AWS Data Lab
Tráiganos sus ideas y las convertiremos en soluciones.
¿Todo listo para comenzar?
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Data Lab cuenta con tres ofertas: el laboratorio de creación, el laboratorio de diseño y el arquitecto residente. El laboratorio de creación ofrece un proceso de creación intensivo con un equipo técnico de clientes y dura de dos a cinco días. El laboratorio de diseño es para clientes que necesitan una recomendación de arquitectura real basada en la experiencia de AWS, pero que aún no están listos para crear y dura de medio día hasta dos días. Ambos laboratorios se realizan en línea o en uno de nuestros centros de AWS Data Lab presenciales. El arquitecto residente proporciona a los clientes de AWS orientación técnica y estratégica sobre refinación, implementación y aceleración de sus estrategias de datos y soluciones a lo largo de seis meses.
El arquitecto residente ayuda a los clientes (directores de datos, vicepresidentes de arquitectura de datos y creadores) a tomar decisiones fundamentadas sobre la aceleración de sus datos, análisis y cargas de trabajo de IA/ML e implementaciones.
Cómo funciona
Piense a lo grande
AWS Data Lab se centra en ideas tecnológicas audaces que proporcionan resultados revolucionarios para nuestros clientes. Para su participación en Data Lab, recibirá varias llamadas de un arquitecto de soluciones de AWS Data Lab destinadas a analizar el caso de uso de su empresa y entender sus objetivos. En esta fase, el enfoque está en tender un puente entre innovación y tecnología. Nuestros arquitectos de soluciones multidisciplinares de Data Lab se aseguran de que las soluciones propuestas resuelvan los problemas empresariales y estén diseñadas de cara al futuro.
Comience a pequeña escala
En AWS Data Lab, su equipo se centrará en el caso de uso predefinido que haya seleccionado para el laboratorio.
En el laboratorio de creación, el equipo invertirá de dos a cinco días en crear de forma práctica con datos en su propia cuenta de AWS, con instrucciones de expertos en los servicios de AWS y un arquitecto de soluciones de AWS Data Lab especializado. Durante esos días se dedicará a crear, probar, revisar el progreso y repetir. El último día del laboratorio, su equipo saldrá con una arquitectura validada y un prototipo en funcionamiento que podrá utilizar como guía para implementarlo en producción.
En un laboratorio de diseño, su equipo invertirá de medio a dos días en un ejercicio que no tiene que ver con creación, en el que se discutirán los diseños de patrones y antipatrones de arquitectura para su caso de uso específico, prácticas recomendadas para la creación y estrategias recomendadas para el diseño y entrega. Al acabar, el equipo contará con un documento que refleje las recomendaciones de Data Lab para su enfoque y arquitectura de diseño.
Escale rápido
Nuestros clientes nos cuentan que su participación en AWS Data Lab les ha permitido acelerar sus proyectos en un promedio de dos meses. Consideran que esto se debe a que AWS Data Lab los ayuda a tomar decisiones relacionadas con arquitectura y operaciones más rápido, a mantenerse centrados en un solo proyecto durante varios días y a aprender nuevas habilidades de primera mano de expertos en AWS. Tras la participación en Data Lab, el equipo mantiene el contacto con el arquitecto de soluciones de Data Lab hasta la correcta implementación del proyecto.
Casos de uso de ejemplo
Los clientes que trabajan en iniciativas de migración de bases de datos, como el traspaso de servicios de bases de datos autoadministradas a administradas, la migración de bases de datos comerciales a bases de datos de código abierto en AWS o la creación de bases de datos mediante motores de código abierto, como MySQL y PostgreSQL, son aquellos que aprovechan AWS Data Lab con frecuencia. Entre las actividades que suelen cubrirse en el laboratorio se incluyen definir una estrategia de migración, migrar bases de datos, efectuar la transición, configurar la recuperación de desastres y probar la conmutación por error, así como el análisis de las prácticas recomendadas para la administración y el monitoreo de la producción.
AWS Data Lab ha trabajado con cientos de clientes en escenarios de lagos de datos, incluidos la migración de un lago de datos o de un sistema de Hadoop existentes en las instalaciones a AWS, la creación de un lago de datos completamente nuevo, así como la mejora o adición de características nuevas a un lago de datos existente. Entre las actividades comunes del laboratorio se incluyen la identificación de un lago de datos y de una estrategia de migración de datos, la ingesta, la limpieza, el enriquecimiento y el procesamiento de datos, la administración de esquemas y metadatos, el procesamiento de datos no estructurados y la creación de análisis, informes y capacidades de visualización.
Los clientes trabajan con AWS Data Lab para centrarse en el diseño y la creación de canalizaciones de datos casi en tiempo real. Estas soluciones impulsan desde la integración de aplicaciones y las necesidades de los científicos de datos hasta la formación de modelos personalizados de Machine Learning y la ejecución de predicciones en tiempo real. Muchos de nuestros clientes también usan el laboratorio para enriquecer los datos con servicios de IA de AWS, como Amazon Comprehend, Amazon Textract, Amazon Transcribe y Amazon Translate.
Los clientes muestran cada vez más interés por incorporar la tecnología gráfica a la creación en AWS Data Lab. Dos casos de uso comunes en los que los clientes trabajan en el laboratorio son la creación de una aplicación de análisis de gráficos nativa para permitir la exploración de relaciones en los datos y la redefinición de la plataforma de un motor gráfico existente en Amazon Neptune para aumentar la escalabilidad y reducir el tiempo de respuesta de consulta de los gráficos.
Beneficios principales para el cliente
Soluciones robustas basadas en diseños probados
AWS Data Lab ha ayudado a cientos de clientes a lo largo de los años a crear una tecnología innovadora para sus empresas. Data Lab permite a los clientes diseñar y crear una amplia gama de soluciones, desde las específicas del sector educativo o de sanidad hasta diseños de prototipos para clientes de contenido multimedia y entretenimiento u organizaciones sin ánimo de lucro. Al trabajar en el Data Lab, los clientes reciben orientación experta sobre las decisiones arquitectónicas y los patrones de diseño que con el tiempo han demostrado ofrecer la innovación, el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad que necesitan.
“Cuando el equipo regresó de AWS Data Lab, volvió con una idea clara sobre cómo íbamos a resolver nuestros problemas y llevar esta solución a la producción. Si tiene la oportunidad de diseñar una solución con este tipo de capacidad infinita, debería hacerlo. Diseño para el infinito”. Robert Hunt, VP de ingeniería de software, Nasdaq.
Conocimiento en profundidad de los servicios de AWS
Los clientes obtienen acceso de primera mano a recursos de expertos de AWS a la vez que trabajan en AWS Data Lab. Los expertos en servicios de AWS se involucran en función de lo que necesite, sea analizar a profundidad, solucionar problemas, compartir prácticas recomendadas u obtener las respuestas necesarias para diseñar con confianza la arquitectura en AWS.
“Trabajar directamente con los arquitectos de Amazon es un gran acelerador, especialmente en un negocio impulsado por la velocidad de comercialización. AWS Data Lab se preparó a nuestra medida, nos ayudó a respaldar nuestra creación y, una vez completado, salimos con un producto funcional. Lanzamos productos nuevos revolucionarios y los conocimientos agregados con los que contamos nos ayudarán a seguir liderando el mercado”. Luis Lafer-Sousa, presidente (EE. UU.), TownSq.
Camino acelerado hacia la producción
El cliente medio reduce dos meses de su tiempo de desarrollo cuando trabaja una semana en AWS Data Lab junto a los expertos de AWS.
“Lo que hemos hecho en cuatro días nos habría llevado semanas, quizá meses, conseguirlo” Marcio Castilho, director de arquitectura, KnowBe4.
“Sin AWS Data Lab, no habríamos podido dedicar la misma cantidad de tiempo al desarrollo, ni habríamos podido resolver nuestras preguntas y problemas tan rápidamente. Hacer el mismo trabajo sin AWS Data Lab nos habría supuesto un esfuerzo mucho mayor en términos económicos y de tiempo”. Amar Vyas, director de estrategias de datos globales, PHD Global Business.
Artículos y publicaciones de blog
How the Georgia Data Analytics Center built a cloud analytics solution from scratch with the AWS Data Lab (Cómo el Centro de análisis de datos de Georgia creó una solución de análisis en la nube desde cero con AWS Data Lab)
How Genworth built a serverless ML pipeline on AWS using Amazon SageMaker and AWS Glue (Cómo Genworth creó una canalización de ML sin servidor en AWS con Amazon SageMaker y AWS Glue)
How Showpad migrated from their legacy data pipeline to a fully cloud-native set-up (Cómo Showpad migró de su canalización de datos heredada a una configuración completamente nativa en la nube)
Cómo SOCAR creó una canalización de datos de streaming para procesar datos de IoT para análisis y control en tiempo real
La experiencia en la creación de análisis modernos de Virginia Tech en Amazon Web Services (La experiencia en la creación de análisis modernos de Virginia Tech en Amazon Web Services)
Cómo SikSin mejoró la interacción con los clientes con AWS Data Lab y Amazon Personalize
How Epos Now modernized their data platform by building an end-to-end data lake with the AWS Data Lab (Cómo Epos Now modernizó su rendimiento de datos mediante la creación de un lago de datos de extremo a extremo con AWS Data Lab)
Cómo Erickson Senior Living creó una solución de administración de brote sin servidor con AWS Data Lab
How the Allen Institute uses Amazon EMR and AWS Step Functions to process extremely wide transcriptomic datasets (Cómo el Allen Institute utiliza Amazon EMR y AWS Step Functions para procesar conjuntos de datos de transcriptómicos extremadamente amplios)
How MEDHOST is migrating electronic health record data to AWS for compliance and gaining valuable insights (Cómo MEDHOST migra los datos de la historia clínica electrónica a AWS para cumplir con la normativa y obtener información valiosa)
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