Centralice y automatice su data en AWS Backup
Analice el rendimiento y disponibilidad de sus BDD con Machine Learning
Caso de éxito: Desarrollo de plataforma analítica para el proceso de toma de decisiones – Morris Opazo
Resumen ejecutivo: Chimú Agropecuaria es una empresa líder en la producción y comercialización de aves, la cual busca ser competitivo a nivel mundial, suministrando productos de valor agregado para la alimentación. Desde 1985, tienen como compromiso ofrecer a sus consumidores productos con la mejor calidad, controlando cada detalle del proceso de producción. Morris & Opazo, un socio Consultor Avanzado de Amazon Web Services (AWS), apoyó a Chimú Agropecuaria desarrollando una plataforma que le permitió optimizar y mejorar su proceso de toma de decisiones. El desafío a resolver Actualmente la empresa desea realizar la transmisión de su data proveniente de sensores hacia un almacén de datos en AWS, teniendo como origen, un controlador Agrologic. Además, busca generar un análisis de los datos usando herramientas de la nube de Amazon Web Services, con el fin de controlar y tomar mejores decisiones para la calidad y vida de las aves en sus granjas. Solución propuesta Se implementó una solución que consistió en desplegar un conjunto de dashboards y visualizaciones, acordes a la analítica requerida, con la información proveniente de sus sensores en granjas climatizadas en near-real-time. Dicha solución generaba alertas si la data superaba umbrales en base a los parámetros definidos por el cliente, además de proyectar el desempeño productivo de las aves de acuerdo a indicadores estándar en la industria. Beneficios Datos Centralizados: Al tener los datos en un solo lugar, se facilita el realizar nuevos análisis que necesite el negocio. Confiabilidad y seguridad: Contar con una infraestructura informática global escalable, segura y de confianza. Agilidad: Mejora en la velocidad de sus cargas de trabajo hacia la nube, almacenamiento durable y reducir costos asociados. Disponibilidad oportuna de la información: El tener la información consolidada de manera oportuna, permite que la organización tome decisiones más rápido. No requiere licencia y tiene alta disponibilidad Tecnologías usadas Los servicios utilizados por esta solución permiten trabajar bajo el Marco de Buena arquitectura de AWS, el cual describe los conceptos claves para diseñar y ejecutar cargas de trabajo en la nube. Algunos de estos servicios son: Algunos de los servicios de AWS utilizados fueron: Amazon Kibana Amazon Elasticsearch Service Amazon SNS Amazon Lambda Amazon S3 AWS CLI Diagrama Referencial de la Solución Resultados: Con la solución ofrecida, Chimú Agropecuaria logró tener la información de sus sensores en la nube de AWS, logrando realizar analítica sobre éstos, beneficiando así a su área de operaciones, ya que controlaron y manejaron el proceso de toma de decisiones en su fase de producción. Fuente: AWS
Caso de éxito: Análisis de EPP para prevención de accidentes laborales
Resumen ejecutivo: Ripconciv es una empresa ecuatoriana comprometida y responsable con sus clientes y con el desarrollo de la sociedad, razón por la cual ha incorporado en su plan estratégico certificaciones y normas internacionales como ISO 9001:2015, ISO 14001:2015 y OHSAS 18001:2007. Morris & Opazo, un socio consultor avanzado de Amazon Web Services (AWS), ha sido un aliado estratégico de Ripconciv, conociendo sus necesidades e intercambiando conocimientos, con lo que, se logró cumplir todos los objetivos de la solución, permitiéndole el reconocimiento de malos o nulos usos de equipos de protección personal (EPP) por parte de los trabajadores, logrando así, en tiempos muy cortos, notificar incidencias a los supervisores de obra. El desafío a resolver Ripconciv necesitaba monitorear potenciales riesgos laborales para así evitar accidentes y reconocer el mal uso de los equipos de protección personal (EPP) en los sitios de construcción, ayudando a automatizar y fortalecer la mejora continua, esperando en el futuro, suplir la necesidad de evaluar el rendimiento de sus operarios y el avance de obra mediante videovigilancia. Cabe precisar que solamente se contaba como input un stream live de video vigilancia en formato H.264. Solución propuesta Se desplegó una solución completamente serverless, basada en KVS, Fargate, S3, Lambda, Step Functions y Rekognition (API PPE), que permita, mediante Inteligencia Artificial, detectar a través de cámaras. casi en tiempo real, a los operadores que no utilizan correctamente sus equipos de protección personal y enviar alertas a los supervisores a través del servicio SNS. Beneficios Agilidad: Mayor agilidad y velocidad para el almacenamiento, y reducir costos asociados. Confiabilidad y seguridad: Se cuenta con una infraestructura informática global escalable y segura. Características importantes a un bajo costo: La solución le ofrece a Ripconciv tener un esquema de pago mensual por uso de los componentes. No requiere licencia y tiene alta disponibilidad Tecnologías usadas Los servicios utilizados por esta solución permiten trabajar bajo el Marco de Buena arquitectura de AWS, el cual describe los conceptos claves para diseñar y ejecutar cargas de trabajo en la nube. Algunos de estos servicios son: Algunos de los servicios de AWS utilizados fueron: Amazon S3 AWS Fargate Amazon EC2 Amazon Lambda Amazon SQS Kinesis Video Streams Amazon Cloudwatch Amazon Rekognition Amazon SNS AWS Step Functions Resultados: Notificaciones en near real time sobre incidencias acerca del mal uso de EPP, enviadas por correo a los supervisores, adjuntando evidencias en imagen. Fuente: AWS
Blog: Como mejorar la performance de modelos en escenarios de clases desbalanceadas
Como mejorar la performance de modelos en escenarios de clases desbalanceadas. Descargar
Introducción a AWS Cloud9 – Un IDE en la Nube
AWS Well-Architected Framework
Blog: Despliegue de una aplicación Hola Mundo utilizando AWS SAM
En esta guía, se descargará, construirá y desplegará una aplicación de ejemplo Hola Mundo utilizando AWS SAM (Serverless Application Model). Luego se podrán hacer pruebas de la aplicación en AWS Cloud, y opcionalmente también se podrá probar de forma local en un host de desarrollo. Descargar
Blog: AWS Analytics Marathon – Interbank Real-Time Recommendation Engine
Con el propósito de “acompañar a los peruanos a cumplir sus sueños hoy”, Interbank, fundado en 1897, es uno de los bancos más grandes de Perú, contando con más de 6.000 colaboradores, 275 tiendas financieras, más de 1.900 cajeros automáticos y 3.000 agentes interbancarios. Descargar Presentación
Blog: Migrando un RDS de Amazon para una base de datos Oracle a Amazon Redshift
A continuación se presenta una guía paso a paso para migrar una base de datos heterogénea desde un RDS de Amazon u Oracle a Amazon Redshift utilizando el Servicio de Migración de Base de Datos de AWS (AWS DMS) y la Herramienta de Conversión de Esquemas de AWS (AWS SCT). Este ejercicio introductorio podría no cubrir todos los escenarios, pero ofrece una buena comprensión de los pasos necesarios para realizar esta migración. Descargar Ebook
