“Viendo las novedades del re:Invent, AWS está haciendo un posicionamiento fuerte en IoT y Machine Learning”

Amazon es la compañía tecnológica que más invierte en I+D, más de 22.000 millones de dólares al año, y destina gran parte de sus inversión su brazo de Amazon Web Services (AWS). El resultado se desvela cada año en AWS re:Invent, el evento más importante del proveedor cloud y centro de las novedades de sus servicios. Hemos hablado con uno de nuestros responsables Cloud en Keepler y CISO de la compañía, César Silgo, para comentar qué nos ha ofrecido esta edición 2018 en cuanto a nuevos servicios y nuevas funcionalidades. 

César Silgo, Principal Cloud Architect & CISO en Keepler.
¿Cómo resumirías esta edición del re:Invent?

He tenido la suerte de poder seguir todas las conferencias re:Invent desde la primera edición en 2012, incluso un par de veces en vivo, y creo que este ha sido un re:Invent muy sólido. Una de las mejores ediciones, sin duda. Quizás no ha habido ningún anuncio tan disruptivo en la industria como en su momento lo fueron Redshift (2012) o Lambda (2014), pero sí una gran cantidad de servicios nuevos muy interesantes y grandes mejoras en los ya existentes que resultarán de gran ayuda para los clientes.

¿Qué mejoras destacarías sobre los servicios existentes?

Respecto a AWS Lambda, los Lambda Layers, que permiten organizar las funciones en capas y compartir librerías entre ellas. También, desde ahora se pueden utilizar funciones Lambda como un backend detrás de un Application Load Balancer. Ambas mejoras son muy útiles en el día a día. Por último, el bring your own runtime y la liberación como Open Source del sistema Firecracker, la tecnología de contenedores sobre la que se ejecuta Lambda. Creo que son movimientos muy inteligentes, porque siempre se ha acusado a AWS de hacer vendor lock-in con Lambda y ahora va a ser complicado sostener ese argumento. Personalmente, estoy deseando probar algo de COBOL en Lambda 🙂

Respecto a S3, hay un anuncio que parece algo muy prosaico pero que es muy útil: la posibilidad de subir archivos de forma directa a S3 a través de SFTP, que se usa en muchísimos proyectos y que hasta ahora requería montar un servidor SFTP intermedio. El almacenamiento inteligente en S3 también es muy interesante. Antes, tenías que hacer una planificación de en qué tipo de almacenamiento guardabas tus ficheros conforme al uso que les ibas a dar y configurar después su ciclo de vida, ahora S3 lo hará automáticamente.

Respecto a DynamoDB, hay dos cosas muy útiles. Por un lado, se van a poder ejecutar transacciones, una característica tradicionalmente asociada a bases de datos relacionales y que ahora vamos a tener disponibles en DynamoDB, que es una base de datos NoSQL. Esto abre un montón de posibilidades. Por otro lado, el poder provisionar lecturas y escrituras bajo demanda sin tener que hacer una planificación previa, respondiendo al tráfico real de la aplicación. El aprovisionamiento de lecturas y escrituras era una tarea que requería un capacity planning muy fino y ahora también será automático.

¿Y respecto a novedades en servicios?

La mayoría de los nuevos anuncios más destacados los catalogaría en servicios de machine learning, internet of things y gobierno/seguridad cloud. Son las tres grandes áreas en las que creo que se ha centrado esta edición. Ha habido anuncios en otras, pero, para mí, estas son las más notables.

re:Invent, celebrado en Las Vegas, es el evento anual más importante de AWS. Fuente: AWS.

En seguridad, ¿qué aspectos destacarías? ¿Qué peso está dando AWS a implementar estas medidas de gobierno?

Basta con revisar las certificaciones regulatorias o la enorme cantidad de servicios relacionados con gobierno y seguridad disponibles para entender hasta qué punto es totalmente prioritario para ellos. Todos los años tenemos nuevos anuncios importantes en este aspecto.

Este año destacaría: Control Tower, para desplegar una estructura multi-cuenta corporativa segura de forma automática; Security Hub, un servicio que condensa todos los informes de seguridad en un único panel de administración, algo muy útil para un responsable de seguridad; y, desde el punto de vista del gobierno, AWS Well-Architected Tool. Este servicio se basa en el Well-Architected Framework, un marco de trabajo que se utiliza para determinar que una arquitectura desplegada en AWS está bien diseñada y operada. En Keepler, somos partner certificados para aplicar este framework desde hace algunos meses y ayudamos a nuestros clientes a cumplir con las buenas prácticas que recoge. Ahora, también estará disponible como servicio y, en lugar de hacer una revisión manual, tendremos una herramienta que condensa toda la información que necesitamos.

¿Y en el ámbito de machine learning o inteligencia artificial?

El primer anuncio que destacaría es la apertura al público de la formación que utiliza AWS para formar a sus propios ingenieros en machine learning, creo que es una muy buena noticia y pienso darle bastante uso. También, la certificación de AWS Certified Machine Learning – Specialty. Como empresa especialista en big data y machine learning sobre nube pública, estoy seguro de que en Keepler pronto contaremos con varias personas certificadas.

Por lo que he podido hablar con compañeros expertos en machine learning, AWS SageMaker Reinforcement Learning es el anuncio que más les ha impresionado.

AWS Textract me parece muy útil, hemos tenido conversaciones con varios clientes para hacer proyectos en los que este servicio encajaría perfectamente.

Otro de los servicios que llamó mi atención durante la keynote fue Elastic Inference. La posibilidad de aprovisionar y acoplar capacidad de cómputo GPU bajo demanda a instancias EC2 es muy interesante, pero he podido participar en benchmarks con tecnologías parecidas de otros proveedores y comprobar como la latencia lo hace impracticable en muchos casos. Justo para solventar este problema, AWS anunció AWS Inferentia. Estamos deseando poder probarlo.

Amazon Personalize ofrece sistemas de recomendación y personalización en tiempo real como servicio. Habiendo participado en proyectos de sistemas de recomendación en el pasado, sé que construir y ejecutar este tipo de modelos en tiempo real en producción requiere mucho esfuerzo. Poder disponer de la misma tecnología con la que funciona el motor de recomendación de Amazon.com en modo servicio es muy interesante.

Como nota graciosa, el anuncio de la AWS Deep Racer League nos tiene muy ilusionados, el Deep Racer de Keepler ya está en camino y ¡vamos a ir a por todas en 2019!

César Silgo: “AWS está empujando las capacidades de la nube más allá de lo que imaginábamos hace años”. 

En cuanto a aplicabilidad real, ¿qué industrias o sectores van a verse más beneficiados?

Todas las industrias y sectores se ven beneficiadas porque el abanico de nuevos servicios y funcionalidades es enorme. No obstante, destacaría el sector industrial ya que en el área de IoT ha habido anuncios como AWS SiteWise, un servicio pensado para trabajar con equipamiento industrial, IoT Things Graph o IoT Events, que son especialmente útiles para cualquier empresa involucrada en un proceso de transformación de Industria 4.0.

Además de estos servicios de IoT, AWS ha anunciado una base de datos de series temporales, AWS Timestream. Este tipo de bases de datos son muy útiles en el mundo industrial, porque gran parte del trabajo se basa en recolectar información que hay que guardar en forma de series temporales ser analizada posteriormente. Ahora ya tenemos una en forma de servicio.

Tras este re:Invent, ¿cómo queda el posicionamiento de AWS?

No cabe duda de que IoT y Machine Learning son claramente áreas en las que AWS se está posicionando fuertemente. Además, anuncios como AWS RoboMaker y AWS Ground Station demuestran hasta qué punto AWS está empujando las posibilidades de la nube más allá de lo imaginable hace pocos años.

Adelina Sarmiento

CMO en Keepler. "Mi experiencia se centra en marketing B2B en el sector tecnológico. Ahora he pegado el salto del mundo corporativo al mundo startup, y trabajo para posicionar Keepler como una compañía líder en el ámbito de la analítica y explotación de los datos."

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