnos
  • acceder como el estudiante a su consola de AWS
  • ayudar, corregir, sugerir, etc.
• Ver el tiempo que han dedicado a cada tarea
• Coste del lab.

AWS Academy

• Programa educativo de AWS que ofrece a instituciones de educación superior un plan de estudios de computación en la nube gratuito.
• Permite crear Learner Labs para los estudiantes (Asignar alumnos, grupos, etc.)
• Acceso https://awsacademy.instructure.com/ como student o teacher

4. ¿Cómo lo usamos?

4.1. Profesor

Crear un Learner Lab

• Crea Learner Lab desde AWS Academy
  • Tunea (nombre, color)
• Asigna alumnos
  • AWS envía invitación a los alumnos
• Describe la tarea
  • En las páginas del lab
  • Yo en github

Seguimiento del trabajo de los estudiantes

• Tiempo dedicado
• Coste
• Solución de problemas (puede acceder a la consola del alumno)
• Corrección de tareas

Servicios utilizados

• EC2
• RDS
• S3
• CloudFront
• Route53
• ACM

Casi todos desde al consola, pero también se puede usar la API

4.2. Estudiante

Recibe invitación

• Acepta invitación
• Accede al enlace del curso
• O desde https://awsacademy.instructure.com/

Al acceder al Learner Lab

• Documentación incial (Readme)
• AWS Details:
  • AWS CLI Credentials
  • Claves para SSH
• Start Lab / End Lab
• $ Usado

Trabajo con Learner Lab

• Trabajo en la consola de AWS
• Desde cualquier equipo
• 4 horas o hasta que para el lab
• Las instancias EC2 paran pero se reinician en nueva sesión
• Otros servicios continúan: S3, RDS, etc.
• Si algo no funciona, recibe ayuda en la misma consola

AWS details

AWS README

5. Ejemplo

Prácticas que hemos hecho 1/2

• Despliegue de sitios estáticos con apache / nginx: EC2
• Aplicaciones web con PHP
  • EC2 (servidor web, servidor de BBDD en EC2)
  • EC2 + RDS
• Creación de subdominios con Route53 (name.com)
• Aplicaciones web con Python: EC2 + RDS + S3 + Certificados con Certbot

Prácticas que hemos hecho 2/2

• Sitios estáticos con S3: Recursos: S3 + CDN (CloudFront) + Route53 + ACM (Certificados)
• Despliegue de contenedores: EC2 + Docker
• AWS Lambda

Un ejemplo

• https://github.com/DAW-distancia/Instalacion-Koel-en-AWS
• AWS CLI guiado con jupyter
• Boto3 & aws cli
• https://awsacademy.instructure.com/courses/50947/
• Proyecto de alumnos en EC2: http://52.54.249.181/

6. Valoración

Estudiantes

• Lo han valorado de forma muy positiva
• Curva de aprendizaje sencilla
• Buena documentación
• Sólo navegador
• Soporte

Negativo

(no tanto)

• No es una consola real / completa
• No se pueden usar todos los servicios
• No IAM
• 100$
• 4 horas
• Laboratorios sin conexión

Pero

• Hay que leer lo que se puede/no se puede hacer
• Hace ser más consciente de los costes
• Se pueden usar un truco para que las máquinas se reinicien

Positivo

• Trabajo real en la nube con servidores en producción
• Soporte/interacción con el estudiante
• Servicio democratizado (navegador)
• Independiente del puesto de trabajo

Por hacer

• Mejor integración en Moodle
• Autotest en los labs/repositorios
  • Feedback para estudiantes
  • y profesores