www.computerworld.com.ptcomputerworld.com.pt - 4 dez 17:05

AWS re:Invent: transformação foi a palavra de ordem

AWS re:Invent: transformação foi a palavra de ordem

Andy Jassy apresentou novidades relacionadas com infraestrutura, machine learning e 5G; destacamos as principais novidades.
@  Colin Young-Wolff

Mônica Wanderley em Las Vegas

Transformação foi a palavra de ordem no evento de abertura da re:Invent, conferência da AWS, a plataforma de soluções cloud da Amazon

Andy Jassy, CEO da empresas, enfatizou durante o keynote de abertura do evento que a capacidade de adaptaação aos novos tempos será mais necessária do que nunca para as empresas, especialmente após marcas como UberAirbnb e DoorDash, que mostraram que a “transformação significa fazer uso da tecnologia e utilizá-la como oportunidade.”

Durante toda a manhã de terça (3), Jassy apresentou os principais lançamentos da AWS para os temas relacionados com infraestrutura de cloud, machine learning e 5G, ressaltando a capacidade de expansão (e negócios) do mercado: de acordo com dados divulgados pelo CEO, apenas 3% dos custos com TI estão relacionados com serviços de cloud.

Destacamos as principais características das soluções apresentadas pelo CEO da AWS:

Cloud Computing
  • Graviton2: a primeira grande divulgação do dia (e uma das comemoradas pelos developers que estavam na plateia) foi o lançamento do Graviton2, processador feito em ARM para executar tarefas na cloud que envolvam machine learning, aplicações, exploração de base de dados públicas e microsserviços.

O Graviton chega disponível para as instâncias M6g, R6g C6G da Elastic Computer Cloud (EC2), principal plataforma de cloud da AWS, e promete entregar performance até 40% maior em comparação com processadores como o x86, criado pela Intel e amplamente utilizado pela indústria com menos custos de implementação

  • Inf1 Instances for EC2: segundo Jassy, os principais custos relacionados ao uso de Machine Learning para a cloud estão relacionados com o trabalho realizado pelo sistema para analisar inferências (as respostas dadas pelo sistema de acordo com o histórico de erros e acertos armazenados no sistema).

Com o novo recurso, a AWS quer melhorar o custo-beneficio dos clientes que utilizam sistemas de Machine Learning por meio do Inferentia, um chip desenvolvido especialmente para este trabalho, capaz de executar até 128 Tera de operações por segundo e compatível com as ferramentas mais utilizadas para análise de ML, como TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet

  • AWS Fargate para EKS:lançada há dois anos com a função de executar contentores sem precisar gerir infraestrutura, a novidade sobre o recurso é que este pode agora ser executado dentro da Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS).

Até aqui os developers realizavam uma série de adaptações para dentro da EC2 para rodar os Kubernetes na cloud da empresa: com a integração, esta trabalho não será mais necessário.

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