L'attente de nouveautés était forte pour la Keynote d'Andy Jassy.
Le moins que l'on puisse dire est que nous n'avons pas été déçus.
Machine Learning
Amazon Forecast
Quand on parle de prédiction de time series, on entend par là que vont être prédits les prochains points de la série. C’est simple à expliquer mais c’est assez complexe à développer.
Amazon Forecast rend cela possible en quelques opérations à travers la console, l’API ou le SDK.
https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-forecast-time-series-forecasting-made-easy/
Amazon Textract
En combinant des techniques d'OCR avec du Machine Learning, Amazon Textract permet d'extraire efficacement de la donnée à partir de documents scannés.
Les modèles utilisés ont été entrainés sur des millions de documents d'entreprise comme des factures ou encore de documents légaux comme par exemple des contrats.
C'est un jalon important dans l'exploitation de données non structurées qu'on retrouve dans les data lakes.
https://aws.amazon.com/fr/textract/
Une Marketplace pour le Machine Learning
Grâce à cette fonctionnalité, AWS permet aux data scientists de mettre à disposition leurs algorithmes très facilement.
Pour les utilisateurs de ML, cette marketplace va permettre d’avoir accès à un catalogue de modèles d’une richesse incroyable.
Amazon Personalize
A travers Personalize, Amazon nous partage une fonctionnalité qui a fait la popularité de leur marketplace : la recommandation.
Avec ce service très simple à utiliser, vous pourrez croiser vos données utilisateurs, votre catalogue de produits ou services et des données externes pour générer des recommandations.
Amazon SageMaker Neo
Pour exécuter vos modèles de ML at the edge c’est à dire directement dans vos systèmes embarqués ou même dans un Raspberry Pi.
Utile dans tous les cas où on veut pouvoir assurer un mode déconnecté.
https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/amazon-forecast-time-series-forecasting-made-easy/
Amazon SageMaker Ground Truth
Pour faire du machine learning, il faut des données de qualité et labellisées.
Deux propriétés tellement difficiles à obtenir à l’échelle d’un dataset.
Ground Truth permet d’automatiser la labellisation de vos données quand cela est possible et de gérer la labellisation par des humains quand ça ne peut pas être automatisé.
Amazon Sagemaker RL
Le principe du reinforcement learning est d’avoir un algorithme capable d’apprendre tout seul, sans avoir besoin d’un dataset de training. Quand il prend une bonne décision, il est récompensé.
Au bout d’un certains nombres d’itérations, l’algorithme va s’affiner et être de plus en plus performant.
Sagemaker RL vient enrichir Sagemaker avec des outils spécialisés pour le reinforcement learning.
L’annonce la plus fun du re:Invent : AWS DeepRacer
DeepRacer est un modèle réduit de véhicule qui a tout pour être autonome : les caméras, les capteurs, les gyroscopes et même les suspensions.
Ce qu’il n’a pas, c’est l’intelligence.
L’objectif est donc de développer cette intelligence grâce au reinforcement learning.
Le véhicule apprend à suivre un circuit : il est récompensé quand il ne dépasse pas les lignes blanches. Plus l’algorithme s’affine, plus le véhicule améliore son temps de parcours.
Des compétitions vont maintenant être organisées à chaque AWS Summit avec une finale au re:Invent 2019.
Database
DynamoDB à la demande et son paiement à la requête
DynamoDB est une base de données clé-valeur extrêmement performante.
Jusqu’à aujourd’hui, il fallait configurer cette performance (IOPS : input output per second).
A partir de maintenant, on peut laisser à AWS le soin d’adapter les performances en fonction du nombre de requêtes concurrentes. Et la facturation s’ajuste en fonction du nombre de requêtes.
Ca peut vous paraître anodin, mais pour ceux qui ont déjà utilisés DynamoDB c’est une des meilleures nouvelles du jour.
La base de données qui manquait : Amazon Timestream
Avec le nombre de capteurs qui augmente, le besoin de gérer des séries temporelles est de plus en plus fréquent. Jusqu’à maintenant on avait le choix entre utiliser des produits tiers, ou utiliser une base de données non spécialisées sur AWS.
Amazon Timestream vient combler ce manque et permettra non seulement d’ingérer des données à très haute vélocité, mais aussi et surtout de supporter les traitements liés aux séries temporelles comme le lissage, l’interpolation et l’approximation.
Et bien sûr, on parle d’une base de données serverless! Vivement la disponibilité de ce produit qui est en preview pour qu’on puisse jouer avec.
https://aws.amazon.com/fr/timestream/
Stockage
S3 Glacier Deep Archive
Un stockage moins cher que les bands magnétiques dans le cloud ? AWS l’a fait.
https://aws.amazon.com/fr/about-aws/whats-new/2018/11/s3-glacier-deep-archive/
AWS Lake Formation
Construire un data lake on-prem, ça prend quelques mois.
Dans le cloud, ça prenait quelques semaines.
La promesse de AWS Lake Formation est de rendre cela possible en quelques jours.
Tout cela grâce à des services qui facilitent la sécurité, la déduplication, la gestion des droits d’accès et le partage de données.
https://aws.amazon.com/fr/lake-formation/
Blockchain
AWS Managed Blockchain
Vous l’avez demandé, le voilà. Le service Blockchain managé est parmis nous. En quelques clics vous pourrez déployer un réseau blockchain élastique basé sur les solutions open source Hyperledger Fabric et bientôt Ethereum.
https://aws.amazon.com/fr/managed-blockchain/
Amazon QLDB
Quand on parle de Blockchain on parle souvent de traçabilité du changement. Et si l’on pouvait la garantir sans utiliser la complexité intrinsèque à l’utilisation de ce type de technologie. Nous souhaitons la bienvenue à une nouvelle base de données nommée Amazon Quantum Ledger Database (QLDB). Cette base de données basée sur l’immutabilité de son journal vous permettre de garder un historique complet des modifications de façon séquencée et sécurisée.
https://aws.amazon.com/fr/qldb/
Gestion des comptes
AWS Control Tower
Contrôler votre atterrissage dans le Cloud avec AWS Control Tower
Depuis quelques temps nous entendions souvent parler de la LandingZone AWS et de comment construire une usine Cloud pour la génération de comptes AWS préformatés avec tous les bonnes pratiques de sécurité. Aujourd’hui il vous est possible de superviser cette usine et de la gérer directement au sein d’un seul outil, en quelques clics vous pourrez déployer de nouvelles règles Guardrails pour l’ensemble de vos comptes et garantir le respect de vos règles de compliance.
https://aws.amazon.com/fr/controltower/
Sécurité
AWS Security Hub
Quand on parle de sécurité sur AWS, nous pensons directement aux nombreux services qui vous sont proposés nativement mais aussi au services des tiers que l’on peut retrouver sur le Marketplace. AWS Security Hub vous permettra désormais d’agréger les données de ces outils et de construire une vue consolidée unique à votre environnement.
https://aws.amazon.com/fr/security-hub/
Hybridation
AWS Outposts
Aujourd’hui nous avons pu assister au lancement de AWS Outposts, une fonctionnalité qui vous permettra de ne plus utiliser uniquement les services AWS dans le Cloud mais directement au sein même de votre Datacenter et vous permettre ainsi d’atteindre un tout autre niveau d’hybridation. Homogénéité et cohérence de déploiement seront désormais vos maîtres mots.
Si tout ou partie de vos données est trop sensible pour aller dans le cloud, vous pourrez maintenant utiliser les services AWS on-prem.
