AWS - Ingrese a la era de las bases de datos personalizadas: Encuentre la base de datos adecuada para el trabajo adecuado FUENTE: AWS

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Ingrese a la era de
las bases de datos
personalizadas:
Encuentre la base de
datos adecuada para
el trabajo adecuado

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Ingrese a la era personalizada
Los datos son un activo estratégico para todas las organizaciones. Como los
datos siguen creciendo exponencialmente, las bases de datos son cada vez más
importantes para comprender los datos y convertirlos en información valiosa.
Los líderes informáticos necesitan buscar maneras de obtener más valor a
partir de sus datos. Si ejecuta bases de datos tradicionales en el on-premise,
es probable que ya sepa que el aprovisionamiento, el uso, el escalado y la
gestión de las bases de datos son tareas tediosas, costosas y que requieren
mucho tiempo. Necesita soluciones de bases de datos modernas que le
permitan dedicarle tiempo a innovar y crear aplicaciones nuevas, en vez de
gestionar la infraestructura.
Trasladar los datos on-premise a bases de datos administradas para la nube
puede ayudarlo a ahorrar tiempo y reducir los costos. Una vez que sus bases
de datos están en la nube, puede innovar y crear aplicaciones nuevas con
mayor rapidez, al mismo tiempo que obtiene información más detallada y
valiosa.
La migración a la nube es el primer paso para ingresar a la era de bases de
datos personalizadas. Una vez que ya está en la nube, ¿cómo sabe qué tipos
de bases de datos usar para cada función? Continúe leyendo para obtener
más información acerca de los tipos de bases de datos personalizadas
y cómo puede garantizar una transición sencilla a esta nueva era de
innovación, rendimiento y éxito empresarial.
INTRODUCCIÓN

3. 3
Vaya más allá de lo solo relacional
Antes de comenzar a analizar las bases de datos personalizadas, examinemos la
situación actual: utilizar bases de datos relacionales para cada caso de uso.
Las bases de datos relacionales se diseñaron para datos tabulares con una
estructura consistente y un esquema fijo. Funcionan para problemas bien definidos
desde el inicio. Las aplicaciones tradicionales, como e-commerce, ERP y CRM
necesitan bases de datos relacionales para registrar transacciones y almacenar
datos estructurados, generalmente en GB y ocasionalmente en TB.
Durante décadas, el diseño de aplicaciones estuvo impulsado por los requisitos
de las bases de datos relacionales, limitando la innovación. Para competir en el
mercado actual, este paradigma debe revertirse: las bases de datos se deben crear
para responder a las necesidades de los distintos tipos de aplicaciones, no al revés.
Aunque las bases de datos relacionales siguen siendo esenciales (de hecho,
siguen creciendo), un enfoque “solo relacional” ya no sirve en el mundo actual.
Con el rápido crecimiento de los datos (no solo en cuanto al volumen
y a la velocidad, sino también en cuanto a la variedad, complejidad e
interconectividad), las necesidades de las bases de datos cambiaron. Muchas
aplicaciones nuevas que tienen requisitos sociales, móviles, de IoT y acceso
global no pueden funcionar bien en solo una base de datos relacional.
Estas aplicaciones necesitan bases de datos que puedan almacenar de TB a
PB de nuevos tipos de datos, brindar acceso a los datos con una latencia de
milisegundos, procesar millones de solicitudes por segundo y escalar para
admitir a millones de usuarios de todo el mundo.
Para crear aplicaciones que respondan a estas necesidades, los desarrolladores
deben elegir entre una variedad de modelos de bases de datos personalizados
que surgen. Deben saber qué tipo de bases de datos usar al seleccionar la
herramienta adecuada para el trabajo adecuado.
En las siguientes páginas, examinaremos una variedad de tipos de bases de
datos y exploraremos las ventajas, retos y casos de uso principales de cada uno.
¿POR QUÉ CAMBIAR?

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A simple vista
Acceda rápidamente a información sobre los distintos tipos
de bases de datos
Relacionales
Ofrecen gran integridad, precisión
y consistencia; indexación ilimitada
Útiles para ERP, CRM, finanzas,
transacciones y almacenamiento de datos
De clave-valor
Lectura y escritura rápidas; el valor
puede ser cualquier cosa
Útiles para la licitación en tiempo real,
el carrito de compras, el catálogo de
productos y las preferencias del cliente
De documentos
Flexibles, semiestructuradas,
jerárquicas; evolucionan con las
necesidades de las aplicaciones,
indexación potente, consultas rápidas
Útiles para catálogos, sistemas de
gestión de contenido, perfiles de los
usuarios, personalización y móviles
En memoria
Latencia de milisegundos, millones de
operaciones por segundo, conjunto de
instrucciones simple, compatibilidad
con comandos completos (Redis),
compatibilidad con un amplio conjunto
de idiomas de programación; funcionan
con cualquier tipo de base de datos
Útiles para el almacenamiento en
caché, el almacenamiento de sesiones,
tablas de clasificación, análisis en
tiempo real y geoespaciales
Orientadas a grafos
Cree y recorra relaciones dentro
de conjuntos de datos altamente
conectados
Útiles para la detección de fraude,
redes sociales, procedencia de los datos
y grafos de conocimiento
De series temporales
Alta escalabilidad para los datos que se
acumulan rápidamente
Útiles para DevOps, el control de
aplicaciones, telemetría industrial
y aplicaciones IoT
Ledger
Garantizan un historial preciso,
transparente, inmutable, verificable y
altamente escalable
Útiles para finanzas, la industria
manufacturera, aseguradoras, recursos
humanos y nóminas, minoristas
y cadenas de suministros

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Bases de datos relacionales
Descripción
En los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), los datos
se almacenan en forma de cuadro de filas y columnas, y se consultan con el
Lenguaje de consulta estructurado (SQL). Cada columna de la tabla representa
un atributo; cada fila representa un registro; cada campo representa un valor
de los datos. Las bases de datos relacionales son muy populares porque
1) SQL es fácil de aprender y usar sin necesidad de conocer el esquema
subyacente y 2) las entradas de las bases de datos se pueden modificar sin
especificar todo el cuerpo.
RELACIONALES
Paciente
x ID del paciente
Nombre
Apellido
Género
Fecha de nacimiento
x ID del médico
Consulta
x ID de la consulta
x ID del paciente
x ID del hospital
Fecha
x ID del tratamiento
Tratamiento médico
x ID del tratamiento
Procedimiento
Cómo se realizó
Resultado adverso
Contraindicación
Médico
x ID del médico
Nombre
Apellido
Especialidad médica
x Afiliación a hospital
Hospital
x ID del hospital
Nombre
Dirección
Calificación
Ejemplo: Esquema de las bases de datos relacionales

6. RELACIONALES
Ventajas
Funcionan bien con datos estructurados
Son compatibles con la consistencia transaccional ACID y las “uniones”
Cuentan con integridad de datos incorporada
Aseguran la consistencia y precisión de los datos
Limitan las relaciones en este sistema
Están equipadas con indexación limitada
No están diseñadas para lo siguiente
Datos semiestructurados o escasos
Casos de uso
Aplicaciones ERP
CRM
Finanzas
Transacciones
Almacenamiento de datos
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DE CLAVE-VALOR
Bases de datos clave-valor
Descripción
Una base de datos clave-valor almacena datos en una colección de
pares clave-valor en la que una clave funciona como un identificador
único. Tanto las claves como los valores pueden ser cualquier cosa,
desde objetos simples hasta objetos compuestos. Son ideales para las
aplicaciones que necesitan escalar para responder a cargas de trabajo
crecientes o impredecibles.
Jugadores
Clave principal Atributos
GamerTag Nivel Puntos Puntuación más alta Juegos
Hammer57 21 4050 483610 1722
FluffyDuffy 5 1123 10863 43
Lol777313 14 3075 380500 1307
x Jam22Jam 20 398 478658 1694
ButterZZ_55 7 1530 12547 66
... ... ... ... ...
Ejemplo: Tabla de pares clave-valor

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DE CLAVE-VALOR
Ventajas
El formato de datos simple acelera la escritura y la lectura
El valor puede ser cualquier cosa, incluido JSON, esquemas flexibles, etc.
No están diseñadas para lo siguiente
Consultas analíticas o complejas
Aplicaciones que requieren gran consistencia
Casos de uso
Licitación en tiempo real
Carrito de compras
Catálogo de productos
Preferencias del cliente

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Bases de datos de documentos
Descripción
En las bases de datos de documentos, los datos se almacenan en documentos
de tipo JSON, que son objetos de primera clase dentro de la base de datos.
Estas bases de datos facilitan a los desarrolladores las tareas de almacenamiento
y consulta de datos al utilizar el mismo formato de modelo de documento
que usan los desarrolladores en el código de las aplicaciones.
DE DOCUMENTOS
1 [
2 {
3 “año”: 2013,
4 “título”: “Turn It Down, Or Else!”,
5 "info": {
6 “directores”: [“Alice Smith”, “Bob Jones”],
7 “fecha de lanzamiento”: “2013-01-18T00:00:00Z”,
8 “calificación”: 6,2,
9 “géneros”: [“Comedia”, “Drama”],
10 “url de la imagen: “http://ia.media-imdb.com/images/N/O9ERWAU7FS797AJ7LU8HN09AMUP908RLlo5JF90EWR7LJKQ7@@._V1_SX400_.jpg”,
11 “trama”: “Una banda de rock toca su música muy alta, molestando a sus vecinos”,
12 “actores”: [“David Matthewman”, “Jonathan G. Neff”]
13 }
14 },v
15 {
16 “año”: 2015,
17 “título”: “The Big New Movie”,
18 "info": {
19 “trama”: “No pasa nada”,
20 “calificación”: 0
21 }
22 }
23 ]
Ejemplo: Documento JSON

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DE DOCUMENTOS
Ventajas
Flexibles, semiestructuradas y jerárquicas
Se adaptan a las necesidades de las aplicaciones a medida que las bases de
datos evolucionan
Esquemas flexibles
Datos simples jerárquicos y semiestructurados
Índice potente para consultas rápidas
Asignan documentos de manera natural a la programación orientada a objetos
Circulan los datos fácilmente al nivel persistente
Lenguajes de consulta expresivos creados para los documentos
Capaces de consultas ad-hoc y agregaciones en todos los documentos
Casos de uso
Catálogos
Sistemas de gestión de contenido
Perfiles de los usuarios/personalización
Móviles
No están diseñadas para lo siguiente
Relaciones explícitamente definidas entre las diferentes piezas de información

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Bases de datos en memoria
Descripción
Con el auge de las aplicaciones de tiempo real, las bases de datos en
memoria crecen en popularidad. Las bases de datos en memoria dependen
esencialmente de la memoria principal para el almacenamiento, la gestión y
la manipulación de datos. A las bases de datos en memoria las popularizó el
software de código abierto para el almacenamiento en memoria caché, que
puede agilizar las bases de datos dinámicas al almacenar los datos en caché
para reducir la latencia de acceso, aumentar el rendimiento y facilitar la carga
de las bases de datos principales.
EN MEMORIA
Procesador de
consultas
Obtener/colocar API
Memoria
(grupo de búferes)
Memoria
Motor de
almacenamiento
Base de
datos
Disco
Ejemplo: Arquitectura de las bases de datos en memoria

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EN MEMORIA
Ventajas
Latencia de milisegundos
Pueden realizar millones de operaciones por segundo
Mejoras significativas en el rendimiento en comparación con las alternativas
basadas en disco
Un conjunto de instrucciones más simple
Compatibilidad con un conjunto de comandos completos (Redis)
Funcionan con cualquier tipo de base de datos, relacional o no, o incluso con
servicios de almacenamiento
Casos de uso
Almacenamiento en caché
Almacenamiento de sesiones
Videojuegos
Tablas de clasificación
Servicios geoespaciales
Pub/sub
Transmisión en tiempo real
No están diseñadas para lo siguiente
Datos persistentes en el disco todo el tiempo

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Bill
PRODUCTO
Amit
Mary
Kevin
DEPORTE
Sara
COMPRADO
SEGUIR
COMPRADO
SEGUIR
Los clientes que también siguen
los deportes compraron...
COMPRADO
SABER
¿Sabías que...?
SABER
Bases de datos orientadas a Grafos
Descripción
Las bases de datos orientadas a grafos son un tipo de base de datos NoSQL
diseñadas para facilitar la creación y ejecución de aplicaciones que funcionan
con conjuntos de datos altamente conectados. En un modelo de datos grafos,
las relaciones son ciudadanos de primera clase; es decir, se representan
directamente. El uso de lenguajes gráficos especializados, como SPARQL o
Gremlin, le permite crear consultas fácilmente que exploren de manera eficiente
conjuntos de datos altamente conectados.
ORIENTADAS A GRAFOS
Ejemplo: Relaciones y nodos grafos
En las bases de datos orientadas a Grafos, los datos se almacenan en
forma de nodos, aristas y propiedades:
Los nodos equivalen a registros en un sistema de bases de datos relacionales
Las aristas representan relaciones que conectan nodos
Las propiedades son información adicional que se agrega a los nodos
En los grafos RDF, los conceptos de Nodos, Aristas y Propiedades se representan
como Recursos con Identificadores de recursos internacionales (IRI)

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ORIENTADAS A GRAFOS
Ventajas
La capacidad de realizar cambios frecuentes en el esquema
Crear relaciones fácilmente entre muchos tipos de datos diferentes
Tiempo de respuesta de consultas en tiempo real
Un rendimiento superior para las consultas relacionadas con los datos, ya
sean grandes o pequeñas
Cumplen con los requisitos de la activación de datos más inteligentes
Semántica explícita para cada consulta, sin suposiciones ocultas
Entorno flexible de esquemas en línea
Casos de uso
Detección de fraude
Redes sociales
Motores de recomendación
Grafos de conocimiento
Procedencia de los datos
No están diseñadas para lo siguiente
Aplicaciones que no recorren o consultan relaciones
Procesamiento de grandes volúmenes de transacciones
Manejo de consultas que abarcan toda la base de datos

15. DE SERIE TEMPORAL
Base de datos de serie temporal
Descripción
Las bases de datos de serie temporal se optimizan para datos de serie temporal
o fechados. Los datos de serie temporal son muy diferentes de las otras cargas
de trabajo de datos, ya que generalmente llegan en orden temporal, los datos
solo se agregan y las consultas son siempre con un intervalo. Ejemplos de
estos datos incluyen las métricas de los servidores, el control del rendimiento
de las aplicaciones, los datos de redes, los datos de sensores, eventos, clics,
transacciones en un mercado y muchos otros tipos de análisis.
DE SERIE TEMPORAL
Ventajas
Ideales para las medidas o eventos que se rastrean, controlan y agregan con
el tiempo
Alta escalabilidad para acumular datos de serie temporal rápidamente
Utilidad sólida para muchas funciones, como las políticas de retención de
datos, las consultas continuas y las agregaciones de tiempo flexible
Casos de uso
DevOps
Control de aplicaciones
Telemetría industrial
Aplicaciones IoT
No están diseñadas para lo siguiente
Datos que no lleguen en orden temporal, como documentos, catálogos,
perfiles de los clientes
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Ventajas
Mantienen un historial preciso de los datos de las aplicaciones
Son inmutables y transparentes
Se pueden verificar criptográficamente
Son altamente escalables
Casos de uso
Finanzas: realizar un seguimiento de los datos ledger, como créditos y débitos
Fabricación: reconciliar los datos entre los sistemas de cadenas de suministros para
rastrear todo el historial de fabricación
Seguros: rastrear de manera precisa el historial de reclamos
Recursos humanos y nóminas: rastrear y mantener un registro de los detalles de
los empleados
Minorista: mantener un registro preciso del inventario
No están diseñadas para lo siguiente
Un caso de uso descentralizado (es decir, las entidades múltiples necesitan leer
y escribir en los datos de manera independiente)
Bases de datos ledger
Descripción
Las bases de datos ledger ofrecen un registro de transacciones transparente,
inmutable y verificable criptográficamente de una autoridad central confiable.
Muchas organizaciones crean aplicaciones con una funcionalidad del tipo ledger,
porque quieren mantener un historial preciso de los datos de sus aplicaciones;
por ejemplo, rastrear el historial de créditos y débitos en las transacciones
bancarias, verificar la procedencia de los datos de una reclamación al seguro,
o rastrear el movimiento de un elemento en la red de cadenas de suministros.
LEDGER

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Sacar el máximo provecho de las bases
de datos personalizadas
El mundo cambió y el enfoque universal de utilizar bases de datos relacionales
para todas las aplicaciones ya no funciona. Las bases de datos relacionales
siguen desempeñando una función importante en el diseño y la funcionalidad
de las aplicaciones, pero varias bases de datos personalizadas están creciendo
en popularidad. Las aplicaciones modernas deben considerar el acceso global,
móvil, social y de IoT. Los modelos de bases de datos personalizadas están
diseñados desde cero para realizar las funciones específicas que necesitan estas
aplicaciones, de manera rápida y eficiente.
PERSONALIZADAS
La herramienta adecuada para el
trabajo adecuado
Un mejor rendimiento
Escalado de la nube
Más funcionalidad
Fáciles de depurar y controlar
Independencia entre los equipos
Tiempo de comercialización más veloz
Menor costo total de propiedad (TCO)
Menos operaciones
Beneficios de las bases de datos personalizadas
Los desarrolladores actuales necesitan modelos de datos diversos que coincidan
con una variedad de casos de uso. Puede ser difícil encontrar la herramienta
adecuada para el trabajo adecuado, pero esperamos que este documento le
ayude a simplificar el proceso.
Sin embargo, para sacar el máximo provecho de estos tipos de bases de datos,
primero necesitará migrar los datos, las bases de datos y las aplicaciones a
la nube. Y recuerde que no todos los proveedores de nube se crean de la
misma manera. Querrá un proveedor que ofrezca el rendimiento, escalado
y disponibilidad de las bases de datos comerciales, así como la simplicidad
y rentabilidad de las bases de datos de código abierto.

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Historias de éxito de clientes
Airbnb moderniza las vacaciones sin tomarse ningún día libre
Un año después de que se lanzó Airbnb, la empresa decidió migrar casi todas sus
funciones informáticas en la nube a AWS. Como parte de la migración, Airbnb
trasladó su base de datos MySQL principal a Amazon Relational Database Service
(RDS) para MySQL. El servicio de alojamiento para vacaciones pudo realizar la
migración de la base de datos con solo 15 minutos de tiempo de inactividad.
Al ejecutarse en Amazon RDS, Airbnb redujo la sobrecarga asociada a las
tareas administrativas, como la replicación y el escalado, las cuales ahora
se pueden activar con una simple llamada a la API o a través de la consola
de administración de AWS. Airbnb luego migró de RDS MySQL a Amazon
Aurora para mejorar el rendimiento de lectura y escritura, y el escalado,
reducir la creación de réplicas y el tiempo de retraso, y aumentar el tiempo de
recuperación y conmutación por error.
Airbnb también usa Amazon DynamoDB para almacenar el historial de
búsqueda de los usuarios y Amazon ElastiCache para almacenar el estado de
las sesiones en la memoria para un procesado más veloz (milisegundos) de
los sitios.
CASO PRÁCTICO

19. 19
Historias de éxito de clientes
Duolingo convierte las bases de datos en éxito empresarial
Duolingo, un proveedor en línea de enseñanza de idiomas gratuito con una
audiencia mundial de 300 millones, depende de AWS para almacenar y ofrecer más
de 31 000 millones de elementos para 80 cursos de idiomas diferentes. Duolingo
necesita servicios de bases de datos elásticamente escalables, con alto nivel de
concurrencia y alto rendimiento; y eso es exactamente lo que obtiene con AWS.
Duolingo utiliza Amazon DynamoDB como una de sus soluciones de bases de datos
principales. Cada segundo, la implementación de DynamoDB de Duolingo admite
24 000 lecturas y 3000 escrituras, personalizando las lecciones para los usuarios
al tomar 6000 millones de ejercicios por mes. Además, Amazon DynamoDB ofrece
escalado automático, que ajusta de manera inteligente el rendimiento según la
demanda del usuario; esto garantiza una alta disponibilidad y una reducción en el
desperdicio de los gastos, debido al exceso de aprovisionamiento.
Duolingo también utiliza Amazon ElastiCache para ofrecer acceso instantáneo a
palabras y frases comunes, Amazon Aurora como la base de datos transaccional
para conservar los datos de los usuarios y Amazon Redshift para el análisis de
datos. Con este pilar de bases de datos, Duolingo enseña a más estudiantes de
idiomas que todo el sistema escolar estadounidense.
CASO PRÁCTICO
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20. 20
CONCLUSIÓN
Un portafolio personalizado para
tener éxito
AWS ofrece una amplia variedad de servicios de bases de datos personalizadas
para cada caso de uso principal. Estos servicios son completamente administrados
y le permiten crear aplicaciones que se pueden escalar fácilmente. Todos estos
servicios demostraron ofrecer una profunda funcionalidad, por lo que obtiene la
disponibilidad, el rendimiento, la confiabilidad y la seguridad que se necesita para
la producción de cargas de trabajo.
AWS tiene un portafolio completo de bases de datos personalizadas
compatibles con diversos modelos de datos y permite que sus equipos creen
aplicaciones distribuidas, altamente escalables y basadas en casos de uso.
Al elegir la mejor base de datos para resolver un problema específico o un
grupo de problemas, puede desprenderse de las bases de datos monolíticas,
universales y restrictivas, y centrarse en crear aplicaciones de clase empresarial
para responder a las necesidades de su empresa.
Vaya a la siguiente página para obtener una vista más detallada de estas
soluciones de bases de datos de AWS.
Obtenga más información sobre las bases de datos personalizadas en AWS >

21. SOLUCIONES
Bases de datos personalizadas de AWS
Relacionales
Amazon Aurora: Base de dato relacional compatible con MySQL y
PostgreSQL, y creada para la nube. Combina el rendimiento y la
disponibilidad de las bases de datos empresariales tradicionales con la
sencillez y la rentabilidad de las bases de datos de código abierto.
Amazon Relational Database Service (RDS) facilita las tareas de
configuración, utilización y escalado de las bases de datos relacionales
en la nube. Proporciona una capacidad rentable y redimensionable,
al mismo tiempo que automatiza las tareas de administración que
requieren mucho tiempo. Ofrece siete motores de bases de datos
conocidos, incluido Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB,
Oracle Database y SQL Server.
Amazon Redshift: un almacén de datos en la nube que transmite
las consultas del almacén de datos en su lago de datos, sin que sea
necesaria la carga. Ejecute consultas analíticas en petabytes de datos
almacenados de manera local y directamente en exabytes de datos
almacenados en Amazon S3.
De clave-valor
Amazon DynamoDB: Base de datos y clave-valor completamente
administrados que ofrecen un rendimiento de milisegundos de un solo
dígito a cualquier escala. Base de datos completamente administrada,
de varias regiones y Multi-Master con seguridad, copia de seguridad y
restauración, y almacenamiento caché integrados en la memoria.
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22. SOLUCIONES
De documentos
Amazon DocumentDB: Un servicio de base de datos de documentos
rápido, completamente administrado, de alta disponibilidad y escala
ajustable que admite cargas de trabajo de MongoDB. Diseñado desde cero
para una disponibilidad, un escalado y un rendimiento de misión crítica.
En memoria
Amazon ElastiCache para Redis: Almacenamiento de datos en
memoria, ultrarrápido, completamente administrado y compatible
con Redis. Ofrece una latencia de milisegundos para accionar
aplicaciones en tiempo real y a escala de Internet.
Amazon ElastiCache para Memcached: Servicio de almacenamiento de
clave-valor en memoria, completamente administrado y compatible con
Memcached. Se puede utilizar como caché o almacén de datos. Ofrece el
rendimiento, la facilidad de uso y la simplicidad de Memcached.
Orientadas a grafos
Amazon Neptune: Un servicio de bases de datos grafos rápido,
confiable y completamente administrado que facilita la creación
y ejecución de aplicaciones que funcionan con conjuntos de datos
altamente conectados.
De serie temporal
Amazon Timestream: Servicio de bases de datos de serie temporal
rápido, escalable y completamente administrado para aplicaciones
IoT y operativas. Facilita el almacenamiento y el análisis de billones
de eventos por día a un décimo del costo de las bases de datos
relacionales.
Ledger
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB): Base de datos ledger
completamente administrada que ofrece un registro de transacciones
transparente, inmutable y verificable criptográficamente de una
autoridad central confiable. Rastrea todos los cambios de los datos de
las aplicaciones y mantiene un historial verificable y completo de los
cambios con el tiempo.
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23. 23AMAZON WEB SERVICES | INTRODUCCIÓN A LOS AHORROS DE AWS 23
ACERCA DE AWS
Durante 13 años, Amazon Web Services ha sido la plataforma en la nube más completa y
ampliamente adoptada del mundo. AWS ofrece más de 165 servicios con muchas funciones
para recursos informáticos, almacenamiento, bases de datos, redes, análisis, robótica,
aprendizaje automático e inteligencia artificial (AI), la Internet de las cosas (IoT), dispositivos
móviles, seguridad, entornos híbridos, realidad virtual y aumentada (VR y AR), medios y el
desarrollo de aplicaciones, el despliegue y la administración de 61 zonas de disponibilidad (AZ)
en 20 regiones geográficas, que abarcan los Estados Unidos, Australia, Brasil, Canadá, China,
Francia, Alemania, India, Irlanda, Japón, Corea, Singapur, Suecia y el Reino Unido. Millones
de clientes—incluidas las startups de más rápido crecimiento, grandes empresas y agencias
gubernamentales líderes; confían en AWS para potenciar su infraestructura, ser más ágiles
y reducir costos. Para obtener más información acerca de AWS, visite aws.amazon.com.
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