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AWS re:Invent – confira tudo o que rolou no primeiro dia da conferência

Evento apresentou novidades relacionadas com infraestrutura, machine learning e 5G; listamos os principais anúncios realizados no painel principal

Mônica Wanderley *

04/12/2019 às 0h35

Foto: AWS

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.

Cloud Computing

  • Graviton2: a primeira grande divulgação do dia (e uma das comemoradas pelos desenvolvedores que estavam na plateia) foi o lançamento do Graviton2, processador feito em ARM para executar tarefas  na nuvem que envolvam machine learning, aplicações, exploração de banco de dados públicos e microsserviços.

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

  • Inf1 Instances for EC2:  segundo Jassy, os principais custos relacionados ao uso de Machine Learning para a nuvem estão relacionados com o trabalho realizado pelo sistema para analisar inferências (as respostas dadas pelo sistema de acordo com o histórico de erros e acertos armazenados no sistema).

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

  • AWS Fargate para EKS: lançada há dois anos com a função de executar contêineres sem precisar gerenciar a infraestrutura, a novidade sobre o recurso é que ele a agora pode ser executado dentro da Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS).

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.

  • Outposts: esse novo serviço surge como um desdobramento da parceria que a Amazon possui com a VMware, na qual as empresas que possuem servidores físicos conseguem executar as mesmas tarefas dentro da nuvem.

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.

Tela de apresentação do AWS Outposts

  • Novas ferramentas para o Amazon RedShift: o Amazon Redshift é uma plataforma de armazenamento de dados criada totalmente na nuvem, desenvolvida para a criação de data warehouses e clusters que possam ser processados por base de dados em buscas de insights para negócios.

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.

  • Cassandra para AWS:  criada pelo Facebook e gerenciado pela Apache, Cassandra é uma aplicação multiplataforma que utiliza a arquitetura DynamoDB, da AWS, para gerenciar bases de dados NoSQL gigantescas. Como é uma ferramenta bastante útil, ela é utilizada por empresas como Netflix, Reddit e até mesmo Uber.

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.

Machine Learning

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.

Lista completa das novas ferramentas para o SageMaker

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.

Novidades para o 5G

Todos os anúncios relacionados com a tecnologia de conexão ultrarrápida estavam relacionados com a indústria do entretenimento.

  • Local Zones:  infraestrutura que permite acesso a conexões de baixa latência (atraso) para serviços como streaming de vídeos e jogos, que têm sua experiência de uso impactada por conta da distância física até um data center.

Tela de apresetanção do AWS Local Zones

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.

  • Wavelenght: plataforma desenvolvida para o mercado de telecomunicações para a construção aplicações compatíveis com a tecnologia 5G.

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