Introducción a AWS Cloud9 – Un IDE en la Nube
AWS Well-Architected Framework
Blog: Despliegue de una aplicación Hola Mundo utilizando AWS SAM
En esta guía, se descargará, construirá y desplegará una aplicación de ejemplo Hola Mundo utilizando AWS SAM (Serverless Application Model). Luego se podrán hacer pruebas de la aplicación en AWS Cloud, y opcionalmente también se podrá probar de forma local en un host de desarrollo. Descargar
Blog: AWS Analytics Marathon – Interbank Real-Time Recommendation Engine
Con el propósito de “acompañar a los peruanos a cumplir sus sueños hoy”, Interbank, fundado en 1897, es uno de los bancos más grandes de Perú, contando con más de 6.000 colaboradores, 275 tiendas financieras, más de 1.900 cajeros automáticos y 3.000 agentes interbancarios. Descargar Presentación
Blog: Migrando un RDS de Amazon para una base de datos Oracle a Amazon Redshift
A continuación se presenta una guía paso a paso para migrar una base de datos heterogénea desde un RDS de Amazon u Oracle a Amazon Redshift utilizando el Servicio de Migración de Base de Datos de AWS (AWS DMS) y la Herramienta de Conversión de Esquemas de AWS (AWS SCT). Este ejercicio introductorio podría no cubrir todos los escenarios, pero ofrece una buena comprensión de los pasos necesarios para realizar esta migración. Descargar Ebook
Replicando Salesforce en tu DataLake AWS MorrisOpazo
Implementación de un sitio web sin servidor en AWS
Facturactiva Del Perú Plataforma de ventas y análisis de clientes
Resumen ejecutivo: Facturactiva del Perú es un operador electrónico peruano que brinda soluciones de facturación electrónica muy sencillas de adaptar y utilizar por las MYPEs peruanas haciéndolas más rentables y perdurables en el tiempo. Morris & Opazo, un socio Consultor Avanzado de Amazon Web Services (AWS), ha apoyado a Facturactiva del Perú desarrollando una plataforma analítica para comparar datos de sus operaciones diarias e históricas, optimizando sus tareas de obtención y consumo de su data y reduciendo tiempos de toma de decisión, fortaleciendo la toma de decisiones. El desafío a resolver Facturactiva cuenta con infraestructura desplegada en AWS para sus operaciones core de facturación electrónica en un entorno IaaS sobre Amazon EC2, enviando información a diversas bases de datos RDS, pero enfrenta dificultades para controlar y analizar sus datos debido al formato y al gran tamaño de la información de múltiples clientes. Por ello, necesitan acompañamiento para procesar sus datos analíticamente y elaborar dashboards de negocio en tiempo cercano al real. Solución propuesta La solución incluyó el despliegue de una plataforma analítica funcional en la nube que permite realizar tratamiento y análisis de los datos persistidos de sus operaciones diarias e históricas, centralizándolos para agilizar el análisis. Además, se migró una BD MariaDB hacia un data warehouse en Amazon Redshift, se manejó un conjunto de dashboards para analítica en Amazon QuickSight, y se levantó y definió el servicio de AWS CloudFormation como plantilla para automatizar la infraestructura y facilitar futuras réplicas. Beneficios La solución aumentó la agilidad al reducir tiempos de despliegue de datos y reportes (~50%), los costos asociados y habilitar mayor velocidad en cómputo y almacenamiento; proporcionó confiabilidad y seguridad con una infraestructura informática global escalable y de confianza; permitió escalar para cumplir demandas del negocio sin sobre-provisionar, aprovechando la elasticidad de AWS; y centralizó datos para facilitar nuevos análisis. Los ejecutivos cuentan ahora con dashboards interactivos que mejoran la toma de decisiones, no requiere licencias adicionales y mantiene alta disponibilidad. Tecnologías usadas Los servicios utilizados por esta solución permiten trabajar bajo el Marco de Buena arquitectura de AWS, el cual describe los conceptos claves para diseñar y ejecutar cargas de trabajo en la nube. Algunos de los servicios de AWS utilizados fueron: Amazon QuickSight Amazon Redshift AWS Cloud Formation Diagrama Referencial de la Solución Resultados: Se logró realizar una migración de información de una base de datos RDS for MariaDB hacia un DW con un modelo relacional en Amazon Redshift en un ambiente controlado, desplegando un conjunto de dashboards y visualizaciones acordes a la analítica requerida por el cliente manteniendo una infraestructura según la necesidad funcional que permita explotar su data histórica desarrollando servicios de analítica y BI en Amazon Quicksight, dando herramientas a su equipo ejecutivo para fortalecer el proceso de toma de decisiones. Fuente: AWS
Plataforma en la Nube para automatizar y aumentar el proceso de Ventas
Resumen ejecutivo: FPV Seguros & Fianzas, agencia de seguros dedicada a las personas y las empresas, cuentan con más de 25 años de experiencia en el sector asegurador en Colombia, brindando soluciones integrales y oportunas. Morris & Opazo, un socio Consultor Avanzado de Amazon Web Services (AWS), ha apoyado a FPV Seguros & Fianzas desarrollando una plataforma web para apoyar sus procesos de ventas, comparar productos, consultar datos de seguros de automóviles de diferentes aseguradoras y realizar la integración de más de 8 compañías de seguros en el menor tiempo posible. Requisito solicitado Actualmente, FPV Seguros y Fianzas no cuenta con alguna plataforma que le permita comparar productos de las diferentes aseguradoras, ventas de SOAT, entre otros tipos de seguro lo que les demanda tiempo en sus procesos y genera demora en brindar a sus clientes la mejor opción de seguros. Solución propuesta La solución incluyó dar las herramientas necesarias – a su fuerza de ventas- al canal de estudiantes y asesores para una venta ágil y oportuna de las diferentes pólizas a comercializar permitiéndoles MIRAR, COMPARAR Y VENDER directamente a los clientes en el menor tiempo posible y dar acceso a los mismos a todo el mercado asegurador a través de una plataforma web, además de realizar la conexión con aseguradoras mediante REST API o Web Services para extraer la data necesaria, logrando desarrollar la plataforma en la Nube, haciéndola segura, global, escalable y veloz. Se consideró tres fuentes de datos (compañías aseguradoras) para el proyecto desarrollado, alojando la parte estática en un Bucket S3 y el IDE Amazon Amplify para el desarrollo de la plataforma. Beneficios Confiabilidad y seguridad Contar con una infraestructura informática global escalable, segura y de confianza. Agilidad Mayor agilidad y velocidad para los despliegues de cómputo y almacenamiento, y reducir costos asociados. Escalabilidad Escalar para cumplir con las demandas del negocio sin sobre-provisionar. AWS nos proporciona esta elasticidad. No requiere licencia y tiene alta disponibilidad Tecnologías usadas Los servicios utilizados por esta solución permiten trabajar bajo el Marco de Buena arquitectura de AWS, el cual describe los conceptos claves para diseñar y ejecutar cargas de trabajo en la nube. Algunos de los servicios de AWS utilizados fueron: Amazon Cloudfront Amazon Route 53 Amazon WAF Amazon Lambda Amazon Cognito AWS Cloud Formation Diagrama de referencia de la solución: Se logró implementar una plataforma de apoyo al proceso de venta en la cual se utilizó una web comparativa de información de seguros vehiculares, la cual, mediante comandos de amplify utilizando una función lambda integrada con “API Gateway”, permitió la conexión externa con las aseguradoras. Además, se logró tener protección contra fuentes asociadas a bots y otras amenazas, protección contra visitantes que ocultan su identidad y protección contra bots en general. Fuente: AWS
Blog: Implementación de recomendaciones en tiempo real utilizando Rocío
Table of Contents Introducción Los sistemas de recomendaciones son aplicaciones de inteligencia artificial que más se pueden apreciar hoy en día. Netflix, Amazon y Youtube nos muestran recomendaciones al entrar al sitio y nos permiten descubrir nuevos ítems cercanos a nuestras preferencias. Los sistemas de recomendación son herramientas que a través de la información recopilada del usuario permiten hacer predicciones sobre recomendaciones que puedan ser útiles a los usuarios. La información recopilada que permite hacer las recomendaciones es capturada de forma directa e indirecta y luego se procesan para transformar esos datos en conocimiento de recomendación. Este artículo nos adentra en la nuestra solución de recomendaciones llamada Rocío que se presenta como una solución simple y fácil de implementar que permite a las empresas poder contar con una solución de recomendación en sus marketplaces a través del uso de widget el sitio web y, a medida que el cliente navega por el sitio este le entrega información al motor de recomendación el cual mejora las recomendaciones que le entrega al cliente. Los sistemas de recomendaciones. Permiten descubrir nuevos ítems cercanos a nuestras preferencias. Son herramientas que recopilan información del usuario. Son aplicaciones de inteligencia artificial Acerca de Rocio. Permite obtener recomendaciones para un usuario Es un widget que puede ser instalado en el market place de la empresa. Fácil de implementar Personalizable Autoentrenable Arquitectura Rocio Rocio posee una arquitectura que consta de variados servicios los cuales van desde un sitio web donde se realiza la configuración del widget para que una vez incrustado en el sitio mediante el uso de API-Gateways aseguradas con Cognito consuman diferentes funciones lambas las que interactúa con bases de datos NoSQL y Personalize. La arquitectura también contempla un repositorio de datos para análisis y reportería. El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de nuestra solución. Uso del widget. Configuración Rocio Paso 1 (Personalización): Rocío es 100% customizable, se adapta al estilo de su sitio, configurando el widget a través del panel de administrador personalizando 3 características: Forma Color de fondo Posición Cargar los productos Paso 2 (Subir productos a recomendar): Se debe alimentar inicialmente el algoritmo de ROCIO cargando los datos de los productos en el formato indicado, se podrá descargar una plantilla de ejemplo y solo se deberá agregar los datos mostrados en dicha plantilla, una vez lista solo se debe subir. Paso 3 (Obtén tu código de inserción): Se mostrará un script el cual se debe copiar y pegar en tu sitio web y cada vez que los usuarios se logueen en el sitio, el algoritmo comenzará a recomendar productos según sus interacciones con cada uno de ellos de forma personalizada. Observación: Actualmente el orden de recomendaciones inicial será el orden en el cual se cargaron los productos. Se genera un script para ser insertado el sitio web Funcionamiento en vivo: El widget está diseñado para que al presentarse los productos, cada usuario logueado tenga el control de los productos que quieren ver según lo recomendado. Los usuarios podrán agregar a favoritos los de mayor interés, enviando de forma automática una acción al backend aumentando el número de score para el ítem seleccionado, de modo que aumente su valor como interés posicionando al producto más arriba en la tabla y, en caso contrario, poder quitarlos de las recomendaciones al presionar la opción No me interesa. También contamos con la opción de ver el detalle del producto, esto de igual manera alimenta el algoritmo de recomendaciones de modo que sólo los productos con un alto número de visualizaciones puedan mostrarse con mayor ranking. Cada una de estas interacciones con los ítems controlan lo que se muestra en las recomendaciones dándole así una importancia total a lo que verán y no solo tendrán una recomendación según el producto en general, si no una personalización por cada usuario que use el widget, esto permite que al tener un login dentro de su web los usuarios siempre observen productos que realmente le interesan. Conclusión Los sistemas de IA siempre han sido una ventaja competitiva exclusiva para las grandes corporaciones dispuestas a asignar grandes inversiones en tecnología y soportar la carga financiera de equipos altamente especializados. Rocio, con tecnología de AWS, permite a las empresas de todos los tamaños aprovechar los beneficios de la analítica avanzada sin inversiones iniciales y en pasos simples. Conozca más en https://www.rocio.ai/ Rocio Debido a la pandemia, el comercio electrónico se posicionó como la modalidad de compra más usada en el mundo, este crecimiento ha impulsado una fuerte competencia en el comercio electrónico, dejando de manifiesto la importancia de contar con un sistema de recomendación de compras online para lograr una diferenciación. El mercado no puede cubrir esta necesidad de contar con un óptimo sistema de recomendación, ya que no existe una solución de calidad que, de forma eficiente y costo accesible, satisfaga las necesidades tanto de grandes empresas como las más pequeñas. Estas soluciones del mercado requieren en mayor o medida RRHH técnico altamente especializado para su implementación y operación, esto es un problema considerando que los usuarios con las áreas de negocio y no las técnicas. Es por ello que nació ROCIO, un recomendador de compras online basado en Inteligencia Artificial con un modelo de negocios que permite el acceso a todo tipo de empresa. Cuenta con un potente motor de recomendaciones elaborado en base a una serie de algoritmos matemáticos que tienen la capacidad de entrenarse solos y que se van adaptando de forma inteligente y automática a las necesidades de cada cliente. Es una solución muy simple de configurar e implementar ya que se inserta un código en la página web y queda operativo. Esto permite tener un Go to Market prácticamente instantáneo y que no necesita mantención de ellos. No necesita expertos ni científicos de datos para manejar los resultados, ya que está diseñado para que lo usen las áreas de negocio y no las áreas técnicas.
