AWS re:Invent 2022: все новости, обновления и многое другое
4 декабря 2022 г.AWS re:Invent 2022 — это переломный момент, поскольку ежегодная резиденция облачного гиганта в Лас-Вегасе снова подходит к концу.
Это была насыщенная неделя: было представлено множество новостей, а также основные доклады генерального директора AWS Адама Селипски, Свами Сивасубраманяна, вице-президента AWS Data, и доктора Вернера Фогельса, вице-президента и технического директора AWS.
Так что, если вы что-то пропустили на этой неделе, пожалуйста, найдите наш прямой блог AWS re:Invent 2022 ниже, в котором рассказывается, что произошло, как это было!
Доброе утро и добро пожаловать в первый день AWS re:Invent 2022!
Сегодня утром мы встали рано (благодаря часовому поясу) и полны волнения перед сегодняшним основным докладом Адама Селипски, где мы, без сомнения, увидим и услышим обо всех последних новостях и выпусках компании.
У нас еще есть несколько часов, поэтому, если вы уже взволнованы, почему бы не ознакомиться с нашим живой блог с прошлогоднего мероприятия, чтобы поднять настроение?
И мы внутри! Это гораздо меньший по размеру зал для выступлений, чем в предыдущие годы, поэтому народу очень много.
Говоря об интенсивном, в типичном для США стиле основной сессии, нас «угощают» какой-то оглушительной рок-музыкой в 8 утра… «Numb» Linkin Park, кто-нибудь?
Этим утром (когда камень закончился) наверху находится генеральный директор AWS Адам Селипски.
Селипски занял высшую должность у Энди Джейси (ныне генеральный директор Amazon) в 2021 году, ранее он был генеральным директором Tableau Software.
Даже для Вегаса это громко... Мистер Брайтсайд, кто-нибудь? Судя по всему, это "гимн Вегаса"...
До основного доклада осталось 10 минут!
И после воодушевляющего исполнения «Don’t Stop Believing», чтобы завершить нас, пришло время для основного выступления!
Адам Селипски следующий...
Выйдя на сцену под звуки "Sweet Child O' Mine", Адам Селипски уже здесь!
«Нет слишком больших проблем, которые мы не могли бы решить», — отмечает он, подчеркивая хорошую работу, проделанную такими клиентами, как BMW и Riot Games.
«Вещи, которые люди считали невозможными, например перенос рынков капитала в облако, выполняются», — отмечает Селипски.
Но огромное количество стартапов также выбирают AWS.
Устойчивое развитие также является большой проблемой, отмечает Селипски, называя это «вопросом нашего поколения».
Он сообщает, что AWS в настоящее время является крупнейшим корпоративным покупателем возобновляемой энергии и хочет, чтобы к 2025 году она была на 100 % возобновляемой, а к 2030 – положительной с точки зрения использования воды.
AWS' размер означает, что он может видеть проблемы всех видов, влияющие на мир, с инфляцией, нарушением цепочки поставок, ценами на энергию и войной — все это большие проблемы.
Однако облако может помочь предприятиям сэкономить деньги.
«Если вы хотите затянуть пояс потуже, облако — это то место, где это можно сделать», — говорит Селипски.
Вам все еще нужно внедрять инновации, отмечает Селипски, и облако помогает вам в этом, позволяя фирмам быть гибкими с меньшими ресурсами.
«Хочешь быть готовым ко всему», — отмечает он.
Наша первая демонстрация проекта отправляет нас в космос.
Селипски восходит к достижениям Галилея в наблюдении за звездами, вплоть до эры ракет и новой эры инфракрасных изображений, чтобы раскрыть гораздо больше в наших изображениях космоса.
AWS помогает своим пользователям получать знания из достаточно обширной области — обширной области... данных.
«Почти удивительно думать о том, сколько существует данных», — говорит он, ожидая «взрыва данных», который произойдет в ближайшие несколько лет.
Samsung, Expedia и Pinterest входят в число тех компаний, которые ежедневно генерируют огромные объемы данных.
«Подобно тому, как необъятность космоса означает, что вы не можете исследовать его с помощью только одной технологии, то же самое можно сказать и о данных».
Вам нужен ряд правильных инструментов, интегрированных вместе, с управлением и безопасностью, а также визуализация данных таким образом, чтобы получить ценную информацию для вашего бизнеса.
Мы переходим к Amazon Aurora, службе баз данных компании, которая, по-видимому, добилась огромного успеха с момента запуска в 2021 году.
Это подтверждается AWS' область инструментов аналитики, которые помогут получить всю необходимую информацию.
Наше первое объявление о проекте — предварительная версия Amazon OpenSearch Service для оперативной аналитики — означает, что AWS предоставляет бессерверную аналитику для всех своих сервисов, и «никто другой не может этого сказать», — отмечает Селипски.
Теперь о машинном обучении и искусственном интеллекте.
Селипски отмечает, что Amazon Sagemaker оказался невероятно популярным среди десятков тысяч клиентов из самых разных отраслей, способных обучать модели с миллиардами параметров.
Завтра может появиться больше новостей по этому поводу, когда Свами Сивасубраманян, вице-президент AWS по базам данных, аналитике и машинному обучению, выступит с основным докладом.
Наш первый отзыв о клиентах исходит от энергетического гиганта Engie, который рассказывает нам о том, как он использует AWS для ускорения перехода к углеродно-нейтральной экономике.
Это включает в себя использование прогнозной аналитики, Интернета вещей и многого другого для выявления потенциальных сбоев, а также использование облачных платформ для управления децентрализованной энергией.
AWS помогает Engie централизовать данные о качестве и управлять ими, сохраняя более 1 петабайта данных, которые можно использовать в тысячах проектов, все из которых построены на AWS S3.
Селипски вернулся и хочет рассказать о том, как AWS всегда может предоставить вашему бизнесу подходящие инструменты для изучения своих данных.
Однако это также поднимает вопрос интеграции — как получить максимальную отдачу от всех этих инструментов, работающих вместе?
Он отмечает, что объединение данных из разных источников данных и различных инструментов обработки данных вызывает ряд неприятных проблем, при этом сложность и удобство использования являются серьезной проблемой.
К счастью, AWS интегрирует многие свои сервисы...
"Но что мы могли бы сделать больше?" он спросил.
Селиспки подчеркивает, что транзакция данных часто является серьезной проблемой для бизнеса, особенно в связи с тем, что каждый день генерируется все больше и больше данных.
К счастью, существует новая интеграция между Amazon Aurora и RedShift, обеспечивающая аналитику почти в реальном времени и машинное обучение транзакционных данных. Данные появляются в течение нескольких секунд и обновляются автоматически и непрерывно, предоставляя вам все последние данные, когда они вам нужны.
«Теперь у вас действительно есть лучшее из обоих миров», — отмечает Селипски.
Apache Spark — еще один жизненно важный инструмент, особенно в Sagemarker, EMR и AWS Glue… но не в Redshift.
До сих пор это было так: существует новая интеграция Amazon Redshift для Apache Spark, что делает «невероятно простым» выполнение запросов Spark к данным Redshift — и нет необходимости перемещать какие-либо данные.
Теперь дело за управлением — это означает, что нужные люди получают правильный доступ к нужным данным с правильным контролем.
По словам Селипски, поиск правильного баланса между контролем и доступом имеет решающее значение, но для каждой организации он индивидуален.
Вы должны убедиться, что они сбалансированы, поэтому установление правильного управления дает вашим работникам доверие, поощряет инновации.
Чтобы это исправить, существует новый сервис AWS для решения этих проблем.
Amazon DataZone, новый сервис управления данными для каталогизации, обнаружения, совместного использования и управления данными.
Это сблизит людей и данные благодаря полной интеграции с ключевыми инструментами AWS для анализа данных, такими как Redshift.
«На самом деле ничего подобного нет, — отмечает Селипски.
Теперь подробнее об этих аналитических данных, в частности, об Amazon QuickSight, который в последнее время получил огромное количество обновлений и обновлений.
Это включает в себя новые операционные отчеты с разбивкой на страницы, которые позволяют компаниям легко просматривать свои аналитические данные.
Amazon QuickSight Q — это способ задавать вопросы и получать ответы на свои бизнес-данные, но что, если бы он мог отвечать на вопросы о будущем?
Прогнозирование на основе машинного обучения с Q сделает именно это, позволяя Q предсказывать будущее, используя свои возможности машинного обучения. Есть даже "почему?" вопросы, чтобы точно определить, почему могли возникнуть некоторые проблемы или проблемы, что позволяет Q проводить анализ прошлых данных и предлагать предложения.
Из космоса мы теперь отправляемся в океаны, в морские глубины.
Селипски выделяет батисферу и SONAR как ключевые инструменты, помогающие нам исследовать и анализировать океаны, давая нам «уверенность в исследованиях».
Он отмечает, что с правильными средствами защиты и инструментами мы можем сделать больше... как и в современном мире данных!
AWS' безопасность является ключевым аргументом для многих клиентов, говорит Селипски, поскольку глобальная защищенная инфраструктурная сеть компании защищает больницы, банки, правительства и многое другое.
AWS позволяет вам быть «безопасным и гибким» — нет необходимости обменивать одно на другое, отмечает он, придавая вашему бизнесу уверенность в том, что нужно строить и исследовать.
Сюда входит Amazon GuardDuty, который позволяет пользователям обнаруживать угрозы безопасности и реагировать на них в любом масштабе.
Ранее в этом году компания представила защиту EKS для GuardDuty для защиты контейнеров снаружи, но теперь для защиты того, что внутри, появилась новая возможность, которая добавляет обнаружение угроз во время выполнения контейнера.
AWS является одним из основателей недавно запущенной Open Cybersecurity Schema Framework, но хочет еще больше упростить обнаружение угроз и защиту от них для предприятий.
А именно, новый сервис Amazon Security Lake. Это облегчит специалистам по безопасности автоматический сбор, объединение и анализ данных о безопасности в масштабе петабайт.
Это может стать огромным шагом вперед для безопасности AWS, поскольку пользователи также смогут выполнять запросы с помощью Amazon Athena, а также интегрировать до 50 партнерских аналитических систем, чтобы точно определить угрозы безопасности.
Затем мы изучаем погоду, а именно, с точки зрения крайностей (в любом направлении) того, что может повлиять на ваш бизнес и его данные, и наличия для этого подходящих инструментов.
Селипски использует историю Амундсена и Скотта в их гонке к Южному полюсу, чтобы показать, как экстремальные условия могут привести к тому, что даже небольшие решения могут иметь серьезные последствия.
А именно, «достаточно хорошо просто недостаточно хорошо», когда речь идет о решении экстремальных задач и использовании AWS.
Селипски рассказывает, как команды Формулы-1 используют AWS, чтобы сократить время моделирования с большим объемом данных на 70 %, а Epic Games использует AWS для поддержки 100 миллионов игроков.
Существует более 600 типов инстансов практически для любой рабочей нагрузки, что дает пользователям самый широкий и глубокий выбор вычислительных ресурсов.
Они работают на оборудовании AWS, включая AWS Nitro и процессоры Graviton третьего поколения и могут похвастаться огромным количеством высокопоставленных клиентов.
Selipsky объявляет о новых инстансах C7gn для EC2 на базе Graviton3, предоставляющих огромные преимущества в рабочих нагрузках с интенсивным использованием сети, таких как аналитика.
Теперь перейдем к рабочим нагрузкам машинного обучения — ключевой области для AWS.
Поскольку модели продолжают расти в размерах, масштабах и сложности, жизненно необходима мощная инфраструктура для обучения и поддержки этих моделей.
В настоящее время компания расширяет свою систему Inf1, которая идеально подходит для небольших моделей, с помощью новых экземпляров Inf2 для EC2.
Это должно обеспечить в 4 раза более высокую пропускную способность и 1/10-ю задержку по сравнению с экземплярами Inf1, что является важным шагом вперед.
На очереди высокопроизводительные вычисления, а рабочие нагрузки высокопроизводительных вычислений — еще одна растущая область важности для AWS.
«Масштаб облака меняет представление о высокопроизводительных вычислениях», — отмечает Селипски, добавляя, что клиентам нужна инфраструктура, адаптированная к их точным потребностям в производительности в масштабе, а также простые в использовании инструменты.
AWS предлагает ряд подходящих инструментов, но сейчас планирует сделать еще один шаг вперед, выпустив новые инстансы Hpc7g на базе Graviton3E и EFA.
Но это еще не все, так как для случаев использования, интенсивно использующих данные и память, предоставляются новые экземпляры Hpc6id, разработанные для их конкретных потребностей.
Следующим нашим клиентом является компания Siemens, которая рассказывает нам, как она работает с AWS, чтобы помочь перенести свое промышленное программное обеспечение в облако, а также помогает масштабировать хорошие идеи стартапов по всему миру.
Селипски вернулся, и мы прямо дома, чтобы начать утреннюю речь.
Теперь мы переходим к моделированию и к тому, насколько важным оно может быть в различных областях, от погоды до строительства.
Тем не менее, растет популярность новой области «пространственных симуляций», которые используются городами для моделирования дорожного движения, новых жилищных проектов или реагирования на стихийные бедствия.
Такие модели невероятно сложны и требуют 3D-моделей и движков, но до сих пор большинство из них просто не были достаточно мощными, чтобы работать эффективно.
Теперь AWS запустила AWS SimSpace Weaver для запуска крупномасштабных симуляций без вмешательства вашего оборудования или управления инфраструктурой, что означает, что разработчики могут тратить больше времени на симуляцию.
Он также интегрируется с лучшими 3D-движками, такими как Unreal и Unity, и может стать настоящим прорывом в построении мира завтрашнего дня, расширяя границы возможного, отмечает Селипски.
Наконец, после всех этих исследований на Земле пришло время исследовать мир «воображения».
Селипски отмечает, что это «мир, который мы все можем исследовать… мир полных возможностей».
Устранение ограничений и объединение разного опыта для создания чего-то нового может быть невероятно ценным, отмечает Селипски, цитируя в качестве примеров Дж. М. Барри и Дж. Р. Р. Толкина.
Но изучение воображения также может быть совместным опытом, поскольку люди собираются вместе, чтобы делиться идеями и развивать первоначальные предложения посредством сотрудничества.
«Технологии изменили то, как мы вместе исследуем наше воображение… мир — это единый район, и мы все можем выйти поиграть», — говорит Селипски.
Когда дело доходит до устранения ограничений, облако от AWS позволяет компаниям быстро увеличивать и уменьшать масштабы, но компания может сделать больше.
В контакт-центрах Amazon Connect помог обеспечить более 10 миллионов взаимодействий в день и теперь получает ряд новых расширений.
Это включает в себя прогнозирование на основе машинного обучения, планирование ресурсов и графиков, чтобы обеспечить доступность нужных агентов в нужное время.
Contact Lens также получает управление производительностью агента и новую рабочую область агента с пошаговыми инструкциями.
За последние два года цепочки поставок сильно пострадали, и теперь AWS стремится помочь компаниям решить проблемы с запасами, чтобы они могли реагировать на такие проблемы.
Компания анонсирует AWS Supply Chain, совершенно новую систему облачных приложений, призванную улучшить видимость, предоставить полезную информацию и снизить затраты.
Он может предоставлять карты вашего бизнеса в режиме реального времени' цепочка поставок, позволяя вам точно определить местонахождение любых проблем, используя машинное обучение для прогнозирования любых проблем, а также предлагая решения, чтобы вы могли быстро реагировать, а также экономить затраты и снижать риски.
AWS также стремится помочь компаниям объединять данные из разных сред.
Новое предложение AWS Clean Rooms призвано помочь компаниям и партнерам безопасно анализировать наборы данных и совместно работать над ними, не делясь потенциально небезопасной информацией, помогая фирмам лучше понимать своих клиентов и проводить совместный анализ данных.
Например, в рекламе компании теперь могут создавать релевантные кампании, защищая при этом данные клиентов.
Сейчас Селипски присматривается к AWS' работать в сфере здравоохранения, используя ряд специализированных инструментов, помогающих фирмам и организациям по всему миру улучшать уход за пациентами и их лечение.
Он запускает Amazon Omics, специально созданный сервис для хранения, запроса и анализа геномных и других "омик" данных, чтобы помочь в создании решений для здравоохранения следующего поколения.
Далее идет розничная торговля, где собственная технология Amazon «Just Walk Out» оказалась популярной в магазинах Go и Fresh, а также вдохновила Amazon One — ее технологию распознавания ладоней.
В заключение Селипски отмечает, что непростая среда может стать ключом к успеху в бизнесе.
«Это настоящая сила облака, — отмечает он, — мы так увлечены этим, потому что видим, что вы делаете с облаком — компании смотрят на облако, поскольку оно обеспечивает инновации, которых мы никогда раньше не видели».
На этом мы закончили утро!
Целый ряд интригующих объявлений и запусков, которые нужно переварить, и AWS, похоже, готова выйти на целый ряд новых областей.
Мы собираемся выпить кофе и более подробно изучить все новости, поэтому до завтрашнего основного доклада со Свами Сивасубраманяном следите за обновлениями TechRadar Pro, чтобы быть в курсе всех последних новостей AWS re:Invent 2022. Новости!
Добро пожаловать на второй день AWS re:Invent 2022!
Мы (отчасти) хорошо отдохнули и (определенно) повторно выпили кофеин и готовы к сегодняшнему утреннему выступлению Свами Сивасубраманиана, вице-президента по данным и машинному обучению AWS.
Мы ожидаем более подробного изучения некоторых услуг и инструментов, о которых было объявлено вчера, а также, возможно, анонсов некоторых новых продуктов.
Немного другая музыкальная атмосфера этим утром перед основным выступлением, поскольку женщина в самой блестящей куртке когда-либо крутит еще несколько танцевальных мелодий, чтобы разогреть толпу.
Настало время для основного доклада этого утра — и после очередного вступительного видеоролика на космическую тематику о выращивании и взращивании бизнес-идей на сцену выходит д-р Свами Сивасубраманиан, вице-президент по данным и машинному обучению в AWS.
Он отмечает, как много великих прорывных научных открытий и моментов озарения казались счастливыми совпадениями, но на самом деле на них повлияло огромное количество информации из прошлого.
Большие прорывы могут произойти, когда наши идеи сочетаются с прошлой информацией — и то же самое может произойти и с организациями, отмечает Сивасубраманян.
Однако, в отличие от человеческого мозга, бизнес-данные не централизованы, отмечает он. Автоматизация зданий является ключом к тому, чтобы помочь нам получить максимальную отдачу от наших данных, которые не текут естественным путем, как в мозгу.
«Я твердо верю, что данные лежат в основе современных изобретений, — говорит он, — абсолютно необходимо, чтобы сегодняшние организации имели правильные системы».
Sivasubramanian восходит к ранним дням существования Amazon, когда она создавала ранние формы рекомендательных систем, чтобы помочь покупателям книг находить новые продукты.
Он отмечает, что спустя 15 лет AWS по-прежнему держит факел инноваций в области данных.
Теперь более 1,5 млн компаний по всему миру обращаются к AWS за своими данными, будь то база данных, аналитика или сервисы машинного обучения.
Сивасубраманян отмечает, что существует три ключевых элемента стратегии обработки данных, первый из которых — построение фундамента данных будущего.
Для него это означает создание правильных сервисов, чтобы вам не нужно было постоянно переделывать их по мере необходимости.
Это включает в себя доступ к нужным рабочим нагрузкам и инструментам для каждой рабочей нагрузки, обеспечение производительности в нужном масштабе, устранение тяжелой подгонки и, наконец, надежность и масштабируемость.
Сивасубраманян отмечает, что более 94 % клиентов AWS используют более 10 сервисов базы данных и аналитики — здесь нет универсального предложения.
Возможности машинного обучения также являются важным преимуществом — с огромным набором услуг, которые упрощают создание и развертывание сквозных моделей машинного обучения.
«Все эти сервисы... позволяют вам хранить и запрашивать ваши данные», — говорит он.
Теперь посмотрим на Amazon Athena. Сивасубраманиан отмечает, что AWS упростила его использование, сделав его невероятно популярным, поскольку на него уже подписались десятки тысяч клиентов.
Сивасубраманиан представляет Amazon Athena для Apache Spark, предоставляя гораздо более интуитивно понятный способ запуска сложной аналитики данных, который запускается менее чем за секунду, а это означает, что вы тратите больше времени на понимание, а не на ожидание результатов.
По словам Сивасубраманяна, Apache Spark работает в 3 раза быстрее на AWS.
По словам Сивасубраманяна, когда речь идет о масштабируемой производительности, AWS предлагает множество инструментов, необходимых вашему бизнесу для обеспечения масштабируемости и вычислительной мощности.
Далее следует запуск Amazon DocumentDB Elastic Clusters, полностью управляемого решения для виртуального масштабирования рабочих нагрузок по работе с документами, размера или масштабирования. Он может эластично масштабировать рабочие нагрузки за считанные минуты и даже может автоматически управлять базовой инфраструктурой, экономя месяцы времени разработчиков.
Наш первый опыт работы с клиентами представляет Рати Мурти, технический директор Expedia Group, который рассказывает о том, как AWS помог компании быстро масштабироваться, обрабатывая 600 миллиардов прогнозов ИИ в год на основе 70 петабайт данных.
Компания использует такие инструменты, как Amazon EKS, DynamoDB и SageMaker, чтобы получить максимальную отдачу от всех своих данных.
Сивасубраманян возвращается, и теперь пришло время поговорить об удалении тяжелой работы, а именно с помощью DevOps с использованием ИИ и инструментов машинного обучения, таких как SageMaker.
SageMaker, который предлагает полный цикл машинного обучения, теперь ежемесячно обрабатывает триллионы прогнозов, поскольку клиенты используют большие данные для создания более интеллектуальных моделей машинного обучения.
Однако подготовка неструктурированных данных (которые составляют 80% всех данных) для машинного обучения трудоемка, и многим компаниям нужен более простой способ справиться с этим.
Сивасубраманян подчеркивает особую проблему, связанную с геопространственными данными, популярность которых в последние годы резко возросла в ряде отраслей.
Чтобы решить эти проблемы, компания объявляет, что Amazon SageMaker теперь поддерживает Geosptial ML, предоставляя доступ ко всем видам различных данных всего за несколько кликов.
Демонстрация новых возможностей показывает, как их можно использовать в случае стихийных бедствий, прогнозируя опасные дорожные условия из-за повышения уровня паводковых вод, облегчая доступ экстренных служб к пострадавшим районам.
Такие модели могут сократить время отклика с нескольких дней до нескольких минут, потенциально спасая жизни.
Теперь Сивасубраманиан обращается к вопросам надежности и безопасности — важнейшим соображениям для бизнеса во всем мире.
«Необходимо обеспечить надлежащие меры безопасности», — отмечает он, подчеркивая, что AWS имеет долгую историю создания таких безопасных и надежных сервисов.
Однако клиенты всегда требуют большего, особенно когда речь идет о приложениях и базах данных, поэтому новая функция Amazon Redshift Multi-AZ поможет обеспечить высокую доступность и надежность рабочих нагрузок.
Для управления безопасностью служб PostgreSQL также существуют новые Trusted Language Extensions for PostgreSQL — новый проект с открытым исходным кодом для поддержки расширений для Amazon RDS и Aurora.
Теперь перейдем к другим продуктам безопасности Amazon, а именно к GuardDuty для защиты от развивающихся угроз безопасности.
Он получает расширение на тему Aurora через новую Amazon GuardDuty RDS Protection, использующую машинное обучение для точного обнаружения подозрительной активности.
Теперь Сивасубраманян переходит к обсуждению того, как создание «соединительной ткани» может помочь поддержать и обезопасить вашу организацию.
Он использует метафору мостов из живых деревьев в индийских тропических лесах, созданных местными жителями, чтобы помочь соединить свои изолированные деревни с жизненно важными ресурсами и городскими центрами.
Точно так же ваш бизнес может использовать качественные инструменты и данные для будущего роста, используя систему сотрудничества для объединения разрозненных команд, создавая надежные пути к жизненно важным ресурсам.
Говоря об озерах данных, Сивасубраманян подчеркивает, что для поддержания качества данных требуется создание правил вручную.
Чтобы помочь в этом, есть новый Качество данных AWS Glue, который помогает пользователям доверять своим данным, чтобы они могли принимать более обоснованные важные решения каждый день, сокращая ручные усилия с дней до часов.
Что касается управления, то использование правильной системы не только не мешает, но и может помочь вашему бизнесу двигаться быстрее.
Сивасубраманян отмечает, что клиенты просили более интеллектуальные, более интуитивно понятные системы управления, которые не требуют больших затрат времени, поэтому компания представила централизованные средства управления доступом для совместного использования данных Redshift, обеспечивающие легко управляемые элементы управления доступом к данным. для данных о красном смещении.
Сивасубраманян отмечает, что при использовании машинного обучения для управления также возникает множество проблем.
Чтобы решить эту проблему, Amazon запускает три новые возможности для SageMaker: диспетчер ролей управления машинным обучением, карты моделей и панель управления моделями.
По словам Сивасубраманяна, все эти сервисы должны сделать использование машинного обучения для управления более простым и понятным.
Теперь перейдем к недавно анонсированному сервису Amazon DataZone, который помогает пользователям каталогизировать, находить, совместно использовать и управлять данными в организации.
Сивасубраманян говорит, что он был одним из первых пользователей сервиса, и представляет демоверсию DataZone, которая демонстрирует, насколько легко собирать воедино данные, необходимые вашему бизнесу, чтобы оставаться полезным и эффективным.
Демонстрация показывает, как отделы продаж и маркетинга могут использовать DataZone для создания более эффективных рекламных кампаний, объединяя различные команды для получения максимальной отдачи от своих данных.
Сивасубраманиан возвращается, и пришло время поговорить о поиске правильных путей к жизненно важным ресурсам.
Подключенные хранилища данных имеют решающее значение для выживания, отмечает он, но для подключения данных часто требуются сложные конвейеры ETL.
Как упомянул вчера генеральный директор Адам Селипски, AWS движется к будущему с нулевым ETL, отмечает Сивасубраманян, сближая сервисы, чтобы устранить конфликты и сделать все работать более гладко.
Это включает в себя интеграцию Aurora с нулевым ETL с Redshift, устранение тяжелой работы и препятствий по всем направлениям.
Клиенты ищут более простые способы перемещения и анализа больших данных, отмечает Сивасубраманян, и AWS хочет сделать именно это.
Существует новая функция автоматического копирования для Amazon Redshift из S3, упрощающая создание и обслуживание простых конвейеров приема данных.
Сивасубраманян отмечает, что AWS решает проблему разрастания данных и хочет, чтобы клиенты могли беспрепятственно подключать все свои данные.
Пользователи могут передавать данные в режиме реального времени из более чем 20 AWS и сторонних источников с помощью Kinesis, а также использовать SageMaker и Appflow для получения данных из самых разных источников.
Amazon AppFlow теперь предлагает более 50 коннекторов, отмечает Сивасубраманян, а также недавно стали доступны Facebook Ads, Google Analytics и Salesforce.
Теперь компания предлагает подключение к сотням источников данных, отмечает он, и чтобы продемонстрировать, как это может изменить правила игры, пришло время для следующей демонстрации клиентов.
AstraZeneca использует целый ряд сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения для исследования, создания и разработки новых методов лечения множества заболеваний, а также использует AWS для управления своими огромными базами данных, перемещая 25 петабайт данных по своей глобальной сети.
Сивасубраманян вернулся и продолжает рассказывать о том, как AWS работает над демократизацией данных с помощью инструментов и обучения.
Компания помогает учащимся по всему миру с ограниченным доступом к технологиям. Сивасубраманян вспоминает свое воспитание в сельской местности на юге Индии, где он имел доступ к компьютеру только 10 минут в неделю в школе.
Ожидается, что к 2029 году рабочая сила ИИ добавит миллион рабочих мест, но найти нужные навыки и кандидатов для заполнения этих вакансий будет серьезной проблемой.
AWS помогает муниципальным колледжам и MSI повысить эффективность обучения с помощью новой программы обучения преподавателей Университета машинного обучения AWS, в рамках которой проводятся практические занятия, помогающие подготовить следующее поколение работников.
AWS также разрабатывает свою стипендиальную программу по искусственному интеллекту и машинному обучению, в рамках которой 2 000 отобранных студентов получат 10 миллионов долларов.
Грамотность в области данных также является важным фактором, когда речь идет о профессиональном обучении, поскольку AWS предоставляет инструменты машинного обучения и сертификаты для расширения знаний пользователей во всем мире, включая более 150 новых курсов, запущенных только за последний год.
Инструменты с низким кодом и без кода также являются жизненно важным дополнением для многих предприятий, например, Amazon QuickSight предлагает введение в такие системы, созданные для облака.
Генеральный директор Адам Селипски вчера представил QuickSight Q, задав платформе вопросы на естественном языке, чтобы получить более четкое представление, что, по словам Сивасубраманяна, может стать крупным прорывом для пользователей во всем мире.
SageMaker Canvas также предлагает пользователям вариант с низким кодом, а Сивасубраманиан представляет Warner Bros Games, чтобы объяснить, как они использовали платформу для управления некоторыми из своих наиболее важных запусков.
В заключение Сивасубраманян отмечает, что все эти факторы играют решающую роль, помогая вашему бизнесу работать с вашими данными.
«Люди создают эти части... но лидеры наделяют их нужными инструментами», — отмечает он.
И это обертка от Sivasubramanian — многое нужно переварить и обдумать, поэтому мы идем, чтобы узнать больше о том, как можно использовать эти платформы и услуги.
Спасибо, что были с нами этим утром — сегодня и завтра будет еще много интересного, поэтому следите за новостями TechRadar Pro, чтобы быть в курсе всех новостей AWS re:Invent 2022!
В соответствии с немного причудливыми музыкальными вступлениями к нашим лейтмотивам в этом году, сегодняшнее утреннее развлечение включает в себя струнное... трио, исполняющее классические версии 40 лучших хитов.
Услышать «Bad Guy» Билли Айлиш на струнных — это, безусловно, навязчивый способ начать день.
И после зажигательного струнного исполнения "The Next Episode" доктора Дре настало время основного выступления!
После типично причудливого вступления, в этом году на сцену выходит доктор Вернер Фогельс, вице-президент и технический директор AWS, в видео на тему «Матрица» в роли голодного посетителя.
Футболка этого года? Знаменитый символ Лямбда из Half-Life.
«Мир сложен… но мы всегда должны быть в состоянии добиться прогресса, независимо от обстоятельств», — говорит Фогельс.
Уподобляя коммерческую кухню, Фогельс объясняет, как асинхронность может быть помехой, но также и благом для технологий. Amazon S3 был разработан с учетом асинхронности и параллелизма.
Затем мы смотрим на бормотание скворцов, у которых, похоже, есть центральная система управления — или телепатия, — но это не так.
Контролируемый хаос, управляемый местными решениями — вот порядок дня.
«Мир асинхронен», — говорят нам... но системы тоже — процессы построения в операционной системе асинхронны.
Слабосвязанные системы могут иметь некоторые преимущества, говорит Фогельс, благодаря так называемой «развивающейся архитектуре», наряду с меньшим количеством зависимостей и изоляцией отказов.
Он подчеркивает, что простой сервис хранения Amazon является идеальным примером этого, с легко добавляемыми дополнительными сервисами и инструментами по мере его масштабирования.
Фогельс обращает внимание на первоначальный манифест распределенных вычислений Amazon, опубликованный в 1998 году, чтобы показать, как инженеры 25-летней давности видят, что их мечты осуществляются только сегодня.
Чтобы построить рабочий процесс, необходимый для успеха вашего бизнеса, вам потребуется ряд ключевых шаблонов, и AWS может помочь с помощью таких сервисов, как Step Functions и EventBridge, чтобы объединить систему, которую вы хотите.
«Слушай, учись, совершенствуйся» — это мантра, говорит Фогельс, когда клиенты оставляют ценные отзывы и вдохновляют на запуск, например новую распределенную карту AWS Step Functions.
Теперь мы переходим к более ориентированным на события темам, которые также могут помочь предприятиям любого размера получить больше от своих данных.
Фогельс упоминает закон Галла: «Все сложные системы, которые работают, произошли от более простых систем, которые работают», отмечая, что системная архитектура всегда движется вперед и развивается.
«Создавайте системы, которые развиваются, — отмечает он, — а лучший способ построить эволюционирующие системы — построить архитектуру, управляемую событиями».
Фогельс говорит, что много думал о том, как упростить сложное, и объявил о выпуске AWS Application Composer, который помогает быстро проектировать и создавать бессерверные приложения.
Это упрощает общие задачи, такие как создание конфигурации, готовой к развертыванию, и должно оказать огромную помощь разработчикам во всем мире.
Теперь моделями можно легко поделиться с коллегами и клиентами, что значительно упрощает дальнейшую разработку и расширение.
Наша следующая метафора природы — «паук в паутине» — пришло время поговорить об Amazon EventBridge.
«Как и паук, это самое простое в системе», — отмечает Фогельс.
У Vogels есть еще одно объявление для EventBridge, а именно, Amazon EventBridge Pipes, позволяющее просто сшивать системы AWS вместе.
По его словам, расширенные интеграции могут быть созданы за считанные минуты благодаря встроенной фильтрации, а также надежности и масштабируемости.
Vogels' Первым важным событием для клиентов является Trustpilot, который расскажет нам, как они используют AWS, чтобы убедиться, что его пользователи получают самые точные и полезные отзывы.
Фогельс вернулся и хочет поговорить о масштабируемости. Он отмечает, что у AWS есть около 30 регионов по всему миру, но как удобнее всего построить глобальную архитектуру?
По его словам, архитектуры, управляемые событиями, обеспечивают глобальный масштаб, и AWS может помочь. Такие системы, как Amazon DynamoDB, которые обрабатывают 10 триллионов запросов в день, дают вам возможность писать локально, но масштабироваться до глобального масштаба.
Еще одно новое объявление – Amazon CodeCatalyst, которое, по словам Фогельса, избавляет от многих хлопот, связанных с разработкой.
«В нем есть все инструменты, необходимые для перехода от идеи к производству гораздо быстрее», — говорит он, говоря, что проект можно создать за считанные минуты.
Архитектура, управляемая событиями, также может ускорить разработку, отмечает Фогельс.
Реальный мир многомерен, и наши системы должны отражать это, говорит он, с 3D-изображениями и виртуальными моделями среди тех идей, которые необходимо принять бизнесу.
По его словам, 3D-модели стоят тысячи изображений, а если быть точнее, то в некоторых случаях около 130 000 изображений.
3D становится все более распространенным не только для розничных продавцов, но и для всех видов бизнеса, отмечает Фогельс, приводя примеры покупки обуви, а также покупки новой лампы и наблюдения за тем, как она выглядит в вашей гостиной.
AWS работает с рядом партнеров и организаций над популяризацией и распространением использования 3D-моделирования, среди наиболее интригующих партнеров — Epic и Matterport.
Пространственный интеллект — еще один важный аспект, говорит Фогельс, позволяющий нам думать, как объекты взаимодействуют с физическим миром.
Это особенно важно, когда речь идет о таких технологиях, как самоуправляемые автомобили, которые зависят от информации, посылаемой из цифрового пространства, чтобы научить их реагировать на реальный мир.
AWS хочет «визуализировать все», отмечает Фогельс и приглашает Натана Томаса, вице-президента Unreal Engine, рассказать об этом подробнее.
Двигаясь дальше, Фогельс сосредоточился на том, как AWS хочет продолжать экспериментировать, измерять и учиться в будущем.
Симуляции станут жизненно важной частью этого — а симуляции существуют уже сотни лет, восходящие к древним римлянам и Леонардо да Винчи.
Сегодня во всех отраслях используются модели, работающие на AWS, чтобы получить максимальную отдачу от своих данных.
Моделирование помогает компаниям преодолеть ряд препятствий, давая новый взгляд на проблемы, связанные с использованием виртуального мира.
Пространственные данные были в центре внимания на AWS re:Invent 2022, и Фогельс отмечает, что пространственное моделирование может оказаться невероятно полезным.
Мы подробно изучаем AWS SimSpace Weaver, о котором во вторник сообщил Адам Селипски.
Фогельс вспоминает, как в начале этого года он ездил на Гавайи, чтобы использовать платформу, чтобы помочь с лесовосстановлением, а симуляции помогли ответить на вопросы о том, где находятся лучшие места для посадки семян и как можно максимально использовать водные ресурсы.
SimSpace Weaver помогла реализовать эти симуляции, придав каждому объекту (деревьям, семенам, животным) большую видимость и понимание, что позволило добиться гораздо более успешных результатов испытаний.
«Я думаю, что моделирование может сыграть решающую роль в цифровых инновациях, — говорит Фогельс.
«Граница между цифровыми системами и физическим, реальным миром сужается».
Теперь, чтобы закрыть, пришло время заглянуть в будущее.
По словам Фогельса, так называемые «неразрешимые проблемы» становятся полной противоположностью, будь то построение молекул или исследование дальнего космоса.
Квантовые вычисления, похоже, сделают следующий шаг вперед — когда они будут готовы, добавляет он, отмечая, что технология «все еще находится в стадии разработки».
В завершение Фогельс призывает аудиторию подумать о том, что они могут сделать с помощью симуляций для решения своих самых больших проблем.
«Мы все еще в начале того, что было действительно возможно», — отмечает Фогельс.
«Я надеюсь, вы все согласитесь, что мы можем учиться, глядя вокруг и извлекая уроки из самого большого процесса во Вселенной».
И с этим моментом глубины это обертка от доктора Фогельса!
Спасибо, что присоединились к нам этим утром, мы надеемся, что вы чувствуете такое же вдохновение.
Нам еще многое предстоит узнать из нашего освещения AWS re:Invent 2022, поэтому следите за обновлениями TechRadar Pro, чтобы быть в курсе всех последних обновлений, новостей и многого другого.
Оригинал