El pasado 17 de mayo tuvo lugar uno de los eventos más destacados del año en España que congrega a la comunidad de Cloud Computing y en el que se da a conocer las soluciones y servicios Cloud de la plataforma Amazon Web Services, el AWS Summit 2018.

Esta tercera edición se celebró en la ciudad de Madrid, en el recinto ferial de IFEMA cuyas instalaciones en comparación con la ubicación anterior en Kinépolis de la Ciudad de La Imagen, permiten acoger la creciente demanda e interés en el cloud de AWS y que según datos de la organización confirman la asistencia de más de 4500 personas.

En esta ocasión, Indizen tampoco podía faltar a la cita y estuvo presente para estar al día de las últimas novedades de los servicios de AWS. Aquí os contamos lo más importante que se pudo ver.

Tras los pases habituales de registro y bienvenida pronto se llenó el pabellón para dar comienzo al acto principal. De la mano de Werner Vogels, vicepresidente y CTO de Amazon.com, la keynote se desarrolló con una visión de explotar el catálogo de servicios con un lema bastante recurrente tanto en la propia keynote como en el resto de sesiones: “Build On: Who are builders? we give you the tools“. AWS pretende posicionarse así como la solución en el que los clientes puedan obtener las herramientas que más se ajusten a sus necesidades para alcanzar la transformación digital tanto de startups como de grandes empresas. La temática de la presentación giró en torno a dos bloques: machine learning y compute serverless.

Machine Learning
 

En los últimos años, la inteligencia artificial y en este caso más concretamente machine learning se ha convertido en el tema principal en el que se enfocan los principales eventos de cloud y big data. Y en este summit se confirma dicha tendencia. Desde AWS se pretende democratizar la IA y facilitar el desarrollo de aplicaciones de machine learning para que cualquier perfil tecnológico pueda convertirse en un “ingeniero de datos”.


Con esta idea, AWS ha lanzado Amazon SageMaker, un servicio totalmente gestionado que permite construir, entrenar, desplegar y gestionar fácil y rápidamente los modelos de aprendizaje automático.

Compute Serverless

En esta imagen podemos observar el ecosistema de las arquitecturas de aplicaciones Serverless en AWS. Con una arquitectura Serverless el proceso de desarrollo se despreocupa de una infraestructura de servidores tanto físicos como en cloud y se centra en el uso de servicios orientados a funciones.


A nivel de capacidad de computación en cloud podemos encontrar tres niveles: máquinas virtuales, contenedores y serverless. Dentro del apartado de contenedores, se presentaron dos servicios que vienen a complementar a ECS (Amazon Elastic Container Service) con el objetivo de facilitar la implementación y la administración de contenedores. Por un lado, Amazon Elastic Container para Kubernetes (AWS EKS) como un servicio administrado para ejecutar aplicaciones de Kubernetes en AWS y Amazon Fargate (AWS Fargate) compatible tanto con ECS como con EKS y que permite al cliente ejecutar contenedores sin administrar servidores.

Una referencia con interesantes posibilidades fue AWS Cloud9 (AWS Cloud9), una herramienta de entorno de desarrollo integrado (IDE) totalmente basado en la nube y que ya fue presentada en el pasado evento de Re:Invent 2017. Con Cloud9 podremos desarrollar colaborativamente a través del navegador en aplicaciones sin servidor.

Entre las intervenciones de los ponentes invitados cabe destacar las realizadas por:

  • Chema Alonso, CDO de Telefónica expuso un caso de uso de aplicación de machine learning integrado con los servicos de AWS en el que a partir de la explotación de los datos proporcionados por las antenas de telefonía era posible conocer el comportamiento del tráfico rodado en una ciudad y establecer así mejores rutas o controlar el nivel de polución
  • Diogo Guerra, vicepresidente de Ingeniería de Feedzia explicó un caso de éxito en el que se consiguió mediante la explotación también de machine learning detectar y bloquear un ataque que comprometía más de 300.000 transacciones, todo ello en tiempo real.
Dentro de esta jornada, pudimos asistir a la charla sobre el stack ML de AWS con la presentación de los últimos servicios de aprendizaje automático y de una cámara de video inalámbrica basada en tecnología de deep learning para desarrolladores (AWS DeepLens).

A nivel de servicios API de IA destacamos las siguientes:

Amazon Rekognition (AWS Rekognition): un servicio de visión para el análisis de video e imágenes en batch o en tiempo real.


Amazon Polly (AWS Polly): este servicio lingüístico permite realizar la conversión de texto al habla humano en lenguaje natural y actualmente en una docena de idiomas.

Amazon Transcribe (AWS Transcribe): con este otro servicio lingüístico podemos ejecutar el proceso inverso de AWS Polly, es decir, reconocer la voz para transcribirla a texto

Estos servicios de aplicación basados en API’s, tienen unas funcionalidades concretas con modelos ya preentrenados por AWS con una facilidad de uso al alcance de cualquier desarrollador por lo que se convierten en una buena opción tanto para la introducción al cloud como para proyectos especializados.