Elija las bases de datos adecuadas para la modernización de las aplicaciones (nivel 200)
La idea de las bases de datos monolíticas y uniformes han quedado atrás, ya que cada vez más organizaciones crean aplicaciones con un alto nivel de distribución mediante varias bases de datos personalizadas. El mundo evoluciona y las categorías de bases de datos continúan en crecimiento. Cada vez más notamos que los clientes desean crear aplicaciones a escala de Internet que requieren diversos modelos de datos. A fin de atender estas necesidades, ofrecemos la oportunidad de utilizar bases de datos de clave-valor, de columna ancha, de documentos, en memoria, de gráficos, de series temporales y de libro mayor. Cada una resuelve un problema específico o un grupo de problemas. En esta sesión, conozca las bases de datos personalizadas de AWS que satisfacen las necesidades de escala, rendimiento y capacidad de administración de las aplicaciones modernas.

Ponentes: 
William Wong, arquitecto líder de soluciones de bases de datos, AWS
Surendar Munimohan, arquitecto sénior de soluciones de bases de datos, AWS

Duración: 30 minutos

Migre y modernice las bases de datos comerciales en AWS (nivel 200)
A medida que los datos siguen creciendo, las organizaciones se enfrentan cada vez más a los desafíos de escalabilidad, fiabilidad y costes asociados a la ejecución de estas instancias de bases de datos. Participe en esta sesión para aprender a migrar y modernizar sus bases de datos para resolver estos desafíos, garantizar la disponibilidad de las aplicaciones y reducir el coste total de propiedad (TCO). Analizamos las consideraciones clave que debe tener en cuenta antes de dar el primer paso para migrar su base de datos comercial a AWS. Profundizamos en los enfoques, herramientas y servicios de migración disponibles para ayudarlo a migrar su base de datos a Amazon RDS para SQL Server u Oracle, y en los enfoques sobre cómo modernizar su base de datos a una base de datos de código abierto en Amazon Aurora. La sesión también presenta casos de uso comunes para optimizar aún más su base de datos a fin de lograr agilidad, rendimiento y escalabilidad para sus aplicaciones modernas.

Ponentes: 
Barry Ooi, arquitecto sénior de soluciones de bases de datos, AWS
Jay Shin, especialista sénior en migración de bases de datos, AWS

Duración: 30 minutos

Optimice y modernice SQL Server en AWS (nivel 300)
La modernización de las bases de datos antiguas de SQL Server puede llevar mucho tiempo y recursos, ya que a menudo hay más trabajo por hacer para migrar la propia aplicación, incluida la reescritura del código de la aplicación que interactúa con la base de datos. En esta sesión se describen los beneficios de ejecutar SQL Server en AWS para lograr escalabilidad, alta disponibilidad y recuperación de desastres, así como para administrar los costes de licencias. Analizamos una de las estrategias que normalmente implica cambios y modernización de las aplicaciones mediante el uso de bases de datos de código abierto o bases de datos creadas para la nube, y cómo evitar licencias costosas (lo que se traduce en costes más bajos), períodos de bloqueo de proveedores y auditorías. La sesión incluye la demostración, que le proporciona una perspectiva práctica sobre cómo utilizar Babelfish para Aurora PostgreSQL y comenzar a ejecutar consultas en una fracción del tiempo asociado a la migración de bases de datos tradicional y optimizar su inversión en licencias.

Ponentes: 
Sriwantha Attanayake, arquitecta líder de soluciones para socios, AWS
Rita Ladda, arquitecta especializada en soluciones de Microsoft, AWS

Duración: 30 minutos

Cree aplicaciones escalables con Amazon Aurora (nivel 200)
Durante décadas, las aplicaciones se han creado con bases de datos comerciales antiguas que son costosas y patentadas. Muchos imponen condiciones de licencia punitivas y son difíciles de administrar y escalar. En esta sesión, compartimos cómo administrar sus datos y crear aplicaciones escalables, fiables y de alto rendimiento con Amazon Aurora, una base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL. Combina el rendimiento y la disponibilidad de las bases de datos comerciales con la sencillez y la rentabilidad de una base de datos de código abierto. Analizamos el escalado de Amazon Aurora para cumplir con los requisitos de escalabilidad de las aplicaciones, alta disponibilidad y recuperación de desastres. Esta sesión también demuestra cómo Amazon Aurora sin servidor v2 le permite escalar las cargas de trabajo de bases de datos de forma instantánea de cientos a miles de transacciones por segundo y ajustar la capacidad en incrementos detallados para proporcionar la cantidad justa de recursos de bases de datos.

Ponente: Roneel Kumar, arquitecto sénior de soluciones de bases de datos, AWS
Duración: 30 minutos

Creación de aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala con Amazon DynamoDB (nivel 200)
Las bases de datos NoSQL están diseñadas para modelos de datos específicos y optimizadas para aplicaciones modernas que requieren escalabilidad, baja latencia y flexibilidad, como las aplicaciones móviles, web y de juegos. Participe en esta sesión para descubrir cómo Amazon DynamoDB ofrece una base de datos apta para empresas que le ayuda a entregar aplicaciones con un rendimiento uniforme en milisegundos de un solo dígito y un rendimiento y almacenamiento casi ilimitados. Profundizamos en las características de DynamoDB, los índices, la forma de escalar fácilmente y sus componentes de costes. También demostramos cómo usar NoSQL Workbench para diseñar un modelo de datos para una aplicación de juegos en línea multijugador altamente escalable que puede ofrecer un rendimiento uniforme de milisegundos de un solo dígito a cualquier escala. Descubra cómo puede supervisar fácilmente las cargas de trabajo de DynamoDB a escala para observar métricas clave como la latencia, las solicitudes de lectura y escritura por segundo, las particiones activas, la limitación y los errores.

Ponente: Vaibhav Bhardwaj, arquitecto sénior de soluciones especializado en DynamoDB, AWS
Duración: 30 minutos

Opere cargas de trabajo de documentos críticos a escala con Amazon DocumentDB (nivel 200)
Las organizaciones recurren cada vez más a bases de datos orientadas a documentos para almacenar y consultar datos con facilidad que evolucionen sin problemas con las necesidades de sus aplicaciones. Participe en esta sesión para obtener más información sobre las bases de datos de documentos y los casos de uso. Descubra cómo Amazon DocumentDB, compatible con MongoDB, le permite ejecutar y operar cargas de trabajo JSON de misión crítica a escala y supera los límites de escalabilidad observados en las bases de datos tradicionales. En esta sesión también se explica cómo esta solución requiere de cero a mínimos cambios de código en las aplicaciones existentes. Proporcionamos orientación sobre cómo integrarse de forma nativa con los servicios de AWS existentes y las mejores prácticas de migración, con una demostración sobre cómo empezar a utilizar DocumentDB.

Ponente: Gururaj Bayari, arquitecto especializado sénior de soluciones, AWS
Duración: 30 minutos

Cree aplicaciones modernas de alto rendimiento con Amazon ElastiCache y MemoryDB para Redis (nivel 200)
Las aplicaciones modernas actuales exigen un alto rendimiento y capacidad de respuesta a cualquier escala. En esta sesión, explicamos cómo puede crear aplicaciones de alto rendimiento que repercutan en los ingresos, la experiencia del cliente y la satisfacción mediante un almacén de datos distribuido en memoria con Amazon ElastiCache para Redis. Amazon ElastiCache es un servicio de almacenamiento en caché en memoria completamente administrado que acelera el rendimiento de las aplicaciones con una latencia de microsegundos. Descubra cómo el almacenamiento en caché puede potenciar sus cargas de trabajo y cómo crear aplicaciones rápidas, seguras y de alta disponibilidad.

Ponente: Shirish Kulkarni, especialista sénior en ElastiCache/MemDB, APJ, AWS
Duración: 30 minutos

Aproveche el poder de los datos y elija el análisis adecuado para su caso de uso (nivel 200)
Con el enfoque analítico adecuado, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de sus datos, obtener información significativa y tomar decisiones fundamentadas. En esta sesión se describe cómo seleccionar los análisis correctos en función de su caso de uso para obtener información de diversos tipos de datos y cómo ponerlos a disposición de las personas y los sistemas adecuados. Explicamos cómo crear una base sólida para administrar los datos, eliminar los silos de datos y acelerar el tiempo de comercialización con los lagos de datos y los almacenamientos de datos diseñados específicamente en AWS.

Ponente: Niladri Bhattacharya, arquitecto líder de soluciones de análisis de AWS
Duración: 30 minutos

Libere los datos más allá de los límites de su empresa con la gobernanza integrada mediante Amazon DataZone (nivel 200)
Los sistemas de datos suelen ser extensos, aislados y complejos, con diversos conjuntos de datos que se distribuyen en lagos de datos, almacenamiento de datos, bases de datos en la nube, aplicaciones SaaS, dispositivos de IoT y sistemas locales. Para obtener valor de sus datos, las personas y los sistemas que los necesitan para el análisis deben poder acceder a ellos. Participe en esta sesión para aprender cómo Amazon DataZone le permite compartir, buscar y descubrir datos a escala más allá de los límites de la organización y colaborar en proyectos de datos a través de un portal de análisis de datos unificado que le brinda una vista personalizada de todos sus datos y, al mismo tiempo, aplica sus políticas de gobernanza y cumplimiento.

Ponente: Vikas Omer, líder especialista en análisis de AWS
Duración: 30 minutos

Centralice y unifique el acceso a los datos para todos los usuarios de datos con AWS Lake Formation (nivel 200)
Muchas organizaciones buscan soluciones de datos, análisis y ML para que los datos estén disponibles para una amplia gama de análisis. En esta sesión se explica cómo crear una plataforma de datos unificada con un lago de datos basado en Amazon S3, con herramientas y motores de procesamiento diseñados específicamente para segmentar los silos de datos, compartir datos entre sus líneas de negocio y tomar decisiones fundamentadas basadas en los datos. Aprenda a garantizar un control más estricto sobre quién puede acceder a los datos más confidenciales como usuario de la plataforma y a cubrir los principios del acceso con privilegios mínimos. Obtén información sobre cómo administrar de forma centralizada el acceso a los conjuntos de datos disponibles y aplicar permisos detallados para varios usuarios con los motores de cómputo que elijan.

Ponente: Praveen Kumar, arquitecto sénior de soluciones de análisis, AWS
Duración: 30 minutos

Ejecute Apache Spark de forma segura y a escala con un gasto general operativo mínimo (nivel 200)
Es esencial que las organizaciones reduzcan el tiempo de comercialización de sus cargas de trabajo de análisis en un panorama de mercado en constante evolución. Muchas organizaciones utilizan Apache Spark para lograr una ventaja competitiva, optimizar los costes empresariales y acelerar la toma de decisiones. En esta sesión, analizaremos 3 opciones para ejecutar trabajos de Apache Spark compatibles con código abierto en AWS. Explicamos cómo ejecutar cargas de trabajo de análisis de Apache Spark a escala con un gasto general operativo y de configuración mínimo, y de forma segura en Amazon Athena para Apache Spark y Amazon EMR sin servidor.

Ponente: Amir Shenavandeh, arquitecto sénior de soluciones de macrodatos, AWS
Duración: 30 minutos

Creación de un lago de datos transaccional sin servidor de alto rendimiento en AWS (nivel 200)
El lago de datos es un repositorio central para almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala y en varios formatos. Sin embargo, tareas como actualizar, eliminar un subconjunto de registros identificados del lago de datos y realizar cambios simultáneos pueden llevar mucho tiempo y ser costosas. En esta sesión, exploraremos los formatos de lagos de datos transaccionales más comunes. Tomaremos ejemplos del mundo real para demostrar cómo crear lagos de datos transaccionales de alto rendimiento para ejecutar consultas de análisis que devuelvan resultados coherentes y actualizados con soluciones analíticas y sin servidor, como Amazon Apache Iceberg en EMR sin servidor y Amazon Athena. La sesión aborda cómo respaldar las transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) en un lago de datos, los viajes en el tiempo, la evolución de esquemas y particiones y la purga de registros individuales para cumplir con las necesidades normativas y de cumplimiento a medida que aumentan los casos de uso de lagos de datos.

Ponente: Indrajit Ghosalkar, arquitecto sénior de soluciones, AWS
Duración: 30 minutos

Mejore sus aplicaciones con Amazon QuickSight (nivel 200)
Todos los días, los usuarios de su organización toman decisiones que afectan a los resultados empresariales. Cuando tienen la información correcta en el momento adecuado, pueden tomar las decisiones que llevan a la empresa en la dirección correcta. En esta sesión se describen los diferentes enfoques de inserción que puede utilizar para integrar Amazon QuickSight en su aplicación y los casos de uso para integrar paneles de QuickSight. Demostramos cómo puede integrar QuickSight en la arquitectura de su aplicación, configurar los permisos y la seguridad, y utilizar las API de QuickSight para integrar paneles e informes.

Ponente: Olivia Carline, arquitecta de soluciones QuickSight, AWS
Duración: 30 minutos

Análisis de registros en 20 minutos mediante el registro centralizado con la solución Amazon OpenSearch (nivel 200)
El análisis de registros es esencial para investigar los problemas a fin de resolver los tiempos de inactividad y aumentar la resiliencia de las aplicaciones. Las aplicaciones pueden tener muchas partes móviles y no todos los equipos tienen las habilidades o el tiempo adecuados para desarrollar las capacidades de registro centralizado para correlacionar los eventos entre los diferentes niveles de aplicaciones. En esta sesión, compartimos cómo Amazon OpenSearch le brinda una administración integral de registros y la capacidad de simplificar la creación de canalizaciones de análisis de registros. Aprenda a extraer registros de su CDN, firewall, red, aplicaciones y bases de datos con solo unos clics y en un único panel sin escribir ningún código. También demostramos cómo puede crear una plataforma de análisis de registros centralizada con Amazon OpenSearch Service en AWS en 20 minutos. También explicamos cómo ingerir y visualizar registros de aplicaciones personalizadas y otras soluciones de AWS.

Ponente: Muhammad Ali, arquitecto líder de soluciones de análisis, AWS
Duración: 30 minutos

Desbloquee la capacidad de análisis mediante la migración de su base de datos heredada a un almacenamiento de datos de Amazon Redshift (nivel 200)
Los clientes buscan obtener más valor de sus datos y cada vez es más difícil utilizar aplicaciones heredadas. Amazon Redshift, un servicio de análisis a gran escala especialmente diseñado, proporciona información más profunda y rápida de los datos de toda la empresa. En esta sesión, compartimos los escenarios comunes que vemos en los clientes que desean migrar a Amazon Redshift y los beneficios que se obtienen mediante la modernización de su plataforma de análisis. Le mostramos cómo puede migrar de forma rápida y sencilla bases de datos heredadas a Amazon Redshift, aprovechar las características de Redshift y acelerar el tiempo de obtención de información con análisis a escala rápidos, fáciles y seguros.

Ponente: Sean Beath, arquitecto especializado en soluciones de Redshift, AWS
Duración: 30 minutos

Logre rentabilizar más rápido unificando los silos de datos con Amazon Redshift (nivel 200)
Los datos que necesita para obtener información no solo aumentan en volumen, sino que también se están diversificando (datos de registro, transmisión de clics, voz, vídeo). A menudo se encuentran en varios silos de datos, incluso en organizaciones de terceros. Se espera que los usuarios de todos los departamentos, organizaciones y regiones trabajen con datos coherentes desde el punto de vista transaccional; sin embargo, el proceso de transformación de los datos en estos silos está plagado de problemas como la duplicación y pérdida de datos, las inconsistencias, las imprecisiones y los retrasos a medida que los datos se mueven y la red se obstaculiza. En esta sesión se explica cómo Amazon Redshift, un servicio de almacenamiento de datos en la nube totalmente gestionado, segmenta los silos de datos y permite compartir datos entre regiones y cuentas. Conozca los patrones de integración de datos comunes de Amazon Redshift, que aprovecha su integración nativa con una amplia gama de servicios. La sesión también demuestra las capacidades de intercambio de datos y cómo compartir y acceder a datos en tiempo real de manera segura sin movimiento ni copia de datos.

Ponente: Paul Villena, arquitecto de soluciones de Redshift, AWS
Duración: 30 minutos

Enfoques para simplificar la integración de datos para obtener información más rápida (nivel 200)
Las organizaciones necesitan cada vez más análisis casi en tiempo real de los datos operativos para mejorar la experiencia del usuario y optimizar los procesos. Sin embargo, los sistemas de análisis operativo se limitan a una sola base de datos o consisten en crear canalizaciones de datos personalizadas que pueden resultar difíciles y costosas de administrar y, en ocasiones, generar demoras de horas para obtener datos transaccionales para el análisis. En esta sesión se profundiza en cómo aprovechar Amazon Aurora, que admite la integración sin ETL con Amazon Redshift. Descubra cómo esta nueva integración sin código entre Amazon Aurora y Amazon Redshift le permite realizar análisis y machine learning casi en tiempo real en petabytes de datos transaccionales.

Ponente: Partha Sarathi Sahoo, directora técnica sénior de cuentas de análisis, AWS
Duración: 30 minutos

Simplificación y aceleración de la integración de datos y la modernización de ETL con AWS Glue (nivel 200)
ETL (Extract-Transform-Load) desempeña un papel clave en cada viaje de transformación de datos. El primer paso en un proyecto de análisis o machine learning es descubrir y preparar los datos para obtener resultados de calidad. En esta sesión, descubra cómo AWS Glue, una solución de integración de datos escalable y sin servidor, ofrece capacidades integrales para que todos los usuarios creen y administren fácilmente canalizaciones de datos. Demostramos cómo habilitar la preparación de datos de autoservicio en toda la organización y cómo comenzar con la migración de ETL con AWS Glue. También compartimos cómo los usuarios de todos los conjuntos de habilidades pueden crear y administrar canalizaciones de datos con AWS Glue.

Ponente: Suman Debnath, promotor líder de desarrolladores, ingeniería de datos, AWS
Duración: 30 minutos

Creación de una plataforma de transmisión de datos con Amazon Managed Streaming para Apache Kafka y Amazon Kinesis (nivel 200)
Muchas organizaciones que intentan crear arquitecturas de análisis de transmisión a partir de sus orígenes de datos en tiempo real a menudo tienen dificultades para encontrar los patrones arquitectónicos apropiados que les funcionen. Además, el análisis de datos de transmisión también requiere habilidades únicas y comprender bien los conceptos de procesamiento de transmisiones, como la ventana, la hora y el estado, puede resultar complejo. Esta sesión abarca el proceso de creación de una plataforma de transmisión de datos con soluciones de AWS, incluidas Amazon Managed Streaming para Apache Kafka y Amazon Kinesis. Profundizamos en la arquitectura y las capacidades de estos servicios y demostramos cómo se pueden utilizar para crear una solución de transmisión de datos altamente escalable, tolerante a fallos y con alto rendimiento. Aprenda los conceptos clave, como la ingesta de datos, el procesamiento de transmisiones, el almacenamiento de datos y el análisis de datos, y obtenga información práctica sobre las mejores prácticas y casos de uso. Al final de la sesión, obtenga los conocimientos necesarios para crear una plataforma de transmisión de datos para administrar grandes volúmenes de datos en tiempo real y obtener información valiosa para su organización.

Ponente: Masudur Rahaman Sayem, arquitecto sénior de soluciones de transmisión, AWS
Duración: 30 minutos

Segmentación de silos de datos: transferencia de datos entre aplicaciones SaaS y AWS (nivel 200)
Las organizaciones almacenan datos críticos en varias ubicaciones y en aplicaciones distribuidas. La ingesta de datos, la preparación de datos y la integración de aplicaciones para la generación de informes y el análisis pueden ser complejas, costosas y llevar mucho tiempo. En esta sesión, explicamos cómo transferir datos de forma segura entre aplicaciones de software como servicio (SaaS) y servicios de AWS como Amazon S3 y Amazon Redshift con solo unos clics. También demostramos el uso de otras soluciones de análisis y ML para configurar fácilmente los flujos de datos en cuestión de minutos sin escribir código y obtener información empresarial.

Ponente: Donnie Prakoso, promotor líder de desarrolladores, AWS
Duración: 30 minutos

Colabore y analice sus datos de forma segura en AWS (nivel 200)
Las organizaciones buscan constantemente formas de compartir sus datos de forma segura y mejorar las formas de colaboración entre múltiples partes. En esta sesión, aprenda a utilizar las tecnologías de AWS para compartir datos y colaborar de forma segura. Explicamos cómo compartir los datos de manera fácil, rentable y sin riesgos a la vez que evitamos la duplicación de datos. La sesión también incluye pasos sobre cómo crear una sala limpia de datos segura en cuestión de minutos, añadir restricciones a las consultas realizadas por cada participante con reglas de análisis integradas y personalizables y controles que mejoran la privacidad.

Ponente: Allison Quinn, especialista sénior en análisis, AWS
Duración: 30 minutos

Acelere el valor empresarial de los datos con VMware Cloud en AWS y el análisis (nivel 200)
Las organizaciones buscan constantemente formas de desmantelar las barreras de datos, integrar la inteligencia de diversos sistemas y recursos para obtener valor de sus datos. Esta sesión se centra en cómo integrar VMware Cloud en AWS con los análisis de AWS, lo que facilita el uso de los servicios para obtener información significativa a partir de los datos empresariales. Obtenga información sobre cómo trasladar las aplicaciones y bases de datos locales existentes sin problemas a AWS y aprovechar VMware Cloud en AWS, el servicio de nube híbrida que permite a las organizaciones realizar una transición rápida y sin problemas a la nube. Una vez que sus aplicaciones y su base de datos estén ubicadas en AWS, le mostraremos cómo integrarlas con otras soluciones de AWS para acelerar la obtención de información a partir de sus datos. La sesión incluye una demostración sobre cómo AWS Lake Formation simplifica la creación, la administración, la protección y el intercambio de sus lagos de datos. También explicamos cómo revelar información crucial, distribuir la inteligencia en toda su organización y publicar paneles interactivos con Amazon QuickSight.
 
Ponente: Greg Vinton, arquitecto de soluciones especializado, VMware Cloud en AWS
Duración: 30 minutos

Cree, despliegue y escale cargas de trabajo con uso intensivo de datos con Data en Amazon EKS (nivel 200)
Kubernetes se ha convertido en una plataforma popular para quienes buscan ejecutar cargas de trabajo de machine learning y datos debido a la mejora de la agilidad, la escalabilidad y la portabilidad. Sin embargo, desplegar y escalar cargas de trabajo de datos en Kubernetes sigue siendo un desafío para muchos clientes. Hay muchas herramientas contradictorias con distintos niveles de madurez, integración y compatibilidad con las plataformas existentes. Estas cargas de trabajo suelen ser de alto rendimiento, consumen muchos recursos informáticos y son fundamentales para las operaciones empresariales, por lo que requieren una configuración adecuada para cumplir sus requisitos. En esta sesión se muestra cómo aprovechar los datos en EKS (DoEKS) para simplificar y acelerar el proceso de creación, despliegue y escalado de cargas de trabajo de datos en Amazon EKS. DoEKS se basa en el proyecto de esquemas de Amazon EKS e incorpora orientación y herramientas para respaldar los desafíos y requisitos únicos de las cargas de trabajo relacionadas con los datos en Kubernetes. Profundizamos en las mejores prácticas, ejemplos y arquitecturas para facilitar la creación, la implementación y el escalado de cargas de trabajo con uso intensivo de datos en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), lo que le permite simplificar el procesamiento y el análisis de datos para extraer información valiosa e impulsar la creación de valor, ofrecer una periferia competitiva y mejorar las experiencias de los clientes.
 
Ponente: Frank Fan, arquitecto sénior de soluciones especializadas en contenedores, AWS
Duración: 30 minutos

Impulse sus cargas de trabajo de Apache Spark con Amazon EMR, EKS y Amazon FSx para Lustre (nivel 300)
Los creadores utilizan Spark en Kubernetes para ejecutar cargas de trabajo de macrodatos y machine learning (ML) a fin de facilitar la administración y realizar despliegues flexibles. Participe en esta sesión para profundizar en Amazon EMR en EKS para ejecutar sus cargas de trabajo de Apache Spark en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). Comprenda cómo esta opción de despliegue le permite centrarse en ejecutar cargas de trabajo de análisis mientras Amazon EMR en EKS crea, configura y administra contenedores para aplicaciones de código abierto. Demostramos cómo ejecutar una versión ejecutable optimizada para el rendimiento de Apache Spark a fin de acelerar la ejecución de las cargas de trabajo y reducir los costes de funcionamiento. Descubra cómo esta opción le ofrece un soporte sólido para la tenencia múltiple, una seguridad mejorada y una gran cantidad de opciones para crear una solución de observabilidad unificada. También mostramos cómo operar de manera eficiente cargas de trabajo por lotes y de transmisión con EMR en EKS y FSx para que Lustre realice operaciones con uso intensivo de datos de manera rápida y eficiente.

Ponentes:
Vivekanand Tiwari, arquitecto de nube, AWS Professional Services
Haofei Feng, arquitecto sénior de nube, AWS Professional Services

Duración: 30 minutos

IA generativa para creadores: cómo crear soluciones innovadoras con AWS (nivel 200)
En esta sesión, aprenderá qué es la IA generativa en AWS y descubrirá los beneficios de aprovechar las tecnologías para ofrecer resultados, como la reinvención de sus aplicaciones, la creación de experiencias de cliente innovadoras y el impulso de niveles de productividad sin precedentes. Explicamos los servicios y herramientas de AWS para crear e implementar modelos de IA generativa. Comprenda los numerosos ejemplos de aplicaciones de IA generativa en diversos dominios e industrias. También compartimos las prácticas recomendadas y consejos para diseñar y probar soluciones de IA generativas.

Ponente: Vatsal Shah, arquitecto sénior de soluciones, AWS India
Duración: 30 minutos

Creación de aplicaciones de IA generativa con los modelos fundamentales de Amazon SageMaker (nivel 300)
La IA generativa es una tecnología poderosa que puede generar contenido realista y creativo. En esta sesión, explicamos cómo crear y desplegar una solución de IA generativa con Stability AI y Hugging Face en AWS. Debatimos las técnicas de la IA generativa y analizamos cómo Amazon SageMaker le proporciona la plataforma integral de implementación. La sesión incluye demostraciones prácticas sobre casos de uso clave en la visión artificial con Stable Diffusion para permitir la síntesis de imágenes y la transferencia de estilos. Comprenda el potencial de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en AWS, cómo puede automatizar fácilmente la asistencia al cliente y generar contenido personalizado rápidamente para sus clientes. Esta sesión ofrece ideas sobre cómo puede implementar proyectos reales de valor agregado con IA generativa en AWS

Ponente: Melanie Li, directora técnica sénior de cuentas de análisis, AWS
Duración: 30 minutos

Mejora del rendimiento de los chatbots con IA generativa mediante los LLM alojados en Amazon Kendra y Amazon SageMaker (nivel 300)
En esta sesión, aprenda a implementar la generación aumentada de recuperación (RAG) con Amazon Kendra y SageMaker alojados por los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) para abordar los problemas de privacidad y residencia de los datos. Mostramos cómo puede combinar la RAG con Amazon Kendra, un servicio de búsqueda semántica que puede mejorar significativamente la calidad de respuesta de los chatbots y eliminar las alucinaciones, al tiempo que garantiza la privacidad de los datos. Descubra cómo implementar los LLM en Amazon SageMaker de forma efectiva y optimizada, así como integrar la RAG y los LLM con la infraestructura de chatbots existente para ofrecer una experiencia de usuario perfecta. La sesión también describe los beneficios y las aplicaciones prácticas de la RAG que permiten Amazon Kendra y los LLM alojados por SageMaker, lo que le permite crear chatbots inteligentes, seguros y con capacidad de respuesta.

Ponente: Ben Friebe, arquitecto sénior de soluciones de ISV, AWS
Duración: 30 minutos

Mejore la experiencia del cliente con el análisis de opiniones basado en IA generativa y ML (nivel 200)
Muchas organizaciones están intentando extraer información de las interacciones con los clientes a través de múltiples canales para mejorar la experiencia del cliente, pero se enfrentan a desafíos como la dispersión de contenido y silos de datos. En esta sesión se muestra cómo diseñar una plataforma de participación del cliente omnicanal en AWS. La sesión proporciona instrucciones paso a paso sobre cómo recopilar, procesar y responder a la retroalimentación de sus clientes procedentes de fuentes omnicanal. A través de este marco de arquitectura que incluye soluciones de análisis, IA generativa y ML, mostramos cómo atraer a sus clientes de formas nuevas y mejores, lo que le permite ofrecer lo que realmente importa a sus clientes, mejorar su experiencia y aumentar el valor de por vida del cliente.

Ponente: Hariharan Suresh, arquitecto sénior de soluciones, AWS
Duración: 30 minutos

Llevar el machine learning a los creadores a través de bases de datos y análisis (nivel 200)
Las organizaciones actuales generan, procesan y recopilan más datos que nunca para comprender mejor el panorama del mercado y abordar las necesidades cambiantes de los clientes. En esta sesión, descubra las diferentes formas en que AWS empodera a los creadores al agregar capacidades de ML a las soluciones de análisis y bases de datos, como Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon Neptune y Amazon QuickSight. Compartiremos cómo acercar el machine learning a los datos acelera el flujo de trabajo de análisis de datos con información más profunda, rápida y completa para lograr resultados exitosos.

Ponente: Pierre Semaan, Estrategia y soluciones de GTM, SMB APJ, AWS
Duración: 30 minutos

Acelere la información a partir de datos de transmisión en tiempo real a escala con bases de datos, análisis y ML (nivel 200)
El procesamiento de datos de streaming puede resultar complejo, especialmente si necesitas reaccionar en tiempo real. Únase a esta sesión para aprender cómo puede recopilar, procesar y analizar datos de streaming en tiempo real fácilmente para obtener datos a escala de manera oportuna y reaccionar rápidamente ante información nueva. Explicamos los casos de uso habituales de datos de streaming y cómo implementar las soluciones de AWS, como el análisis, el almacenamiento de datos, la tecnología sin servidor y el ML para el análisis de datos. Demostramos mediante escenarios de casos de uso, que incluyen cómo detectar el fraude en las transacciones en línea casi en tiempo real. Le mostramos cómo puede aplicar este enfoque a diversas arquitecturas de secuencia de datos y basadas en eventos, según el resultado deseado y las medidas que se tomen para prevenir el fraude.

Ponentes: 
Arun Balaji, ingeniero líder de prototipos, AWS India
Gopalakrishnan Subramanian, arquitecto líder de soluciones de bases de datos, AWS India

Duración: 30 minutos

Simplifique el análisis de datos y la detección de anomalías en conjuntos de datos distribuidos con consultas federadas y machine learning (nivel 200)
Hoy en día, los constructores tienen que gestionar datos de diversas fuentes, como lagos de datos, bases de datos, sistemas locales, otros sistemas en la nube y aplicaciones de terceros. Se vuelve más complejo cuando tienen que trabajar con varios equipos multifuncionales. En esta sesión se muestra cómo crear un marco arquitectónico integral con soluciones analíticas, sin servidor y otras soluciones de AWS para recopilar información sobre los datos e identificar transacciones anómalas. Descubra cómo utilizar Amazon Athena Federated Query para superar estos desafíos con consultas federadas directamente en estos orígenes de datos dispares, sin mover ni copiar datos y generar análisis e información de alto rendimiento. Demostramos cómo Amazon Athena se conecta con Amazon SageMaker para ejecutar inferencias de ML con comandos SQL en transacciones empresariales para obtener información e identificar transacciones anómalas. La sesión concluye con la forma de analizar los resultados de una consulta federada de Athena en Amazon QuickSight para satisfacer diversas necesidades analíticas desde la misma fuente de información mediante paneles interactivos, informes paginados, análisis integrados y consultas en lenguaje natural.

Ponentes: 
Sam Gordon, arquitecto sénior de nube, AWS Professional Services
Ed Fraga, arquitecto de nube, AWS Professional Services

Duración: 30 minutos

Supervise, opere y solucione problemas de los recursos empresariales con AWS Chatbot (nivel 300)
Muchas organizaciones tienen herramientas y plataformas empresariales dispares que, a menudo, no se integran entre sí. Esto hace que el análisis de datos, el intercambio y el análisis de colaboración sean difíciles y consuman mucho tiempo. En esta sesión, descubra cómo crear AWS Chatbots, un agente interactivo para configurar ChatOps para los recursos de AWS. Con AWS Chatbot, ahora puede comunicarse y colaborar en tareas operativas de TI con sus herramientas de colaboración preferidas. Explicamos cómo centralizar la administración de la infraestructura y las aplicaciones, así como automatizar y optimizar sus flujos de trabajo. Obtenga información sobre cómo crear una experiencia interactiva y colaborativa, a medida que los usuarios consulten y se comuniquen en tiempo real a través de la interfaz de chat. La sesión también incluye una demostración sobre cómo recibir alertas y ejecutar comandos para devolver información de diagnóstico y crear casos de soporte, de modo que pueda colaborar y responder a los eventos con mayor rapidez, sin cambiar de contexto a otras herramientas de AWS.

Ponente: Vikas Awasthi, arquitecto líder de la nube, AWS Professional Services
Duración: 30 minutos

Creación de una solución inteligente de descubrimiento de información mediante análisis y ML (nivel 200)
Muchas organizaciones, independientemente de su tamaño y sector, tienen que gestionar volúmenes de datos cada vez mayores. Necesitan analizar una gran cantidad de datos no estructurados y semiestructurados para obtener información significativa. A veces, para realizar una investigación en profundidad y extraer conocimiento de ella, tienen que profundizar en varios documentos y datos. Para simplificar su trabajo, quieren extraer con precisión los puntos de datos clave y las asociaciones entre varios equipos y tomar decisiones empresariales de manera oportuna. Para lograrlo, requieren un mecanismo inteligente de detección y filtrado para obtener la información correcta en el momento adecuado, y este proceso puede llevar mucho tiempo. En esta sesión, demostramos cómo extraer rápidamente información precisa de sus documentos con análisis y ML. Aprenda a utilizar las tecnologías de AWS, como el almacenamiento Amazon S3, Amazon Textract, Amazon Comprehend, AWS Lambda y Amazon Kendra, para crear una plataforma de búsqueda y descubrimiento cognitiva e inteligente y extraer información significativa de documentos no estructurados.

Ponente: Darshit Vora, arquitecto sénior de soluciones para startups, AWS India
Duración: 30 minutos

Mejore la relevancia de la búsqueda semántica con análisis y machine learning (nivel 200)
El auge de los motores de búsqueda semánticos ha facilitado la búsqueda para muchos usuarios. La búsqueda semántica utiliza el ML para comprender el significado de las consultas y mejora la utilidad de la búsqueda al comprender la intención y el significado contextual de esos términos al ofrecer resultados que son más relevantes que la búsqueda de texto. Esta sesión cubre la importancia de la relevancia de la búsqueda, la búsqueda semántica y la arquitectura subyacente. Demostramos cómo crear un motor de búsqueda semántica y mejorar la relevancia de las búsquedas con Amazon SageMaker y Amazon OpenSearch Service.

Ponente: Kamal Manchanda, arquitecto de soluciones, AWS India
Duración: 30 minutos

Análisis en tiempo real en la periferia y en la nube (nivel 200)
Los fallos de las máquinas pueden tener un impacto adverso en la eficiencia operativa de las plantas y fábricas, pero la identificación de los fallos críticos y el examen de los parámetros físicos suponen un desafío. Para mejorar el proceso de detección de fallas, es crucial monitorear los sistemas de producción y recopilar datos de rendimiento en tiempo real. En esta sesión, analizamos y demostramos varias opciones disponibles para conectar y recopilar datos de equipos de forma segura a fin de obtener información en tiempo real en la periferia y en la nube mediante el análisis y el ML de AWS. Además, hacemos una demostración de un caso de uso en el que se recopilan datos de varios equipos y se monitorean los parámetros críticos en tiempo real en la periferia. Además, presentamos un panel centralizado con datos consolidados de varios sitios.

Ponentes: 
Arun Balaji, ingeniero líder de prototipos, AWS India
Vikram Shitole, ingeniero de prototipos, AWS India

Duración: 30 minutos