Después de caminar 43 millas en el evento de 5 días, nuestra tercera participación en el evento más grande de la computación en la nube, finalmente llegó a su fin. Estábamos en las AWS re: Invent, uno de los mayores eventos del mundo de la tecnología y sin duda una oportunidad única de redes.
Amazon Braket trajo “cuántica como un servicio” a los clientes de AWS, pero todavía es como una vista previa. Los usuarios serán capaces de ejecutar simulaciones de ordenadores cuánticos con los asociados, tales como D-Wave, IonQ y Rigetti.
Había muchos anuncios importantes sobre iniciativas de aprendizaje automático, pero lo más destacado fue SageMaker.
Con “Los operadores SageMaker para Kubernetes”, se pueden entrenar y desplegar modelos de IA usando Kubernetes. AWS cubre un hueco entre aplicaciones en contenedores y flujos de trabajo SageMaker, sin dejar de ofrecer preconfigurado y optimizado potencia de cálculo sin necesidad de código de personalizar.
Entre las muchas innovaciones de SageMaker, vale la pena mencionar la SageMaker estudio. Sin duda, es el desarrollo primero totalmente integrado para el aprendizaje de la máquina.
También hay experimentos SageMaker que permitirán a los desarrolladores a visualizar y comparar iteraciones de modelos de aprendizaje automático, la capacitación de los parámetros y resultados para hacer un análisis más fácil y más eficaz.
El SageMaker piloto automático genera modelos de aprendizaje automático para recibir datos en formato CSV. Además, el depurador SageMaker supervisa los modelos ML-tiempo real
Aún en la vista previa, el Amazonas CodeGuru ML es un nuevo servicio que automatiza las revisiones de código y genera recomendaciones de rendimiento de la aplicación.
CodeGuru detecta problemas, como la pérdida de recursos, potenciales problemas de competencia, entre otras cosas. Además, se formó en las mejores prácticas y lecciones aprendidas con millones de revisiones de código en proyectos de código abierto y los propios productos de Amazon.
Con la lente de contacto, AWS trae aprendizaje automático para centros de llamadas. De hecho, ayuda a monitorear las conversaciones con los clientes a través de análisis de emociones, tendencias y otros factores para capacitar a las y los procesos de revisión más rápido
La lente de contacto utiliza el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de voz a texto para analizar las llamadas transcritas. Además, se crea un archivo que se puede buscar a las transcripciones de escaneo para las tendencias.
Anunciaron primer teclado musical del mundo con el aprendizaje automático. DeepComposer, un teclado de 32 teclas, permite a los científicos de datos para probar los modelos de IA.
Echa un vistazo a la DeepComposer en acción con Beethoven.
Actualmente, Google tiene una cuota de 92% del mercado de búsqueda global. Tal vez eso va a cambiar algún día con Amazon Kendra. Es un servicio de búsqueda basado en el aprendizaje de máquina, pero su atención se centra empresas.
Kendra responde a las preguntas de lenguaje natural y la investigación sobre los diferentes sistemas de archivos, tales como SharePoint, sitios de intranet y servicios de intercambio de archivos para recuperar datos precisos y relevantes.
Mediante el uso de la máquina de aprendizaje, Kendra aprende con el tiempo mediante el uso de algoritmos para determinar lo que resulta en un mayor valor se encuentran los usuarios.
AQUA es un nuevo y distribuido caché (HW acelerado) que maximiza consultas Redshift hasta 10x. En otras palabras, la memoria caché permitirá que funcione hasta diez veces más rápido que cualquier almacén de datos.
AQUA viene a cubrir un hueco entre el procesamiento y el almacenamiento mediante la realización de procesamiento de datos en el lugar en su nueva caché. Además, es compatible hacia atrás con sus códigos en la versión actual del corrimiento al rojo.
Los Puntos de Acceso de S3 son una nueva característica que facilita el acceso a los datos a escala.
En la actualidad, se puede crear fácilmente cientos de puntos de acceso a cubos S3. Con los puntos de acceso, puede facilitar el proceso de crear y mantener el acceso a S3 compartido.
Puntos de acceso están disponibles en todas las regiones de AWS y sin costo adicional.
El CEO de AWS, Andy Jassy, dijo que la compañía estaría evaluando un nuevo servicio de ayuda en línea de la señal cualquier actividad fraudulenta.
Amazon Fraud Detector es una herramienta de aprendizaje de máquina totalmente gestionada. Tiene décadas de formación en las mejores prácticas y datos de detección de fraude para reconocer automáticamente las actividades ilícitas.
Además de Fraud Detector, Andy Jassy presentó la versión detective vista previa del Amazonas. La herramienta está diseñada para simplificar el análisis, el estudio, y la identificación de problemas de seguridad y actividades sospechosas.
Por lo tanto, Amazon puede detective de datos autónoma recoger y aprendizaje de uso de la máquina para crear un conjunto de datos que los usuarios puedan realizar investigaciones más rápido.
Además, el servicio puede analizar billones de eventos de diferentes fuentes de datos a través de la nube para crear un sistema centralizado, la plataforma de vista interactiva, los usuarios y las interacciones.
Cisco y AWS se han unido en una misión para mejorar el rendimiento y la seguridad de las aplicaciones. La alianza dará integraciones más profundas entre los servicios y AWS de red de Cisco. Como resultado, se igualará la mayor flexibilidad, la seguridad y la eficiencia de sus redes híbridas.
Uno de los mayores anuncios en Dr. Werner Vogels’ (CTO de AWS) principal era Amazon Builders Library. Es un nuevo portal que permite el acceso detrás de la escena para ver cómo el Amazon AWS y desarrolla y ejecuta su software.
Al final, todo el mundo estaba ya tiene ganas de volver a AWS: Invest 2020 de nuevo en Las Vegas! Después de todo, la tecnología está en el corazón de lo que hacemos en Zoox Smart Data.