Transformação foi a palavra de ordem no evento de abertura da re:Invent, conferência da AWS, divisão de computação em nuvem da Amazon.
Andy Jassy, CEO da companhia, enfatizou durante o keynote de abertura do evento que a capacidade de se adaptar aos novos tempos será mais necessária do que nunca para as empresas, especialmente após marcas como Uber, Airbnb e DoorDash (uma espécie de Rappi) mostraram que “transformação significa fazer uso da tecnologia e utilizá-la como oportunidade.”
Durante toda a manhã de terça (3), Jassy apresentou os principais lançamentos da AWS para temas relacionados com infraestrutura de cloud, machine learning e 5G, ressaltando a capacidade de expansão (e negócios) do mercado: de acordo com dados divulgados pelo CEO, apenas 3% dos gastos globais com TI estão relacionados com serviços de nuvem
Abaixo, apresentamos os principais anúncios da marca, divididos por cloud computing, machine learning e 5G.
Ele chega disponível para as instâncias M6g, R6g e C6G da Elastic Computer Cloud (EC2), principal plataforma de nuvem da AWS, e promete entregar performance até 40% maior em comparação com processadores como o x86, criado pela Intel e amplamente utilizado pela indústria pelo menor custo de implementação
Com o novo recurso, a AWS quer melhorar o custo-benefício dos clientes que utilizam sistemas de aprendizado de máquina por meio do Inferentia, um chip desenvolvido especialmente para esse trabalho, capaz de executar até 128 Tera de operações por segundo e compatível com as ferramentas mais utilizadas para análise de ML, como TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet
Anteriormente, os desenvolvedores realizavam uma série de adaptações para dentro da EC2 para rodar os Kubernetes na nuvem da empresa: com a integração, esse trabalho não será mais necessário. De início, a novidade está disponível para os estados americanos de Virgínia e Ohio, Irlanda e Tóquio.
O Outposts tem a proposta de consolidar todos os serviços alternativos que a Amazon oferece, integrando os dados que estão em sistemas legados com as aplicações mais recentes, criadas na nuvem. Segundo comunicado da marca, a solução já é utilizada por instituições como o Governo de Mônaco, Phillips Healthcare, Trend Micro e Dynatrace.
A companhia de Seattle anunciou quatro ferramentas que visam aumentar a qualidade da análise de dados oferecida pela tecnologia:
– Amazon Redshift RA3 instances: o novo serviço chega com a promessa de entregar até 3x mais desempenho do que os data warehouses disponíveis no mercado. Ele já está disponível para uso pelos clientes AWS.
– AQUA (Advanced Query Accelerator: com funcionamento previsto para o segundo semestre de 2020, o AQUA pretende bater em até 10 vezes o desempenho de outras soluções que realizam busca de informações dentro da base de dados.
– Amazon Redshift Data Lake Export: disponível hoje, a funcionalidade permite exportar dados da Amazon Redshift para a Amazon S3 de forma otimizada para análise de dados.
– Amazon Redshift Federated Query: em beta para um grupo restrito, o ‘Federated Query” permite analisar dados de diferentes bases da companhia, como Redshift, Aurora e Amazon S3.
Durante o re:Invent, a companhia anunciou que a partir de agora será possível manusear a base de dados do Cassandra diretamente da AWS, sem a necessidade de uma aplicação terceira para mediar a tarefa.
A tecnologia foi uma das que mais recebeu atualizações dentro da AWS, com novas aplicações que podem ser utilizadas tanto para funções mais técnicas como para auxiliar na conquista de objetivos de negócio.
Segundo Matt Wood, vice-presidente de Inteligência Artificial da AWS, os novos lançamentos têm com o objetivo democratizar o acesso à recurso: “Queremos oferecer [a tecnologia] para desenvolvedores e cientistas de dados.”
Com esse objetivo, a companhia anunciou uma série de novas funcionalidades para a SageMaker, plataforma de aprendizado de máquina na nuvem:
– SageMaker Studio: ambiente de desenvolvimento integrado (IDE, em inglês) para machine larning, que oferece recursos como automação, debugging e deployment;
– SageMaker Notebooks: ferramenta que facilita a produção e compartilhamento de aplicações de machine learning;
– SageMaker Debugger: facilita a visualização de dados, reduzindo o número de testes de um modelo de machine learning e aumentando o nível de predição do software;
– SageMaker Autopilot: permite a formação de modelos de machine learning a partir de arquivos CSV, possibilitando ajustes;
– SageMaker Experiments: auxilia a visualização e comparação de iterações em machine learning, auxiliando no treino de parâmetros;
– Sage Maker Model Monitor: a ferramenta ajuda a monitorar o modelo de ML criado e emite alertas caso a tarefa executada acabe “fugindo” do propósito definido inicialmente pelo programador.
A companhia também apresentou outras funcionalidades promissoras com o uso de machine learning: o Fraud Detector, que identifica inconsistências financeiras; CodeGuru, que aponta falhas em código de programação; Kendra, que cria um sistema de buscas internos para empresas; e o Contact Lens, criado para o serviço de atendimento ao cliente que analisa em tempo real a voz dos clientes para realizar análises de sentimento.
Todos os anúncios relacionados com a tecnologia de conexão ultrarrápida estavam relacionados com a indústria do entretenimento.
Los Angeles será a primeira cidade a ter uma Local Zone, que já está sendo utilizada por empresas como NetFlix e FuseFX, companhia que realiza efeitos especiais.
Nos Estados Unidos, a Verizon é a primeira companhia a utilizar o Wavelenght para a criação de Mobile Edge Compute, mas já existem parcerias confirmadas com a Vodafone (Europa), KDDI (Japão) e SK Telecom (Coreia do Sul). A expectativa da companhia é disponibilizar a solução em larga escala ainda em 2020.
* Jornalista viajou a Las Vegas (NV) a convite da AWS
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