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No final do primeiro trimestre de 2025, agora é um bom momento para refletir sobre as atualizações recentes de Amazon Web Services (AWS) para seus serviços que fornecem recursos de dados e IA para financiar os clientes. No final de 2024, a AWS recebeu mais de 60.000 profissionais em sua conferência anual, Re: Invent, em Las Vegas.
Centenas de recursos e serviços foram anunciados durante a semana; Combinei -os com os anúncios que vieram desde e com curadoria de cinco dados principais e inovações de IA que você deve perceber. Vamos mergulhar.
A próxima geração de sagema da Amazon
Amazon Sagemaker tem sido historicamente visto como o centro de tudo AI na AWS. Serviços como a Amazon Glue ou o elástico MapReduce cuidaram das tarefas de processamento de dados, com o Amazon Redshift pegando a tarefa das análises SQL. Com um número crescente de organizações focando esforços em dados e IA, plataformas all-in-one, como o banco de dados, chamaram compreensivelmente a atenção daqueles que começaram sua jornada.
A próxima geração do Amazon Sagemaker é a resposta da AWS para esses serviços. O Sagemaker Unified Studio reúne análises SQL, processamento de dados, desenvolvimento de modelos de IA e AI generativa Desenvolvimento de aplicativos sob o mesmo teto. Tudo isso é construído no topo das fundações de outro novo serviço – a Sagemaker Lakehouse – com dados e governança de IA integrada pelo que existia anteriormente como Amazon Datazone.
A promessa de uma solução de primeira parte da AWS para os clientes que desejam começar, aumentar a capacidade de ou obter melhor controle de seus dados e as cargas de trabalho da IA é realmente emocionante.
Amazon Bedrock Marketplace
Ficando com o tema das cargas de trabalho da IA, quero destacar o Amazon Bedrock Marketplace. O mundo da IA generativa é rápido e novos modelos estão sendo desenvolvidos o tempo todo. Através da Bedrock, os clientes podem acessar os modelos mais populares sem servidor – pagando apenas os tokens de entrada/saída que eles usam. No entanto, para todos os modelos especializados da indústria que os clientes podem querer acessar não é escalável.
O Amazon Bedrock Marketplace é a resposta para isso. Anteriormente, os clientes podiam usar o Amazon Sagemaker Jumpstart para implantar o LLMS na sua conta da AWS de maneira gerenciada; Isso os excluiu das características da rocha que estavam sendo desenvolvidas ativamente (agentes, fluxos, bases de conhecimento etc.), no entanto. Com o Bedrock Marketplace, os clientes podem selecionar modelos especializados mais de 100 (e em crescimento), incluindo os da Huggingface e DeepSeek, implantá -los em um terminal gerenciado e acessá -los através das APIs de rock padrão.
Isso resulta em uma experiência mais perfeita e facilita a experiência de modelos diferentes (incluindo modelos de ajuste fino dos clientes).
Automação de dados da Amazon Bedrock
Extrair informações de dados não estruturados (documentos, áudio, imagens, vídeo) é algo que Llms provaram -se para se destacar. Embora o valor potencial transmitido por isso seja enorme, a criação de pipelines de performance, escalável, econômica e segura para extrair isso é algo que pode ser complicado, e os clientes historicamente lutam com isso.
Nos últimos dias – no momento da redação, a Amazon Bedrock Data Automation atingiu a disponibilidade geral (GA). Este serviço se propõe a resolver o problema exato que acabei de descrever. Vamos nos concentrar no caso de uso do documento.
Processamento inteligente de documentos (IDP) não é um novo caso de uso para a IA – ele existia muito antes de Genai ser a raiva. O IDP pode desbloquear enormes eficiências para organizações que lidam com formulários em papel ao aumentar ou substituir os processos manuais que são realizados por seres humanos.
Com a automação de dados do Bedrock, o aumento da construção de pipelines de IDP é abstraído dos clientes e é fornecido como um serviço gerenciado fácil de consumir e posteriormente se integrar aos processos e sistemas herdados.
Amazon Aurora DSQL
Bancos de dados são um exemplo de uma ferramenta em que o nível de complexidade exposto àqueles que a alavancam não está necessariamente correlacionado com o quão complexo é nos bastidores. Freqüentemente, é um relacionamento inverso em que, quanto mais simples e mais “mágica” um banco de dados é usar, mais complexo é nas áreas que não são vistas.
A Amazon Aurora DSQL é um ótimo exemplo de uma ferramenta, onde é tão simples de usar quanto os outros serviços de banco de dados gerenciados da AWS, mas o nível de complexidade da engenharia para possibilitar seu conjunto de recursos é enorme. Falando em seu conjunto de recursos, vejamos isso.
Aurora dsql se propõe a ser o Serviço de escolha para cargas de trabalho que precisam de bancos de dados ativos duráveis, fortemente consistentes e ativos em várias regiões ou zonas de disponibilidade. Os bancos de dados multi-region, ou multi-AZ, já estão bem estabelecidos em configurações-passivos ativos (ou seja, um escritor e muitas read-replicas); Ativo-ativo é um problema muito mais difícil de resolver, enquanto ainda é performante e retendo forte consistência.
Se você estiver interessado em ler os profundos detalhes técnicos dos desafios que foram superados na construção deste serviço, eu recomendo ler a série de Marc Brooker (Distinguished Engineer na AWS) de Postagens do blog sobre o assunto.
Quando anunciando o serviçoAWS o descreveu como fornecendo “escala horizontal praticamente ilimitada com flexibilidade para escalar independentemente leituras, gravações, computar e armazenamento.
Para organizações em que a escala global é uma aspiração ou requisito, construir em cima de uma base de Aurora DSQL as configura muito bem.
Expansão de recursos zero-Etl
A AWS está pressionando a visão “zero-Etl” há alguns anos, com a aspiração de tornar os dados em movimento entre os serviços criados para fins específicos o mais fácil possível. Um exemplo seria mover dados transacionais de um banco de dados PostGresql em execução na Amazon Aurora para um banco de dados projetado para análises em larga escala, como o Amazon Redshift.
Embora tenha havido um fluxo relativamente contínuo de novos anúncios nessa área, o final de 2024 e o início de 2025 viu uma enxurrada que acompanhou os novos serviços da AWS divulgados em Re: Invent.
Há muitos para falar aqui em qualquer nível de detalhe que forneça valor; Para saber mais sobre todas as integrações zero-ETL disponíveis entre os serviços da AWS, visite a AWS’s Página dedicada zero-ETL.
Com isso, abordamos cinco áreas relacionadas a dados e IA em que a AWS está inovando para facilitar a construção, crescimento e otimização das organizações. Todas essas áreas são relevantes para startups pequenas e crescentes, além de empresas de bilhões de dólares. AWS e outros provedores de serviços em nuvem existem para abstrair a complexidade e o levantamento pesado, deixando você se concentrar na construção de sua lógica de negócios.
