El servicio de almacenamiento easy de Amazon Net Providers Inc. ha evolucionado de ser simplemente una solución de almacenamiento duradera y escalable a una capa basic que impulsa la innovación a través de la IA, el análisis y la infraestructura de datos.
El John Furrier de TheCube habla con el Mai-Lan Tomsen Bukovec de AWS sobre los avances S3.
Tras el aumento de la IA generativa y la convergencia de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, S3 ahora alimenta una moderna infraestructura de AI primero que está redefiniendo la pila de tecnología empresarial. Pero, ¿cuál es la propuesta de valor de S3 como motor para impulsar la edad de IA y entregar aplicaciones que rompen la frontera?
“Hoy, cada aplicación de IA es una aplicación de datos”, dijo Mai-lan Tomsen Bukovec (En la foto), Vicepresidente de Tecnología, Datos y Análisis en AWS. “Estos modelos increíblemente capaces pueden hacer mucho, y pueden configurar tanta infraestructura para estos increíbles flujos de trabajo de agente. Pero al ultimate del día, lo que personaliza, personaliza y da la salsa especial de un negocio a una aplicación de IA son sus propios datos, y los datos del mundo están en S3”.
Tomsen Bukovec habló con John Furrier al Informe de medio tiempo de los líderes de AWS y del ecosistema Evento, durante una transmisión exclusiva en Thecube, el estudio de transmisión en vivo de Siliconangle Media. Discutieron AWS S3 como impulsor para cargas de trabajo inteligentes impulsadas por agentes, análisis avanzado y aplicaciones de próxima generación.
S3 ofrece infraestructura de datos de próxima generación
Si bien los modelos de base como Claude Sonnet 4 son increíblemente capaces, lo que los hace valiosos para las empresas son los datos propietarios. S3 permite una integración perfecta con herramientas AWS AI como Bedrock, Sagemaker y Quicksight Q, lo que facilita a las empresas personalizar y operacionalizar sus cargas de trabajo de IA, según Tomsen Bukovec.
“Todo nuestro objetivo es hacer que sea fácil hacer análisis en cualquier tipo de datos”, dijo. “Estos servicios como Redshift y Athena ahora se encuentran en la misma organización que Amazon S3 y nuestros servicios de archivos, así como nuestros servicios de transmisión y mensajería. Y todo nuestro objetivo aquí es plomar esa ruta de la consulta de análisis que conduce al almacenamiento y hacer que sea sin esfuerzo y con un rendimiento de precios posible”.
La próxima generación de trabajadores de datos son los agentes de IA, según Tomsen Bukovec. Impulsados por modelos fundamentales, estos agentes interactúan con datos estructurados y no estructurados para automatizar tareas y delegar entre sí.
“Algunas de las evoluciones interesantes que estamos viendo en estos modelos de IA son las capacidades de esta infraestructura de agente, estos agentes de IA y los flujos de trabajo que puede hacer”, dijo. “Creo que la próxima generación de trabajadores de datos será agente de IA”.
Los metadatos serán la parte más consultada de los datos en el futuro, según Tomsen Bukovec. Para respaldar la infraestructura de datos requerida, AWS ha introducido tablas S3 e ha hecho que los metadatos S3 generalmente estén disponibles para satisfacer esta demanda. Construido en Apache Iceberg, las tablas S3 permiten a los clientes realizar consultas de estilo SQL directamente en los datos del parquet, lo que permite tuberías de ETL cero e integración profunda con servicios como Redshift y Athena.
“Lo que estamos viendo con el surgimiento de Iceberg es que da una forma común de interactuar con los datos tabulares”, dijo Tomsen Bukovec. “Es una de las razones por las que presentamos las tablas S3 en 2024, porque vimos muchos de nuestros lagos de datos moviéndose hacia iceberg como una forma común de interactuar con los datos tabulares almacenados en S3”.
Aquí está la entrevista de video completa, parte de la cobertura de Siliconangle y Thecube del Cumbre de liderazgo de medio año de AWS:
https://www.youtube.com/watch?v=38Z4K_1F-7I
Foto: Siliconangle
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