Note di campo da re:Invent 2018 - AWS punta tutto su machine learning e AI

Mentre la maggior parte delle persone è rimasta a casa per il Giorno del Ringraziamento o ha lottato contro la folla del Black Friday, gli ingegneri di tutto il mondo sono scesi a Las Vegas per AWS re:Invent 2018. La conferenza, più affettuosamente chiamata "Reinvent", è l'evento annuale di Amazon dedicato al cloud. Agli oltre cinquantamila partecipanti, che hanno occupato quasi tutti gli hotel della strip, Amazon ha fornito un'ampia visione del futuro attraverso una frenetica serie di annunci di prodotti, bootcamp, workshop e summit tecnologici mirati.

L'intelligenza artificiale è diventata così importante per il futuro di AWS che è stato organizzato un vertice separato sull'intelligenza artificiale per analizzare i casi d'uso e le implementazioni del mondo reale. È stato davvero illuminante vedere come l'IA sia stata utilizzata in settori quali la previsione delle malattie in medicina, l'ingegneria del traffico, fino alla preparazione delle tasse.

Un evento perfetto per Prophix

In qualità di fornitore SaaS, AWS è stato un partner tecnologico prezioso per Prophix e questo è stato il mio secondo anno di partecipazione a Reinvent. AWS ama certamente gestire le proprie conferenze in modo diverso dagli altri, mescolando eventi chiave durante il giorno e la notte, come Midnight Madness e Monday Night Live, un keynote di 90 minuti in prima serata, con tanto di birra!

Gli annunci che si susseguono nel corso della settimana presentano molte opportunità di innovazione per Prophix. Abbiamo già investito molto nelle aree dell'IA, che si tratti di elaborazione del linguaggio naturale, generazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico. Le idee creative che circolano nel team non mancano.

Apprendimento automatico e IA pervasivi

Quest'anno ero molto interessato all'evoluzione delle tecnologie di apprendimento automatico e AWS non ha deluso. In occasione di Reinvent 2017, AWS ha rilasciato SageMaker, che forniva agli sviluppatori l'accesso ai servizi di machine learning su scala cloud, e quest'anno ha aggiunto ancora di più alla sua piattaforma di servizi AI e ML. Ancora più impressionante è il fatto che SageMaker abbia superato i 10.000 clienti e che le statistiche dimostrino che la maggior parte di tutti i carichi di lavoro di machine learning in cloud a livello globale è in esecuzione su AWS.

Per supportare ulteriormente i numerosi carichi di lavoro di machine learning, Amazon ha lanciato Timestream, un nuovo database cloud dedicato all'acquisizione e all'elaborazione dei dati delle serie temporali, probabilmente l'insieme di dati più pervasivo nel mondo delle imprese se si pensa alle metriche delle prestazioni aziendali, ai dati finanziari e anche ai dati provenienti dai dispositivi IoT. Mentre Amazon SageMaker Ground Truth è un nuovo servizio complementare per semplificare in modo significativo il processo di etichettatura dei set di dati da utilizzare per l'addestramento dei modelli di machine learning.

Il Machine Learning è un'area che ha il potenziale per migliorare in modo significativo i processi di FP&A, grazie all'incorporazione della miriade di dati raccolti dalle aziende. Se a questi si aggiungono i dati esogeni a livello macro di eventi chiave, indicatori economici e persino modelli meteorologici, le possibilità di utilizzare gli algoritmi di apprendimento automatico per migliorare le previsioni sono interessanti.

La notizia più interessante è l'annuncio di AWS di lanciare un servizio di previsione delle serie temporali di deep learning completamente gestito, precaricato con algoritmi già utilizzati da Amazon.com per le previsioni aziendali e operative. Immaginate l'esperienza che i gruppi FP&A e operativi di Amazon hanno avuto con le previsioni su scala! Questo cambia le carte in tavola. Consente ai clienti di accedere non solo a un motore di previsione altamente scalabile, ma anche in grado di imparare dai dati forniti, scegliendo automaticamente gli algoritmi migliori per l'addestramento di un modello. AWS ha dimostrato che, in molti casi, le previsioni create con il beneficio dell'apprendimento automatico superano di ben il 50% le previsioni effettuate con i metodi statistici tradizionali.

Infine, una presentazione che ho trovato molto interessante è stata quella sul Quantum Computing e il potenziale impatto sull'apprendimento automatico. Sebbene sia ancora agli albori, l'apprendimento automatico basato sui calcoli quantistici potrebbe risolvere molti problemi di ottimizzazione riscontrati nel mondo degli affari, con molte variabili e analisti interessati a più risultati, a velocità elevatissime.

Il cloud ibrido di AWS

Un annuncio un po' sorprendente fatto a Reinvent è il lancio di una nuova offerta di cloud ibrido. AWS Outposts offre alle aziende la possibilità di eseguire i servizi cloud AWS utilizzando lo stesso set di hardware utilizzato da AWS nei propri data center. AWS fornirà un rack pronto per il data center contenente risorse di calcolo e di storage come parte dell'offerta Outposts.

È importante notare che non si tratta di un semplice cloud privato: Outposts è un'estensione logica del pool di risorse AWS esistenti del cliente nella regione più vicina. I clienti con cui ho parlato erano estremamente entusiasti delle possibilità di creare un vero e proprio cloud ibrido per adattare i vari carichi di lavoro alle esigenze aziendali.

Prophix è sempre stato un difensore della scelta per i consumatori quando si tratta di decidere il consumo e l'implementazione delle applicazioni tra cloud e on-premise, incoraggiando le decisioni a basarsi sulla strategia aziendale complessiva.

Come molti dei partecipanti, anch'io sono entusiasta di questo annuncio, perché non solo offre una scelta, ma sarà anche utile in futuro per soddisfare le esigenze di accesso ai dati per le applicazioni di machine learning. Ammettiamolo, le aziende continueranno ad avere una miriade di fonti di dati in sede e nel cloud; AWS Outposts consentirà di accedere a tutti i dati aziendali utilizzando lo stesso set di risorse disponibili nell'intero stack AWS. Questo è fantastico per ISV come Prophix che hanno già investito molto nell'integrazione con il cloud AWS.

Il campionato di corse AWS?

Esatto, un campionato di corse, ma con una novità: Amazon ha lanciato la sua auto da corsa DeepRacer per l'apprendimento per rinforzo a guida autonoma, completa di un proprio campionato di corse contro altri sviluppatori AWS! Sospetto che questo annuncio sia stato fatto più che altro per aggiungere un fattore di divertimento agli ingegneri del cloud e dell'intelligenza artificiale.

Queste auto da corsa tascabili, radiocomandate e a quattro ruote motrici, in scala 1/18, sono dotate di CPU Intel Atom, telecamere integrate, wifi e sono completamente connesse all'infrastruttura cloud AWS AI. Gli sviluppatori addestrano le auto a correre su vari circuiti utilizzando algoritmi di apprendimento per rinforzo. Penso che sia un modo brillante per fornire agli ingegneri applicazioni pratiche e divertenti per imparare l'apprendimento automatico e il cloud. Devo ordinare qualche Deep Racers per Natale!

Pensieri finali

AWS Re:Invent è un evento perfettamente in linea con i tempi per concludere un anno intenso. Il ritmo dell'innovazione di AWS è sbalorditivo. Un partecipante con cui ho parlato ha notato che nel 2018 sono state aggiunte quasi 1800 nuove funzionalità al cloud AWS. Sono necessari interi team solo per tenere il passo con i cambiamenti. Per gli ingegneri e gli innovatori, AWS è il partner perfetto. Paragono la loro piattaforma al Lego: AWS fornisce tutti i pezzi necessari per costruire applicazioni cloud su scala, ma sta al costruttore innovare. Le nuove funzionalità di AWS hanno un grande potenziale e permetteranno a Prophix di realizzare ulteriormente la sua visione del futuro della finanza. Non vedo l'ora che arrivi re:Invent 2019!