Amazon Web Services2018-07-11T11:25:16+01:00

AMAZON WEB SERVICES

Amazon Web Services offre un’ampia gamma di servizi per aiutare i clienti a creare e distribuire applicazioni per Big Data in modo semplice e rapido. AWS offre l’accesso rapido a risorse IT flessibili e a basso costo per consentire di scalare in maniera rapida praticamente qualsiasi applicazione di Big Data, compreso il data warehousing, analisi di clickstream, rilevamento delle frodi, motori di raccomandazioni, ETL guidati da eventi, serverless computing ed elaborazione di Internet delle cose.

Con AWS non sono necessari grandi investimenti iniziali in termini di tempo e denaro per creare e mantenere l’infrastruttura. È invece possibile effettuare il provisioning delle esatte risorse necessarie per eseguire le proprie applicazioni per Big Data. Puoi accedere alla quantità di risorse necessarie in modo quasi istantaneo, pagando solo in base all’uso effettivo.

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Amazon EMR fornisce un framework Hadoop gestito che consente di elaborare grandi quantità di dati su un numero dinamico di istanze Amazon EC2, rendendo l’operazione più semplice, più rapida e più economica. In Amazon EMR è anche possibile eseguire altri framework distribuiti comuni, quali Apache Spark, HBase, Presto e Flink, nonché interagire con i dati contenuti in altri datastore AWS come Amazon S3 e Amazon DynamoDB.

Amazon EMR è una soluzione sicura e affidabile per un’ampia gamma di casi d’uso per Big Data, ideale per una vasta gamma di casi di utilizzo: analisi di log, indicizzazione Web, trasformazione dei dati (ETL), apprendimento automatico, analisi finanziarie, simulazioni scientifiche e ricerche bioinformatiche.

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Amazon Kinesis semplifica raccolta, elaborazione e analisi di flussi di dati in tempo reale, per ottenere analisi tempestive e reagire rapidamente alle nuove informazioni. Amazon Kinesis offre funzionalità chiave per elaborare a costi contenuti i flussi di dati su qualsiasi scala, nonché la flessibilità per scegliere gli strumenti più adatti ai requisiti di un’applicazione.

Con Amazon Kinesis, è possibile acquisire dati in tempo reale, ad esempio video, audio, log di applicazioni, clickstream di siti Web e dati di telemetria di IoT, per apprendimento automatico, analisi e altre applicazioni. Amazon Kinesis consente di elaborare e analizzare i dati nel momento in cui arrivano, con risposte istantanee non ritardate dall’attesa che venga completata la ricezione delle informazioni.

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AWS IoT Core è una piattaforma cloud gestita che consente a dispositivi connessi di interagire in modo semplice e sicuro con applicazioni nel cloud e altri dispositivi. Le piattaforme IoT, come AWS IoT Core, si connettono anche a servizi che aiutano a sviluppare l’analisi dell’IoT e applicazioni IoT come soluzioni industriali e soluzioni domestiche connesse.

AWS IoT Core è in grado di supportare miliardi di dispositivi e migliaia di miliardi di messaggi, ed è in grado di elaborare e instradare tali messaggi agli endpoint di AWS e ad altri dispositivi in modo sicuro e affidabile. Con AWS IoT Core, le applicazioni rimangono collegate e comunicano con tutti i dispositivi, in qualsiasi momento, anche quando non sono collegati.

AWS IoT Core si integra con il software AWS IoT basato su edge e con i servizi basati su cloud. I software basati su edge come Amazon FreeRTOS e AWS Greengrass consentono di connettere in modo sicuro i dispositivi e di agire sui dati ai margini. I servizi basati su cloud come AWS IoT Device Management e AWS IoT Device Defender consentono di collegare i dispositivi e gestire la sicurezza delle flotte di dispositivi. Con AWS IoT Analytics, è possibile eseguire analisi sui dati IoT e ottenere approfondimenti per prendere decisioni migliori per le applicazioni IoT e per i casi d’uso dell’apprendimento automatico.

AWS IoT Core semplifica l’utilizzo di servizi AWS quali AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon DynamoDB, Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail e Amazon QuickSight, consentendo di creare applicazioni IoT che raccolgono, elaborano, analizzano e operano sui dati generati dai dispositivi connessi, senza dover gestire alcuna infrastruttura.

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AWS Glue è un servizio di estrazione, trasferimento e caricamento (ETL) che semplifica la preparazione e il caricamento dei dati in strumenti di analisi. Per avviare un processo ETL sono sufficienti pochi clic nella Console di gestione AWS. Una volta indicato il percorso di memorizzazione in AWS, il servizio rileva automaticamente i dati e ne memorizza i metadati (ad esempio le definizioni di tabella e gli schemi) nel proprio catalogo. Nel momento in cui questa operazione viene completata, le informazioni sono immediatamente ricercabili, interrogabili e disponibili per processi ETL. Il codice necessario per eseguire le trasformazioni e i processi di caricamento dei dati viene generato da AWS Glue.

Il servizio genera infatti codice personalizzabile, riutilizzabile e portabile. Quando un processo ETL è pronto, è possibile pianificarne l’esecuzione nell’ambiente Apache Spark flessibile e a scalabilità orizzontale di AWS Glue. AWS Glue offre uno strumento di pianificazione flessibile dotato di risoluzione di dipendenze, monitoraggio di processi e generazione di avvisi.

AWS Glue è un servizio serverless, perciò non è necessario acquistare, configurare o gestire alcuna infrastruttura. Effettuerà automaticamente il provisioning dell’ambiente necessario per completare il processo, addebitando solo i costi delle risorse di elaborazione effettivamente impiegate durante i processi ETL. Con AWS Glue, i dati sono pronti per l’analisi in pochi minuti.

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Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l’analisi dei dati in Amazon S3 con SQL standard. Athena è un servizio senza server, quindi non c’è da gestire alcuna infrastruttura e si paga solo in base al tempo di query.

Athena è facile da usare. Basta reindirizzare ai tuoi dati in Amazon S3, definire lo schema e iniziare a eseguire query utilizzando SQL standard. Nella maggior parte dei casi, i risultati vengono distribuiti entro qualche secondo. Con Athena non sono necessarie attività ETL complesse per preparare i dati per l’analisi. In questo modo è ancora più facile analizzare set di dati di grandi dimensioni con competenze SQL.

Athena offre di default l’integrazione con il catalogo dati di AWS Glue, consentendo di creare un repository di metadati unificato su più servizi, scansionare sorgenti dati per individuare schemi e compilare il catalogo con definizioni di tabella e partizione nuove e modificate e conservare le varie versioni degli schemi. Inoltre, è possibile utilizzare le funzionalità ETL completamente gestite di AWS Glue per eseguire la trasformazione dei dati o convertirli in formato a colonne per ottimizzare i costi e migliorare le prestazioni.

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Amazon Redshift è una soluzione di data warehousing performante e completamente gestita che semplifica e riduce i costi dell’analisi di dati utilizzando SQL standard e gli strumenti di business intelligence già in uso. Questo servizio consente di eseguire query di analisi complesse su petabyte di dati strutturati utilizzando sofisticati sistemi di ottimizzazione delle query, storage a colonne su dischi ad elevate prestazioni e query in parallelo di grandi volumi di dati. Nella maggior parte dei casi, i risultati vengono restituiti in pochi secondi. Con Amazon Redshift è possibile iniziare con una soluzione di base a un costo di soli 0,25 USD all’ora, senza impegni né pagamenti anticipati, per poi ricalibrare la capacità fino a più petabyte a una tariffa pari a 1.000 USD per terabyte all’anno, meno di un decimo dei costi delle soluzioni tradizionali.

Amazon Redshift, inoltre, include Redshift Spectrum, consentendo di eseguire query SQL direttamente su exabyte di dati non strutturati in Amazon S3. Non è necessario procedere a caricamenti o trasformazioni ed è possibile utilizzare formati dati aperti, tra cui Avro, CSV, Grok, Ion, JSON, ORC, Parquet, RCFile, RegexSerDe, SequenceFile, TextFile e TSV. Redshift Spectrum ricalibra automaticamente la capacità di elaborazione in base ai dati presi in esame, perciò le query in Amazon S3 sono sempre rapide, indipendentemente dal volume di dati interessato.

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Amazon Elasticsearch Service semplifica distribuzione, sicurezza, funzionamento e ridimensionamento di Elasticsearch per l’analisi di log, ricerche full text, monitoraggio di applicazioni e molto altro. Amazon Elasticsearch Service è un servizio completamente gestito con cui utilizzare le intuitive API e le funzionalità di analisi in tempo reale di Elasticsearch per ottenere la disponibilità, la scalabilità e la sicurezza necessarie per operare carichi di lavoro di produzione. Il servizio si integra con Kibana, Logstash e servizi AWS quali Amazon Virtual Private Cloud (VPC), AWS Key Management Service (KMS), Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, Amazon Cognito e Amazon CloudWatch per abbreviare il percorso necessario per trasformare i dati grezzi in analisi concrete in modo sicuro.

Amazon Elasticsearch Service è molto semplice da utilizzare. Tramite la Console di gestione AWS, è possibile impostare e configurare i domini di Amazon Elasticsearch Service con capacità nell’ordine di petabyte in pochi minuti. Amazon Elasticsearch Service effettua il provisioning di tutte le risorse necessarie per il cluster e lo avvia. L’accesso sicuro al dominio può essere eseguito dal cloud privato virtuale o da un endpoint pubblico. Il servizio quindi rileva e sostituisce automaticamente i nodi Elasticsearch con errori, riducendo il carico di lavoro associato alla gestione dell’infrastruttura e del software di Elasticsearch. Amazon Elasticsearch Service consente di ridimensionare facilmente il cluster su oltre un petabyte di dati con una sola chiamata API o con pochi clic sulla console. Con Amazon Elasticsearch Service, puoi accedere direttamente all’API open source di Elasticsearch, per garantire un funzionamento ottimale con il codice e le applicazioni in uso negli ambienti Elasticsearch esistenti.

I prezzi di Amazon Elasticsearch Service sono calcolati solo in base all’uso effettivo. Non sono previste tariffe minime né requisiti di utilizzo. Se vengono selezionate istanze riservate per un periodo di uno o tre anni, è possibile ottenere Amazon Elasticsearch Service a prezzi scontati.

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Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a sviluppatori e data scientist di creare, formare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di apprendimento automatico a qualsiasi livello. Amazon SageMaker rimuove tutti gli ostacoli che normalmente rallentano gli sviluppatori che desiderano utilizzare l’apprendimento automatico.

L’apprendimento automatico appare spesso molto più difficoltoso del dovuto per la maggior parte degli sviluppatori perché il processo di costruzione e formazione di modelli, nonché la loro successiva distribuzione in produzione, risulta troppo complicato e troppo lento. In primo luogo, bisogna raccogliere e preparare i dati di formazione per scoprire quali elementi del set di dati sono importanti. Quindi, bisogna selezionare quale algoritmo e framework si intende utilizzare. Una volta deciso l’approccio, bisogna insegnare al modello come effettuare previsioni mediante una formazione che richiede una grande quantità di calcolo. Successivamente, occorre mettere a punto il modello in modo che fornisca le migliori previsioni possibili, il che è spesso un compito manuale e gravoso. Una volta sviluppato un modello completamente istruito, bisogna integrarlo all’interno dell’applicazione e distribuire tale applicazione su un’infrastruttura per il dimensionamento. Tutte queste operazioni richiedono grandi competenze specializzate, accesso a notevoli quantità di funzionalità di calcolo e storage e molto tempo per sperimentare e ottimizzare ogni componente del processo. In definitiva, non sorprende che l’intero processo sia al di fuori della portata di molti sviluppatori.

Amazon SageMaker elimina la complessità che frena il successo dello sviluppatore con ciascuna di queste fasi. Amazon SageMaker include moduli che puoi utilizzare insieme o separatamente per creare, formare e distribuire i tuoi modelli di machine learning.

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Amazon Machine Learning è un servizio che consente agli sviluppatori con qualsiasi livello di competenza di utilizzare con facilità la tecnologia di apprendimento automatico. Amazon Machine Learning offre strumenti di visualizzazione e procedure guidate che ti aiutano a completare il processo di creazione di modelli di apprendimento automatico (ML) senza dover apprendere tecnologie e algoritmi ML complessi. Quando i tuoi modelli sono pronti, Amazon Machine Learning semplifica l’ottenimento di stime per la tua applicazione utilizzando semplici API, senza dover implementare codice personalizzato per la generazione di stime o gestire alcuna infrastruttura.

Amazon Machine Learning si basa sulla stessa collaudata tecnologia ML altamente scalabile, utilizzata da diversi anni dalla community di data scientist interna di Amazon. Il servizio utilizza potenti algoritmi per creare modelli ML individuando gli schemi ricorrenti nei dati esistenti. Amazon Machine Learning utilizza quindi questi modelli per elaborare nuovi dati e generare stime per la tua applicazione.

Amazon Machine Learning è altamente scalabile e può generare miliardi di stime al giorno, rendendole disponibili in tempo reale a un throughput elevato. Con Amazon Machine Learning non sono previsti investimenti iniziali in soluzioni hardware o software e puoi pagare in base al consumo, per poter iniziare al minimo e dimensionare la soluzione parallelamente alla crescita della tua applicazione.

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Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che usa l’apprendimento automatico per trovare informazioni e relazioni nel testo. Amazon Comprehend identifica il linguaggio del testo, estrae le frasi chiave, i luoghi, le persone, i marchi o gli eventi; capisce quanto il testo sia positivo o negativo e organizza automaticamente una raccolta di file di testo per argomento.

Puoi utilizzare le API Amazon Comprehend per analizzare il testo e usare i risultati in moltissime applicazioni, fra cui quelle di analisi della voce del cliente, ricerca intelligente di documenti e personalizzazione del contenuto per applicazioni Web.

Il servizio migliora e apprende da diverse fonti di informazione, fra cui descrizioni dei prodotti e recensioni dei clienti su Amazon.com – uno dei più grandi set di dati del linguaggio naturale al mondo – per tenere il passo con l’evoluzione della lingua.

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Amazon Lex è un servizio per la creazione di interfacce di comunicazione tramite voce e testo per qualsiasi tipo di applicazione. Amazon Lex offre funzionalità avanzate di apprendimento approfondito per il riconoscimento vocale e la dettatura, nonché per il riconoscimento del linguaggio naturale e la comprensione di testi, consentendo la creazione di applicazioni coinvolgenti e conversazioni realistiche. Con Amazon Lex, le stesse tecnologie di apprendimento approfondito su cui si basa Amazon Alexa sono disponibili a tutti gli sviluppatori, consentendo così la creazione di chatbot sofisticati e naturali in modo semplice e veloce.

In ambito informatico, il riconoscimento vocale e la comprensione del linguaggio naturale tra i problemi più complicati affrontati finora, tanto che necessitano di algoritmi di apprendimento approfondito molto complessi da addestrare con enormi quantità di dati e infrastrutture apposite. Amazon Lex rende queste tecnologie accessibili a tutti rendendo Amazon Alexa disponibile a tutti gli sviluppatori. Sfruttando queste tecnologie, Amazon Lex permette una categoria completamente nuova di prodotti, definita dalle interfacce di comunicazione.

In quanto servizio completamente gestito, Amazon Lex ricalibra automaticamente le risorse, perciò non dovrai più occuparti della gestione dell’infrastruttura. I prezzi di Amazon Lex sono calcolati solo in base all’uso effettivo. Non sono previsti anticipi né tariffe minime.

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Amazon Polly è un servizio che trasforma il testo in una conversazione reale, consentendoti di creare applicazioni che parlano e creare categorie completamente nuove di prodotti con funzionalità vocali. Amazon Polly è un servizio di output vocale che utilizza tecnologie avanzate di apprendimento approfondito per sintetizzare una voce che assomiglia a quella umana.

Con decine tipi di voce naturale in diverse lingue, puoi selezionare la voce più adatta e distribuire le tue applicazioni con risposte vocali in diversi mercati.

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Amazon Rekognition semplifica l’aggiunta di funzionalità di analisi di immagini e video alle applicazioni. È sufficiente fornire un’immagine o un video all’API Rekognition e il servizio può identificare oggetti, persone, testo, scene e attività, oltre che rilevare eventuali contenuti non appropriati. Amazon Rekognition offre inoltre analisi facciale ad elevate precisione su immagini e video. È possibile rilevare, analizzare e confrontare volti per diversi casi d’uso, ad esempio verifica degli utenti, conteggio delle persone e pubblica sicurezza.

Amazon Rekognition si basa sulla stessa tecnologia di apprendimento profondo, collaudata e altamente scalabile, sviluppata dagli esperti di visione artificiale di Amazon, che permette di analizzare quotidianamente miliardi di immagini e video e per l’uso non richiede esperienza nell’apprendimento automatico.

Amazon Rekognition è un’API semplice e facile da usare in grado di analizzare rapidamente qualsiasi file di immagine o video archiviato in Amazon S3. Amazon Rekognition apprende continuamente dai nuovi dati e continuiamo ad aggiungere al servizio nuove etichette e caratteristiche di riconoscimento facciale.

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Amazon QuickSight è un servizio di business intelligence a elevate prestazioni basato sul cloud che semplifica la creazione di visualizzazioni, l’esecuzione di analisi ad hoc e la raccolta di informazioni strategiche dai dati. Tramite questo servizio basato sul cloud è possibile collegare i dati con la massima semplicità, eseguire analisi avanzate e creare grafici e pannelli di controllo di grande impatto a cui accedere tramite browser o dispositivo mobile.

QuickSight è il primo servizio di business intelligence che offre tariffe basate su sessione, rendendo ancora più conveniente offrire l’accesso ad analisi e informazioni strategiche a tutti gli utenti.
Grazie al modello tariffario, non sono previsti costi anticipati né impegni annuali e gli utenti inattivi non maturano alcun costo.

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