AWS Cloud Experience: a la nube, y más allá
Amazon Web Services (AWS) organizó la tercera edición del AWS Cloud Experience, en Argentina, donde en abril abrió oficinas completas: ventas, consultoría, soporte, etc. Hubo 1000 asistentes, un 30% más que el año pasado. Todo crece…
Marcos Grilanda, manager regional, y Raúl Frias, solutions architect manager, señalan: ‘El mercado argentino nos dio una gran recepción. Si bien venimos con clientes exitosos desde hace 8 años, ahora con oficinas locales todo se potencia, estamos más cerca para cada nivel de negocio. Hicimos un evento doble: nivel directivo en la mañana y perfil más técnico a la tarde, con 12 sesiones técnicas diferentes. Hay mucho para hablar: sólo en 2017, Amazon Web Services lanzó 1430 nuevos/as funcionalidades y servicios’.
¿Qué hay de nuevo? ‘Anunciamos la disponibilidad general Amazon EKS (Amazon Elastic Container Service for Kubernetes), que da una opción más para administrar y gestionar contenedores. También dos anuncios fuertes con respecto a Amazon Aurora, nuestra base de datos relacional nativa para cloud: Aurora Serverless, sin servers, y Aurora Multi-Master, para operar en multiples zonas de disponibilidad, así como en múltiples regiones en el futuro. En seguridad anuncionamos servicios Amazon Firewall Manager y Amazon Secrets Manager, para la gestión de políticas de seguridad en múltiples cuentas y la gestión de ‘secretos’: credenciales, accesos, permisos, etc’.
¿Tendencias a nivel región? ‘Se están acelerando los servicios de migración de bases de datos. Con Aurora, hemos migrado 64 mil bases de datos a nivel global. También los servicios de migración SAP ERP, para pasar a la nube las aplicaciones del vendor alemán, del que somos partner. Otra veta es generar valor de los datos, a partir de big data y analytics. Y transformación digital, sobre la cual brindamos completa capacitación y soporte’.
¿Qué se viene que aún no se ve? ‘Muchos proyectos de Machine Learning e Internet of Things. Por otro lado, cada vez habrá menos empresas con datacenters propios. Machine Learning es crear modelos de operación y negocio a partir de las máquinas, incluye la Inteligencia Artificial. ML e IoT son complementarias, ya que la primera potencia la estrategia global y la segunda le da inteligencia al borde de la red. Los modelos estarán en la nube, el deployment en el edge’.
