Acompanhe todas as novidades da re:Invent 2020, a maior conferência de desenvolvedores da AWS que, neste ano acontece de forma remota. Confere aí!

Começou nessa semana o Amazon Re:Invent 2020, a conferência de desenvolvedores da AWS, que nesse ano acontece de forma totalmente remota. Desde a última segunda-feira (30), até 14 de janeiro, serão anunciadas diversas mudanças na plataforma. Confira as novidades que foram divulgadas nesta terça-feira.

Analytics

Novo serviço – Amazon QuickSight Q Answers Natural-Language Questions About Business Data
A AWS anunciou em preview o Amazon QuickSight Q, um recurso de Natural Language Query (NLQ) desenvolvido através de machine learning (ML). Com o Q, os usuários podem agora usar o QuickSight para fazer perguntas sobre seus dados usando a linguagem cotidiana e receber respostas precisas em segundos.

Compute

Nova Solução – Use o Amazon EC2 Mac Instances para construir e testar macOS, iOS, ipadOS, tvOS, e watchOS Apps
A AWS apresentou uma grande novidade para o Amazon EC2! Agora é possível criar e desenvolver aplicações em macOS, iOS, ipadOS, tvOS, e watchOS!

Em breve – Amazon EC2 G4ad Instances com GPUs AMD para Graphics Workloads
Clientes com Workloads de alto desempenho gráfico, como os streaming de jogos, animação e/ou renderização de vídeo, estão sempre em busca de um desempenho superior a um custo menor. E a AWS anunciou que novas instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) na família de instâncias G4 estarão disponíveis em breve para melhorar o desempenho e reduzir o custo de Graphics Workloads de alta performance.

Novas Instâncias EC2 C6gn – Rede 100 Gbps com processadores AWS Graviton2
A AWS segue expandindo o portfólio de Arm-based Graviton2 com instâncias C6gn que fornecem até 100 Gbps de largura de banda de rede, até 38 Gbps de largura de banda do Amazon Elastic Block Store (EBS), até 40% maior desempenho no processamento de pacotes e até 40% melhor preço/desempenho em relação às instâncias otimizadas de rede comparáveis da geração atual baseada em x86.

EC2 Update – D3 / D3en Dense Storage Instances
A AWS lançou novas gerações das instâncias do tipo D, a D3 e D3en que fornecem enormes quantidades de armazenamento a um baixo custo.

Novo serviço – Amazon EC2 R5b Instances Provide 3x Higher EBS Performance
As instâncias R5 são projetadas para aplicações de memória intensiva, tais como bancos de dados de alto desempenho, caches distribuídos em escala da web in-memory, bancos de dados in-memory, grandes análises de dados em tempo real, e outras aplicações empresariais. A AWS anunciou a nova instância R5b, que fornece o melhor desempenho de armazenamento conectado à rede do EC2.

AWS Lambda – Granularidade de faturamento de 1ms adicionado no Cost Savings
Desde que o Lambda foi lançado em 2014, o preço tem sido baseado no número de vezes que o código é acionado (pedidos) e o número de vezes que o código é executado, arredondado para os 100ms mais próximos (duração). A partir dessa semana AWS arredondou a duração para o milissegundo mais próximo, sem tempo mínimo de execução.

AWS Lambda – Suporte de imagem de contêineres
Com a Lambda é possível carregar seu código e o executar sem a necessidade de servidores. Muitos clientes gostam da maneira como isso funciona, mas se você investiu em ferramentas de container para seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, não é fácil usar a mesma abordagem para construir aplicações usando a Lambda. Para ajudá-lo com isso, a ferramenta agora permite empacotar e implantar as funções Lambda como imagens de contêineres de até 10 GB de tamanho.

Em breve– 3 novas AWS Local Zones em 2020, e o planejamento de mais 12 em 2021
A AWS lançou a primeira AWS Local Zone em Los Angeles em dezembro de 2019, e adicionou uma segunda (também em Los Angeles) em agosto de 2020. Somando 3 disponíveis neste ano, a plataforma está planejando 12 para 2021 que estão em fase de escolha com o objetivo de permitir o acesso com latência de milissegundos de um dígito à grande maioria dos usuários nos Estados Unidos.

Containers

Amazon EKS Distro: A distribuição Kubernetes usada pela Amazon EKS
A AWS lançou o Amazon EKS Distro, uma distribuição da mesma versão de Kubernetes implantada pela Amazon EKS, em que pode ser usada para criar manualmente clusters Kubernetes em qualquer lugar.

Amazon ECR Public: Um Novo Registro Público de Contêineres
Não é novidade a capacidade de hospedar imagens de contêineres de forma privada na AWS com o Amazon Elastic Container Registry, e agora com o lançamento do Amazon Elastic Container Registry Public, é possível hospedar também contêineres públicos, permitindo que qualquer pessoa (com ou sem uma conta AWS) navegue e puxe seus contêineres publicados.

Preview do AWS Proton – Gerenciamento Automatizado para Implantação de Contêineres e Serverless
Manter centenas – ou às vezes milhares – de microserviços com recursos e configurações de uma infraestrutura em constante mudança é uma tarefa desafiadora até mesmo para as melhores equipes. O AWS Proton permite que as equipes de infraestrutura definam modelos padrão de forma centralizada e os disponibilizem para os desenvolvedores em sua empresa. Isso permite um melhor gerenciamento e atualização da infraestrutura sem impactar a produtividade dos desenvolvedores.

Customer Engagement

Amazon Connect – Agora mais inteligente e mais integrada com ferramentas de terceiros
Desde 2017, o Amazon Connect ajuda milhares de clientes a criarem seus próprios contact centers na nuvem. O Amazon Connect facilita a tarefa dos usuários sem muita experiencia a projetar fluxos de interação, gerenciar agentes e rastrear métricas de desempenho. E nessa semana a AWS anunciou um novo conjunto de capacidades para tornar o Amazon Connect mais inteligente e mais integrado com ferramentas de terceiros.

Database

Em preview – Maiores e Mais Rápidos Volumes de Block Express EBS io2 com Maior Rendimento
No início deste ano a AWS lançou volumes io2 com 100x mais durabilidade e 10x mais IOPS/GiB do que os volumes io1. E agora a plataforma disponibilizou em preview os volumes do io2 Block Express que são projetados para proporcionar um desempenho ainda maior!

Nova solução – Amazon EBS gp3 Volume permite que você forneça desempenho além da capacidade
Ao utilizar volumes SSD gp2 com o Amazon EBS, o desempenho está diretamente ligado à capacidade de armazenamento. E por isso a AWS anunciou o novo volume gp3 que permite aumentar a IOPS e a produção sem ter que fornecer capacidade de armazenamento em bloco adicional, pagando apenas pelos recursos que necessitam.

Front-End Web and Mobile

Nova solução – AWS Amplify Admin UI ajuda você a desenvolver anexos, sem necessidade de experiência em nuvem
Com o Amplify Admin UI, os desenvolvedores podem construir aplicações complexas e ricas em recursos, concentrando-se em seu modelo de dados específico de domínio em vez de gastar horas implantando e construindo uma infraestrutura da nuvem. O AWS Amplify oferece aos desenvolvedores front-end uma maneira mais rápida e fácil de desenvolver aplicativos móveis e web, e que são acessíveis aos desenvolvedores que não estão familiarizados com a nuvem e sem a necessidade de dar acesso à AWS a todos os membros da equipe.

Machine Learning

Nova solução – Amazon DevOps Guru ajuda a identificar erros de aplicação e consertos
Foi anunciado o Amazon DevOps Guru, um serviço de operações totalmente gerenciado que permite de forma mais simples, desenvolvedores e operadores melhorar a disponibilidade de aplicações, detectando automaticamente problemas operacionais e recomendando correções.

Novo serviço – Amazon Lookout for Equipment analisa dados históricos do sensor para ajudar a detectar falhas no equipamento
As empresas que operam equipamentos industriais estão constantemente trabalhando para melhorar a eficiência operacional e evitar paradas não planejadas devido a falha de componentes. O Amazon Lookout for Equipment é um serviço de machine learning (ML) baseado em API que detecta o comportamento anormal do equipamento e ajuda as empresas a monitorar a saúde de seus ativos.

Novo serviço – Amazon Lookout for Vision Simplifica a Detecção de Defeitos para a Fabricação
O Lookout for Vision é um novo serviço de machine learning que ajuda a aumentar a qualidade do produto industrial e reduzir os custos operacionais, automatizando a inspeção visual dos defeitos do produto em todos os processos de produção. Usando o Lookout for Vision, você pode detectar danos às peças fabricadas, identificar componentes ou peças em falta e descobrir questões relacionadas ao processo em suas linhas de fabricação.

AWS Panorama Appliance – Trazendo Aplicações de Visão Computacional para o Limite
A Amazon lançou em preview o AWS Panorama Appliance e seu console associado. O serviço permite desenvolver um modelo de visão por computador usando o Amazon SageMaker e depois implantá-lo em um Panorama Appliance que pode então rodar o modelo em transmissões de vídeo de várias câmeras de rede e de IP.

Novo serviço – Amazon Monitron
Monitron é um serviço de monitoramento fácil e econômico que permite monitorar as condições dos equipamentos em suas instalações, permitindo a implementação de um programa de manutenção preventiva.

Storage

Nova solução – O Amazon S3 Replication adiciona suporte para múltiplos buckets
O Amazon S3 Replication elimina a necessidade de você desenvolver suas próprias soluções para replicar os dados em múltiplos destinos. Você pode usar a flexibilidade do S3 Replication para armazenar múltiplas cópias de seus dados em diversas camadas de armazenamento, com diferentes tipos de criptografia, ou através de múltiplas contas.

Amazon S3 Update – Read-After-Write consistente
Com esta atualização do S3, todas as operações S3 GET, PUT e LIST, bem como as que mudam as tags de objetos, ACLs ou metadados, são agora fortemente consistentes. O que você escreve é o que vai ser lido, os resultados de uma LISTA serão um reflexo preciso do que está no bucket.

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Toda empresa pode usar Machine Learning?

Entenda como o Machine Learning pode alavancar os resultados da sua empresa Atualmente ouvimos muito sobre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP (Natural Language Processing), Visão Computacional e Generative AI. Nesse mar de sopa de letrinhas, a realidade é que muitas empresas de diversos segmentos ainda têm dúvidas sobre a possibilidade de utilizarem essas tecnologias em seu negócio. Outro questionamento comum é se o investimento trará um bom retorno financeiro (e em quanto tempo) e não apenas custos. Pensando em esclarecer esses e outros pontos, resolvi escrever sobre a aplicação dessas tecnologias em alguns segmentos de negócios. O conteúdo será abordado em diferentes postagens e, para hoje, o foco é o AGRONEGÓCIO. Machine Learning no Agronegócio Já não é de hoje que o agronegócio é um dos setores que impulsiona a economia nacional, representando  25% do Produto Interno Bruto.  A tecnologia é um dos fatores capazes de manter o Brasil como um dos maiores exportadores mundiais de alimentos e fibras. Entretanto, a velocidade das inovações em seus processos não acompanhava a necessidade das empresas, fato que mudou com a popularização das soluções mencionadas acima.  Muitos profissionais da área podem se perguntar: Como posso aplicar uma dessas tecnologias em minha empresa cujo foco é o agronegócio?  Como o meu retorno financeiro aumentará?  Dentre as tecnologias citadas, quais podem gerar um impacto positivo? O que preciso para começar? Bem, vamos lá… No agronegócio existem diversas vertentes como: Pecuária; Apicultura; Horticultura etc. Em todas é possível aplicar AI/ML (gosto de utilizar esse termo para resumir todas as tecnologias mencionadas e, seguirei utilizando dessa maneira ao longo dos meus posts). As siglas significam: Artificial Intelligence/Machine Learning e o único requisito para utilizá-las é ter ou coletar novos dados. Suponhamos que você tenha uma plantação de milhos em 1 hectare e normalmente utiliza um inseticida para combater larvas e mosquitos em toda a extensão do cultivo. Com AI/ML é possível focar somente em áreas onde a incidência desses insetos seja maior e exista um risco real ao plantio. As tecnologias possuem a capacidade de prever quais serão os pontos mais afetados por meio de um monitoramento rápido realizado com um drone. O equipamento dispõe de visão computacional e identifica os insetos, aplicando assim o inseticida. Usando como baseline um inseticida que consiga cobrir 100m², seria necessária a compra de 100 galões desse inseticida e, caso ele custasse aproximadamente R$ 231,00, o custo total seria de R$ 23.100,00. Agora, considerando uma área de foco coberta por AI/ML, dois galões cobrindo 200m² poderiam resolver todo o problema com um custo de R$ 462,00. Ou seja, economia de R$22.638,00. Esse foi apenas um dos clássicos exemplos de uso em uma plantação.  Mas, temos muitas outras áreas que podemos aplicar:  Manutenção preditiva dos equipamentos de plantação e colheita;  Previsões climáticas;  Previsões financeiras;  Previsões de demanda; Previsões de atraso na entrega do produto; Detecção de fraudes no processo; Simulações na criação de animais e desenvolvimento de plantas, etc.  Tudo isso apenas inserindo alguns dados de inputs para um modelo de AI/ML treinado. Conclusão A conclusão que deixo a você é que, dentro do segmento do agronegócio é possível aplicar AI/ML em qualquer área e departamento, tomando as melhores decisões baseadas em dados que muito provavelmente você já tenha e que estão apenas esperando para serem utilizados.  Em um mundo em constante evolução tecnológica, a pergunta de se toda empresa pode usar Machine Learning não deve mais ser “se”, mas sim”como”. No caso específico do agronegócio, fica claro que as aplicações de AI/ML são vastas e promissoras. Desde otimizar o uso de recursos como inseticidas, prever condições climáticas, demanda do mercado e até mesmo detectar fraudes nos processos, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm o potencial de revolucionar a maneira como o setor opera. A implementação bem-sucedida de AI/ML não exige necessariamente um grande investimento inicial, mas sim a coleta e utilização eficaz de dados que muitas empresas já possuem. O exemplo da economia substancial com o uso direcionado de inseticidas ilustra como a tecnologia pode otimizar os processos e melhorar os resultados financeiros de maneira significativa. Portanto, a conclusão é que no agronegócio, assim como em muitos outros setores, a adoção de Machine Learning é uma oportunidade tangível para tomar decisões mais assertivas, aumentar a eficiência e, em última análise, impulsionar o sucesso financeiro. O momento de explorar essas tecnologias é agora, e as empresas que se adaptarem mais rapidamente colherão os benefícios dessa revolução tecnológica. Este é o futuro do agronegócio, e a pergunta não é se você deve adotá-lo, mas sim como você pode fazer isso com sucesso. Wilian Cesar Uhlmann Data Scientist | Machine Learning Engineer wilian.uhlmann@darede.com.br Formado em Ciência da Computação e com MBA em Data Science. Atua na resolução de problemas de negócios na área de tecnologia há mais de 11 anos, tendo ministrado um curso de end-to-end de Data Science utilizando a plataforma da AWS. Certificado em ITIL, AWS Cloud Pratictioner e AWS Machine Learning Specialty.

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