Blog de Amazon Web Services (AWS)

Como Rockear en AWS y con AWS Elemental

Por Gustavo Etchudez, Arquitecto de Soluciones en AWS Renato Reis, Arquitecto Senior de Soluciones Especializadas en LATAM para AWS Elemental   Asistir a un concierto de rock es algo que la mayoría de nosotros ya experimentó, pero con AWS, Indexaris logró transformar la experiencia de forma virtual. Debido a la situación causada por el COVID-19, […]

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Cómo migrar la base de datos MySQL a Amazon Aurora

Por Angie Nobre, Sr. Database Specialist en AWS   MySQL es la base de datos relacional de código abierto más popular del mercado. Se ha ganado un gran mercado debido a la facilidad de implementación y desarrollo.     Fuente: https://db-engines.com/en/ranking Si bien la implementación es muy respetada debido a la facilidad de desarrollo, la […]

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Como son los primeros pasos del camino hacia el AWS Well-Architected Framework

Por Fernando Hönig, CEO de nubeGo Vitaccess es una consultora digital de investigación a gran escala y estrategia de salud basada en el Reino Unido. Ofrece un portafolio de datos de evidencia real y Data Science. En este post, les contaré cómo ayudamos a Vitaccess a dar el primer paso para convertirse en AWS Well-Architected. […]

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Ingesta de datos de bases de datos relacionales hacia un Data Lake en AWS con los Blueprints de Lake Formation

Por Hugo Rozestraten, Arquitecto de Soluciones especializado en Analytics de AWS   Las empresas utilizan cada vez más los datos para la toma de decisiones, y una de las principales fuentes de datos son las bases de datos relacionales. Estas pueden contener, por ejemplo, transacciones comerciales, datos de ventas, fabricación, movimientos de inventario, transacciones bancarias, […]

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Entendiendo los retos de los clientes financieros en migrar sus cargas de trabajo a la nube de AWS y cómo podemos ayudarlo

Por Diego Olivera, Arquitecto de Soluciones en AWS México   Entienda los principales retos de migrar sus cargas de trabajo AWS siendo un cliente financiero y cómo AWS puede ayudarlo     En esta publicación entenderá cuáles son los principales retos de migrar sus cargas de trabajo hacia AWS, siendo un cliente del sector financiero. […]

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Detección de fraude con alta precisión usando servicios administrados de machine learning en AWS

Por René Martínez Bravet, Sr Solutions Architect de AWS   ¿Su organización ha enfrentado problemas en la implantación de un modelo de prevención de fraude en tiempo real? ¿Han tenido desafíos escalando la solución o manteniendo el modelo con una precisión aceptable? El fraude en transacciones en línea se vuelve cada vez más difícil de […]

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AWS App2Container: migra tus aplicaciones en Java y .NET hacia contenedores

Por Channy Yun, Principal Developer Advocate de AWS   Nuestros clientes están desarrollando cada vez más sus nuevas aplicaciones con contenedores y tecnologías serverless, y utilizan herramientas modernas de integración y entrega continua (CI/CD) para automatizar el ciclo de vida y entrega de software. También mantienen una gran cantidad de aplicaciones existentes que se crean […]

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Documents being fed to a funnel for filtering

Ahorra dinero y tiempo en tus consultas con Amazon Athena

Amazon Athena permite consultar datos en Amazon S3 mediante SQL, sin tener que gestionar servidores y pagando en función de cuántos datos leemos en cada consulta. Utilizando técnicas como la compresión de ficheros, el particionado de los datos, o los formatos de fichero especialmente diseñados para analítica de datos, reduciremos significativamente la cantidad de datos que escaneamos, ahorrando así tanto en nuestra factura como en el tiempo de respuesta.

En este artículo demostraremos cómo diferentes optimizaciones en nuestros ficheros en S3 afectan al rendimiento y al coste de nuestras consultas en Athena. Estas técnicas también nos ayudarían si estamos analizando datos con Amazon Redshift Spectrum o con Amazon EMR.

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Construyendo un workflow de Machine Learning punta a punta en Amazon SageMaker utilizando Spark y AWS Step Functions

Por María Gaska, Arquitecta de Soluciones en AWS Andrés Palacios, Arquitecto de Soluciones especialista en Analytics en AWS   Con el lanzamiento de cada vez más servicios que ayudan a democratizar Machine Learning, acelerar su adopción, ciclo de desarrollo y reducir los costos de cómputo, la demanda de este tipo de aplicaciones ha aumentado considerablemente. […]

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Introducción a SageMaker Studio

Por Sergio Beltrán, AI/ML Specialist SA, MCO   Amazon SageMaker Studio, referido a partir de ahora como Studio es el primer entorno de desarrollo integrado (IDE) para Machine Learning (ML) que permite cambiar la instancia de computo fácilmente. Esta entrada consiste en una guía básica para configurar un dominio, clonar un repositorio de Github, probar […]

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