AWS re:Invent 2017: gli annunci più importanti

Il re:Invent si chiude nella giornata di oggi, vediamo quali sono stati i principali annunci della convention annuale AWS.

AWS DeepLens

Il device AWS DeepLens può appoggiarsi alle tecnologie machine learning.

Il re:Invent 2017 sta per concludersi (oggi è l’ultimo giorno) ed è giunto il momento di passare in rassegna i principali annunci della convention AWS da oltre 40.000 visitatori. Di VMware Cloud abbiamo già parlato in un precedente articolo.

Sicuramente in cantiere già da alcuni mesi, le funzionalità aggiuntive ed in generale il “potenziamento del servizio” (maggior numero di VM controllabili, aggiunta di una seconda region) sono serviti anache a rispondere alla “provocazione” di Microsoft.

Gli addetti ai lavori ipotizzavano l’arrivo di novità su Kubernetes e le tecnologie serverless e machine learning. AWS ha rispettato il copione, di seguito un elenco dei principali annunci del re:Invent:

 

  • Amazon Elastic Container Service for Kubernetes. Lo strumento ideato da Google (ora open source) è la soluzione preferita in ambito enterprise per l’orchestrazione dei container. Il 63% degli utenti Kubernetes è su AWS, afferma il cloud provider. Il servizio non fa altro che offrire supporto ufficiale e piena compatibilità a tutti coloro che utilizzano Kubernetes nel cloud.
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  • Amazon Rekognition Video. Soluzione che espande le capacità di Rekognition (analisi immagini). Il servizio è in grado di appoggiarsi ad algoritmi deep learning per analizzare i filmati ed identificare oggetti/animali/persone ed azioni effettuate dai soggetti ripresi (es: stabilire che una ragazza al parco sta praticando jogging e quindi un’attività sportiva). Per facilitare l’invio e l’archiviazione nel cloud del materiale acquisito da dispositivi vari come telecamere di sorveglianza, AWS ha presentato Amazon Kinesis Video Streams.
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  • SageMarker è un servizio che aiuta gli sviluppatori a creare, addestrare ed effettuare il deploy di modelli machine learning su larga scala.
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  • DeepLens è una piccola telecamera che può avvalersi del machine learning.  Il device è ad esempio in grado di interpretare un sorriso di una persona che scorre un elenco di album musicali come un segno di approvazione/soddisfazione ed adeguare di conseguenza i suggerimenti da mostrargli a breve. O inviare un messaggio al padrone di casa se l’animale domestico ha superato la staccionata o se qualcuno si è introdotto nell’area sorvegliata in sua assenza.
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  • AWS Transcribe, che al momento supporta solo la lingua inglese e spagnola, è in grado di trasformare in testi grammaticalmente corretti le conversazioni ascoltate in qualsiasi video.
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  • Amazon Translate esegue traduzioni in tempo reale, il servizio può ad esempio essere impiegato per tradure in un’altra lingua centinaia di commenti pubblicati su un social network (contenuti generati in tempo reale)  o per tradurre una risposta del servizio di assistenza clienti (dall’inglese ad un altra lingua via email, ticket system, chat etc.).
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  • Amazon Comprehend analizza i testi individuando varie tipologie di entità (persone, prodotti, punti di interesse, brand etc.), sentimenti (positivi, negativi, neutrali etc.) ed estrapolando frasi chiave. Al momento sono supportate solo due lingue, inglese e spagnolo.
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  • Amazon Aurora Serverless e Multi-Master. Il database Aurora è ora in grado di avviare e terminare automaticamente delle istanze adeguandole ai carichi di lavoro. Multi-Master migliora la resilienza e le performance del database scalando su più data center e distribuendo i processi di scrittura su più availability zone.
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  • AWS Neptune è un graph database full managed. Può rivelarsi utile nella creazione di mappe concettuali, ad esempio per sviluppatori che vogliono elaborare una schema delle relazioni tra differenti entità di un network.
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  • Glabal Tables ed una nuova funzionalità di backup e ripristino sono state invece implementate su DynamoDB. La prima consente di replicare le tabelle in diverse region, andando oltre le consuete availability zone, abbassando le latenze ed incrementando le prestazioni delle app. La seconda consente di effettuare backup continui o su richiesta dell’utente.

Quali saranno le risposte dei competitor all’indomani del re:Invent 2017?

Fonti: 1, 2, 3

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