5 plus grandes annonces d’AWS re:Invent

Nouvelle gouvernance et partage des données, intelligence d’entreprise, gestion de la chaîne d’approvisionnement, sécurité, IA/ML, outils et fonctionnalités de simulation spatiale : la journée d’aujourd’hui a été mouvementée chez AWS re : Create, AWS présentant une multitude de marques -nouveaux services.

Voici quelques-unes des annonces les plus importantes de la conférence annuelle d’AWS.

Simulation du monde réel

Les expériences 3D dynamiques aident les organisations de tous les secteurs (transport, robotique, sécurité publique) à comprendre les résultats possibles du monde réel et à s’entraîner en conséquence.

Déterminer de nouveaux flux de travail pour un sol d’usine, traverser diverses situations de réaction à des catastrophes naturelles ou prendre en compte différents mélanges de fermetures de routes.

Mais les simulations spatiales complexes nécessitent des ressources de calcul importantes, et il peut être difficile et coûteux d’incorporer et de mettre à l’échelle des simulations avec d’innombrables éléments de connexion entre les instances de calcul.

Pour aider les clients à créer, exploiter et exécuter des simulations spatiales massives, AWS a en fait déployé AWS SimSpace Weaver. Le service de calcul entièrement géré permet aux utilisateurs de déployer des simulations spatiales pour concevoir des systèmes avec de nombreux points de données, tels que les modèles de trafic dans une ville, les flux de foule dans un lieu ou les aménagements d’un sol d’usine. Ceux-ci peuvent ensuite être utilisés pour effectuer une formation immersive et recueillir des informations essentielles, selon AWS.

Les utilisateurs peuvent exécuter des simulations avec plus d’un million d’entités (individus, voitures, contrôle du trafic, routes) interagissant en temps réel. « Comme une ville réelle, la simulation est un vaste ‘monde’ en soi », selon AWS.

Lorsqu’un client est prêt à sortir, SimSpace Weaver configure immédiatement l’environnement, connecte jusqu’à 10 circonstances Amazon EC2 dans un cluster en réseau et disperse la simulation dans les instances. Le service gère ensuite les configurations de réseau et de mémoire, dupliquant et intégrant les informations dans toutes les circonstances pour produire une simulation unique et unifiée où plusieurs utilisateurs peuvent communiquer et manipuler la simulation en temps réel, a déclaré AWS.

Les clients incluent Duality Robotics, Impressive Games et Lockheed Martin ; ce dernier a travaillé avec AWS pour développer une démonstration de guérison du tremblement de terre de San Francisco afin de mettre en évidence les manières dont les premiers intervenants pourraient organiser un objectif de secours.

« Nous devons être capables d’imiter à l’échelle du monde réel pour être sûrs que les informations que nous obtenons de la simulation sont transférables à la vérité », a déclaré Wesley Tanis, ingénieur en prototypage virtuel chez Lockheed Martin.

En travaillant avec AWS, ils ont pu simuler plus d’un million de choses « à l’échelle continentale », a-t-il déclaré, « nous fournissant un aperçu du monde réel pour augmenter notre état de préparation et notre planification dans un large éventail de situations. situations, consistant en des catastrophes naturelles. »

Une meilleure gestion des informations

Les organisations d’aujourd’hui rassemblent des pétaoctets, voire des exaoctets, d’informations réparties dans plusieurs départements, services, bases de données sur site et des sources tierces.

Avant de pouvoir libérer toute la valeur de ces informations, les administrateurs et les gestionnaires de données doivent les rendre disponibles. Dans le même temps, ils doivent garder le contrôle et la gouvernance pour s’assurer que les données ne sont accessibles qu’à la bonne personne et dans le bon contexte.

Le tout nouveau service Amazon DataZone a été introduit pour aider les organisations à cataloguer, découvrir, partager et gérer les données sur AWS, sur site et des sources tierces.

« Une excellente gouvernance est la base qui rend les données disponibles pour l’ensemble de l’entreprise », a déclaré Swami Sivasubramanian, vice-président des bases de données, de l’analyse et du ML chez AWS. « Mais nous parlons fréquemment avec les consommateurs qu’il est difficile de trouver le bon équilibre entre rendre l’information visible et garder le contrôle. »

À l’aide du nouveau site Web du service de gestion de l’information, les organisations peuvent créer leur propre brochure d’information sur l’entreprise en définissant leur taxonomie de données, en mettant en place des politiques de gouvernance et en se connectant à une gamme de services AWS (tels qu’Amazon S3 ou Amazon Redshift), des services partenaires (tels que Salesforce et ServiceNow) et des systèmes sur site, a déclaré Sivasubramanian.

ML est utilisé pour collecter et suggérer des métadonnées pour chaque ensemble de données ; Une fois les catalogues configurés, les utilisateurs peuvent parcourir et trouver des propriétés via le site Web Amazon DataZone, consulter les métadonnées pour le contexte et demander l’accès aux ensembles de données. Le tout nouvel outil est intégré aux services d’analyse AWS – Amazon Redshift, Amazon Athena, Amazon QuickSight – afin que les clients puissent y accéder dans le cadre de leur travail d’information.

Comme l’a dit Sivasubramanian, le nouveau service  » définit les données de manière complémentaire dans toute l’entreprise, afin que chaque employé puisse aider à générer de nouvelles informations pour maximiser sa valeur. »

Partage de données sécurisé

Pour obtenir des informations cruciales, les organisations souhaitent souvent faire correspondre leurs données avec celles de leurs partenaires. Dans le même temps, cependant, ils doivent protéger les détails délicats des consommateurs et réduire ou éliminer le partage de données brutes.

Cela indique souvent le partage de données au niveau de l’utilisateur, puis la confiance que les partenaires respecteront pleinement les accords légaux.

Les espaces de données propres peuvent aider à résoudre cette difficulté, car ils permettent à de nombreuses parties de combiner et d’analyser leurs données dans un environnement sécurisé où les participants ne peuvent pas voir les données brutes des autres. Les espaces propres peuvent être difficiles à construire, nécessitant des contrôles de confidentialité complexes et des outils spécialisés de circulation de l’information.

AWS Clean Rooms vise à alléger ce processus. Les organisations peuvent désormais développer rapidement des espaces d’information sécurisés et s’associer à n’importe quelle autre entreprise dans le cloud AWS.

Selon AWS, les clients sélectionnent les partenaires avec lesquels ils souhaitent travailler, sélectionnent leurs ensembles de données et définissent des limites pour les participants. Ils ont accès à des informations configurables et accèdent aux contrôles, y compris les contrôles des questions, les limitations de sortie des requêtes et la journalisation des requêtes, tandis que des outils informatiques cryptographiques innovants maintiennent le chiffrement des données.

« Les clients peuvent travailler ensemble sur une variété de tâches, telles que mieux créer des informations sur les campagnes marketing et évaluer les informations sur les investissements, tout en améliorant la sécurité des données », a déclaré Dilip Kumar, vice-président des applications AWS.

Agir de manière proactive sur les données de sécurité

Les organisations souhaitent identifier rapidement les menaces de sécurité et y répondre. Cela leur permet d’agir rapidement pour sécuriser les données et les réseaux.

Pourtant, les informations dont ils ont besoin pour l’analyse sont souvent réparties sur plusieurs sources et stockées dans une variété de formats.

Pour alléger cette procédure, les clients AWS peuvent désormais tirer parti de la sécurité d’Amazon Lac. Ce service centralise immédiatement les données de sécurité provenant de sources cloud et sur site dans un lac d’informations spécialement conçu dans le compte AWS d’un consommateur.

Les experts et ingénieurs en sécurité peuvent ensuite agréger, gérer et améliorer de grands volumes d’informations disparates sur les journaux et les événements pour permettre une détection, un examen et une action plus rapides des risques, selon AWS.

« Les clients nous disent qu’ils souhaitent agir plus rapidement sur ces informations pour améliorer leur posture de sécurité, mais la procédure de collecte, de stabilisation, d’enregistrement et de traitement de ces données est compliquée et prend du temps », a déclaré Jon Ramsey, vice-président président des services de sécurité chez AWS.

Faire face à la complexité de la chaîne d’approvisionnement

Ces dernières années, les chaînes d’approvisionnement ont connu une volatilité extraordinaire de l’offre et des besoins, et cela n’a en fait été accéléré que par la rareté des ressources, la géopolitique et les facteurs naturels. événements.

De telles perturbations poussent les services à planifier une éventuelle incertitude de la chaîne d’approvisionnement et à réagir rapidement aux changements de la demande des clients tout en maintenant les coûts à un niveau bas.

Lorsque les entreprises ne prévoient pas correctement les dangers de la chaîne d’approvisionnement (par exemple, les pièces manquantes, le blocage des ports d’expédition, les pics de demande imprévus ou les interruptions météorologiques), elles peuvent faire face à des dépenses de stock excessives ou à des ruptures de stock. À son tour, cela peut déclencher de mauvaises expériences client.

La toute nouvelle chaîne d’approvisionnement AWS aide à rationaliser ce processus en combinant et en examinant les données de plusieurs systèmes de chaîne d’approvisionnement. Les entreprises peuvent observer les opérations en temps réel, reconnaître rapidement les modèles et créer des prévisions de demande plus précises, selon AWS.

« Les clients nous disent que le travail lourd indifférencié nécessaire pour connecter les données entre les différents services de la chaîne d’approvisionnement a inhibé leur capacité à voir et à réagir rapidement aux éventuelles interruptions de la chaîne d’approvisionnement », a déclaré Diego Pantoja-Navajas, vice-président de la chaîne d’approvisionnement d’AWS.

Le nouveau service est basé sur près de trente ans d’expérience du réseau logistique d’Amazon.com, selon la société. Il utilise des conceptions ML préformées pour comprendre, extraire et agréger les informations des systèmes ERP et de gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les informations sont ensuite contextualisées en temps réel, mettant en évidence le choix et le montant de l’inventaire existant à chaque endroit.

Les informations sur le ML indiquent les pénuries ou les retards d’inventaire potentiels, et les utilisateurs surveillent l’apparition de menaces. Dès qu’un problème est déterminé, AWS Supply Chain fournit des actions suggérées – déplacer l’inventaire entre les emplacements, par exemple – en fonction du pourcentage de menace corrigée, de la distance entre les centres et de l’impact sur la durabilité, selon AWS.

« Alors que les interruptions de la chaîne d’approvisionnement se poursuivent dans un avenir prévisible, les entreprises doivent rester concentrées sur la stabilisation de la rentabilité, de la durabilité et de l’importance de leurs réseaux d’approvisionnement pour soutenir le développement », a déclaré Kris Timmermans, responsable de la chaîne d’approvisionnement et des opérations internationales chez Accenture (un consommateur d’AWS Supply Chain).

« La mise en œuvre d’une stratégie numérique basée sur le cloud peut permettre une chaîne d’approvisionnement agile et résiliente qui répond aux modifications du marché et aux demandes des clients », a déclaré Timmermans.

De même aujourd’hui, lors d’AWS re : Invent, AWS a dévoilé cinq nouvelles capacités de base de données et d’analyse, cinq nouvelles capacités pour son outil d’intelligence d’entreprise Amazon QuickSight et huit nouvelles capacités Amazon SageMaker.