En este episodio charlamos sobre cómo analizar y entender el estado de nuestras aplicaciones e infraestructura. Las aplicaciones modernas suelen estar compuestas de diversos componentes distribuidos en diferentes microservicios almacenados en contenedores. Tener una visión general, unificada y de contexto de la aplicación en su conjunto puede ser un gran desafio, sobre todo tener la capacidad de detectar e investigar problemas en el lugar exacto donde se presentan. Hablaremos sobre las diferentes opciones y herramientas que brinda AWS para Observabilidad en aplicaciones y cómo podemos ayudar a optimizar los tiempos de troubleshooting, mejorar experiencia de usuario, la productividad de los desarrolladores y la excelencia operacional ¡No se la pierdan!

Material Adicional: https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/deploy_servicelens.html

En este episodio hablaremos sobre cómo Inova, líder en ventas por televisión en México y en el mercado hispano de los Estados Unidos, ha asegurado la continuidad de su negocio utilizando AWS para su centro de contacto durante la pandemia. Así mismo, hablaremos sobre cómo los diferentes servicios de AWS han ayudado a Inova en proyectos transformacionales en beneficio de sus clientes.

Únase a nosotros en nuestro cuarto episodio de la serie de migraciones, para descubrir las soluciones más completas para facilitar su proceso de migración a la nube de Amazon Web Services. Platicaremos de la fase de Migración y modernización la tercera y última fase del MAP (Migration Acceleration Program). En esta fase nos centraremos en cómo ejecutar una migración a AWS, así como en entender cuáles serán los factores para el éxito de la misma.

Material Adicional: https://aws.amazon.com/architecture/migration/

Únase a nosotros en nuestro cuarto episodio de la serie de migraciones, para descubrir las soluciones más completas para facilitar su proceso de migración a la nube de Amazon Web Services. Platicaremos de la fase de Migración y modernización la tercera y última fase del MAP (Migration Acceleration Program). En esta fase nos centraremos en cómo ejecutar una migración a AWS, así como en entender cuáles serán los factores para el éxito de la misma.

Material Adicional: https://aws.amazon.com/architecture/migration/

En este episodio Ivan Salazar y Armando Barrales conversan con Oscar Lopez Líder de Innovación en CONTPAQi, sobre cómo ellos han adoptado la cultura de innovación y el proceso de Working Backwards de Amazon como metodología para diseñar nuevas soluciones con foco en sus clientes, además de proyectos transformacionales y estratégicos dentro de la compañía.

Material Adicional: https://aws.amazon.com/es/executive-insights/content/how-amazon-defines-and-operationalizes-a-day-1-culture/

En este episodio, Rodrigo Alarcón y Enrique Rodríguez conversan sobre algunos de los actuales desafíos en materia de detección de sesgos y explicabilidad en modelos de machine learning. Además explican cómo los científicos de datos pueden abordar este tipo de desafíos al momento de construir sus modelos, usando SageMaker Clarify.

Material Adicional: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-fairness-and-explainability.html

AWS Outposts es un servicio completamente administrado que ofrece la misma infraestructura, servicios, APIs y herramientas de AWS a prácticamente cualquier centro de datos, espacio de colocación o instalación local para lograr una experiencia híbrida verdaderamente consistente. AWS Outposts es ideal para cargas de trabajo que requieren acceso de baja latencia a los sistemas, procesamiento de datos locales, residencia de datos y migración de aplicaciones con dependencias de sistemas locales.

Únase a nosotros en nuestro tercer episodio de la serie de migraciones, para descubrir junto con Angélica Ortega y Daniel Florez, las soluciones más completas para facilitar su proceso de migración a la nube de AWS. Conozca la fase de Movilización, la segunda fase del MAP (Migration Acceleration Program).

Material Adicional: https://aws.amazon.com/es/cloud-migration/how-to-migrate/

Amazon Redshift ML facilita a los analistas de datos y desarrolladores, la creación, el entrenamiento y la aplicación de los modelos de Machine Learning usando comandos familiares de SQL en Amazon Redshift. Se pueden aprovechar las capacidades de Amazon Sagemaker (Servicio de Machine Learning completamente administrado) haciendo uso de Amazon Redshift ML, sin necesidad de aprender nuevas herramientas o nuevos lenguajes. Con simples consultas de SQL se puede crear y entrenar un modelo de Machine Learning usando los datos en Redshift y después, usar los modelos para hacer predicciones. Redshift ML disponibiliza el modelo de Machine Learning como una función de SQL dentro del Data Warehouse de Redshift, para poder aplicarlo directamente en las consultas y reportes.

Material Adicional: https://aws.amazon.com/es/blogs/aws-spanish/usando-sql-con-amazon-redshift-ml-para-crear-modelos-de-calculo-de-riesgo-crediticio-en-amazon-redshift/

En este episodio iniciamos el recorrido por los servicios de Analítica en AWS. Vamos a iniciar hablando de lagos de datos y como pueden ayudar en la toma de decisiones de las compañias. También aclaramos algunas dudas en cuanto a su evolución y como se comparan con otras opciones de analítica tradicionales.

Material Adicional: https://www.aprendiendoaws.com/04-analytics.html