Innovando con AWS

En el episodio 10 del podcast Innovando con AWS tenemos la visita de Lorena de la Flor Gonzalez, una Manager de Solution Architecture de Industria en Amazon Web Services. Lorena nos viene a contar de Amazon Connect que es un centro de contactos en la nube fácil de usar que ayuda a proporcionar un servicio al cliente superior a un costo menor. Hoy, miles de clientes que poseen desde 10 a miles de agentes utilizan Amazon Connect para atender a millones de clientes cada día.
Amazon Connect fue diseñado para ser omnicanal desde un principio y proporciona una experiencia continua en las comunicaciones por voz y por chat para sus clientes y agentes. Esto incluye un conjunto de herramientas para direccionamiento basado en habilidades, administración de tareas, un poderoso análisis en tiempo real y e histórico, y herramientas de administración intuitivas, todo esto con un enfoque de pago por uso, lo cual significa que Amazon Connect simplifica las operaciones de los centros de contacto, mejora la eficiencia de los agentes y reduce los costos. Puede configurar un centro de contacto en minutos que puede escalarse para admitir millones de clientes desde la oficina o como centro de contacto virtual.

Lorena de la Flor trabaja en AWS coordinando un equipo de arquitectos de soluciones especializados en los sectores de Turismo y Comercio.
Su trabajo consiste en asesorar a empresas de todos los tamaños en Europa, Oriente Medio y África sobre cómo alcanzar sus objetivos con la ayuda de los servicios de AWS. Tiene una experiencia de más de 20 años en diferentes campos relacionados con las TI, mezclando sus conocimientos tecnológicos con su pasión por el marketing, para hacer de la tecnología una palanca que permita a las compañías lograr sus objetivos de negocio.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en sus migraciones masivas al cloud, en transformación digital y proyectos de innovación.

Links

Amazon Connect: https://aws.amazon.com/es/connect/?nc1=h_ls 
Chatbots en Call Centers: https://aws.amazon.com/chatbots-in-call-centers/
Crear mensajes interactivos en Amazon Connect: https://aws.amazon.com/es/blogs/contact-center/easily-set-up-interactive-messages-for-your-amazon-connect-chatbot/

Tenemos la visita de Guillermo Menendez, Solutions Architect del área de Energía y nos viene a contar sobre los procesos de MLOps para machine learning e inteligencia artificial.

Guillermo Menendez - @_gmcorral_
Guillermo Menendez Corral es un solutions architect en Amazon Web Services dedicado al área de Energía. Tiene mas de 15 años de experiencia diseñando y construyendo aplicativos y actualmente ayuda a grandes clientes en sus arquitecturas de cloud, con un foco en Analytics y Machine Learning.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en sus migraciones masivas al cloud, en transformación digital y proyectos de innovación.

Links
SageMaker para preparar , crear entrenar y desplegar modelos de ML https://aws.amazon.com/sagemaker/
SageMaker Feature Store para almacenar features de nuestro dataset https://aws.amazon.com/sagemaker/feature-store/
SageMaker Autopilot para construir y entrenar modelos automaticamente https://aws.amazon.com/sagemaker/autopilot/
SageMaker Studio el IDE para ML https://aws.amazon.com/sagemaker/studio/
SageMaker Model Monitor para monitorizar modelos de ML en producción https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor.html
SageMaker Pipelines CI/CD para Machine Learning https://aws.amazon.com/sagemaker/pipelines/
AWS Step Functions para orquestación de CI/CD de ML https://aws.amazon.com/step-functions/
Managed Apache Airflow para orquestación de CI/CD de ML https://aws.amazon.com/managed-workflows-for-apache-airflow/
SageMaker Ground Truth preparacion y etiquetado de datos https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/
SageMaker Pre Processing para pre procesamiento de datos https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-processing-fully-managed-data-processing-and-model-evaluation/
SageMaker Debugger para poder visualizar detalles del entrenamiento del modelo https://aws.amazon.com/sagemaker/debugger/
SageMaker Experiments para grabar y categorizar experimentos https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-experiments-organize-track-and-compare-your-machine-learning-trainings/
Managed Spot Training para abaratar costes https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-managed-spot-training.html

En el episodio número 8 del podcast nos visita Albert Capdevila, un Solutions Architect de AWS que nos viene a contar la segunda parte de los anuncios de Re:Invent, nuestro evento anual de tecnología, relacionados a inteligencia artificial y machine learning.

Albert Capdevila es un arquitecto de soluciones de AWS basado en Barcelona, que ayuda a los clientes a construir sus cargas de trabajo de AWS siguiendo las mejores prácticas. Después de más de 15 años de trabajar en proyectos en entornos B2B, integración y arquitecturas orientadas a procesos comerciales, ahora se centra en el aprendizaje automático y las áreas de la nube, siendo un verdadero creyente de la adopción de la nube como la nueva norma para las empresas. Albert está tratando de generar un modelo de machine learning para saber cuánto tiempo libre le dejarán sus hijos para escalar montañas.

Rodrigo Asensio - @rasensio es Manager de un equipo de Solution Architecture en AWS del segmento Enterprise con más de 20 years de experiencia liderando diseño, desarrollo y operación de software a escala. En AWS ayuda a grandes clientes a adoptar servicios cloud para innovar y resolver problemas de negocio..

Enlaces de servicios

Reinvent 2021: https://www.youtube.com/channel/UCdoadna9HFHsxXWhafhNvKw/playlists 

Dispositivos Amazon Monitron https://www.amazon.es/Staging-Product-Not-Retail-Sale/dp/B0851JVLTZ/ref=sr_1_1?__mk_es_ES=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&dchild=1&keywords=monitron&qid=1616165605&sr=8-1
Visitas a los fulfillment centers https://www.aboutamazon.es/centros-log%C3%ADsticos-de-amazon/reserva-una-visita-hoy-mismo
AWS Panorama: https://aws.amazon.com/panorama/
SageMaker Edge manager : https://aws.amazon.com/sagemaker/edge-manager/
SageMaker Neo: https://aws.amazon.com/sagemaker/neo/
Instancias P4: https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/
AWS Trainium, chipset para machine learning: https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/
Quicksight Q: https://aws.amazon.com/quicksight/q/
Amazon Kendra para indexar documentos con machine learning: https://aws.amazon.com/kendra/
Amazon Connect, contact center en el cloud: https://aws.amazon.com/connect/
Amazon Rekognition para identificación de imágenes y video: https://aws.amazon.com/rekognition

Amazon Lookout for Vision para detección de anomalías usando imágenes: https://aws.amazon.com/lookout-for-vision/ 

Amazon Forecast: https://aws.amazon.com/forecast/
Amazon SageMaker: https://aws.amazon.com/sagemaker/
Amazon SageMaker JumpStart: https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-jumpstart-simplifies-access-to-prebuilt-models-and-machine-learning-models/
Amazon SageMaker DataWrangler para preparar datos para Machine Learning: https://aws.amazon.com/sagemaker/data-wrangler/
Amazon SageMaker Feature Store como repositorio de ML features: https://aws.amazon.com/sagemaker/feature-store/
Amazon SageMaker Clarify para detectar bias en modelos de ML: https://aws.amazon.com/sagemaker/clarify/
Amazon Redshift ML: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-train-and-deploy-machine-learning-models-in-amazon-redshift-using-sql-with-amazon-redshift-ml/

Albert Capdevila nos visita para contarnos las novedades de Machine Learning e inteligencia artificial que hemos anunciado en el evento anual re:Invent 2020.

Albert Capdevila
Albert Capdevila es un arquitecto de soluciones de AWS basado en Barcelona, que ayuda a los clientes a construir sus cargas de trabajo de AWS siguiendo las mejores prácticas. Después de más de 15 años de trabajar en proyectos en entornos B2B, integración y arquitecturas orientadas a procesos comerciales, ahora se centra en el aprendizaje automático y las áreas de la nube, siendo un verdadero creyente de la adopción de la nube como la nueva norma para las empresas. Albert está tratando de generar un modelo de machine learning para saber cuánto tiempo libre le dejarán sus hijos para escalar montañas.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al cloud y aprovechar sus beneficios.

Links
Reinvent 2021: https://www.youtube.com/channel/UCdoadna9HFHsxXWhafhNvKw/playlists 
Amazon Rekognition para identificación de imágenes y video: https://aws.amazon.com/rekognition
Amazon Lookout for Vision para detección de anomalías usando imágenes: https://aws.amazon.com/lookout-for-vision/ 
Amazon Forecast: https://aws.amazon.com/forecast/
Amazon SageMaker: https://aws.amazon.com/sagemaker/
Amazon SageMaker JumpStart: https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-jumpstart-simplifies-access-to-prebuilt-models-and-machine-learning-models/
Amazon SageMaker DataWrangler para preparar datos para Machine Learning: https://aws.amazon.com/sagemaker/data-wrangler/
Amazon SageMaker Feature Store como repositorio de ML features: https://aws.amazon.com/sagemaker/feature-store/
Amazon SageMaker Clarify para detectar bias en modelos de ML: https://aws.amazon.com/sagemaker/clarify/
Amazon Redshift ML: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-train-and-deploy-machine-learning-models-in-amazon-redshift-using-sql-with-amazon-redshift-ml/

Carmen nos viene a contar acerca de los servicios de networking en AWS y como podemos compararlos con los que tradicionalmente encontramos en los centros de datos. Carmen va a explicarnos hacer de Security Groups, NACLs, Transit Gateway, Routing tables, VPCs, VPNs y demás.

Carmen Pino Cuevas - https://www.linkedin.com/in/carmen-pino-cuevas/
Carmen es una Solutions Architect que ayuda a pequeñas y medianas empresas localizadas en España a desplegar y optimizar sus cargas de trabajo en AWS. Anteriormente se dedicó al diseño e implementación de redes IP para un Service Provider americano.

Rodrigo Asensio - https://twitter.com/rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al cloud y aprovechar sus beneficios.

Links
Networking on AWS Home: https://aws.amazon.com/products/networking/
Security Groups: https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/VPC_SecurityGroups.html
Networking blog home: https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/
Transit Gateway: https://aws.amazon.com/transit-gateway/?whats-new-cards.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-cards.sort-order=desc

Hoy nos visita Juan Manuel Gomez, un Solutions Architect de AWS del segmento Enterprise para hablar de entornos multi-cuentas.

Juan Manuel Gomez
Basado en Madrid, España, Juan Manuel es un Solutions Architect dedicado al segmento Enterprise y SME en el área de End User Computing. Actualmente ayuda a grandes clientes a desarrollar, desplegar y operar soluciones escalables en AWS.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al cloud y aprovechar sus beneficios.

Links
AWS Control Tower: https://aws.amazon.com/controltower/
Setting up a Multi-Account AWS Environment: https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-control-tower-set-up-govern-a-multi-account-aws-environment/
AWS Landing Zone: https://aws.amazon.com/solutions/implementations/aws-landing-zone/

En nuestro episodio 4 nos visita Isaac Vallhonrat, Solutions Architect Especialista en la parte de computación de AWS basado en Barcelona. 
Nos viene a hablar de Spot Instances, qué son, qué no son y cómo poder utilizarlas en AWS.

Isaac Vallhonrat: Isaac es arquitecto de soluciones especialista en soluciones de computación de AWS, basado en Barcelona. Como especialista, Isaac trabaja con clientes del sur de Europa ayudándoles a construir arquitecturas resilentes, escalables y a desplegar a gran escala con costes asequibles, utilizando Spot Instances.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al cloud y aprovechar sus beneficios.

Links:

Amazon EC2 Spot: https://aws.amazon.com/ec2/spot
Las instancias de spot de Amazon EC2 le permiten aprovechar la capacidad de EC2 sin usar en la nube de AWS. Las instancias de spot están disponibles con un descuento de hasta el 90 % en comparación con los precios bajo demanda. Puede utilizar instancias de spot para diversas aplicaciones flexibles, sin estado y tolerantes a errores, como big data, cargas de trabajo en contenedores, CI/CD, servidores web, informática de alto rendimiento (HPC) y cargas de trabajo de prueba y desarrollo. Como las instancias de spot se integran perfectamente en otros servicios de AWS, incluidos Auto Scaling, EMR, ECS, CloudFormation, Data Pipeline y AWS Batch, puede elegir la manera de lanzar y mantener sus aplicaciones en ejecución en las instancias de spot.

Amazon EC2 Spot Integrations Roadmap: https://github.com/aws/ec2-spot-instances-integrations-roadmap/projects/1
This is the experimental public roadmap for Amazon EC2 Spot Instances integrations with open-source software and frameworks. Knowing about our upcoming projects and priorities helps our customers plan. This repository contains information about what we are working on and allows all AWS customers to give direct feedback.

EC2 Spot Workshops: https://ec2spotworkshops.com/
Serie de workshops de EC2 Spot Instances relacionados con machine learning, CI/CD, Autoscaling, Containers con EKS, Spark con EMR, simulaciones y varios más..

Hoy nos visita Carlos Afonso, un Solutions Architect para hablar de DevOps y como los servicios de AWS pueden ayudar a los desarrolladores.

Carlos Afonso
Basado en Madrid, España, Carlos es un Solutions Architect que ayuda a Startups en España y Portugal construyendo aplicaciones robustas, tolerantes a fallas y optimizadas en costes en AWS.
Cuando no esta hablando de AWS, lo podemos encontrar haciendo código como entretenimiento o intentando crear su propia cerveza (con éxitos relativos).

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al cloud y aprovechar sus beneficios.

Links
AWS CodeCommit: https://aws.amazon.com/codecommit/
AWS CodeCommit es un servicio completamente administrado de control de código fuente que aloja repositorios basados en Git seguros. Simplifica la colaboración en el código por parte de los equipos, en un ecosistema seguro y con alta escalabilidad. Con CodeCommit no necesita utilizar su propio sistema de control de código fuente ni preocuparse por el escalado de la infraestructura de dicho sistema. CodeCommit, que funciona perfectamente con las herramientas de Git existentes, se puede utilizar para almacenar de forma segura cualquier elemento, ya sea código fuente o binario.

AWS CodeBuild: https://aws.amazon.com/codebuild/
AWS CodeBuild es un servicio de integración continua completamente administrado que compila código fuente, ejecuta pruebas y produce paquetes de software listos para su implementación. Con CodeBuild, no es necesario aprovisionar, administrar y escalar sus propios servidores de compilación. CodeBuild se escala constantemente y procesa numerosas compilaciones a la vez, de manera que estas no permanecen a la espera en una cola. Puede comenzar con rapidez mediante entornos de compilación preempaquetados, o crear entornos de compilación propios personalizados que utilicen sus herramientas de compilación. Con CodeBuild, se le cobra por cada minuto de recursos informáticos que utilice.

AWS CodeDeploy: https://aws.amazon.com/codedeploy/
AWS CodeDeploy es un servicio de implementación completamente administrado que automatiza las implementaciones de software en diferentes servicios informáticos, como Amazon EC2, AWS Fargate, AWS Lambda y sus servidores locales. AWS CodeDeploy facilita el lanzamiento rápido de nuevas características, ayuda a evitar tiempos de inactividad durante la implementación de una aplicación y administra la compleja actualización de las aplicaciones. Puede usar AWS CodeDeploy para automatizar implementaciones de software, lo que elimina la necesidad de realizar operaciones manuales propensas a errores. El servicio se adapta a sus necesidades de implementación.


AWS CodePipeline: https://aws.amazon.com/codepipeline/
AWS CodePipeline es un servicio de entrega continua completamente administrado que permite automatizar canalizaciones de lanzamiento para lograr actualizaciones de infraestructura y aplicaciones rápidas y fiables. CodePipeline automatiza las fases de compilación, prueba e implementación del proceso de lanzamiento cada vez que se realiza una modificación en el código, en función del modelo de lanzamiento que defina. Esto le permite entregar características y actualizaciones de forma rápida y fiable. Puede integrar fácilmente AWS CodePipeline con servicios de terceros, como GitHub o su propio complemento personalizado. Con AWS CodePipeline solo paga por lo que utiliza. No es necesario pagar cuotas iniciales ni asumir compromisos a largo plazo.

AWS CodeStar: https://aws.amazon.com/codestar/
AWS CodeStar le permite desarrollar, compilar e implementar rápidamente aplicaciones en AWS. AWS CodeStar proporciona una interfaz de usuario unificada que permite administrar fácilmente actividades de desarrollo de software en un solo lugar. Con AWS CodeStar puede configurar en cuestión de minutos toda su cadena de herramientas de entrega continua, lo que permite comenzar a publicar código más rápido. AWS CodeStar facilita que todo su equipo trabaje junto de forma segura, lo que permite administrar fácilmente el acceso a sus proyectos, así como agregar propietarios, contribuyentes y espectadores de forma sencilla. Cada proyecto AWS CodeStar incorpora un panel de administración de proyectos que incluye la funcionalidad integrada de seguimiento de incidencias con tecnología de Atlassian JIRA Software. Con el panel de proyectos de AWS CodeStar puede realizar un seguimiento del progreso en todo el proceso de desarrollo de software, desde su lista de tareas pendientes hasta las implementaciones de código recientes de los equipos.

Amazon CodeGuru: https://aws.amazon.com/codeguru/
Amazon CodeGuru es una herramienta para desarrolladores basada en aprendizaje automático que brinda recomendaciones inteligentes para mejorar la calidad del código e identificar las líneas de código más costosas de una aplicación. Integre Amazon CodeGuru en el flujo de trabajo de desarrollo de software existente, en el que tendrá revisiones de código integradas para detectar y optimizar las líneas de código más costosas a fin de reducir los costos.

AWS CloudFormation: https://aws.amazon.com/cloudformation
AWS CloudFormation proporciona un lenguaje común para que modele y aprovisione recursos de aplicación de AWS y de terceros en su entorno de nube. AWS CloudFormation permite utilizar lenguajes de programación o un archivo de texto simple para modelar y aprovisionar, de una manera segura y automatizada, todos los recursos necesarios para las aplicaciones en todas las regiones y cuentas. Esto proporciona una única fuente de confianza para los recursos de AWS y de terceros.

CDK: https://aws.amazon.com/cdk/
El kit de desarrollo de la nube de AWS (AWS CDK) es un marco de desarrollo de software de código abierto que sirve para modelar y aprovisionar sus recursos destinados a aplicaciones en la nube mediante lenguajes de programación conocidos.

Aprovisionar aplicaciones en la nube puede resultar un proceso desafiante que implica realizar acciones manuales, escribir secuencias de comandos personalizadas, mantener plantillas o aprender lenguajes para dominios específicos. AWS CDK usa la familiaridad con los lenguajes de programación y la capacidad expresiva de estos para modelar aplicaciones. Provee componentes de alto nivel que preconfiguran recursos en la nube con valores predeterminados fiables. Esto le permite crear aplicaciones en la nube sin necesidad de ser un experto. AWS CDK aprovisiona sus recursos de una manera segura y repetible mediante AWS CloudFormation. También posibilita crear y compartir componentes personalizados propios que incorporen los requisitos de su organización, proceso que lo ayuda a iniciar proyectos nuevos con mayor rapidez.

Hoy nos visita Antonio Rodriguez, un Solutions Architect Especialista en el área de Inteligencia artificial y Machine Learning para contarnos acerca de la gama de servicios y casos de uso para AI/ML en Amazon Web Services.

Antonio Rodriguez - @rod_ant
Basado en Madrid, España, Antonio es un Solutions Architect Especialista en el área de AI/ML que trabaja con clientes de diferentes segmentos ayudando a solucionar sus desafíos con servicios de Machine Learning e Inteligencia Artificial utilizando servicios de Amazon Web Services.

Rodrigo Asensio - @rasensio
Basado en Barcelona, España, Rodrigo es responsable de un equipo de Solution Architecture del segmento Enterprise que ayuda a grandes clientes en Iberia a moverse al Cloud y aprovechar sus beneficios.

Links
Usando Amazon Translate en build time: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/translating-your-website-or-application-automatically-with-amazon-translate-in-your-ci-cd-pipeline/
Encuentra un partner para tus cargas de AI/ML: https://aws.amazon.com/partners/find/?pg=hp&cp=bn&sec=in&loc=1
Reconocimiento de Imagenes en fotos y videos en AWS: https://aws.amazon.com/rekognition

Cómo y cuándo hacer migraciones a la nube con Juan Pablo de Negri (Experto en Migraciones AWS) y Rodrigo Asensio. Ventajas, métodos, recomendaciones. Todas las “R’s” de la migración al Cloud Remove, Retain, Replatform, Rehost, Repurchase, and Refactor. Contendores, Infraestructura, administración.