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Sep 15, 2023

AWS renforce les clés SaaS pour le cloud

BRISTOL, ANGLETERRE - 05 MARS : La boîte à outils d'un ingénieur est considérée comme le véhicule Bloodhound SSC actuellement... [+] prend forme dans son centre de conception à Avonmouth le 5 mars 2015 à Bristol, en Angleterre. C'est

BRISTOL, ANGLETERRE - 05 MARS : La boîte à outils d'un ingénieur est considérée comme le véhicule Bloodhound SSC actuellement... [+] prend forme dans son centre de conception à Avonmouth le 5 mars 2015 à Bristol, en Angleterre. On espère qu'une fois terminée, la voiture Bloodhound SSC, propulsée par un moteur à réaction Eurofighter et une fusée, battra le record actuel de vitesse terrestre de 763 mph ou 1 228 km/h. Bien que le Bloodhound SSC soit une entreprise privée, il bénéficie d'un soutien en nature substantiel du gouvernement britannique et est utilisé comme ressource éducative dans l'espoir qu'il encouragera davantage d'élèves à suivre des cours liés aux sciences et à la technologie. (Photo de Matt Cardy/Getty Images)

Les hyperscalers le fournissent. Les principaux hyperscalers des fournisseurs de services cloud (CSP) se sont imposés dès le départ comme des entités essentiellement Software-as-a-Service (SaaS) qui fournissent, servent et soutiennent. Cette philosophie fondamentale n'a pas changé, mais la progression du cloud computing au cours des deux dernières décennies nous a permis d'évoluer vers un niveau supérieur de créativité où nous ne nous contentons pas de consommer les services cloud fournis, nous créons également désormais dans et à partir du le nuage lui-même.

C’est bien sûr l’ère actuelle, une approche que nous appelons le développement cloud natif.

Soucieux de consolider la clé logicielle virtuelle définie dans sa boîte à outils SaaS (les développeurs les appellent en fait des boîtes à outils) et de fournir à la nouvelle ère du cloud natif des outils pour le travail, AWS a profité d'un récent symposium d'utilisateurs à New York pour expliquer une partie de ce qu'il serait. aime penser à ses offres les plus progressistes dans cet espace.

Alors que nous avons heureusement dépassé le point où nous avons besoin de consultants en gestion pour nous dire que les données sont l'élément vital de l'entreprise, AWS affirme avoir reconnu la nécessité de fournir des fonctions cloud qui fonctionnent avec des sources de données disparates. Certaines données étant stockées dans des référentiels propriétaires verrouillés sur site détenus par des entreprises individuelles, les organisations voudront désormais également travailler avec des données sur des marchés de données, des échanges de données et des sources de données ouvertes telles que les grands modèles linguistiques (LLM) qui pilotent le développement de l'IA générative.

Réalisant que la résine époxy du menuisier ou même les variantes de superglue ne fonctionnent pas réellement dans le monde abstrait du cloud computing, AWS propose AWS Glue pour aider les entreprises à intégrer des sources de données provenant de plusieurs canaux multiples. Cette technologie est fondée sur les principes d'une infrastructure sans serveur, c'est-à-dire que les ingénieurs n'ont pas besoin de fournir les couches de base nécessaires pour la faire fonctionner, ils peuvent appuyer sur un commutateur (enfin, presque) et utiliser autant de gaz que nécessaire sans avoir à se soucier de l'état du serveur derrière. le service.

Étant donné que différents utilisateurs souhaitent « coller ensemble » les données de différentes manières, AWS Glue propose différentes expériences de création aux professionnels de la science des données et aux ingénieurs logiciels cloud natifs pour créer des tâches d'intégration de données. Utilisant un certain degré d'apprentissage automatique (ML) et d'analyse de données, cette technologie offre une option de bloc-notes pour servir les scientifiques des données qui ont tendance à exécuter des requêtes de manière interactive et à récupérer immédiatement les résultats pour créer des tâches d'intégration de données.

Cette expérience interactive peut accélérer la création de pipelines d'intégration de données, déclare AWS, l'équipe soulignant également la disponibilité générale d'Amazon CodeWhisperer, un compagnon de codage d'IA qui utilise des modèles fondamentaux sous le capot pour améliorer la productivité des développeurs.

Pour un apprentissage de la science des données assez accessible ici, nous pouvons nous rappeler que les modèles fondamentaux sont un moyen de décrire la production de modèles d'intelligence artificielle (IA) où les données de formation sont suffisamment larges pour être adaptées à une variété de tâches en aval. L'Institut de Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'humain (HAI) a décrit les modèles fondateurs en 2021 (également parfois appelés modèles de base) dans le cadre du « changement de paradigme avec la montée en puissance des modèles » et a déclaré : « Nous appelons ces modèles [ici détaillés] fondamentaux. modèles pour souligner leur caractère crucial mais incomplet.

Amazon CodeWhisperer fonctionne en générant des suggestions de code en temps réel sur la base des commentaires des développeurs en langage naturel et du code antérieur dans leur environnement de développement intégré (IDE).