Hoy quiero compartirles un resumen de lo que fue AWS Cloud Experience Chile 2019. Este evento se dividió en charlas pertenecientes a 3 ejes: Transformación, Innovación y Negocio.

En esta primera parte revisaremos la Keynote del CTO de Amazon, sin embargo, trataré de ser ecuánime puesto que gran parte del evento estuvo enfocado en presentar una batería de productos.

AWS Cloud Experience: Presentación de Werner Vogel – CTO Amazon

Se enfocó principalmente en mencionar la suite de productos AWS Cloud,  por lo que tuve que reordenar las ideas en: Hechos, puntos de vistas y momento pre-venta.

Hechos:

• AWS es líder en Cloud Computing y en lo que va del 2019, ya han generado $30.7B de dólares. En sus gráficos comparativos Google esta la categoría Otros.
• En Latam, Amazon Web Services es usado desde Pymes hasta grandes empresas como Cencosud, y BCI.
• Amazon busca liberar a los clientes de tareas adicionales aunque necesarias. Por ejemplo el equipo de desarrollo puede estar enfocado por meses en un Software, pero a la hora de revisar seguridad, almacenamiento distribuido y otros ítems, declaran no haberse enfocado en ello aún, por tiempo.
  • ¿Por qué no haber comenzado desde el inicio con una serie de servicios ya integrados en AWS? Se podría aprovechar los inspectores de seguridad.
• Estrategias claves AWS:
  • Microservicios en vez de apps monolíticas.
  • Enfoque desde la filosofía servidores hasta la tendencia Serverless (instancias, containers, serverless)

Punto de Vista:

• Amazon Web Services ofrece la más completa caja de herramientas integradas y frameworks para que cada cliente construya su caso de negocio a la medida, sin imponer restricciones. Otros proveedores ofrecen “la casa” con funciones pre-hechas por lo que no podrás construirla al 100% de lo planeado.
• La seguridad es una de las razones más fuertes para ir a AWS.
• El ciclo de innovación parte al revés, es decir, desde el cliente y su problema, hacia el producto.
• Hoy las compañias son tan “Smart” como lo bien que usan sus datos.
• Cloud Data lakes, son el futuro.

A medida que Dr. Werner  presentaba, se detenía en productos que han tenido un gran impacto y/o cuota de mercado. Dado que menciono varios productos, seleccione lo más relevantes para el blog.

Momento Preventa:

AWS Cloud Computing, Seguridad y Bases de Datos

• Hemos desarrollado nuevas bases de datos (BD) como Aurora, RDS que no siguen necesariamente las reglas de las BD predominantes desde 1990
• Contamos con múltiples formas de organizar los datos – Storage.
• Seguridad: Soluciones GRPD Ready, Certificaciones “global compliance”, 116 servicios de encriptación e incorporamos ML para nuestros servicios de seguridad.
• ¿Cómo podemos ir más rápido hacia Cloud Computing?
  • R: Definir los componentes de su caso de negocio y hacer el match con las herramientas de AWS que faciliten dicho trabajo. Ejemplo:
    • Transferencia de Datos:  AWS Transfer for SFTP,  AWS DataSync (t.online). Caso: Live Nativ  migraron 20 TB de datos SAP onpremise a AWS.
    • Migración BD:  AWS Database Migration Service (Para variados tipos de migración , mismas/diferentes marcas, onpremise to cloud, etc). Más de 140.000 casos de éxitos entre ellos Tinder (MongoDB a DynamoDB) y Down Jones.
    • Migration resources donde pueden encontrar programas de aceleración, servicios profesionales y el AWS Marketplace.
• ¿Es posible contar con nubes híbridas?
  • Sí, recuerde utilizar la estrategia sugerida,  definir los componentes y luego buscar la herramienta que ofrece AWS para facilitar su trabajo.
  • Concretamente AWS tiene herramientas para Edge Computing (Snowball) como también VMware Cloud on AWS

Analytics y Machine Learning

• Hay disponible desde herramientas ETL hasta visualización. Ejemplos:
  • Visualización: Amazon QuickSight (Primera herramienta en el mercado que pagas por sesión) , SageMaker.
  • ETL/DW: Redshift (Cencosud migró su DW a Redshift), EMR, ElasticSearch, Glue, Athena, Kinesis.
  • Data Lake: Glue, Lake Formation, S3.
  • Database Migration Services /Data Movement: Snow Family
• Machine Learning:
  • Nuestro objetivo es poner Machine Learning en manos de todos, independiente de su conocimiento aunque reconocemos que la expertise de un Data Scientist es relevante para casos concretos. Bajo esta premisa hemos creamos una suite de herramientas según el perfil del usuario.  Ejemplos: AWS SageMaker, Textract, Forescast.

Nota Final sobre AWS Cloud Experience

En definitiva quedó bastante clare que Amazon Web Services tiene una suite de herramientas para “casi todo” tipo de problemas, de estas, 2 me llamaron la atención:

• QuickSight: Herramienta para visualización,  a priori esta bastante lejos de Power BI, Tableau, QLIK, Sap BO y otras, pero merece la pena revisarla por su tipo de licenciamiento.
• Lake Formation: Si bien se indicó que esta en preview, reduciría drásticamente el tiempo de desarrollo de los procesos ETL (o ECCD) que a día de hoy consume el 80% de cada proyecto.

En la siguiente entrada revisaremos como AWS entiende e implementa una cultura de Innovación junto a sus 14 principios (bastante interesantes), el caso de éxito Cencosud y finalmente un poco sobre su alianza con Sap. Si quieres aprender AWS desde 0 te recomiendo este artículo.

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