Amazon Web Services está celebrando su evento anual re:Invent 2017 en el que ha aprovechado para hacer un montón de lanzamientos. En el apartado de Machine Learning, la compañía ha presentado cinco nuevos servicios de aprendizaje automático y una cámara de video inalámbrica basada en tecnología de aprendizaje profundo para desarrolladores. Amazon SageMaker es un servicio totalmente gestionado que permite a desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar, implementar y gestionar rápidamente sus propios modelos de aprendizaje automático. AWS también presentó AWS DeepLens, una cámara de video que funciona con tecnologías de aprendizaje profundo que puede ejecutar modelos de visión por ordenador en tiempo real para brindar a los desarrolladores una experiencia práctica con el aprendizaje automático. Además, AWS ha presentado cuatro nuevos servicios de aplicaciones que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones que emulan la cognición humana: Amazon Transcribe para convertir voz en texto; Amazon Translate para traducir texto entre idiomas; Amazon Comprend para entender el lenguaje natural; y Amazon Rekognition Video, un nuevo servicio de visión por computadora para analizar videos en lotes y en tiempo real.
En el apartado de IoT, AWS ha presentado seis nuevos servicios y funcionalidades para dispositivos conectados. AWS IoT 1-Click, AWS IoT Device Management, AWS IoT Device Defender, AWS IoT Analytics, Amazon FreeRTOS y AWS Greengrass ML Inference permiten dar el primer paso en IoT con solo un click. Estos nuevos servicios posibilitan a los clientes abordar rápidamente y gestionar fácilmente grandes flotas de dispositivos, auditar y aplicar políticas de seguridad coherentes, y analizar los datos del dispositivo IoT a escala. Amazon FreeRTOS es un sistema operativo que lleva las funcionalidades de AWS IoT a dispositivos con muy baja potencia de cómputo (como bombillas, detectores de humo y cintas transportadoras). AWS Greengrass ML Inference es una nueva funcionalidad para AWS Greengrass que permite que los modelos de aprendizaje automático se implementen directamente en los dispositivos, donde pueden ejecutar la inferencia de aprendizaje automático para tomar decisiones rápidamente, incluso cuando los dispositivos no están conectados a la nube.
Nuevos servicios y funcionalidades de bases de datos. AWS ha anunciado nuevas capacidades de base de datos para Amazon Aurora y Amazon DynamoDB y ha presentado Amazon Neptune, un nuevo servicio de base de datos de gráficos totalmente administrado. Amazon Aurora ahora incluye la posibilidad de escalar lecturas y escrituras de bases de datos en múltiples centros de datos para un rendimiento y disponibilidad aún mayores. Amazon Aurora Serverless es una nueva opción de implementación que hace que sea fácil y rentable ejecutar aplicaciones con cargas de trabajo impredecibles o cíclicas mediante la capacidad de escalamiento automático con facturación por segundo. Global Tables ha convertido a Amazon DynamoDB en el primer servicio de base de datos totalmente administrado que proporciona lecturas y escrituras multi-región y multi-master, ofreciendo alto rendimiento y baja latencia para usuarios y aplicaciones distribuidos globalmente. Amazon Neptune es el nuevo servicio de base de datos de gráficos rápido, confiable y totalmente administrado de AWS que facilita a los desarrolladores la creación y ejecución de aplicaciones que funcionan con conjuntos de datos altamente conectados.
En el apartado de contenedores, AWS ha anunciado dos nuevos complementos para su popular servicio Amazon Elastic Container (Amazon ECS) diseñados para facilitar más que nunca la implementación, administración y escalado de cargas de trabajo de contenedores en AWS. El servicio Amazon Elastic Container para Kubernetes (Amazon EKS) lleva Kubernetes a AWS como un servicio totalmente administrado, lo que permite a los clientes ejecutar aplicaciones de Kubernetes en AWS sin la necesidad de convertirse en expertos en el funcionamiento de clústeres de Kubernetes. AWS también presentó un nuevo servicio llamado AWS Fargate que permite a los clientes iniciar y ejecutar contenedores sin aprovisionar o administrar servidores o clusters.
Además, AWS ha presentado una nueva oferta de instancias Bare Metal para Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), así como una nueva familia de instancias optimizadas para almacenamiento (instancias H1). Las nuevas instancias H1 optimizadas para almacenamiento están diseñadas para cargas de trabajo con uso intensivo de datos como MapReduce, sistemas de archivos distribuidos, sistemas de archivos de red, procesamiento de datos o de registro, y clústeres de big data. AWS también ha lanzado una nueva generación de instancias de propósito general, M5, que tienen hasta 50% más vCPU, 50% más de memoria y 25% más de ancho de banda de red que las instancias de M4 de generación anterior.
Ya en el campo de la seguridad, Amazon GuardDuty es un servicio de detección inteligente de amenazas completamente gestionado que ayuda a los clientes a proteger sus cuentas y cargas de trabajo de AWS al monitorear continuamente la actividad de la cuenta en busca de comportamientos maliciosos o no autorizados. Los clientes pueden habilitar Amazon GuardDuty con unos pocos clics en la consola de administración de AWS e inmediatamente comenzar a analizar las llamadas API y la actividad de la red en sus cuentas para establecer una línea base de la actividad de la cuenta “normal”. Además, Amazon GuardDuty aplica continuamente aprendizaje automático para identificar cualquier evento que quede fuera de los patrones normales. Amazon GuardDuty se basa en fuentes propietarias, fuentes para la detección de amenazas desarrolladas por AWS y fuentes de otros líderes de la industria. Cuando se detectan anomalías, Amazon GuardDuty envía una alerta de seguridad detallada al propietario de la cuenta AWS, lo que hace que las alertas sean accionables y fáciles de integrar con los sistemas de gestión de eventos y flujo de trabajo existentes. Con Amazon GuardDuty no hay hardware o software para implementar y no hay costos de suscripción de terceros, los clientes pagan solo por los eventos analizados.
