Así crecen las compañías con AWS: casos de uso

por David Lucky

En su cumbre neoyorquina de hace algunas semanas, AWS sugirió que las compañías imaginan los impresionantes nuevos servicios que recién presentó como un conjunto de herramientas siempre en expansión que las empresas inteligentes pueden utilizar para desarrollarse y crecer.

El gigante de la nube pública presentó a muchos clientes, y cada uno de ellos habló sobre un caso de uso fascinante. Para aquellos que no pudieron asistir, recopilé tres que ofrecen un vistazo al interior de cómo las compañías desarrollan y crecen con AWS: una solución AWS gigantesca desarrollada desde cero, una historia de transformación digital y una implementación en el sector público, así como un resumen de la sesión de Rackspace acerca de la base de datos Aurora, el servicio de más rápido crecimiento en la historia de AWS.

Crecimiento con AWS

El director de tecnología de AWS, Werner Vogels, vestido con una camisa de Fortnite, presentó a Epic Games, creadores de Fortnite, que se ha convertido en un fenómeno cultural pop con millones de jugadores simultáneos. La compañía ha crecido alrededor de cien veces en nueve meses, de acuerdo con su director de plataforma, Chris Dyl, y su infraestructura AWS ha crecido también junto con sus necesidades globales. El dramático desarrollo de Fortnite en ese periodo implicó que Epic necesitaba procesar y lidiar con dos petabytes de datos al mes, generados por sus 125 millones de jugadores. Dyl dijo que la compañía está “completamente en AWS”, y utiliza más de 100 servicios AWS para satisfacer sus diversas necesidades. Dyl describió que las ventajas de AWS son elasticidad, escalabilidad y acceso global.

Epic Games utiliza diversos servicios de inteligencia empresarial para satisfacer sus necesidades de telemetría, con un S3 Data Lake y muchos servicios AWS. La compañía abarca 24 zonas de disponibilidad AWS alrededor del mundo, por lo que fue necesario un motor de ingesta de análisis capaz de lidiar y procesar grandes volúmenes de datos (92 millones de eventos por minuto) con distribución en tiempo real y en lotes.

También necesitaba la capacidad de monitorear la salud del servicio desde el punto de vista del cliente, entender la experiencia de usuario y fungir como un sistema de detección temprana. El análisis de datos se utiliza para mejorar los resultados empresariales, como puede ser llevar a cabo torneos en vivo, crear reglas personalizadas y ambientes de juego personalizados, impulsar KPI, calcular ARPU y, para que, con datos de telemetría y diseño de análisis de juego, se identifiquen áreas de mejora. Las herramientas AWS utilizadas para satisfacer estas necesidades crearon un sistema de distribución de análisis que administra esta gigantesca ingesta de datos.

Dyl pidió al público que le acompañaran en esta aventura con un “Los veo en el battle bus”, una declaración que estoy seguro que varios de ustedes entienden, ¡o al menos sus hijos sí la entienden!

El poder de la transformación digital

La transformación digital de 21st Century Fox fue descrita por su director de tecnología Paul Cheesbrough, quien discutió cómo la compañía global de medios utiliza AWS para habilitar la transformación empresarial a gran escala. Al utilizar más de 100 servicios AWS, 21st Century Fox impulsa la innovación a través de su cadena de suministros, plataformas de datos y experiencias de productos de consumo. La compañía redujo la huella digital de sus centros de datos de 74 complejos a solo cuatro desde que implementaron AWS, mejoraron su postura de seguridad y ahorraron 25% en su gasto de TI, todo al mismo tiempo que aceleraron su velocidad de salida al mercado.

21st Century Fox utiliza AWS Athena y AWS Rekognition, junto con otros servicios, de maneras innovadoras para ofrecer contenido a nivel global, reemplazando así su lenta metodología de enviar medios físicos a todo el mundo.

El gerente general de AWS Machine Learning Services, el Dr. Matt Wood, repasó las iniciativas de Machine Learning. El objetivo de la compañía es poner el aprendizaje de máquina en manos de todos los desarrolladores. Señaló que ocho de cada 10 cargas de trabajo de aprendizaje de máquina de la compañía utilizan AWS.

Una historia local con un toque público

La tercera historia de cliente que quiero compartir es acerca de Depository Trust and Clearing Corporation, o DTCC, una compañía de servicios financieros postnegociación que ofrece liquidación y transparencia a los mercados financieros, que procesó más de 1,610 billonesde dólares en transacciones de seguridad tan solo el año pasado.

Los líderes de DTCC querían migrar a la nube pero, para lograrlo, debían satisfacer requisitos regulatorios y de certificaciones de importancia y dificultad considerables. DTCC necesitaba crear un almacén de negociaciones para instrumentos derivados y brindar transparencia y acceso público a datos relacionados con estas transacciones. Su sistema trabaja con un gran volumen de datos y necesitaban permitir el acceso del usuario final. El desafío de la compañía incluía balancear el desempeño del sistema y el costo, al mismo tiempo mantener la adaptabilidad en diversas zonas de disponibilidad y satisfacer requisitos de certificación global importantes.

Con su solución, DTCC necesitaba responder cuatro preguntas principales:

  • ¿Podemos lidiar con la escala desconocida de la demanda pública?
  • ¿Cómo nos hacemos cargo de los costos?
  • ¿Qué tan rápido podemos implementar?
  • ¿Podemos utilizar la nube pública para esto?

Recurrieron a AWS, lo que resultó en una solución que derivó en ahorros significativos, mejores capacidades de búsqueda en comparación con hacerlo por cinta, y satisficieron sus requisitos regulatorios. Para habilitar aún más capacidades de datos y mejorar el procesamiento de excepciones, DTCC recurrió a Lambda, Redshift y Aurora (y otros servicios) para resolver muchos de sus desafíos de ingesta y análisis de datos, todo al mismo tiempo que mantenían los estándares más altos para elasticidad que se esperarían en la industria financiera.

La evolución de Aurora

Vogels volvió al escenario para describir los esfuerzos de AWS para desarrollar bases de datos listas para la nube, en particular Aurora, su servicio de más rápido crecimiento a la fecha. Aurora fue diseñado para aprovechar las capacidades de las nubes modernas, para replicarse fácilmente en al menos tres zonas de disponibilidad, ser muy duradero y, obviamente, tener un modelo de licencias y estructura de costos distinto a las bases de datos tradicionales que no se originaron en la nube.

Una impresionante serie de mejoras en los últimos seis meses que ayudaron a que Aurora satisficiera las necesidades de los clientes incluyó lo siguiente.

  • Amazon Aurora Backtrack: Permite a los usuarios regresar a una transacción de base de datos previa.
  • Amazon Aurora Multi Master:Mejora el desempeño de bases de datos al añadir replicación multi-master.
  • Amazon Aurora Serverless: Reduce la dificultad de administrar cargas de trabajo impredecibles al utilizar un sistema que permite autoescalamiento a petición sin necesidad de aprovisionar instancias.

AWS ha migrado más de 80 mil bases de datos relacionales únicas utilizando su servicio AWS Database Migration Service.

Cómo Rackspace mejora Aurora

Rackspace, un socio premier de consultoría AWS y socio aprobado de Amazon Aurora, presentó durante la reunión una sesión extremadamente concurrida acerca de cómo entender alta disponibilidad en Aurora.

Nos hemos enfocado en Aurora, pues un número cada vez mayor de clientes utiliza esta base de datos y nuestros servicios para dar soporte a esas implementaciones. Lea más acerca de la administración continua de Aurora que Rackspace ofrece, y cómo ayudamos a los clientes a diseñar e implementar este servicio para maximizar su potencial.

La multitud escuchó de pie al evangelista tecnológico AWS de Rackspace Eric Johnsonhablar sobre cómo lanzar y configurar un clúster en Aurora para asegurar que se satisfagan los requisitos de alta disponibilidad y desempeño. También habló sobre cómo extender los patrones de réplica, cómo elegir las puntas adecuadas para optimizar lectura y escritura, y sobre el futuro de Aurora: un funcionamiento sin servidor.

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