Morris & Opazo firma convenio con Universidad de la Frontera (UFRO) para iniciar en conjunto proyectos de desarrollo e investigación a través de la plataforma de Amazon Web Services (AWS)
Durante este miércoles 11 de abril, gracias a un convenio de cooperación académico y técnico sostenido entre Morris & Opazo y la Universidad de la Frontera (UFRO), se sentaron las bases para para iniciar en conjunto proyectos de desarrollo e investigación a través de la plataforma de Amazon Web Services en el sur de Chile que permitirá entre otros, poder abordar proyectos de gran envergadura a nivel tecnológico. “Siempre estamos a la vanguardia, continuamos trabajando para ser cada vez mejores en el servicio que venimos prestando desde hace más de 15 años. Hoy subimos un nuevo escalón y es solo una pequeña muestra de lo que viene para este 2019”, expresó al respecto Marcelo Rybertt, Country Manager de Morris & Opazo. En cuanto al convenio firmado con una de las universidades más importantes del país, Rybertt añadió “tenemos la oportunidad de poder capacitar y formar a nuevas generaciones ávidas de sumergirse en nuevas tecnologías de la nube, pero al mismo tiempo de sumarlos a la investigación y puesta en marcha de proyectos con alto grado de exigencia que impacten finalmente en la Región, el país y también a escala internacional”. En este sentido destacó: “este es un proceso de retroalimentación constante en donde la expertise, certificaciones, experiencia y capacidades de un equipo altamente preparado se unen a un recurso humano con sólidos conocimientos científicos”. Agregó finalmente que la idea «con este convenio, es que podamos crecer, paquetizar soluciones innovadoras y atraer talento». Entre los múltiples puntos que se establecen en el acuerdo pueden mencionarse “el proceso de formación continua en el ámbito de las Ciencias y la Ingeniería, el desarrollo de la investigación y de programas de postgrado científico y/o tecnológico de calidad, pertinentes a sus áreas”. Este convenio establecido entre Morris & Opazo y la Universidad de la Frontera, cuenta con el apoyo de Amazon Web Services (AWS) a través de sus diferentes programas, entre los cuales destaca AWS Educate, el cual busca proveer a los estudiantes de recursos integrales y capacitarles en tecnología de la nube, les ofrece a los jóvenes el acceso a contenidos adaptados a sus conocimientos con miras a potenciar la innovación en ámbitos profesionales como inteligencia artificial, reconocimiento facial y de voz, juegos, avances médicos, entre otros.
Morris & Opazo participa en encuentro “AWS Educate” de Amazon Web Services en Santiago
Con el objetivo de sumar al fortalecimiento del proceso educativo en Universidades y Centros educativos del país, Morris & Opazo, partner de AWS certificado en Big Data Analytics, participó durante este martes, desde los espacios del Hotel InterContinental Santiago, en Chile, en la presentación del programa AWS Educate. Esta iniciativa global de Amazon para proveer a los estudiantes de recursos integrales y capacitarles en tecnología de la nube, ofrece a los jóvenes el acceso a contenidos adaptados a sus conocimientos con miras a potenciar la innovación en ámbitos profesionales como inteligencia artificial, reconocimiento facial y de voz, juegos, avances médicos, entre otros. En este sentido, Carmen Zemelman, Gerente de Cuentas de Morris & Opazo informó que como equipo siempre a la vanguardia, esta presentación tiene gran relevancia para nosotros puesto que coincide en la firma de un acuerdo de cooperación en la ciudad de Temuco, con Amazon Web Services y la Universidad de la Frontera (UFro), espacio donde hemos venido realizando desde hace aproximadamente dos meses, una labor bien participativa en cuanto al proceso de formación y capacitación. Al respecto, Hilary Foster, del programa AWS Educate de Amazon Web Services, destacó “como un acuerdo muy especial y de gran placer el poder contar con el apoyo de Morris & Opazo”, al tiempo que subrayó la presencia en el evento de partners proveedores de software especializados en la nube. Diferentes fueron los temas abordados en el encuentro, entre los cuales estuvieron el AWS Academy, la posibilidad de fomentar la investigación con créditos en la Nube, Datos abiertos en AWS, entre otros.
Morris & Opazo y AWS desarrollan primer Workshop de Big Data Analytics 2019: “Construyendo un Data Lake”
En un mundo cada vez más digitalizado, la información se ha vuelto un recurso sumamente valioso, en especial para las empresas e instituciones que a diario trabajan en torno a esta. El poder de este gran volumen de contenido conocido como Big Data reside precisamente en la capacidad de extraer datos valiosos para tomar decisiones oportunas y lograr ventajas competitivas. Partiendo de este contexto, Amazon Web Services Chile (AWS) y Morris & Opazo, Partner Advanced especialista en Big Data, han realizado durante este jueves 04 de abril, un Workshop con diferentes empresas e instituciones públicas denominadas “Construyendo un Data Lake en AWS” . En esta ocasión se contó con la participación de representantes de Autofin, ABCdin, PUC, Ministerio de Educación, Ministerio de Salud, División de Gobierno Digital, Pontificia Universidad Católica de Chile, Tesorería General de la República de Chile, entre otros. El espacio de capacitación que se mantuvo en los espacios de Amazon Web Services en Chile, estuvo a cargo de Gerardo Gómez Dobree, South America Public Sector Country Sales at Amazon Web Services, quien durante la primera parte del encuentro expuso los importantes avances que ha logrado AWS para el mercado internacional en torno a aspectos fundamentales de la Nube. Su temática estuvo centrada en los principales servicios que ofrece AWS, Mejores Prácticas de la Arquitectura de la Nube, distintos enfoques para implementar Arquitecturas en AWS, el Modelo de Responsabilidad Compartida, las Regiones y Zonas de Disponibilidad en AWS. Sobre el concepto y contexto actual del Big Data Analitycs, Marcelo Rybertt, Country Manager de Morris & Opazo, profundizó la temática del Data Lake, así como los servicios y herramientas que nos proporciona la plataforma de AWS para llevar a cabo la ejecución de los distintos componentes del flujo de datos. Como apoyo técnico y para aclarar las distintas dudas de los participantes, estuvo presente por parte del equipo de AWS, Pamela Orbenes, Regional Partner Manager – Latam, quien tuvo la oportunidad de desarrollar la posibilidad de aplicación de Big Data dentro de cada empresa. Finalmente, para ver todo el contenido aprendido ahora en ejecución y en tiempo real, William Guzmán, Jefe de Servicios y Operaciones de Morris & Opazo, expuso tres de los múltiples casos de uso en los que Big Data puede respaldar las operaciones de una Empresa, los mismos se presentan a continuación: Análisis en Tiempo Real de Sentimiento en Redes Sociales: Twitter proporciona una excelente oportunidad de poner a prueba el concepto de Stream de Datos. Durante el Workshop se pidió a los asistentes que publicaran Tweets con ciertas palabras que serían reconocidas por una aplicación de Twitter. Previamente en una instancia EC2 se ejecutó una aplicación en Nodejs que ‘escuchaba’ los tweets generados y seleccionaba los que contenían las palabras clave configuradas. Una vez se detectaron los tweets, esta aplicación en Nodejs alimentó un flujo de datos en Amazon Kinesis el cual enviaba a un bucket de S3 los tweets sin realizar hasta ese instante ningún tipo de análisis. Una vez se almacenó un objeto en el Data Lake se ‘disparaba’ una función en AWS Lambda que, apoyada en Amazon Comprehend, identificaba las entidades de cada tweet y realizaba un análisis de sentimiento. Si el idioma original del tweet era diferente al inglés, la función Lambda utilizaba Amazon Translate para generar la traducción hacia este idioma. El resultado de estos 3 análisis (entidades, sentimientos y traducción) se almacenó de nuevo en el Data Lake (en cubos diferentes). Amazon Athena era la encargada de analizar los datos no estructurados generados por la función Lambda, y hacía que esta información estuviera disponible para cualquier consumidor. El elegido para el Workshop fue Amazon Quicksight, en el cual los asistentes pudieron ver cómo los tweets que ellos mismos generaron durante la sesión aparecieron en las diferentes secciones del dashboard: Tipos de Entidades más mencionadas Sentimientos por minuto Texto original, traducción y sentimiento de cada tuit Localización geográfica del tuit Análisis de Audio de las Llamadas de un Call Center con Machine learning Por medio de un tablero implementado en Kibana, las empresas asistentes al Workshop vieron cómo diversos archivos de audio eran procesados y analizados para identificar en ellos las palabras clave, entidades, textos, datos y metadatos que contenían cada uno de ellos. Con esto podría evidenciar una de las Mejores Prácticas para Arquitecturas de la Nube, ya que no existe un rígido endurecimiento entre cada componente del flujo de datos (para este caso de uso se empleó Kibana como consumidor del Data Lake, sistema diferente al caso anterior pero basado en S3 como Data Lake). Reconocimiento de Imágenes y Video usando Machine Learning Los asistentes al evento podrán observar cómo un sistema apoyado en Amazon Rekognition estaba cargando una foto de una persona, para luego identificarse en un video o foto diferente si se encontró o no el rostro de la persona con la que se había operado el sistema. No sólo era posible encontrar este tipo de coincidencias. Adicional a esto, Rekognition entregó información detallada sobre las etiquetas, rasgos, características y celebridades del video o foto en tiempo real. Son precisamente este tipo de actividades las que permiten que AWS y Morris & Opazo puedan acercar a las Empresas todo el potencial que tiene la Computación en la Nube, en este caso en particular, el valor agregado que tienen las soluciones Big Data. Pero sobre todo, nos permiten escuchar ‘de primera mano’ las inquietudes que generan temas técnicos abordados de manera presencial, práctica y colaborativa. A todos los asistentes, ¡mil gracias por su activa participación en nuestro Workshop! Como un socio de AWS con la Competencia de Big Data, hemos superado un alto nivel de requisitos tales como evidenciar nuestro profundo conocimiento técnico y/o experiencia en consultoría ayudando a empresas a evaluar y usar herramientas, técnicas y tecnologías de Big Data de forma productiva en AWS. Esto significa que tenemos el conocimiento, la capacidad y las herramientas necesarias para ayudar a su organización a obtener el máximo provecho de sus cargas de trabajo de Big Data
Caso de éxito – Inteligencia Artificial: Novis – Pronósticos de Ventas
Resumen ejecutivo: Novis es líder en implementación y administración de soluciones SAP e innovación digital. Actualmente, la empresa tiene más de 150 clientes tanto en Chile como en Latinoamérica, administrando más de 300 instancias y 30.000 usuarios, con un staff de 150 consultores y administradores SAP. El desafío a resolver La entidad no cuenta con una buena organización y manejo de sus datos y desean encontrar una solución robusta, clasificando sus metadatos, utilizando los servicios de AWS con una infraestructura como servicio, instalando Apache Atlas, con un conjunto de herramientas, conectándose con la fuente original de los datos y de esta manera tener un mejor manejo, administración y auditoría de sus metadatos. Solución propuesta Utilizando herramientas agnósticas como Apache Atlas, Hive y Hue, para establecer los procesos de linaje y clasificación de metadatos, se desplegó una solución a escala de gobierno de datos en AWS, integrado con servicios de procesamiento clusterizados para la migración gestión de metadatos de tres entidades de salud. Beneficios: Características importantes a un bajo costo. Disponibilidad oportuna de la información. Metadatos Centralizados. Confiabilidad y seguridad. Tecnologías usadas Amazon SageMaker proporciona a los desarrolladores y científicos de datos la posibilidad de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida. Resultados: Disminución de tiempo en la preparación de los pronósticos. Mejorar la planificación comercial.
Morris & Opazo first AWS partner to achieve Data & Analytics Competency in Latin America
Morris & Opazo anunció hoy que ha sido validado para alcanzar el estatus de Amazon Web Services (AWS) Data & Analytics Competency, siendo el 1er Partner en América Latina con este estatus. Esta designación reconoce que Morris & Opazo ha demostrado éxito ayudando a los clientes a evaluar y utilizar las herramientas, técnicas y tecnologías para trabajar con datos de manera productiva, a cualquier escala, y lograr con éxito sus objetivos de datos y análisis en AWS. ¿Qué significa esto? Alcanzar la competencia de datos y análisis de AWS distingue a Morris & Opazo como miembro de la red de socios de AWS (APN) que posee una profunda experiencia en el dominio en una o más de las siguientes categorías: consultoría, integración de datos, administración de datos, análisis avanzado, análisis y visualización de datos, habiendo desarrollado una tecnología y soluciones innovadoras que aprovechan los servicios de AWS. Para recibir la designación, los socios de APN deben demostrar una gran experiencia en AWS y ofrecer soluciones sin problemas en AWS. “En Morris & Opazo estamos orgullosos de ser el primer socio de AWS en América Latina en lograr la competencia de datos y análisis”, dijo Marcelo Rybertt, Country Manager de Morris & Opazo. “Nuestro equipo tiene el compromiso de estar siempre a la vanguardia de la tecnología para ofrecer soluciones óptimas que generen valor; que ayudan a nuestros clientes a lograr sus objetivos de datos y análisis aprovechando la agilidad, la escalabilidad y la innovación de la nube de AWS”. AWS está habilitando soluciones escalables, flexibles y rentables desde nuevas empresas hasta empresas globales. Para respaldar la integración y la implementación perfectas de estas soluciones, AWS estableció el Programa de competencias de AWS para ayudar a los clientes a identificar socios de consultoría y tecnología de APN con amplia experiencia y conocimientos en la industria. Aprende más Para obtener más información sobre nuestro servicio de Data & Analytics en la nube, visite nuestro sitio web: https://blog.morrisopazo.comspecialists-big-data-solutions-aws-cloud-partner/ Acerca de Morris & Opazo Durante más de 12 años hemos entregado soluciones de alta gama perfectamente adaptadas a las necesidades de nuestros clientes. Nuestro éxito es el resultado de un estricto proceso de selección de talento, un impulso continuo por la innovación utilizando las últimas tecnologías y la flexibilidad de nuestras metodologías de gestión de proyectos.
Morris & Opazo primer partner de AWS en lograr Competencia de Data & Analytics en Latinoamérica
Morris & Opazo anunció hoy que ha sido validado para lograr la Competencia de Data & Analytics de Amazon Web Services (AWS), siendo el 1er Partner en Latinoamérica en alcanzar dicho logro. Esta designación reconoce que Morris & Opazo ha demostrado éxito en ayudar a sus clientes a evaluar y utilizar las herramientas, técnicas y tecnologías para trabajar con datos de manera productiva, a cualquier escala, logrando con éxito sus metas de Data & Analytics en AWS. ¿Qué significa esto? El logro de la competencia de Data & Analytics de AWS distingue a Morris & Opazo como miembro de la Red de Socios de AWS (APN) que posee una amplia experiencia en el dominio en una o más de las siguientes categorías: Consultoría, Integración de Datos , Administración de Datos, Análisis Avanzado y Visualización de Datos, Ingesta y Recolección de Datos, Almacenamiento de Datos, Procesamiento de Datos y Análisis de Datos; Habiendo desarrollado una tecnología innovadora y soluciones que aprovechan los servicios de AWS. Para recibir la designación, los socios de APN deben poseer una amplia experiencia en AWS y ofrecer soluciones a la perfección en AWS. «En Morris & Opazo estamos orgullosos de ser el primer Partner de AWS en Latinoamérica en alcanzar la competencia de Data & Analytics», dijo Marcelo Rybertt, Country Manager de Morris & Opazo. «Nuestro equipo está empeñado en estar siempre a la vanguardia para poder ofrecer soluciones óptimas y que generen valor; que ayuden a nuestros clientes a alcanzar sus metas de Data & Analytics aprovechando la agilidad, escalabilidad e innovación de la Nube de AWS». AWS está permitiendo soluciones escalables, flexibles y rentables desde nuevas empresas hasta empresas globales. Para respaldar la perfecta integración y el uso de estas soluciones, AWS restablecer el Programa de Competencia de AWS para ayudar a los clientes a identificar Socios de APN de Consultoría y Tecnología con amplia experiencia y experiencia en la industria. Conozca Más Para conocer más sobre nuestro servicio de Data & Analytics en la Nube, visite nuestro sitio web: Acerca de Morris & Opazo Durante más de 12 años hemos entregado soluciones de alta gama perfectamente adaptadas a las necesidades de nuestros clientes. Nuestro éxito es el resultado de un correcto proceso de selección de talento, un impulso continuo para la innovación utilizando las últimas tecnologías y la flexibilidad de nuestras metodologías de gestión de proyectos.
Data Governance and Security
Gobierno y seguridad de datos Reduzca los riesgos de seguridad y privacidad y satisfaga las necesidades de cumplimiento con un lago de datos no identificado Las empresas de hoy acumulan una gran cantidad de datos de los consumidores, incluida la información de identificación personal (PII). Estos datos contienen una gran cantidad de información que los analistas pueden usar para mejorar sus ofertas comerciales; sin embargo, los datos confidenciales que contiene deben protegerse para conservar la confianza del cliente y cumplir con las normas y mandatos de privacidad. Un lago de datos anonimizados (DIDL) es un enfoque arquitectónico diseñado para ayudar a las organizaciones a utilizar los datos como un diferenciador competitivo, al tiempo que reduce los riesgos asociados con la gestión de todos sus datos, en particular la información de identificación personal. Un DIDL ayuda a resolver el problema de la privacidad de los datos al desidentificar y proteger la información confidencial, incluso antes de que ingrese a su lago de datos. Al minimizar el almacenamiento y el uso de PII, puede reducir significativamente el riesgo de violaciones de datos y uso indebido de datos, y reducir los costos de cumplimiento. Todo sin perder la capacidad de comprender y utilizar sus datos para obtener una ventaja competitiva. Las soluciones DIDL ayudan a las empresas a llegar a la raíz del riesgo cuando se trata de arquitecturas de datos y protección de PII. Un DIDL puede ayudarlo a descubrir , identificar , catalogar , monitorear y proteger sus datos . Al eliminar la información de identificación personal antes de que ingrese a su lago de datos , puede continuar creando valor para usted y sus clientes, sin riesgo. Esto incluye definir y hacer cumplir las políticas; seguridad y gestión de la información personal; creación de catálogos de datos y glosarios; linaje de datos, enmascaramiento de datos ; y más. Ayudamos a los clientes a lograr sus requisitos de cumplimiento y gobierno de datos para obtener el máximo valor de sus datos. El gobierno de datos no es un concepto nuevo, pero las nuevas regulaciones, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR), así como el tamaño, la complejidad y el alcance de los datos actuales, requieren un enfoque completamente nuevo. Las tecnologías de big data hicieron factible recopilar diferentes tipos de datos de innumerables fuentes, como navegadores, aplicaciones móviles y dispositivos conectados, creando enormes depósitos de datos en el proceso. Sin embargo, el almacenamiento de datos no es suficiente. En la mayoría de los casos, las organizaciones no saben qué datos tienen, dónde están almacenados o cuán confidenciales y precisos son. Esto evita que las organizaciones obtengan valor de sus datos. También crea un riesgo significativo, desde filtraciones de datos y uso indebido de datos hasta la pérdida de secretos corporativos y la confianza del cliente. Las organizaciones necesitan descubrir y comprender fácilmente todos los datos que administran. Necesitan identificar, categorizar y asegurar automáticamente los datos, incluida la información confidencial y de identificación personal (PII). Deben asegurarse de que solo las personas adecuadas accedan a los datos y solo para usos permitidos. Y deben hacerlo sin obstaculizar su capacidad para extraer valor de los datos. Ventajas de AWS Data Governance para datos y análisis Catálogo de datos: un sistema de gestión de catálogo de datos que supervisa todos los activos del lago de datos y proporciona a los administradores de datos la capacidad de gestionar el acceso a los activos de datos. ETL: servicios de extracción, transformación y carga que se integran con servicios de enmascaramiento basados en políticas. Enmascaramiento: una solución basada en políticas que extrae y enmascara datos de PII confidenciales antes de que aterricen en un lago de datos. Transferencia de datos coincidentes y no identificados: transfiera de forma segura datos de terceros mediante un modelo de confianza descentralizado. Existen numerosos servicios de AWS que tienen una importancia especial para los clientes que se centran en el cumplimiento del RGPD, entre ellos: Amazon GuardDuty : un servicio de seguridad que ofrece detección inteligente de amenazas y monitoreo continuo Amazon Macie : una herramienta de aprendizaje automático para ayudar a descubrir y proteger los datos personales almacenados en Amazon S3 Amazon Inspector : un servicio de evaluación de seguridad automatizado para ayudar a mantener las aplicaciones en conformidad con las mejores prácticas de seguridad Reglas de AWS Config : un servicio de monitoreo que verifica dinámicamente los recursos de la nube para verificar el cumplimiento de las reglas de seguridad Fuentes: https://aws.amazon.com/es/blogs/security/all-aws-services-gdpr-ready https://d1.awsstatic.com/whitepapers/compliance/GDPR_Compliance_on_AWS.pdf
Construyendo un Data Lake en AWS
Anuncios y Noticias de AWS re:Invent 2018 – Las Vegas
Durante el pasado re:Invent 2018, actividad que año a año realiza Amazon Web Services con clientes y partners en la ciudad de Las Vegas, diversos fueron los anuncios realizados respecto a capacidades, funciones y aplicaciones que prometen grandes oportunidades y retos en el contexto de la tecnologia de la nube. Han sido más de 20 lanzamientos, muchos de ellos centrados en su principal apuesta: aprendizaje automático, así como también blockchain, serverless y bases de datos. Durante el encuentro, Andy Jassy, CEO de la división de machine learning destacó en su presentación que su cuota de mercado cloud es de un 51,80%, seguido de sus competidores más cercanos, Azure con 13,30%; Alibaba, con un 4,6% y Google, con un 3,3%. Anuncios APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 1. SageMaker: La plataforma estrella cuenta con nuevas funcionalidades que facilitarán a los desarrolladores la creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático, incluido el etiquetado automático de datos a bajo costo y el aprendizaje por refuerzo (RL – Reinforcement Learning). La solución Amazon SageMaker ahora admite nuevas capacidades para una mejor orquestación, experimentación y colaboración para flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML). AWS Step Functions ya puede integrarse con Amazon SageMaker y AWS Glue, “lo que facilita la creación, implementación, monitoreo e iteración de flujos de trabajo de Machine Learning. 2. AWS Deep Racer AWS ayudará a los desarrolladores a comenzar a utilizar el aprendizaje automático con AWS DeepRacer , un modelo de coche de carreras autónomo a escala 1/18 para desarrolladores e impulsado por aprendizaje por refuerzo, adentrándose así en este nuevo mercado del coche autónomo. 3. Robomaker de AWS Creación de robótica inteligente. AWS RoboMaker amplía el marco de software de robótica de código abierto más utilizado, el Sistema Operativo de Robots (ROS), con conectividad a los servicios de AWS, incluye los servicios de aprendizaje automático, monitoreo y análisis para permitir que un robot pueda transmitir datos , navegar, comunicarse, comprender y aprender. AWS RoboMaker proporciona un entorno de desarrollo integrado de robótica basado en AWS Cloud para el desarrollo de aplicaciones, simulación robótica para acelerar las pruebas de aplicaciones y la administración de flotas para la implementación, actualización y administración remota de aplicaciones. 04. Amazon Elastic Inference, TensorFlow y Amazon EC2 P3dn También en esta área se realizaron anuncios para reducciones de costo en las predicciones de Machine Learning con Amazon Elastic Inference , mejoras en TensorFlow y nuevas instancias de Amazon EC2 P3dn ; entre otras. Todos estos nuevos servicios permiten poner al aprendizaje automático en manos de más desarrolladores. BASES DE DATOS 4. AWS ha anunciado nuevas capacidades para Amazon Aurora y Amazon DynamoDB. La Amazon Aurora Global Database ofrece a los clientes la posibilidad de actualizar una base de datos en una sola región y hacer que se replique automáticamente en otras regiones de AWS para una mayor disponibilidad y recuperación ante desastres. 5. La nueva función Amazon DynamoDB On-Demand proporciona un aprovisionamiento de capacidad de lectura/escritura que elimina la necesidad de planificación de capacidad y permite a los clientes pagar solo por las solicitudes de lectura/escritura que consumen. 6. Mientras que el lanzamiento de DynamoDB Transactions permite a los desarrolladores crear garantías de transacciones para múltiples actualizaciones de elementos, lo que facilita la prevención de conflictos y errores al desarrollar aplicaciones empresariales críticas y altamente escalables. 7. AWS también anunció dos nuevos servicios de base de datos, Amazon Timestream , una base de datos de serie de tiempo rápido, escalable y totalmente gestionada para IoT y aplicaciones operativas. 8. Y Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) , un ledger altamente escalable, inmutable y verificable criptográficamente. 9. AWS ha anunciado tres nuevos servicios que ofrecen automatización y orientación prescriptiva para ayudar a los clientes a desarrollar más rápido en AWS. AWS Control Tower ofrece a los clientes una «zona de aterrizaje» automatizada que facilita la configuración de un entorno con múltiples cuentas y controla continuamente las cargas de trabajo en AWS con reglas de seguridad, operaciones y cumplimiento. 10. AWS Lake Formation hace que sea mucho más fácil para los clientes construir un data lake seguro al simplificar y automatizar muchos de los complejos pasos manuales que generalmente se requieren, incluyendo la recopilación, limpieza y catalogación de datos. 11. AWS Outposts: AWS anunció AWS Outposts, racks de almacenamiento y cálculo totalmente administrados y configurables construidos con hardware diseñado por AWS y que permiten a los clientes ejecutar el cálculo y el almacenamiento on-premise, al tiempo que se conectan con el resto de la amplia gama de servicios en la nube de AWS. Servicios y almacenamiento de almacenamiento: 12. Amazon S3 Intelligent-Tiering es una nueva clase de almacenamiento de Amazon S3 que optimiza automáticamente los costos de almacenamiento de los clientes para datos con patrones de acceso desconocidos o cambiantes al mover los datos al nivel de almacenamiento más rentable. 13. Amazon S3 Glacier Deep Archive es una nueva clase de almacenamiento que ofrece el costo más bajo de cualquier proveedor de la nube a solo $ 0.00099 por GB-mes. 14. Amazon S3 Batch Operations es una función de automatización y administración de almacenamiento masivo que facilita a los clientes ejecutar las funciones de AWS Lambda o aplicar otros cambios a miles de millones de objetos. 15. Amazon FSx para Windows File Server proporciona un almacenamiento de archivos compartidos basado en Windows totalmente administrado, diseñado para ayudar a los clientes a llevar a cabo sus aplicaciones en AWS (lift-and-shift). 16. Amazon FSx para Lustre es un sistema de archivos totalmente administrado que está optimizado para cargas de trabajo con un uso intensivo de cálculo, como computación de alto rendimiento, aprendizaje automático y flujos de trabajo de procesamiento de datos de medios. 17. Amazon EFS Infrequent es una nueva clase de almacenamiento para Amazon EFS que está diseñada para archivos a los que se accede con menos frecuencia, lo que permite a los clientes reducir los costos de almacenamiento hasta en un 85% en comparación con el almacenamiento EFS Estándar. 18. AWS DataSync es un servicio de transferencia de datos que
Copias de Seguridad & Recuperación en AWS
