AWS amplía su servicio de machine learning ampliamente adoptado, combinando capacidades integrales de datos, análisis e IA
LAS VEGAS—3 DE DICIEMBRE DE 2024—En AWS re:Invent, Amazon Web Services, Inc. (AWS), una empresa de Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN), anunció hoy la próxima generación de Amazon SageMaker, que unifica las capacidades que los clientes necesitan para análisis rápido de lenguaje SQL, procesamiento de big data a escala de petabytes, exploración e integración de datos, desarrollo y entrenamiento de modelos e inteligencia artificial (IA) generativa en una plataforma integrada.
- El nuevo SageMaker Unified Studio facilita a los clientes la búsqueda y el acceso a datos de toda su organización y reúne capacidades de análisis, IA y machine learning (ML, su sigla en inglés) de AWS diseñadas con propósito, para que los clientes puedan actuar sobre sus datos utilizando la mejor herramienta para el trabajo en todos los tipos de casos de uso de datos comunes, con la asistencia de Amazon Q Developer en el camino.
- SageMaker Catalog y las capacidades de gobernanza integradas permiten que los usuarios adecuados accedan a los datos, modelos y artefactos de desarrollo correctos para el propósito correcto.
- El nuevo SageMaker Lakehouse unifica datos en lagos de datos, almacenes de datos, bases de datos operativas y aplicaciones empresariales, lo que facilita el acceso y el trabajo con datos desde SageMaker Unified Studio y el uso de herramientas conocidas de IA y ML o motores de consulta compatibles con Apache Iceberg.
- Las nuevas integraciones Zero-ETL con las principales aplicaciones de software como servicio (SaaS, su sigla en inglés) facilitan el acceso a datos de aplicaciones SaaS de terceros en SageMaker Lakehouse y Amazon Redshift para análisis o ML sin canalizaciones de datos complejas.
- Clientes y socios, incluidos Adastra, Confluent, Etleap, idealista, Informatica, Lennar, Natera, NatWest Group, NTT Data, Roche, Tableau y más, ya están explorando la próxima generación de SageMaker para unir sus iniciativas de datos, análisis e IA.
«Estamos viendo una convergencia de analíticos e IA, con clientes que utilizan datos de formas cada vez más interconectadas, desde análisis históricos hasta entrenamiento de modelos de ML y aplicaciones de IA generativa», dijo Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Datos e IA en AWS. «Para respaldar estas cargas de trabajo, muchos clientes ya utilizan combinaciones de nuestras herramientas de análisis y ML diseñadas con propósito, como Amazon SageMaker –el estándar de facto para trabajar con datos y crear modelos de ML–, Amazon EMR, Amazon Redshift, lagos de datos de Amazon S3 y AWS Glue. La próxima generación de SageMaker reúne estas capacidades –junto con algunos recursos nuevos y emocionantes– para brindarles a los clientes todas las herramientas que necesitan para el procesamiento de datos, el análisis de lenguaje SQL, el desarrollo y entrenamiento de modelos de ML y la IA generativa, directamente dentro de SageMaker».
Colabore y cree más rápido con Amazon SageMaker Unified Studio
En la actualidad, cientos de miles de clientes utilizan SageMaker para crear, entrenar e implementar modelos de ML. Muchos clientes también confían en el conjunto integral de servicios de análisis de AWS especialmente diseñados para respaldar una amplia gama de cargas de trabajo, incluidos análisis de SQL, análisis de búsqueda, procesamiento de big data y análisis de streaming. Cada vez más, los clientes no utilizan estas herramientas de forma aislada, sino que utilizan una combinación de análisis, ML e IA generativa para obtener información y ofrecer nuevas experiencias a sus usuarios. Estos clientes se beneficiarían de un entorno unificado que reúna las herramientas conocidas de AWS para análisis, ML e IA generativa, junto con un fácil acceso a todos sus datos y la capacidad de colaborar fácilmente en proyectos con otros miembros de su equipo u organización.
La próxima generación de SageMaker incluye un nuevo estudio unificado que ofrece a los clientes un único entorno de desarrollo de datos e IA donde los usuarios pueden encontrar y acceder a todos los datos de su organización, actuar sobre ellos utilizando la mejor herramienta para el trabajo en todos los tipos de casos de uso de datos comunes y colaborar dentro de los equipos y en todos los roles para escalar sus iniciativas de datos e IA. SageMaker Unified Studio reúne la funcionalidad y las herramientas de la gama de «estudios» independientes, editores de consultas y herramientas visuales que los clientes disfrutan hoy en Amazon Bedrock, Amazon EMR, Amazon Redshift, AWS Glue y el SageMaker Studio existente. Esto facilita a los clientes el acceso y el uso de estas capacidades para descubrir y preparar datos, crear consultas o código, procesar datos y desarrollar modelos de ML. Amazon Q Developer ayuda en el proceso para respaldar las tareas de desarrollo, como el descubrimiento de datos, la codificación, la generación de lenguaje SQL y la integración de datos. Por ejemplo, un usuario podría preguntar a Amazon Q: «¿Qué datos debo usar para obtener una mejor idea de las ventas de productos?» o «Genere un SQL para calcular los ingresos totales por categoría de producto». Los usuarios pueden publicar y compartir de forma segura datos, modelos, aplicaciones y otros artefactos con miembros de su equipo u organización, lo que acelera la capacidad de descubrimiento y el uso de los activos de datos. Con el entorno de desarrollo integrado (IDE, su sigla en inglés) de Amazon Bedrock en SageMaker Unified Studio, los usuarios pueden desarrollar e implementar aplicaciones de IA generativa de forma rápida y sencilla utilizando la selección de modelos y herramientas de base de alto rendimiento de Amazon Bedrock, como Agents, Guardrails, Knowledge Bases y Flows. SageMaker Unified Studio viene con capacidades de descubrimiento, uso compartido y gobernanza integradas, por lo que los analistas, científicos de datos e ingenieros pueden buscar y encontrar fácilmente los datos correctos que necesitan para su caso de uso, al mismo tiempo que aplican los controles y permisos de seguridad deseados, mantienen el control de acceso y protegen sus datos.
NatWest Group, banco líder en el Reino Unido que atiende a más de 19 millones de clientes, utiliza múltiples herramientas para ingeniería de datos, análisis de lenguaje SQL, ML y cargas de trabajo de IA generativa. Con SageMaker Unified Studio, NatWest Group tendrá un único entorno unificado en toda la organización para respaldar estas cargas de trabajo y anticipa una reducción del 50% en el tiempo que necesitan sus usuarios de datos para acceder a las capacidades de análisis e IA, lo que les permitirá dedicar menos tiempo a administrar múltiples servicios y más enfoque en innovar para sus clientes.
Satisfaga las necesidades de seguridad de la empresa con la gobernanza de datos e IA de Amazon SageMaker
La próxima generación de SageMaker simplifica el descubrimiento, la gobernanza y la colaboración de datos e IA en toda la organización. Con SageMaker Catalog, desarrollado en Amazon DataZone, los administradores pueden definir e implementar políticas de acceso consistentes mediante un único modelo de permisos con controles granulares, mientras que los trabajadores de datos de todos los equipos pueden descubrir y acceder de forma segura a los datos y modelos aprobados enriquecidos con metadatos de contexto empresarial creados por IA generativa. Los administradores pueden definir y aplicar fácilmente permisos en todos los modelos, herramientas y fuentes de datos, mientras que las protecciones personalizadas ayudan a que las aplicaciones de IA sean seguras y cumplan con las normas. Los clientes también pueden proteger sus modelos de IA con clasificación de datos, detección de toxicidad, barandillas y políticas de IA responsables dentro de SageMaker.
Reduzca los silos y unifique los datos con Amazon SageMaker Lakehouse
En la actualidad, más de 1 millón de datalakes se basan en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), lo que permite a los clientes centralizar sus activos de datos y obtener valor con las herramientas de análisis, IA y ML de AWS. Los lagos de datos permiten a los clientes almacenar sus datos tal como están, lo que facilita la combinación de datos de múltiples fuentes. Los clientes pueden tener datos distribuidos en varios lagos, así como en un almacén, y se beneficiarían de una forma sencilla de unificar todos ellos.
SageMaker Lakehouse proporciona acceso unificado a los datos almacenados en lagos de datos de Amazon S3, almacenes de datos de Redshift y fuentes de datos federadas, lo que reduce los silos y facilita su consulta, sin importar cómo y dónde estén almacenados físicamente. Con esta nueva capacidad de Lakehouse compatible con Apache Iceberg en SageMaker, los clientes pueden acceder y trabajar con todos sus datos desde SageMaker Unified Studio, así como con herramientas de IA y ML conocidas y motores de consulta compatibles con los estándares abiertos de Apache Iceberg. Ahora, los clientes pueden usar sus herramientas de análisis y ML preferidas en sus datos, sin importar cómo y dónde estén almacenados físicamente, para respaldar casos de uso que incluyen análisis de lenguaje SQL, consultas ad-hoc, ciencia de datos, ML e IA generativa. SageMaker Lakehouse proporciona controles de acceso integrados y detallados que se aplican de manera uniforme en todos los datos de todas las herramientas de análisis e IA en el Lakehouse, lo que permite a los clientes definir permisos una vez y compartir datos de manera segura en toda su organización.
Roche, empresa pionera mundial en productos farmacéuticos y diagnósticos centrada en el avance de la ciencia para mejorar la vida de las personas, utilizará SageMaker Lakehouse para unificar los datos de los lagos de datos de Redshift y Amazon S3, eliminando los silos, mejorando la interoperabilidad entre equipos y permitiendo a los usuarios aprovechar los datos de forma continua, sin necesidad de costosos movimientos o controles de acceso de seguridad duplicados. Con SageMaker Lakehouse, Roche prevé una reducción del 40% en el tiempo de procesamiento de datos, lo que les permitirá centrarse más en impulsar su negocio y menos en la gestión de datos.
Acceda de forma rápida y sencilla a los datos de SaaS con las nuevas integraciones de Zero-ETL con aplicaciones de SaaS
Para aprovechar realmente los datos en todas sus operaciones, las empresas necesitan un acceso continuo a todos sus datos, independientemente de su ubicación. Por eso, AWS ha invertido en un futuro de Zero-ETL, en el que la integración de datos ya no es un esfuerzo manual tedioso, y los clientes pueden obtener fácilmente sus datos donde los necesitan. Esto incluye integraciones de Zero-ETL para Amazon Aurora MySQL y PostgreSQL, Amazon RDS para MySQL y Amazon DynamoDB con Amazon Redshift, que ayudan a los clientes a acceder de forma rápida y sencilla a los datos de bases de datos relacionales y no relacionales populares en Redshift y SageMaker Lakehouse para análisis y ML. Además de las bases de datos operativas y los lagos de datos, muchos clientes también tienen datos empresariales críticos almacenados en aplicaciones de SaaS y se beneficiarían de un acceso fácil a estos datos para análisis y ML.
Las nuevas integraciones Zero-ETL con aplicaciones SaaS facilitan a los clientes el acceso a sus datos desde aplicaciones como Zendesk y SAP en SageMaker Lakehouse y Redshift para análisis e IA. Esto elimina la necesidad de canalizaciones de datos, que pueden ser difíciles y costosas de crear, complejas de administrar y propensas a errores que pueden retrasar el acceso a información sensible al tiempo. Las integraciones Zero-ETL para aplicaciones SaaS incorporan las mejores prácticas para la sincronización completa de datos, la detección de actualizaciones y eliminaciones incrementales, y las operaciones de fusión de destino.
Organizaciones de todos los tamaños y de todos los sectores, como Infosys, Intuit y Woolworths, ya se benefician de las integraciones ETL cero de AWS para conectar y analizar datos de forma rápida y sencilla sin tener que crear ni gestionar pipelines de datos. Con las integraciones Zero-ETL para aplicaciones SaaS, por ejemplo, la plataforma inmobiliaria en línea idealista podrá simplificar sus procesos de extracción e ingesta de datos, eliminando la necesidad de múltiples canales para acceder a los datos almacenados en aplicaciones SaaS de terceros y liberando a su equipo de ingeniería de datos para que se centre en obtener información útil a partir de los datos en lugar de crear y gestionar la infraestructura.
La próxima generación de SageMaker ya está disponible. SageMaker Unified Studio se encuentra actualmente en versión preliminar y pronto estará disponible para el público en general.
Sobre Amazon Web Services
Desde 2006, Amazon Web Services ha sido la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo. AWS ha estado expandiendo continuamente sus servicios para admitir prácticamente cualquier carga de trabajo, y ahora cuenta con más de 240 servicios completos para computación, almacenamiento, bases de datos, redes, análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT), móvil, seguridad, híbrido, medios y desarrollo, implementación y gestión de aplicaciones desde 108 Zonas de disponibilidad dentro de 34 regiones geográficas, con planes anunciados para más 18 Zonas de Disponibilidad y seis nuevas Regiones de AWS en México, Nueva Zelanda, el Reino de Arabia Saudita, Taiwán, Tailandia y la Nube Soberana Europea de AWS. Millones de clientes, incluidas las startups de más rápido crecimiento, las empresas más grandes y las principales agencias gubernamentales, confían en AWS para alimentar su infraestructura, volverse más ágiles y reducir costos. Para obtener más información sobre AWS, visite aws.amazon.com.
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