Lo que pasó en el AWS re:Invent no se queda en Las Vegas: cómo impacta en nuestros proyectos.

Después de la resaca del re:Invent de AWS, desde Paradigma hemos hecho los deberes y queremos hacer un análisis de las mejoras y nuevas capacidades que pueden influir de manera directa en nuestros proyectos, es decir, hemos identificado aquellas iniciativas que podrían traducirse en “tareas pendientes” que os recopilamos en este post.

Datos en el centro: claves esenciales de la analítica en AWS re:Invent

Transforma tus consultas con Amazon Aurora DSQL

Durante el re:Invent, una de las noticias que más impacto ha causado es la presentación de Amazon Aurora DSQL, una opción de Aurora Serverless, que permite a los equipos de desarrollo ejecutar consultas SQL distribuidas en múltiples bases de datos Aurora. Esta característica facilita la integración de datos de diferentes fuentes y mejora la eficiencia en la ejecución de consultas complejas.

Aurora DSQL está diseñada para alcanzar un 99.99% de disponibilidad en configuraciones de una sola región y un 99.999% en configuraciones de múltiples regiones, lo que la hace ideal para construir aplicaciones altamente disponibles.

Una transformación importante en nuestra manera de trabajar.

Aurora DSQL permite, de esta forma, realizar análisis más profundos y obtener información valiosa sin necesidad de mover datos entre bases de datos. Además, es compatible con las herramientas y aplicaciones existentes, lo que simplifica su adopción.

En qué nos beneficia esta funcionalidad.

Al prescindir de la necesidad de mover datos entre varias localizaciones, se mejora el rendimiento y se reducen los costes sin tener que sacrificar la alta disponibilidad de las aplicaciones. Entendemos que, por lo tanto, Aurora DSQL empezará a ser una opción muy a tener en cuenta a partir de ahora.

AWS S3 Tables con Apache Iceberg: para una eficiencia y rendimiento sin precedentes

Amazon S3 ha ampliado sus capacidades al introducir tablas gestionadas de Apache Iceberg, lo que permite realizar análisis de datos en sus datalakes de manera más rápida y eficiente. Con esta mejora, se pueden gestionar grandes volúmenes de datos de forma óptima, agilizando sus flujos de trabajo analíticos y facilitando la toma de decisiones basada en datos.

Ventajas aplicables en nuestros proyectos:

Gracias a esta nueva integración, se prevé una mejora en el rendimiento de las consultas de hasta tres veces y hasta diez veces más transacciones por segundo (TPS). Por no mencionar que Iceberg Tables se posiciona como el formato de Tabla más usado del mercado con el que se integran otros actores del mercado como pueden ser Snowflake, Denodo… Se trata, por lo tanto, de una ventaja que no podemos ignorar (y nuestros clientes, tampoco).

Amazon S3 Metadata: la forma más fácil y rápida de descubrir y entender datos en S3

Amazon S3 Metadata genera metadatos de objetos en casi tiempo real, facilitando el descubrimiento y la comprensión de datos sin necesidad de sistemas complejos. Por defecto, S3 Metadata ofrece metadatos de objetos definidos por el sistema, como la fecha de creación y la clase de almacenamiento, así como metadatos personalizados, que incluyen etiquetas y datos definidos por el usuario durante la carga del objeto. También proporciona metadatos de eventos, que indican cuándo se actualiza o elimina un objeto y la cuenta de AWS que realizó la solicitud. Las tablas de metadatos se almacenan en tablas de S3, diseñadas para optimizar el almacenamiento de datos tabulares. Para consultar estos metadatos, puedes integrar tu bucket de tablas con servicios de análisis de AWS, como Amazon Athena, Amazon Redshift y Amazon QuickSight.

Así pues, esta funcionalidad permite a los clientes consultar y utilizar datos para análisis de negocios y aplicaciones en tiempo real.

Un cambio significativo en nuestro flujo de trabajo.

Con el aumento del uso de S3 como repositorio central de datos, la importancia de los metadatos ha crecido. Muchos clientes han tenido que crear sistemas complejos para gestionar estos metadatos, lo que resulta costoso y consume mucho tiempo. Gracias a esta mejora, todo ese proceso se simplifica mucho y permite facilitar esta gestión de forma más rápida y eficaz.

Impulso Cloud: migración y modernización de aplicaciones en AWS

Otro de los temas clave del evento fue la migración y modernización de aplicaciones, un claro reflejo del compromiso de AWS con este tipo de iniciativas. Los puntos más destacados en este ámbito fueron:

Adiós a las restricciones de fondos en el MAP

AWS elimina los límites de financiación para el MAP, demostrando su fuerte compromiso en este ámbito. Esto significa que las empresas pueden obtener un apoyo continuo para proyectos de modernización, incluso en los de gran envergadura, eliminando una barrera importante para la adopción cloud.

En qué nos afecta:

• Proyectos de migración a gran escala. La financiación limitada solía desincentivar la participación o el inicio de grandes proyectos de migración. Al eliminar esta barrera, incentivamos a nuestros clientes a emprender proyectos más ambiciosos.
• Mayor inversión en la transformación del cliente. Al eliminar los límites de financiación, los clientes pueden invertir más en proyectos de modernización, lo que se traduce en un servicio de mayor calidad y más valor para los clientes que migran a AWS.

Kubernetes: el orquestador “simplificado” de la Modernización

Conscientes del papel fundamental que juega una solución de Kubernetes en los procesos de transformación de las compañías, varias mejoras o capacidades se han presentado en este sentido:

EKS Auto Mode es una nueva funcionalidad de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) que simplifica la administración de clústeres de Kubernetes. En lugar de tener que gestionar manualmente la infraestructura subyacente, como las instancias EC2, EKS Auto Mode se encarga de ello de forma automática.

Impacto en los clientes.

EKS Auto Mode simplifica la gestión de Kubernetes en AWS al eliminar la complejidad de la infraestructura subyacente. Los clientes pueden centrarse en desarrollar aplicaciones en lugar de configurar y mantener clústeres, mientras disfrutan de alta disponibilidad, escalabilidad automática y mayor seguridad gracias a las actualizaciones gestionadas.

Amazon EKS Hybrid Nodes es una característica que permite a los clientes integrar su infraestructura local ("on-premises") en los clústeres de EKS. En esencia, elimina la barrera entre la nube y el data center, permitiendo a las empresas ejecutar aplicaciones en ambos entornos de forma unificada.

Cómo lo aprovecharemos:

Su rol como puente que conecta la infraestructura local con la nube de AWS convierte a EKS es una solución con la flexibilidad y control necesarios para adoptar una estrategia de nube híbrida en un contexto de modernización de aplicaciones, gracias a todas las ventajas que ofrece a nuestros clientes:

• Flexibilidad en la ubicación. Permite ejecutar aplicaciones tanto en la nube de AWS como en centros de datos locales, ideal para cumplir requisitos de latencia, costos o cumplimiento.
• Transición gradual a la nube. Facilita migraciones a su propio ritmo, combinando operaciones locales y en la nube sin interrupciones.
• Aprovechamiento de la infraestructura existente. Maximiza el valor de inversiones locales mientras se modernizan aplicaciones con Kubernetes y se preparan para la nube.
• Gestión simplificada. Ofrece una consola unificada para manejar aplicaciones en la nube y localmente, con políticas consistentes y menor complejidad operativa.

Migración de cargas de VMware, Amazon EVS como alternativa

La adquisición de VMware por parte de Broadcom en 2023 generó preocupación entre sus clientes debido al aumento de precios y la agrupación de productos, lo que ha convertido la migración de estas cargas de trabajo en un tema recurrente en decenas de charlas en re:Invent.

En respuesta, AWS ha lanzado Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS), actualmente en versión preliminar, un servicio que permite a los clientes ejecutar VMware Cloud Foundation (VCF) directamente en su Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). Esta solución amplía las opciones de rehost de cargas de VMware en AWS, como ROSA y Nutanix.

Amazon EVS simplifica y automatiza las implementaciones, ofreciendo un entorno VCF listo para usar. De este modo, los clientes pueden migrar rápidamente sus máquinas virtuales basadas en VMware a AWS, utilizando el mismo software y herramientas que ya emplean en sus entornos locales. En resumen, Amazon EVS ofrece VMware como un servicio, permitiendo ejecutar VCF en la nube de AWS.

Desde nuestro punto de vista puede ser una solución estratégica para clientes que desean mantener la compatibilidad con su entorno VMware existente mientras aprovechan las ventajas de la nube de AWS, siendo sus ventajas principales:

1. Migración sin complicaciones

• Transición rápida a la nube sin refactorizar aplicaciones.
• Migración sin interrupciones, manteniendo direcciones IP y sin necesidad de reentrenar equipos.
• Uso de licencias VMware existentes, generando ahorro en costos.

2. Control y adaptabilidad

• Flexibilidad para gestionar el entorno VCF a medida, con opción de autogestión o delegar a un partner de AWS.
• Optimización de la arquitectura VMware según las necesidades de nuestras aplicaciones.

3. Aprovechando el poder de la nube de AWS

• Escalabilidad y rendimiento de AWS, garantizando disponibilidad y respuesta ante fluctuaciones de demanda y acceso integrado a más de 200 servicios de AWS, impulsando la innovación y la transformación de la compañía.

La IA como acelerador en migración y modernización: Amazon Q Developer

Como no podía ser de otro manera, la IA también ha tenido un papel protagonista en este contexto, cuyo rol radica en acelerar los procesos de migración y/o modernización, donde podemos destacar lo siguiente:

Aceleración de la migración de bases de datos gracias a que en AWS Database Migration Service automatiza la conversión de esquemas utilizando IA generativa para agilizar dicha migración.

Pero la solución estrella es Amazon Q Developer, una herramienta que automatiza tareas repetitivas en el desarrollo de software haciendo uso de IA generativa, entre sus características principales están:

• Agilizar el desarrollo al integrarse con GitLab para automatizar tareas como revisiones de código y pruebas unitarias, liberando a los equipos de desarrollo para que se concentren en la lógica de las aplicaciones y aceleren la modernización. Además, mediante AWS App Studio, permite crear aplicaciones de manera sencilla, incluso sin experiencia en codificación.
• Modernización de código. Transforma código en plataformas o sistemas heredados, reduciendo costes y tiempo sin necesidad de reescribir sistemas críticos desde cero.

Este último punto se debe a los Amazon Q Developer Agents en versión preliminar, que facilitan la transición de aplicaciones heredadas a la nube, actualmente focalizados o especializados en aplicaciones .NET, VMware y mainframes.

A nivel de equipo las ventajas son evidentes:

• Mayor productividad: libera a los equipos de desarrollo de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en la innovación.
• Agilidad: responde rápidamente a las necesidades de los proyectos, mejorando la experiencia del cliente.
• Eficiencia operativa: automatiza investigaciones y remediaciones en AWS, reduciendo tiempos y recursos.

A nivel de proyectos de modernización los beneficios de Q Developer y sus agentes:

• Aceleración de la migración: simplifican tareas complejas, permitiendo una transición rápida a la nube.
• Reducción de riesgos: automatiza procesos, minimizando errores humanos y tiempo de inactividad.
• Modernización simplificada: facilitan la conversión de código heredado a lenguajes modernos y su integración en arquitecturas de AWS.

Es otro componente clave de Amazon Q Developer (Operations) enfocado en analizar entornos de AWS y ofrecer pasos para la resolución y optimización de problemas.

¿En qué nos impacta su utilización?

• Diagnóstico ágil. Detecta problemas rápidamente gracias al análisis automatizado, acelerando la resolución de incidentes.
• Remediación guiada. Ofrece soluciones específicas paso a paso, reduciendo la necesidad de experiencia técnica avanzada y mejorando los tiempos de recuperación.
• Eficiencia operativa mejorada. Automatiza investigaciones y remediaciones, liberando a los equipos para centrarse en tareas de alto valor estratégico.

En resumen, Amazon Q Developer redefine la productividad, la modernización y la resolución de problemas, posicionándose como una herramienta esencial para equipos y proyectos que buscan alcanzar un nuevo nivel de eficiencia en procesos de transformación.

Un nuevo horizonte para la IA: AWS en la era de la innovación generativa

Nuevas soluciones de IA para una mayor productividad

AWS presentó la familia de modelos Nova, una nueva generación de IA diseñada para comprender y generar contenido de manera eficiente. Además de procesar texto, estos modelos ahora permiten generar imágenes y vídeos, expandiendo las posibilidades creativas y técnicas en nuestro proyectos.

Nova está disponible en diferentes sabores:

• Amazon Nova Micro: modelo de procesamiento de texto.
• Amazon Nova Lite: modelo multimodal que puede procesar texto, audio y vídeo.
• Amazon Nova Pro: modelo multimodal con añadidos avanzados.
• Amazon Nova Premier: modelo multimodal con capacidad de razonamiento.
• Amazon Nova Canvas: modelo que genera imágenes.
• Amazon Nova Reel: modelo que genera vídeos.

AWS anunciaba también los siguientes pasos dentro de Nova con Amazon Nova Speech to Speech e, incluso, atreviéndose a decir que llegarán a implementar la versión de Amazon Nova Any-To-Any.

Impacto en nuestros proyectos:

• Automatización avanzada: creación de chatbots más intuitivos y herramientas de diseño visual personalizadas.
• Seguridad garantizada: la integración de marcas de agua en los contenidos asegura altos estándares de protección de propiedad intelectual.
• Mayor creatividad: ampliación de las soluciones visuales y audiovisuales en nuestras iniciativas.

Supercomputación para IA: más allá de los límites

El anuncio de Project Rainier, desarrollado en colaboración con Anthropic, marca un hito en la supercomputación de IA. Esta infraestructura está diseñada para manejar modelos de IA a una escala sin precedentes. Este proyecto, utiliza los chips Trainium 2 de AWS, posicionándolos como una alternativa competitiva a las GPU de Nvidia. El Ultracluster está diseñado para mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de IA, ofreciendo una opción rentable para empresas que buscan infraestructura de IA avanzada.

Cómo lo aprovecharemos:

• Mayor capacidad analítica. Procesamiento de datos masivos para proporcionar análisis predictivos más precisos.
• Resolución de problemas complejos. Abordar desafíos empresariales con mayor rapidez e innovación.

Ampliación de Amazon Bedrock

Llevamos un año lleno de novedades dentro de los servicios de Amazon de IA Generativa, y sobre todo con su proyecto estrella “Amazon Bedrock”. Aún así, durante el re:Invent AWS ha conseguido impresionarnos con nuevas funcionalidades, algunas de ellas en modo preview, permitiendo acceso a más modelos de IA generativa especializados y facilitando a las empresas la creación y escalado de aplicaciones de IA Generativa de manera mucho más eficiente y segura.

Aunque han sido muchas las novedades sobre Bedrock, a continuación resumimos lo que para nosotras han sido las características destacadas:

• Incorporación de nuevos modelos. Se añadieron más de 100 modelos adicionales, incluyendo innovaciones de Luma AI y poolside, ampliando las opciones para personalización y aplicaciones específicas.
• Salvaguardas de IA pioneras con Automated Reasoning Checks. Se implementaron verificaciones de razonamiento automatizado para prevenir errores debidos a alucinaciones de los modelos.
• Colaboración multiagente. Se introdujo la capacidad de coordinar múltiples modelos de IA para abordar tareas complejas de manera más eficiente.
• Destilación de modelos. Se presentaron técnicas que permiten generar versiones más ligeras de los modelos sin comprometer el rendimiento.
• Memoria caché de indicaciones. Herramienta que acelera el procesamiento de solicitudes, reduciendo costos operativos y tiempos de inferencia.
• Automatización de datos.Transformación automática de datos no estructurados en estructurados, simplificando el análisis y el uso para la IA generativa sin necesidad de codificación.
• Compatibilidad con GraphRAG. Expande el uso de datos estructurados para bases de conocimiento, mejorando la personalización en aplicaciones de IA generativa.
• Amazon Bedrock IDE. Un entorno colaborativo integrado en modo preview en Amazon SageMaker Unified Studio, que permite a los equipos de desarrollo crear y personalizar rápidamente aplicaciones de IA generativa. Esta herramienta ofrece una interfaz intuitiva para acceder a modelos fundamentales de alto rendimiento y capacidades avanzadas como Knowledge Bases, Agents y Guardrails, facilitando la creación de aplicaciones de IA generativa de manera eficiente.

Cómo nos impacta:

• Personalización a otro nivel. Crear soluciones adaptadas a desafíos específicos, desde generación de contenido hasta experiencias de usuario más precisas. La automatización y el soporte para datos estructurados permiten utilizar más información para crear experiencias personalizadas e innovadoras.
• Mayor flexibilidad. Contar con un portafolio más amplio de herramientas para resolver necesidades únicas.
• Mayor precisión. Con Automated Reasoning Checks, podemos abordar casos críticos que requieren los más altos estándares de exactitud.
• Soluciones complejas simplificadas. La colaboración multiagente amplía la capacidad de resolver problemas sofisticados con eficiencia y creatividad.
• Eficiencia optimizada. Model Distillation reduce significativamente los costos y tiempos de ejecución, facilitando el uso de IA generativa en aplicaciones escalables.

AWS lanza SageMaker Lakehouse: gestión de datos simplificada

Amazon SageMaker Lakehouse es la nueva solución de AWS para unificar y simplificar la gestión de datos empresariales. Con esta solución, puedes acceder de manera centralizada a lagos de datos (Amazon S3), almacenes de datos (Amazon Redshift) y hasta realizar consultas federadas sobre múltiples fuentes sin mover la información, todo desde un entorno único e integrado.

Ventajas para nuestros proyectos:

1. Unificación de datos. Acceso centralizado a toda la información empresarial sin duplicarla, compatible con APIs estándar como Apache Iceberg. Además, puedes realizar queries federadas, integrando datos en tiempo real desde diferentes fuentes.
2. Análisis más rápido. Herramientas integradas para machine learning y análisis de datos que agilizan procesos y aceleran decisiones.
3. Seguridad robusta. Controles avanzados de acceso y permisos, garantizando la confidencialidad y el cumplimiento normativo.

Un cambio significativo en nuestro flujo de trabajo.

• Procesamiento en tiempo real. Integración directa con sistemas como Salesforce o SAP, eliminando la necesidad de procesos ETL (Zero ETL), lo que simplifica las operaciones.
• Adaptabilidad empresarial. Capacidad para trabajar con datos estructurados y no estructurados, ajustándose a entornos dinámicos.
• Simplificación del ecosistema. Gracias a las consultas federadas, SageMaker Lakehouse reduce la necesidad de herramientas adicionales, haciendo todo más sencillo y eficiente.

La integración que faltaba para maximizar el potencial de los datos en AWS.

Después de años de avances en el gobierno y manejo de datos, SageMaker Lakehouse es un paso clave. Con esta solución, AWS cierra un ciclo al simplificar su ecosistema y lograr que sus herramientas trabajen de forma más conectada. Esto no solo hace que sea más fácil gestionar datos, sino que también ayuda a las empresas a trabajar mejor y sacar mayor provecho de su información.

El re:Invent no solo es un escaparate de innovación, sino una invitación a transformar cómo hacemos las cosas. Las novedades que hemos detallado en el post no son solo herramientas o capacidades: son oportunidades para replantear nuestros proyectos. Ahora, el desafío está en nuestras manos: identificar las iniciativas clave y llevarlas a la práctica. Desde Paradigma vamos a crear un impacto real con ellas. ¿Quieres dar el siguiente paso junto a nuestro equipo?