Re Invent 2018: conheça os recursos da AWS que prometem sacudir o mercado de AI e cloud computing

Quando o assunto é cloud computing e inteligência artificial a AWS continua se destacando no mercado. A gigante dos serviços na nuvem da Amazon está com novas soluções que se aplicam a novos nichos e mercados.

Recentemente na ReInvent 2018, a última convenção da AWS que aconteceu nos EUA, a Amazon mostrou para a concorrência que não está para brincadeira! Durante o evento, a subsidiária da Amazon.com anunciou que lançará nada menos do que 15 novos produtos e serviços usando não apenas a inteligência artificial como também o logaritmo de aprendizado (aprendizado de máquina/ ML). Com o evento, a Amazon Web Services chamou a atenção de cerca de 50 mil participantes, um recorde para quem começou com cerca de 30 mil.

Para saber o que pretende a AWS e como ela promete sacudir o mercado de AI e cloud computing, não deixe de conferir!

Dominando o mercado
Algumas das gigantes de tecnologia como IBM, Google e Microsoft já estão trabalhando duro no desenvolvimento de novas soluções usando a inteligência artificial. Recentemente, o Google também lançou seu primeiro TensorFlow Processor Units (TPU), e da mesma forma, a Microsoft vem cooperando com a Xilinx para a criação de novos FPGAs que suportem seus serviços de computação na nuvem, como o Azure.

As ações dos concorrentes, no entanto, não abalam a AWS. Para o CEO da empresa, Andy Jassy, mesmo as grandes empresas do mercado não despertam nenhum medo para a Amazon, seja no Ocidente (Google e Microsoft) ou Oriente (Alibaba). Para Jassy, os produtos da AWS têm como foco seus consumidores e não a concorrência. Por isso, ele não se mostra muito preocupado com outros lançamentos.

Segundo o CEO, o faturamento da AWS no trimestre de 2018 já ultrapassou US$ 27 milhões, o que representa um aumento de 46% quando comparado ao ano passado. Em comparação aos seus concorrentes, os usuários da plataforma de computação em nuvem da AWS dominaram 51,80% da participação total no mercado global. A cobertura é a mais alta do mundo, superando a Microsoft (13,30%) e o Alibaba (4,60%). Os números mostram que a segurança de Jassy tem motivo.

Conheça quais são os recursos que a AWS pretende lançar:

IA com capacidade de alto nível

  1. AWS Comprehend Medical. Projetado especificamente para o setor de saúde, com o benefício de armazenar e gerenciar dados de saúde de todos os tipos de documentos.

  2. Amazon Personalizar. Esta tecnologia de IA foi construída com base em anos de experiência no desenvolvimento da Amazon.com. Esse recurso é usado para personalizar o processo de algoritmo de aprendizado de máquina (ML).

  3. Previsão da Amazon. Esse recurso usa o algoritmo ML para prever vários dados analíticos. Esta ferramenta pode ajudar a aumentar a precisão das previsões em até 50% com uma redução de custos de até 10%.

  4. Amazon Textract. Projetado para extrair texto e dados de qualquer documento, incluindo a detecção de tabelas, a varredura de informações de formulários e assim por diante.

  5. AWS Marketplace para ML. Este recurso fornece algoritmos ML de terceiros e modelos que podem ser usados através da plataforma SageMaker. Atualmente, existem mais de 150 modelos e algoritmos ML para o mercado.

Funcionalidades de Infraestrutura de IA

  1. Instância do Amazon EC2 P3dn. Este é um desenvolvimento da tecnologia de computação para layouts do AWS Elastic Compute Cloud (EC2). Esse recurso é equipado com saída de rede de 100gbps e GPUs NVIDIA V100 e 32GB de memória por GPU.

  2. Inferência Elástica Amazônica. Esse recurso é projetado especificamente para reduzir os custos de uso da tecnologia AI. Os clientes podem aplicar esse recurso ao EC2 e pagar de acordo com o uso.

  3. TensorFlow otimizado pela AWS. Projetado para tornar o treinamento e a inferência mais eficientes.

  4. AWS Inferentia. Cip que é projetado para máquinas de alto desempenho como uma alternativa para a GPU. Esse recurso também é um concorrente das unidades de processador TensorFlow do Google e dos FPGAs da Microsoft Xilinx.

  5. AWS SageMaker Neo. Projetado para simplificar o processo do algoritmo ML.

*Aceleração do desenvolvimento de IA

  1. Amazon SageMaker Ground Truth. Destina-se a acelerar e melhorar a rotulagem de dados de forma precisa e econômica, além de simplificar o processo do algoritmo ML.

  2. Amazon SageMaker RL. Projetado para simplificar o uso de AI e ML com objetivos específicos.

  3. AWS RoboMaker. Este produto foi concebido como uma solução para facilitar o processo de desenvolvimento de aplicações robóticas e para prolongar a vida útil de aplicações robóticas.

Ferramentas de Aprendizagem AI

  1. Universidade Amazon ML. Serviços destinados especificamente para treinamento de AI e ML.

  2. AWS DeepRacer. Este carro autônomo de escala 1:18 foi projetado para alta velocidade com câmeras, processadores e outras tecnologias que usam o recurso SageMaker RL.

  3. Laboratório de Soluções do Amazon ML. Projetado para transferir conhecimento e experiência e obter mais benefícios da tecnologia AI e do algoritmo ML.

Fonte: AWS, 2018

Ouvindo a clientela

Segundo explicou o CEO da AWS, os novos produtos e serviços que serão lançados pela empresa com base nas solicitações e sugestões de clientes. Especialistas e pesquisadores da empresa levaram à sério os pedidos para melhorar a infraestrutura de AI tornando-a mais fácil de operar e também mais econômica.

Para Jassy, cada um dos recém-lançados recursos de desenvolvimento de inteligência artificial tem funções e objetivos muito específicos para atender às necessidades dos usuários. "Precisamos ter as ferramentas certas para concluir as tarefas certas. Isso ajudará os usuários a economizar tempo e dinheiro. Nós não podemos mais usar apenas uma plataforma [AI] para fazer muitas coisas ", disse ele.

Muito além do crescimento

Mais do que crescer, a AWS quer dispor de soluções inovadoras no mercado. Uma delas é o Glacier Deep Archive, um novo sistema Amazon S3 de arquivamento que garante segurança, durabilidade, especialmente para o armazenamento de dados a longo prazo. Ideal para consumidores que precisam manter um arquivamento de um grande volume de dados que quase nunca são acessados.

Com esse tipo de sistema, pode-se dizer adeus aos hardwares que eram utilizados para armazenar esse tipo de informação.

Outra inovação é a opção de nuvem híbrida VMWare destinada à sites de borda, remotos ou desconectados.

Aprimoramento de serviços

Mais do que lançar produtos e serviços novos, a AWS também vem aprimorando serviços que já possuía. Um exemplo disso é o Amazon Dynamo DB, um banco de dados não relacional que oferece uma performance confiável para diferentes escalas. Agora, o banco de dados de alta resiliência foi aprimorado com capacidade de leitura e gravação sob demanda, em um sistema pay-as-you-go independentemente do planejamento de capacidade.

Ambições ilimitadas para a inteligência artificial

Em termos de inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML), a AWS não tem limites. Já foram criados cerca de 200 serviços de aprendizado de máquina e cerca de 15 novos entrarão no mercado no próximo ano.

Todos os novos serviços são prontos para o uso, como é o caso do Amazon Forecast (processamento de séries temporais) e o Amazon Textract, uma ferramenta de OCR de extração inteligente.

Além de ferramentas mais genéricas, a AWS também vem apostando em ferramentas específicas para desenvolvedores. É o caso do SageMaker RL e o AWS Interferentia.

Mercado de aprendizagem de máquina

A AWS também abre um mercado ML para serviços, algoritmos de “modelos” ou de “terceiros” que estarão acessíveis na plataforma SageMaker e trabalharão todas as funcionalidades como reconhecimento de voz, análise de imagem, classificação automática, entre outras. O SageMaker Ground Truth permite a anotação automática e o Amazon Personalize oferece recomendações enquanto personaliza seu aprendizado de máquina.

DeepRacer, veículo autônomo ou pequeno robô?

O AWS DeepRacer é outra novidade. Trata-se de um carro de corrida de 1/18 de escala que oferece uma maneira interessante e divertida de começar a aprender com reforço (RL). RL é uma técnica avançada de machine learning (ML) que adota uma abordagem muito diferente dos modelos de treinamento do que outros métodos de aprendizado de máquina. Seu “superpoder” é que ele aprende comportamentos muito complexos sem precisar de nenhum dado de treinamento rotulado, e pode tomar decisões de curto prazo enquanto otimiza para um objetivo de longo prazo.

Com o AWS DeepRacer, é possível praticar RL, experimentar e aprender através da condução autônoma. Você pode começar com o carro virtual e rastrear no simulador de corrida 3D (baseado em nuvem) e, para uma experiência real, implantar seus modelos treinados no AWS DeepRacer, além de competir com seus amigos ou participar da AWS DeepRacer League global.

Gerenciamento seguro de dados

No registro de segurança (52 serviços), a AWS já oferece o CloudTrail Data, que rastreia todos os acessos. Além disso, o Control Tower é um painel de monitoração de múltiplas contas que automatiza a zona de aterrissagem e fornece salvaguardas para regras de segurança. E um Centro de Segurança, particularmente aplicável ao gerenciamento de 'lagos de dados', permite agregar alertas, priorizar problemas e automatizar verificações de conformidade.

Aberturas no 'blockchain'

Por fim, nem o 'blockchain' escapou dos projetos da AWS. Depois do Amazon QLDB, que é uma 'autoridade' central autenticada para bancos de dados (com criptografia não reversível, etc.), a AWS também está lançando um serviço para desenvolvedores criarem redes à prova de violação, com a tecnologia 'blockchain' suportando Ethereum e Hyperledger Fabric.

Cursos online gratuitos

Durante a ReInvent 2018, a AWS também lançou 15 novos cursos digitais gratuitos que além de apresentar os novos produtos compartilham conteúdos relevantes sobre aprendizado de machine learning, comunicação por satélite, serviços globais, análise de dados médicos e outros. Confira abaixo os novos cursos e seus respectivos conteúdos:

Introdução ao Amazon Comprehend Medical discute um novo serviço que usa aprendizado profundo e processamento de linguagem natural para extrair entidades de textos médicos e anotações - o que ajuda a melhorar o resultado do paciente, fornecer insights de pesquisa e reduzir custos.

Introdução ao Amazon CloudWatch O Log Insights apresenta um novo serviço que oferece recursos de análise de log altamente gerenciados e altamente escaláveis ​​no Amazon CloudWatch.

Introdução ao Amazon O Elastic Inference foca em um novo serviço para o Amazon SageMaker e o Amazon EC2 que permite adicionar aceleração de hardware à sua inferência de ML em tamanhos fracionários de uma instância completa do GPU.

Introdução ao Amazon Forecast discute como esse novo serviço melhora a precisão das previsões de séries temporais considerando variáveis ​​adicionais e fatores externos em oposição aos modelos tradicionais.

Introdução ao Amazon FSx for Luster mostra como um novo serviço torna fácil e econômico para os clientes da AWS lançarem e executarem um sistema de arquivos de alto desempenho Lustre para seus aplicativos de uso intensivo de dados.

Introdução ao Amazon FSx para Windows O File Server discute um novo serviço que facilita para desenvolvedores e administradores lançar e usar armazenamento de arquivos compartilhados para aplicativos do Windows.

Introdução ao Amazon Kinesis O Data Analytics for Java Applications apresenta uma nova funcionalidade que permite aos desenvolvedores usar seu próprio código Java para criar aplicativos poderosos em tempo real que processam dados de streaming.

Introdução ao Amazon Personalize abrange os fundamentos de um novo serviço que torna fácil para os desenvolvedores de ML criar recomendações individualizadas para clientes usando seus aplicativos.

Introdução ao Amazon SageMaker O Ground Truth foca em um novo serviço que ajuda você a rotular de forma limpa e automática os dados dos seus conjuntos de dados de aprendizado de máquina, enquanto fornece uma experiência gerenciada para os seus trabalhos de rotulagem de dados de ponta a ponta.

Introdução ao Amazon SageMaker A Neo apresenta um novo recurso de ML que permite aos desenvolvedores implantar modelos ML de várias estruturas em várias plataformas na nuvem e na borda.

Introdução ao AWS Elemental MediaConnect fornece uma breve visão geral de como esse novo serviço permite a contribuição de fluxos de vídeo ao vivo de alta qualidade para a Nuvem AWS, replicação desses fluxos de vídeo ao vivo para criar fluxos de trabalho de vídeo sofisticados e muito mais.

Introdução ao AWS Global Accelerator destaca como este novo serviço pode fornecer uma arquitetura mais robusta e robusta por meio do uso de endereços IP aceleradores que ficam na frente de seu aplicativo.

Introdução ao AWS Ground Station apresenta um novo serviço que permite conectar satélites no espaço à Nuvem AWS, tornando as comunicações via satélite mais gerenciáveis ​​e menos dispendiosas.

Introdução ao AWS Marketplace - A categoria Machine Learning discute como a adição dessa nova categoria de mais de 100 algoritmos ML e pacotes de modelo pode ajudar a evitar o trabalho pesado indiferenciado envolvido na criação de um modelo ou algoritmo a partir do zero.

Introdução ao AWS Security Hub mostra como um novo serviço ajuda você a entender e gerenciar sua postura geral de segurança e conformidade no AWS Cloud.

Todos os cursos estão disponíveis no seguinte link e para quem deseja saber mais sobre machine learning basta acessar esse link aqui.

AI e cloud computing: dúvidas e inseguranças do mercado

Por mais que a AWS esteja investindo não apenas em lançamentos, como também educação, muitas empresas ainda hesitam em migrar para a computação em nuvem ou mesmo adotar recursos de AI. A insegurança e a dúvida são maiore especialmente para empresas de países em desenvolvimento.

Na verdade, muitas já sabem as consequências negativas do armazenamento de dados via documentos em sistemas de softwares ou mesmo físicos. Porém, ainda questionam a segurança e o custo-benefício dos novos recursos.

De acordo com o CEO da VMware, Pat Gelsinger, fora dos Estados Unidos, a tendência da migração corporativa para a computação em nuvem ainda é lenta. Na Ásia, por exemplo, mercados gigantescos como a China, a Índia e o Sudeste Asiático estão começando a apostar com uma certa dose de otimismo. "Estamos procurando o caminho certo para as pessoas entenderem os benefícios do uso de dados", disse ele.

Na Indonésia, o chefe de desenvolvimento de negócios da APAC AWS, Conor McNamara, disse que as perspectivas de uso de dados no país são grandes. Até porque, a indústria de comércio exterior da Indonésia é uma das que mais cresce no sudeste da Ásia e tem grande potencial para aplicação dos recursos. Para McNamara, outro mercado promissor é o das startups, especialmente na região Ásia-Pacífico. A AWS já conta com plano de investimento da AWS de 14 trilhões de rupias para a próxima década na Indonésia.

Inevitavelmente, a Indonésia deve experimentar a era da migração para a nuvem muito em breve. No entanto, é preciso ter alguns cuidados, conforme afirma Conor. “Devemos ser cuidadosos também, para não deixar que o grande potencial do mercado indonésio se torne o campo financeiro para os magnatas da tecnologia global que agora estão competindo de forma empolgante na linha de negócios de Big Data”.

São diversas soluções com diferentes funcionalidades que prometem sacudir o mercado de tecnologia e o caminho de conquistar novos consumidores não parece estar definido. Porém, diante de tal cenário, é inquestionável que a ambição da AWS não tem limites!

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