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AWS amplía sus ofertas sin servidor

22 de abril de 2022
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AWS amplía sus ofertas sin servidor

En su AWS Summit San Francisco, el brazo de computación en la nube de Amazon anunció hoy una serie de lanzamientos de productos, incluidos dos centrados en su cartera sin servidor. El primero de ellos es el lanzamiento de GA de Amazon Aurora sin

servidor V2

, su servicio de base de datos sin servidor, que ahora puede escalar hacia arriba y hacia abajo significativamente más rápido que la versión anterior y puede escalar en incrementos más detallados. el otro es el Lanzamiento GA de SageMaker Serverless Inference. Ambos servicios se lanzaron por primera vez en versión preliminar en AWS re: Invent en diciembre pasado.

Swami Sivasubramanian, vicepresidente de base de datos, análisis y ML de AWS, me dijo que más de 100 000 clientes de AWS ejecutan actualmente sus cargas de trabajo de base de datos en Aurora y que el servicio sigue siendo el servicio de AWS de más rápido crecimiento. Señaló que anteriormente, en la versión 1, escalar la capacidad de la base de datos tomaba entre cinco y 40 segundos y los clientes tenían que duplicar la capacidad.

"Debido a que no tiene servidor, los clientes no tenían que preocuparse por administrar la capacidad de la base de datos", explicó Sivasubramanian. “Sin embargo, para ejecutar una amplia variedad de cargas de trabajo de producción con [Aurora] Serverless V1, cuando hablábamos cada vez más con los clientes, dijeron, los clientes necesitan la capacidad de escalar en fracciones de segundo y luego en incrementos mucho más detallados, no solo duplicar en términos de capacidad. ”

Sivasubramanian argumenta que este nuevo sistema puede ahorrar a los usuarios hasta un 90 % del costo de su base de datos en comparación con el costo de aprovisionamiento de capacidad previa. Señaló que no hay compensaciones al pasar a v2 y que todas las funciones en v1 todavía están disponibles. Sin embargo, el equipo cambió la plataforma informática subyacente y el motor de almacenamiento, de modo que ahora es posible escalar en estos pequeños incrementos y hacerlo mucho más rápido. "Es una pieza de ingeniería realmente notable realizada por el equipo", dijo.

Los clientes de AWS como Venmo, Pagely y Zendesk ya están utilizando este nuevo sistema, que entró en versión preliminar en diciembre pasado. AWS argumenta que no es un trabajo muy pesado convertir las cargas de trabajo que actualmente se ejecutan en Amazon Aurora Serverless v1 a v2.

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Créditos de imagen: AWS

En cuanto a SageMaker Serverless Inference, que ahora también está disponible en general, Sivasubramanian señaló que el servicio brinda a las empresas un servicio de pago por uso para implementar sus modelos de aprendizaje automático, y especialmente aquellos que a menudo permanecen inactivos, en producción. Con esto, AWS ahora ofrece cuatro opciones de inferencia: inferencia sin servidor, inferencia en tiempo real para cargas de trabajo donde la baja latencia es primordial, SageMaker Batch Transform para trabajar con lotes de datos e inferencia asíncrona de SageMaker para cargas de trabajo con grandes tamaños de carga útil que pueden requerir un procesamiento prolongado. veces. Con tantas opciones, tal vez no sorprenda que AWS también ofrezca la Recomendador de inferencia de SageMaker para ayudar a los usuarios a descubrir cómo implementar mejor sus modelo

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