AWS ofrece una gran variedad de servicios de base de datos que se adaptan a los requisitos de su aplicación. Los servicios de bases de datos están totalmente administrados y se pueden implementar en cuestión de minutos con tan solo unos clics.
https://aws.amazon.com/es/products/databases/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
https://aws.amazon.com/es/big-data/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
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Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
La computación es la base para crear y dirigir una empresa, no importa si se trata de desarrollar aplicaciones móviles o de administrar clústeres enormes para producir secuencias del genoma humano. Para ello, AWS ofrece más de 70 servicios de infraestructura y pretende publicar más de 1.000 características nuevas en 2016.
https://aws.amazon.com/pt/products/compute/
AWS ofrece una gran variedad de servicios de base de datos que se adaptan a los requisitos de su aplicación. Los servicios de bases de datos están totalmente administrados y se pueden implementar en cuestión de minutos con tan solo unos clics.
https://aws.amazon.com/es/products/databases/
AWS proporciona una plataforma sólida y escalable con más del doble de familias de instancias de computación y certificados de cumplimiento que cualquier otro proveedor de servicios en la nube, así como la mayor presencia global, para ayudar a innovar de manera ágil a organizaciones de todos los sectores y tamaños.
https://aws.amazon.com/es/products/compute/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
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Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
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Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
La computación es la base para crear y dirigir una empresa, no importa si se trata de desarrollar aplicaciones móviles o de administrar clústeres enormes para producir secuencias del genoma humano. Para ello, AWS ofrece más de 70 servicios de infraestructura y pretende publicar más de 1.000 características nuevas en 2016.
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AWS ofrece una gran variedad de servicios de base de datos que se adaptan a los requisitos de su aplicación. Los servicios de bases de datos están totalmente administrados y se pueden implementar en cuestión de minutos con tan solo unos clics.
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AWS proporciona una plataforma sólida y escalable con más del doble de familias de instancias de computación y certificados de cumplimiento que cualquier otro proveedor de servicios en la nube, así como la mayor presencia global, para ayudar a innovar de manera ágil a organizaciones de todos los sectores y tamaños.
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Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
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AWS IoT es una plataforma de nube administrada que permite a los dispositivos conectados interactuar con facilidad y seguridad con las aplicaciones en la nube y otros dispositivos. AWS IoT admite miles de millones de dispositivos y billones de mensajes, y es capaz de procesar y enrutar dichos mensajes a puntos de enlace de AWS y a otros dispositivos de manera fiable y segura.
https://aws.amazon.com/es/iot/
La informática sin servidor le permite crear y ejecutar aplicaciones y servicios sin preocuparse de los servidores. Las aplicaciones sin servidor no requieren que aprovisione, escale ni administre ningún servidor. Puede crearlas para prácticamente cualquier tipo de aplicación o servicio backend. Además, usted administra todo lo necesario para ejecutar y escalar la aplicación con alta disponibilidad.
https://aws.amazon.com/es/serverless/
Optimización de costos con los diferentes modelos de compra de servicios en l...Amazon Web Services LATAM
AWS le ofrece un sistema de pago por uso en el precio de más de 70 servicios en la nube. Con AWS solo paga por los servicios individuales que necesita durante el tiempo que los necesita, sin contratos a largo plazo ni licencias complejas
https://aws.amazon.com/es/pricing/cost-optimization/
DevOps en AWS, acelarando el desarrollo de software con Developer Tools - https://aws.amazon.com/es/devops/
Más informacion: http://aws.amazon.com/es/colombia/
La informática sin servidor le permite crear y ejecutar aplicaciones y servicios sin preocuparse de los servidores. Las aplicaciones sin servidor no requieren que aprovisione, escale ni administre ningún servidor. Puede crearlas para prácticamente cualquier tipo de aplicación o servicio backend. Además, usted administra todo lo necesario para ejecutar y escalar la aplicación con alta disponibilidad.
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Optimización de costos con los diferentes modelos de compra de servicios en l...Amazon Web Services LATAM
Optimización de costos con los diferentes modelos de compra de servicios en la nube - https://aws.amazon.com/es/pricing/
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Industria 4.0 2017 - Almacenamiento y procesamiento de datos en la nubeRodrigo Corral
Presentación del evento Industria 4.0 que Plain Concepts organiza anualmente en Bilbao. Este año hablé de almacenamiento y procesamiento de grandes volumenes de datos, como los que generan las soluciones de monitoriazción e IoT industriales, en la nube. Hablamos de Azure Data Lake, Cosmos DB, SQL Azure y bases de datos de series temporales como InfluxDb y OpenTSDB.
Los big data se pueden describir en torno a desafíos de administración de datos que, debido al incremento en el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, no se puede resolver con las bases de datos tradicionales.
Introducción a Microsoft Azure SQL Data WarehouseJoseph Lopez
El nuevo Microsoft Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) es un versátil servicio de almacén de datos que provee una solución Massively Parallel Processing (MPP) para "Big data" con verdaderas características de alta infraestructura empresarial. El servicio SQL DW está construido para la carga de datos en ejecución de unos cien gigabytes hasta petabytes de datos con características únicas como cálculo desagregado, permitiendo así que los clientes sean capaces de utilizar el servicio para satisfacer sus necesidades de almacenamiento. En la presente exposición les mostrare una mirada en profundidad de este nuevo servicio de Azure como la implementación, el escalamiento elástico (Grow, Shrink, y Pause), y las nubes de datos híbrida con integración de Hadoop a través Polybase permitiendo una verdadera experiencia de SQL a través de datos estructurados y no estructurados.
En este webinar, aprenderá cómo las empresas pueden aprovechar la nube de AWS para automatizar los pipelines de desarrollo de software. Este enfoque permite que su equipo sea más ágil, mejorando su capacidad para entregar aplicaciones y servicios rápidamente.
Neste webinar, você aprenderá como as empresas podem se valer da nuvem da AWS para automatizar os pipelines de desenvolvimento de software. Essa abordagem permite que sua equipe seja mais ágil, melhorando sua capacidade para entregar aplicações e serviços mais rapidamente.
Las tecnologías como los contenedores y kubernetes pueden hacer que sus procesos de entrega de software sean más fáciles y más rápidos. En este webinar, hablaremos sobre cómo usar el Amazon Kubernetes Service (EKS) para construir aplicaciones modernas con grupos Kubernetes totalmente administrados.
Tecnologias como containers e Kubernetes podem tornar seus processos de entrega de software mais fáceis e rápidos. Neste webinar, falaremos sobre como usar o Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) para criar aplicativos modernos com clusters de Kubernetes totalmente gerenciados.
Ransomware é uma das ameaças de crescimento mais rápido para qualquer organização. Nenhuma empresa, grande ou pequena, está imune a ataques de cibercriminosos. Nesta sessão, mostramos como você pode aproveitar os serviços e recursos da nuvem AWS para proteger seus dados mais valiosos de ataques cibernéticos e acelerar a restauração de operações.
El ransomware es una de las amenazas de más rápido crecimiento para cualquier organización. Ninguna empresa, grande o pequeña, es inmune a los ataques de los ciberdelincuentes. En esta sesión, mostramos cómo puede aprovechar los servicios y las capacidades de la nube AWS para proteger sus datos más valiosos de los ataques cibernéticos y acelerar la restauración de las operaciones.
Ransomware é uma prática maliciosa que tem se popularizado nos últimos anos. Nessa sessão, mostraremos como através da Amazon Web Services nossos clientes podem desenvolver uma estratégia pró-ativa de mitigação a ataques de ransomware, tanto em cenários on-premises como operando na nuvem.
El ransomware es una práctica maliciosa que se ha popularizado en los últimos años. En esta sesión les mostraremos cómo desde Amazon Web Services nuestros clientes pueden desarrollar una estrategia proactiva de mitigación frente a ataques de ransomware, tanto en escenarios on-premises, como operando en la nube.
Al mover datos a la nube, los clientes deben comprender los métodos óptimos para los diferentes casos de uso, los tipos de datos que están moviendo y los recursos disponibles en la red, entre otros. Las soluciones de migración y transferencia de AWS contemplan desde la migración de datos con conectividad limitada, almacenamiento en la nube híbrida, transferencias frecuentes de archivos B2B, hasta transferencias de datos en línea y sin conexión. En esta sesión, le mostramos cómo puede acelerar la migración y transferencia de datos de manera simplificada desde y hacia la nube de AWS.
Ao mover dados para a nuvem, os clientes precisam entender os métodos ideais de movê-los para diferentes casos de uso, os tipos de dados que estão movendo e os recursos de rede disponíveis, entre outras considerações. As soluções de migração e transferência da AWS atendem desde a migração de dados com conectividade limitada, armazenamento em nuvem híbrida, transferências frequentes de arquivos B2B até transferências de dados online e offline. Nessa sessão, mostraremos como você pode simplificar e acelerar sua migração e transferência de dados de e para a nuvem AWS.
El almacenamiento de archivos tiene diversos casos de uso; como directorios de usuarios, datos de aplicaciones, archivos multimedia y almacenamiento compartido para cargas de trabajo de alto rendimiento. La administración del almacenamiento de archivos en instalaciones propias suele ser un trabajo pesado, indiferenciado, con altos costos de adquisición, carga operativa para configurar y administra, lo que conlleva a desafíos de escalabilidad. En esta sesión, le mostramos cómo puede aprovechar las soluciones de archivos totalmente administradas de AWS para dejar de preocuparse por la sobrecarga administrativa de configurar, proteger, mantener y realizar copias de seguridad de su infraestructura de archivos.
La visualización de datos analíticos es un reto al que se enfrentan muchas organizaciones, el poder crear tableros, alertas, agregar predicciones a sus datos y actuar de acuerdo a estas de manera rápida es una necesidad de todos los negocios actuales. Únase a nuestros arquitectos para aprender como Amazon QuickSight le permite agregar inteligencia de negocios a sus aplicaciones y crear predicciones a futuro de sus datos. Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia de negocios escalable y serverless creado para la nube, a través del cual podrá explotar sus datos de negocio para convertirlos en insights para hacer decisiones informadas sobre su negocio sin preocuparse de la gestión, escalamiento y la disponibilidad de la infraestructura de cómputo.
A visualização de dados é um desafio que muitas organizações enfrentam hoje. Criar dashboards, alertas, fazer previsões e agir rapidamente de acordo com os insights dos dados é uma necessidade de todas as empresas. Junte-se aos nossos arquitetos para aprender como o Amazon QuickSight o ajudará a adicionar BI aos seus aplicativos. O Amazon Quicksight é um serviço de BI escalável e serverless criado para a nuvem. Com ele, você pode explorar seus dados para obter insights e tomar decisões embasadas em seus negócios, sem se preocupar em gerenciar e dimensionar servidores e manter a disponibilidade de sua infraestrutura.
Executar projetos de Big Data nunca foi tão simples. Com a AWS, você pode executar Hadoop, Spark, Hive, Flink e frameworks semelhantes de maneira mais rápida e econômica. Neste webinar, você aprenderá como melhorar o desempenho do processamento de seus dados e reduzir custos, especialmente quando comparado a um ambiente on-premises.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
Estructuras básicas_ conceptos básicos de programación.pdf
Servicios de Bases de Datos de AWS
1. Servicios de Bases de Datos de AWS
Damián Traverso, AWS Solutions Architect
Agosto, 2017
2. ¿Qué esperar de esta sesión?
• Aprender la estrategia y visión general de nuestros
servicios de datos
• Conocer nuestra arquitectura y los clientes clave por
servicio
• Entender cuándo utilizar qué servicios para sus
aplicaciones
3. Estrategia
• Comenzar desde el cliente y retroceder.
• Ofrecer servicios administrados.
• Aprovechar la arquitectura de la nube.
• Soportar la migración de aplicaciones y datos de/hacia sus centros
de datos locales
• Múltiples servicios, cada uno optimizado para diferentes casos de
uso.
4. Portafolio de Productos
Traditional Apps
Relational Databases
NoSQL & In-MemoryBig
Data
RDS
Aurora
Database
Migration
Service
Bases de Datos Relacionales
DynamoDB
ElastiCache
NoSQL y En Memoria
Amazon
Redshift
EMR
Data Pipeline
Athena
Big Data
QuickSight
Elasticsearch
Amazon ML
Analítica
5. Uso de servicios de Base de Datos
• Amazon Aurora es el servicio de más rápido crecimiento en la
historia de AWS
• Se han migrado más de 20,000 bases de datos utilizando AWS
Database Migration Service
• En el “Prime Day” DynamoDB sirvió a más de 56,000 millones de
solicitudes adicionales en todo el mundo en comparación con el
mismo día de la semana anterior.
8. • Soporte de varios motores: Aurora, MySQL, MariaDB,
PostgreSQL, Oracle, SQL Server
• Aprovisionamiento automatizado, corrección, escalabilidad,
respaldo/restauración, recuperación en caso de fallo
• Uso con almacenamiento GP2 o con IOPS aprovisionados
• Alta disponibilidad con RDS Multi-AZ
– SLA de 99,95% para implementaciones de Multi-AZ
Amazon RDS
Amazon Aurora
9. Punto clave: las bases de datos relacionales
son complejas
• Nuestra experiencia con Amazon.com nos enseñó que
las bases de datos relacionales pueden ser complicadas
de gestionar y operar con alta disponibilidad
• ¡Las bases de datos relacionales mal administradas son
una de las causas principal de caídas en sistemas y por
tanto de pérdida de sueño en el mundo de la tecnología!
10. • Menor TCO porque tenemos mejor control
• Obtenga más apalancamiento de sus equipos de trabajo
• Concéntrese en las cosas que lo diferencian
• Alta disponibilidad y replicación en múltiples centros de datos
incorporada.
• Disponible en todos los motores, incluidas las ediciones
básicas/estándar, no sólo para las ediciones empresariales
• Cualquiera puede aprovechar múltiples centros de datos para
diseñar aplicaciones con alta disponibilidad
Hemos hecho las cosas más baratas, más
fáciles y mejores
11. Solución de tolerancia a fallos de nivel
empresarial para Bases de Datos
en producción
Recuperación de fallo automático
Replicación síncrona
Económico y habilitado con un solo clic
Multi-AZ: Alta Disponibilidad
14. Preguntas claves
• ¿Qué pasaría si partiéramos de cero con la única limitación de que
la base de datos fuera una base de datos relacional?
• ¿Un rendimiento mucho mejor aprovechando la escala masiva de
nuestra nube?
• ¿Durabilidad diseñada indistinguible del 100% y disponibilidad del
99.99%?
• ... ¿Mejores y más baratos que las bases de datos comerciales de
30 años de antigüedad en uso hoy en día?
15. Sí podemos. Respuesta: Amazon Aurora
• Un nuevo motor de base de datos relacional,
construido desde cero para aprovechar AWS
• Para todas las nuevas aplicaciones que requieren
lenguaje SQL, recomendamos Amazon Aurora
• Rendimiento de calidad comercial y
disponibilidad a precios de código abierto
• Conserva la compatibilidad con MySQL 5.6
16. Amazon RDS para Aurora
• Compatible con MySQL con hasta 5 veces mejor
rendimiento en el mismo hardware: 100,000
escrituras/seg. y 500,000 lecturas/seg.
• Escalable hasta 64 TB en una sola base de datos, hasta
15 réplicas de lectura
• Capa de almacenamiento SSD de alta disponibilidad,
duradera y tolerante a fallos: replicada 6 veces en 3
zonas de disponibilidad
• Cifrado transparente para datos en reposo utilizando
AWS KMS
• Procedimientos almacenados en Amazon Aurora pueden
invocar funciones AWS Lambda
17. Servicio con el crecimiento
más rápido en la historia
de AWS
Clientes de Amazon Aurora
18. Amazon Aurora ahora compatible con
PostgreSQL
• Compatibilidad con PostgreSQL 9.6 con soporte para PostGIS
• Todas las características que espera de Amazon Aurora incluyendo
15 réplicas de lectura con <10ms de retraso, almacenamiento
compartido, recuperación en caso de errores sin pérdida de datos,
6 veces replicada en 3 Zonas de disponibilidad, encriptación con
AWS KMS
• Disponible ahora en ”Preview”
19. Simplifique el monitoreo desde la
consola de administración de AWS
Carga de la base de datos:
identifica los cuellos de
botella de la base de datos
Fácil
Poderoso
Identifica la fuente del cuello de
botella
“Top SQL”
Periodo de tiempo ajustable
Hora, día, semana y más
Max CPU
Información de rendimiento para Amazon RDS
20. AWS Database Migration Service
• Servicio totalmente administrado para la migración
desde el centro de datos local hasta la nube de AWS
con un tiempo de inactividad mínimo
• Migra datos desde y hacia todos los motores
comerciales y de código abierto más utilizados
• Herramienta de conversión de esquemas que convierte
esquemas de base de datos, procedimientos
almacenados y código de aplicación a un formato de
destino diferente.
• Soporta reproducción homogénea y heterogénea de
datos
• Una base de datos de terabytes puede ser migrada por
tan solo unos $3
21. Capacidades de conversión de bases de datos
en SCT
Base de Datos Origen Base de Datos Destino
Microsoft SQL Server Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL
MySQL PostgreSQL
Oracle Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL
Oracle Data Warehouse Amazon Redshift
PostgreSQL Amazon Aurora, MySQL
Teradata, Netezza, Greenplum Amazon Redshift
25. Preguntas claves
• Aurora fue diseñada con una sola restricción
• Compatibilidad con SQL y semántica de la base de datos relacional
• ¿Y si dijéramos no a esta restricción?
• No a SQL = NoSQL
• ¿Podríamos eliminar las cosas que no nos gustan de las
bases de datos relacionales?
26. Sí podemos. Respuesta = Amazon DynamoDB
• Base de datos que puede escalamiento ilimitado
• Puede comenzar de forma pequeña. No hay límite para el éxito de la
aplicación.
• Su aplicación se ejecuta rápidamente 10, 100, 1M, 10M o 100M de usuarios
usando su aplicación.
• Ofrece disponibilidad y durabilidad indistinguibles del 100%.
• 99.99% y 60 segundos recuperación en caso de error no son lo
suficientemente buenos
• No tienes que administrar nada. Ni siquiera necesita saber qué es una
instancia de base de datos. Solo crea una tabla
• No hay esquema. Todo lo que necesitas para decirnos es el número de
lecturas/seg. y escrituras/seg. que quieres ejecutar.
• Nosotros hacemos el resto
29. Capa de Caching para incrementar rendimiento o
optimizar costos de una base de datos
Almacenamiento de datos efímeros key-value
Patrones en aplicaciones de alto rendimiento,
como tableros de lideres (usuarios en juegos),
manejo de sesiones, contadores de eventos, listas
en memoria
Casos de uso comunes
30. * Throughput determined by Requests per Second. Commands: Average% across SET, GET, INCR, LPUSH, RPUSH, LPOP, RPOP, SADD, SPOP, LPUSH, LRANGE_100, LRANGE_300, LRANGE_500, MSET was used.
Load: 1 Million Requests with Pipelined commands, Payload 3 bytes; Redis Instance compared: cache.m4.xlarge, cache.m3.xlarge; Same instance used to issue requests ( c4.xlarge with Redis Client/benchmark tool installed).
33
Passion for delivering constant innovation
ElastiCache for Redis delivers 34% greater throughput across various Redis commands using M4 instances vs. M3 instances.*
Amazon Web Services and Intel
32. Amazon Redshift
• Almacenamiento de datos relacional, MPP, y que
soporta Petabytes de información
• Totalmente administrado con plataformas SSD y
HDD
• Seguridad integrada de extremo a extremo,
incluidas las claves gestionadas por el cliente
• $1,000/TB/año; inicia en $0.25USD/hora
33. ¿Por qué creamos Amazon Redshift?
• Los clientes estaban generando datos en la nube, pero
moviéndolos a su centro de datos local para analizarlos.
• Los clientes habían migrado todo a AWS, excepto sus
almacenes de datos locales.
• Querían cerrar estos centros de datos pero no podían hasta que
les ofreciéramos una solución en la nube
34. Gartner: User Survey Analysis: Key Trends Shaping the Future of Data Center Infrastructure Through 2011
IDC: Worldwide Business Analytics Software 2012–2016 Forecast and 2011 Vendor Shares
Disponibles para análisis
Datos generados
1990 2000 2010 2020
Puntos claves: La mayoría de los datos caen
al piso
90% de los datos en una
compañía nunca son
analizados
Los altos costos y la
complejidad de un almacén de
datos tradicional hace
complicado justificar el capital
necesario que se debe invertir.
35. Preguntas claves
• ¿Podríamos diseñar un sistema barato y
suficientemente escalable para permitirle analizar todos
sus datos?
• ¿Podríamos construir un servicio que fuera más rápido,
más barato y más fácil de usar que los sistemas de
almacenamiento de datos tradicionales?
36. Sí podemos. Respuesta = Amazon Redshift
• Un sistema de procesamiento masivamente paralelo (MPP) con hasta 128 nodos de poder
de cómputo para almacenar y procesar hasta 2PB de datos comprimidos
• A $1,000/TB/año, es tan barato que puedes analizar todos tus datos
• Puede aprovisionar un petabyte en menos de tres minutos y pagar por hora
• 10x de rendimiento y 1/10 del precio de otras soluciones
• Totalmente administrado con el aprovisionamiento automatizado, la aplicación de parches,
la seguridad, la copia de seguridad, la restauración y la tolerancia a errores integrada
38. Amazon EMR
• Hadoop, Hive, Presto, Spark, Tez, Impala etc.
• Versión 5.2: Hadoop 2.7.3, Hive 2.1, Spark 2.02, Zeppelin, Presto,
HBase 1.2.3 and HBase on S3, Phoenix, Tez, Flink
• Nuevas aplicaciones agregadas dentro de los 30 días de su versión
de código abierto
• Completamente administrado, escalando automáticamente los
clústeres con soporte para precios On-Demand y Spot
• Soporte para sistemas de archivos HDFS y S3 que permiten el
cálculo y almacenamiento de forma separada; Varios clústeres
pueden ejecutarse sobre los mismos datos en S3
• Soporte para encriptación de extremo a extremo, IAM / VPC,
encriptación de S3 con claves gestionadas por el cliente y AWS
KMS
39. ¿Por qué construimos Amazon EMR?
• Los clientes querían utilizar los últimos recursos analíticos de
código abierto para analizar y transformar sus datos
• Los clientes querían utilizar tecnologías como Spark y Presto
en conjunto con servicios de AWS como Amazon S3 y
funciones como EC2 Spot Instances
• Los clientes querían beneficiarse de la elasticidad que AWS
ofrece
41. Amazon Athena
• Servicio para consultar datos en S3 sin necesidad de
administrar infraestructura
• No se requiere carga de datos; consulta directamente
desde Amazon S3
• Utilice consultas SQL ANSI estándar con soporte para
joins, JSON y funciones de window.
• Soporte para múltiples formatos incluyendo texto, CSV,
TSV, JSON, Avro, ORC, Parquet
• Pague por consulta sólo cuando esté ejecutando
consultas; $5/TB escaneado; si comprime sus datos, sus
consultas cuestan menos.
42. ¿Por qué construimos Amazon Athena?
• Los clientes querían una forma fácil de ejecutar consultas
sobre datos en Amazon S3 sin infraestructura que administrar
• Los clientes querían un servicio que pudiera complementar el
uso de Amazon Redshift y Amazon EMR
• Los clientes querían dar esta capacidad a cualquier persona
en su empresa y sólo pagar por consulta
44. Como servicio nativo en la nube,
QuickSight combina la velocidad, la
escalabilidad y la facilidad de
implementación de la que nuestros
clientes han llegado a depender con el
valor y la rentabilidad que usted espera
de AWS.
Amazon QuickSight
Servicio de analítica de negocios rápido y fácil de usar a
1/10 del costo de las soluciones de BI tradicionales.
45. Amazon QuickSight
• Reconocimiento automático de fuentes de datos AWS como Redshift de
Amazon, RDS y S3
• Conectividad con recursos fuente de terceros como Excel, Salesforce, y
otras bases de datos (en nube o en los centros de datos locales)
• Rendimiento super rápido con SPICE
• Visualizaciones instantáneas con Autograph
• Comparte y colabora en análisis, paneles e historias de forma segura
• Experiencia iPhone nativa y basado en web desde todos los demás
dispositivos
• Conjuntos de datos gobernados
• Controles de acceso de usuario
• Integración de Directorio Activo
46. ¿Qué servicio debería usar?
Situación Solución
Aplicación existente
Use el motor actual en RDS
• MySQL Amazon Aurora, RDS para MySQL
• PostgreSQL RDS para PostgreSQL
• Oracle, SQL Server RDS para Oracle, RDS para SQL
Server
Aplicación nueva
• Si puede evitar características relacionales DynamoDB
• Si necesita características relacionales Amazon Aurora
Almacén de datos (DWH) y BI • Amazon Redshift y Amazon QuickSight
Análisis ad hoc de datos en S3 • Amazon Athena y Amazon QuickSight
Spark, Hadoop, Hive, HBase • Amazon EMR
Análisis de bitácoras, monitoreo
operacional y búsqueda
• Amazon Elasticsearch Service
ElastiCache works great in front of a database hosted in Amazon RDS, or
A self-managed database running in Amazon EC2
So common design patterns in use cases that we see…
Emphasize the caching layer on DBs
The most common one we is as a cache. Historically, Memcached been the most popular caching option and continues to be popular because of its simplicity, high performance ,and scale-out capabilities. However, we see the caching space has been evolving over the past few years and now see Redis as also a good caching option. This allows your solution to be much more scalable and responsive on the front by having a low latency path to application data without having to go to the backend database. The main benefit here is that you can independently scale your front end to cater to a spiking loads without having to grow the costlier backend database. I would like to emphasize that dealing with spikey loads is not only about ensuring lower latency but often to be able to handle a very high request rate for which a cache is perfect especially for Ad-tech/gaming use cases.
Ephemeral key-value data
Web session management
Leaderboards come up often. Users are having rapid interactions with a site , for example in Gaming use cases, and rather than deal with a round trip latency with a database every time, operating out of the cache is more convenient. One thing to remember is that typically you do want to provide persistence for this user state and want to manage that at the application level. But you can do that asynchronously. Here you use ElastiCache Redis to get response time and high request rates and use the backend database for persistence if not doing using ElastiCache Redis. In addition, you also track key statistics of the entire user base in Redis and order users.
High speed sorting is the other one we see. Here you have a set of key/values and you want to order them across various dimensions that can change on demand. Typically the value here is a pointer to the actual object so this behaves as an index
Distributed Counters is also a popular design pattern. You may want to keep track of an event occurrence throughout a day. Redis bitmaps are ideal for this and are also space efficient.
For queuing support Redis allows push and pop from a list. A related design pattern is to use Redis PubSub which allows you to implement messaging between applications. Publish allows you to push a message to a channel and subscribe listens on a channel.
Lastly, a common pattern is track a stream of events or activity stream that a user may like to monitor. Redis lists are good for this. You can list sizes using LTRIM and get the most recent list items using LRANGE.
Throughput determined by Requests per Second
Commands: Average% across SET, GET, INCR, LPUSH, RPUSH, LPOP, RPOP, SADD, SPOP, LPUSH, LRANGE_100, LRANGE_300, LRANGE_500, MSET was used.
Load: 1 Million Requests with Pipelined commands, Payload 3 bytes
Redis Instance compared: cache.m4.xlarge, cache.m3.xlarge
Same instance used to issue requests ( c4.xlarge with Redis Client/benchmark tool installed.)