Principales conclusiones de AWS re: Invent para los CIO

La conferencia de clientes de Amazon Web Services de esta semana, AWS re: Invent 2021, fue la primera salida de Adam Selipsky como CEO. Recientemente regresó a AWS, donde trabajó de 2005 a 2016, después de cinco años como director ejecutivo de Tableau Software, el proveedor de visualización de datos adquirido por Salesforce.com. Entre su discurso de apertura y la sesión de clausura del CTO Werner Vogels, la compañía lanzó una avalancha de anuncios.

Re: Invent abrió un par de días después El periodico de Wall Street publicó un editorial titulado «Es hora de deshacerse del departamento de TI», en el que el académico Joe Peppard abogó por mover el hardware y el software a la nube para prescindir de la necesidad de especialistas en TI que lo administran, dejando a los CIO para coordinar las actividades de TI integradas en el resto del negocio.

Si bien AWS se ofrece a asumir una gran parte de ese trabajo de administración, está claro que todavía habrá mucho que hacer para el personal de TI en la empresa, independientemente del departamento en el que trabajen, y mucho aún para que los CIO lo supervisen. Aquí hay un resumen de las grandes noticias de AWS re: Invent con las que los CIO todavía tendrán que lidiar, y con algunos no.

Arquitectura sostenible

Incluso si Peppard tiene razón sobre el futuro del departamento de TI, alguien aún necesitará diseñar las cosas que se trasladan a la nube. Eso está en el CIO, pero AWS ofrece un manual de estrategias que llama Well-Architected Framework para ayudar. Esto ya incluía capítulos sobre excelencia operativa, seguridad, confiabilidad, eficiencia del desempeño y optimización de costos, a los que AWS ahora ha agregado sustentabilidad. Esto incluye preguntas para ayudar a los usuarios a diseñar e implementar cargas de trabajo de manera que se reduzca el consumo de energía.

AWS dice que asume la responsabilidad de la sostenibilidad de la nube: el impacto ambiental de los edificios, el hardware, la refrigeración, el agua, los desechos y las fuentes de alimentación, mientras que los clientes son responsables de la sostenibilidad en la nube, asegurando que su código se ejecute de manera eficiente, en instancias de tamaño adecuado, y que almacenen o procesen solo los datos que necesitan, donde los necesitan.

El proceso de revisión de la optimización de las cargas de trabajo se puede automatizar con la herramienta AWS Well-Architected Tool, que acaba de obtener una nueva función gratuita, Custom Lenses. Esto permite a las empresas agregar definiciones de sus propias mejores prácticas para complementar las proporcionadas por AWS listas para usar, por ejemplo, para verificar el cumplimiento de las reglas PCI o SOC 2, u otras regulaciones nacionales o de la industria.

Herramientas administrativas

AWS ofrece otra capa de herramientas de administración, incluidas Control Tower, Compute Optimizer y CloudWatch, todas las cuales recibieron nuevas funciones en re: Invent. Control Tower, por ejemplo, ahora puede hacer cumplir los requisitos de residencia de datos al evitar el aprovisionamiento de recursos en regiones de AWS no deseadas. Mientras tanto, Compute Optimizer mostrará métricas de eficiencia de recursos junto con sus recomendaciones para ayudar a los usuarios a compensar las oportunidades de ahorro con los riesgos de rendimiento, y puede mejorar sus recomendaciones si las empresas autorizan a AWS a revisar sus datos de rendimiento hasta por tres meses. Finalmente, CloudWatch obtiene herramientas para administrar pruebas A / B y lanzamientos oscuros de nuevas funciones, lo que simplifica el desarrollo y la mejora de aplicaciones web.

Almacenamiento

Selipsky abrió su discurso de apertura mirando hacia atrás en el lanzamiento de Amazon S3 (Simple Storage Service). Eso fue hace 15 años, y la compañía todavía está agregando nuevas funciones, incluida una nueva clase de almacenamiento para S3 Glacier que permite la recuperación instantánea (submilisegundo) de datos a los que rara vez se accede; nuevas herramientas de administración de acceso para S3 que eliminan las listas de control de acceso e informan advertencias y errores de seguridad, y una herramienta de sincronización bidireccional que usa buckets S3 para reflejar los sistemas de archivos de Amazon FSx para Lustre, algo que AWS dice que puede eliminar la necesidad de conocer las SAN o Tejidos Fibre Channel. (Quizás Peppard tenga razón).

Calcular

El otro componente fundamental de AWS, EC2 (Elastic Compute Cloud), también sigue adquiriendo nuevas funciones. Selipsky hizo un gran negocio con uno de esos, la nueva instancia informática C7g impulsada por sus procesadores Graviton3 basados ​​en ARM.

AWS presentó su primer chip Graviton en 2018, con una segunda generación en 2020. Selipsky dijo que el Graviton2 ofrecía un rendimiento de precio un 40% mejor que las instancias comparables basadas en x86, mientras que el Graviton3 es un 25% más rápido que su predecesor en rendimiento de cómputo general, y puede ser hasta un 100% más rápido en cálculos científicos de punto flotante o cargas de trabajo criptográficas.

Aprendizaje automático

Crear y entrenar modelos de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de recursos informáticos y, por lo general, también recursos humanos, lo que hace que la disponibilidad de los científicos de datos sea un factor limitante en los planes de implementación de ML de los CIO.

En su editorial, la respuesta de Peppard a la escasez de codificadores calificados es ofrecer herramientas de bajo código y sin código a los usuarios comerciales, y ahí es hacia donde se dirige AWS también, con la introducción de Selipsky de una herramienta de programación visual para la creación de modelos de aprendizaje automático. Lienzo de SageMaker.

“Los usuarios y analistas de negocios pueden usar Canvas para generar predicciones altamente precisas usando una interfaz intuitiva y fácil de usar, sin escribir código y sin experiencia de aprendizaje automático”, dijo Selipsky. «Canvas utiliza terminología y visualizaciones que ya son familiares para los analistas y complementa las herramientas de análisis de datos que ya están usando».

AWS también tiene como objetivo eliminar los cuellos de botella de personal en otras partes de la canalización de ML, tanto a largo plazo, alentando a los estudiantes a elegir carreras en aprendizaje automático con becas y acceso gratuito a su software SageMaker Studio Lab, y a corto plazo con el Introducción de SageMaker Ground Truth Plus, una especie de servicio Mechanical Turk para crear y etiquetar conjuntos de datos de capacitación con especialistas en dominios disponibles bajo demanda, pagados por la tarea.

También hay nuevas herramientas para acelerar el trabajo del personal existente, incluido el Recomendador de inferencia de SageMaker, que automatiza las pruebas de carga y la optimización del rendimiento del modelo, y el Compilador de capacitación de SageMaker, que acelera el entrenamiento compilando modelos de Python en código de bytes para una ejecución más eficiente.

Al cerrar re: Invent, el CTO Werner Vogels destacó algunas mejoras basadas en inteligencia artificial en Amazon Personalize, un servicio de recomendación entrenable que habrá visto en acción si ha comprado en su sitio web. Los recomendadores ahora se pueden optimizar para sitios web, aplicaciones y campañas de marketing de venta minorista, medios y entretenimiento.

5G

Los operadores de red están implementando lentamente servicios 5G en todo el mundo, pero una de las mayores promesas de esta nueva tecnología inalámbrica es en entornos industriales, donde las redes privadas 5G tienen el potencial de ofrecer una conectividad de máquina a máquina más confiable y robusta que WiFi. Pero hay un problema: requiere un diseño de red cuidadoso.

Pronto, AWS también ofrecerá asumir la implementación y administración de redes 5G, enviando el hardware y las tarjetas SIM necesarios para brindar cobertura a una oficina, almacén, fábrica o campus. “Una vez que está encendida, la red 5G privada simplemente se autoconfigura”, dijo Selipsky. Se pueden aprovisionar dispositivos y capacidad adicional desde la consola de AWS, agregó.

Por ahora, AWS Private 5G solo está disponible en EE. UU., Como un servicio de vista previa limitado.

Vistas previas

Para ayudar a los CIO a planificar el futuro, Selipsky describió algunos otros servicios disponibles en vista previa por ahora, incluido AWS IoT TwinMaker, una herramienta para simplificar la creación de «gemelos digitales» de dispositivos físicos. Lo hace utilizando conectores de datos para recopilar datos de sensores de AWS IoT SiteWise e imágenes de video de Amazon Kinesis Video Streams, vinculándolos a archivos CAD almacenados en S3.

Otro, IoT Fleetwise, tiene como objetivo simplificar el proceso de extracción de datos de vehículos inteligentes y cargarlos en la nube, proporcionando plantillas para tipos de vehículos individuales que describen los sensores que llevan y herramientas para filtrar datos a bordo del vehículo, limitando el volumen de datos cargados. a la nube para su análisis.

Finalmente, hubo una vista previa de una herramienta para las empresas que están considerando seriamente deshacerse de sus departamentos de computación heredados: AWS Mainframe Modernization. Hasta ahora, esto ofrece soporte para la reestructuración y la refactorización automatizada de código para ayudar a mover aplicaciones de mainframes a la nube de AWS. Puede reducir el tiempo para mover cargas de trabajo a la nube hasta en dos tercios, dijo Selipsky, y una vez que llegan allí, «hemos visto a los clientes reducir sus costos hasta en un 70% o más después de la migración».

El servicio puede incluso crear código Java a partir de COBOL, que cada vez menos personas están aprendiendo en estos días, dijo.

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