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AWS re:Invent, todas las novedades

[06/12/2021] Hace unos días se llevó a cabo el AWS re:Invent, el evento anual de Amazon Web Services (AWS) que sirve como vitrina para que la organización muestre sus más recientes novedades a la comunidad TI. Este año ha sido pródigo en lanzamientos. En las keynotes de Adam Selipsky, CEO de AWS; y Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Aprendizaje Automático de AWS, se mostraron varios de los lanzamientos de servicios y dispositivos en 'disponibilidad general' o 'preview' para el presente año; además de ofrecer una visión general de lo que la compañía tiene que ofrecer para el funcionamiento de la nube.

Este año los anuncios incluyeron herramientas como nuevos procesadores, nuevas instancias, soluciones para el traslado de los mainframes, soluciones para la 5G, para los lagos de datos, para la analítica, e incluso soluciones para industrias específicas. Además, también se ofrecieron soluciones para DevOps, bases de datos, chatbots, e incluso se ofrecieron novedades sobre los programas de educación sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Las novedades de Selipsky

Como era de esperar fue el CEO de AWS quien 'rompió fuegos' en el evento. Su presentación fue, al inicio, un recordatorio de todo lo que ha significado la nube para el desarrollo de las organizaciones y, por supuesto, la contribución que ha tenido AWS en este desarrollo.

Adam Selipsky, CEO de AWS.

A esas contribuciones se sumaron los lanzamientos que mostró Slipsky. El primero de ellos fue el nuevo procesador "Graviton 3. Este fue presentado como un procesador que es 25% más rápido que su predecesor, el Graviton 2. Esto significa que es dos veces más rápido en el desempeño de los puntos flotantes para las cargas de trabajo científicas. También es dos veces más rápido para las cargas de trabajo criptográficas, y tres veces más rápido para las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Además, usa hasta 60% menos energía.

En base a este nuevo procesador funciona una nueva instancia que fue presentada por Selipsky: la "C7g Instance for EC2. Estas instancias son -de acuerdo con la firma- ideales para HPC (high performance computing), procesamiento en batch, automatización del diseño electrónico (EDA, por sus siglas en inglés), gaming, codificación de video, modelado científico, analítica distribuida, entre otras.

Otra instancia que también se presentó fue la "Trn1 Instances for EC2. Esta instancia se puede utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático para muchas aplicaciones; además, ofrecen un ancho de banda de red de 800 Gbps y se pueden utilizar en combinación de decenas de miles para lograr entrenamiento extremadamente complejo.

Pero no solo se habló de instancias, también se presentó "AWS Mainframe Modernization, en preview. Mediante este servicio se puede migrar, modernizar y correr cargas de trabajo de mainframes en AWS. De hecho, el CEO de la compañía sostuvo que con este servicio se puede reducir en dos tercios el tiempo de migración de los mainframes.

Otro de los lanzamientos se alejó un poco de los servicios convencionales que se podrían esperar de AWS: "AWS Private 5G. Este servicio -en preview- permite a las compañías establecer y escalar una red móvil privada en tan solo días. AWS proporciona el hardware, el software y las SIM, además de proporcionar configuración automática, cobros no basados en la cantidad de dispositivos y una operación en base a un espectro compartido.

En el campo de los lagos de datos, se presentó en calidad de 'disponibilidad general' "Row and cell-level security for lake formation, un servicio que restringe el acceso a filas y columnas específicas y que automáticamente filtra y revela los datos sólo a los usuarios autorizados.

Pero ¿qué hay para la consistencia de los datos?

Para ello presentó "Transactions for governed tables in lake formation, en 'disponibilidad general'. Este servicio automáticamente gestiona los conflictos y errores, asegura la consistencia de las vistas para todos los usuarios, y elimina la necesidad de contar con un código de manejo de errores customizado o de actualizaciones de batching.

Y ya dentro del campo de los servicios de analítica se presentó "Serverless and on-demand analytics, un conjunto de herramientas ya conocidas pero que ahora se presentan en su versión serverless: Amazon Redshift, Amazon MSK y Amazon EMR; además de Amazon Kinesis, que es una herramienta on demand. Con ellas básicamente los clientes pueden analizar los datos a escala sin tener que preocuparse por la configuración y la gestión de la infraestructura subyacente. Las opciones sin servidor añadirán o restarán automáticamente recursos al instante para proporcionar la cantidad justa de capacidad de análisis, justo cuando los clientes la necesiten.

Otro de los puntos que se trató fue la democratización del aprendizaje automático, y para ello el ejecutivo presentó Amazon SageMaker Canvas, en 'disponibilidad general'. Con esta herramienta los usuarios pueden crear predicciones de aprendizaje automático sin necesidad de tener ninguna experiencia en aprendizaje automático o en la escritura de código. Además, se podrá correr todo un flujo de trabajo de aprendizaje automático con una simple interfaz del tipo 'point and click'; con ella se podrá generar predicciones exactas y publicar los resultados y colaborar con otros usuarios.

En el campo industrial se presentó la preview de "Amazon IoT TwinMaker, un nuevo servicio que hace sencillo crear y usar gemelos digitales de sistemas del mundo real. El servicio cuenta con conectores preconstruidos a las fuentes de datos; además, crea automáticamente gráficos de conocimiento y cuenta con visualizaciones 3D, paneles para visualizar el estado operativo y actualizaciones en tiempo real.

Finalmente, Selipsky presentó para la industria automotriz la preview de "AWS IoT FleetWise, un servicio que recolecta datos de millones de vehículos y hace que sea sencillo analizarlos en la nube.

Las novedades de Swami

Al día siguiente se realizó otra de las keynotes, la presentada por Swami Sivasubramanian, la cual fue tan o más pródiga en novedades que la de Selipsky. El ejecutivo primero señaló que trasladarse a una estrategia de datos moderna y de extremo a extremo implica tres elementos: la modernización, la unificación y la innovación.

Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Aprendizaje Automático de AWS.
AWS reInvent

Como parte del priner elemento se lanzó Amazon DevOps Guru for RDS, en 'disponibilidad general', que permite detectar, diagnosticar y resolver de manera automática problemas difíciles de encontrar en el desempeño de las bases de datos (relacionales), y hacerlo en cuestión de minutos, no de días. No solo eso, también realiza un análisis de la causa raíz para recomendar acciones correctivas o remedia automáticamente los problemas cuando sea posible.

Y hablando sobre las bases de datos relacionales, Swami también presentó una nueva función de Amazon RDS Custom, ahora soporta aplicaciones de SQL Server.

También dentro de las bases de datos, pero ahora en Amazon DynamoDB, se presentó la Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access table class, en 'disponibilidad general', el cual reduce los costos de almacenamiento en hasta 60%, mantiene el mismo desempeño, durabilidad, escalamiento y disponibilidad que las tables de DynamoDB estándares, además de poder cambiar entre clases de tablas en cualquier momento.

En cuanto a las herramientas de migración, el ejecutivo presentó la preview de "AWS Database Migration Service Fleet Advisor, un servicio para acelerar la migración de las bases de datos con inventario automatizado y recomendaciones para la migración.

Aunque en el campo de la unificación no se presentaron novedades, sí se presentaron en el campo de la innovación. Aquí se presentó, en 'disponibilidad general', "Amazon SageMaker Ground Truth Plus, una herramienta que entrega rápidamente conjuntos de datos de alta calidad para entrenamientos y reduce los costos del etiquetado de los datos.

Además, se presentó en 'disponibilidad general' "Amazon SageMaker Studio Notebook, una herramienta con la cual se pueden realizar flujos de trabajo de ingeniería de datos, analítica y aprendizaje automático.

También se presentó "Amazon SageMaker Infrastructure Innovation, una herramienta compuesta por SageMaker Training Compiler que permite a los clientes entrenar modelos de aprendizaje profundo 50% más rápido al compilar código de forma automática; SageMaker Inference Recommender, que sugiere de forma automática las instancias de cómputo de AWS para ejecutar inferencias de aprendizaje automático con el mejor precio/rendimiento; y SageMaker Serverless Inference, que ofrece computación sin servidores para inferencias de aprendizaje automático a escala.

Dentro de la lista de novedades también se encuentra "Amazon Kendra Experience Builder, una herramienta que permite desplegar con tan solo unos clics aplicaciones de búsqueda inteligente basadas en Amazon Kendra.

Los chatbots también fueron tomados en consideración en esta serie de novedades, para ellos se lanzó "Amazon Lex Automated Chatbot Designer, una herramienta que tiene la particularidad de simplificar drásticamente el diseño de bots con entendimiento avanzado del lenguaje natural.

Finalmente, el ejecutivo presentó Amazon SageMaker Studio Lab, en preview. Mediante este servicio se puede lograr un sign up para correos electrónicos sencillo a través del navegador web; tener acceso a herramientas, frameworks y bibliotecas de aprendizaje automático; lograr sesiones persistentes con 15 GB de almacenamiento gratuito y migrar proyectos a SageMaker Studio para producción en un solo paso.

Además de todas estas herramientas se presentó al término de la sesión el "AWS AI & ML Scholarship Program, el cual está compuesto por un fondo de 10 millones de dólares anuales en becas. Con él los estudiantes podrán acceder a módulos gratuitos de entrenamiento y tutoriales sobre los puntos básicos del aprendizaje automático.

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