El pasado 13 de noviembre, tuvo lugar el Google Cloud Summit en Ciudad de México, evento que brindó la oportunidad de conocer sobre el futuro de la nube, las nuevas tecnologías y los planes de Google para acercarse a nuevas empresas. En el evento participaron las principales compañías del sector financiero, tecnología y startups.

El Google Cloud Summit fue un evento dirigido principalmente a directores de organizaciones que buscan aprender más sobre tecnología en la nube y cómo aplicarla en pro de incrementar la productividad de sus equipos de trabajo, de reducir costos y de conocer experiencias previas de migración y de beneficios de la nube. Otro gran foco del evento fue la capacitación y habilitación técnica.

El evento abarcó algunos de estos ejes centrales:

1.Modernización de Infraestructuras basadas en la nube
2.Datos y Análiticas
3.Modernización de aplicaciones
4.Productividad y colaboración

Además, a través de sesiones en modalidad de bootcamp, los invitados pudieron tener una aproximación y entendimiento sobre dos desarrollos importantes de Google Cloud: Serverless Machine Learning y Kubernates Engine.

 

Keynote Kubernetes Engine, Google Cloud Summit:

 

Keynote, Bootcamp: Serverless Machine Learning

 

Business Decision Making with AI, Analytics and Cloud

En su ponencia, Raúl Goycoolea, CTO de Xertica, explicó que las organizaciones que atraviesan el proceso de migrar su tecnología a la nube se enfrentan a desafíos como escalar la infraestructura, encontrar talento crítico y optimizar costos.

Asimismo, explicó que las compañías que se apresuran en explorar tecnologías como Machine Learning (ML) y Artificial Intelligence (AI), presentan complicaciones en tanto sus almacenamientos de datos actuales no ofrezcen la velocidad y el espacio acorde a sus necesidades. El desafío de administrar el volumen y la velocidad de los datos provoca un incremento en los costos iniciales de mantenimiento y operativos de entre 60% y 80% y un 60% de incremento en el riesgo de fallas.

Goycoolea explicó algunos mecanismos para la implementación de soluciones de ML/AI que Xertica lleva a cabo en el trabajo con sus

  • Eliminar las dificultades con un enfoque integral para crear arquitecturas extremo a extremo y, de esta manera, preparar el camino hacia ML/AI.
  • Crear una base de datos sólida en su camino hacia el ML y AI..
  • Promover la transformación datos en tiempo real.
  • Independencia de TI para automatizaciones sencillas o específicas de un área.

“Para el 2020, el 85% de los directores de TI implementarán Machine Learning en sus organizaciones”, Raúl Goycoolea, CTO de Xertica.

Cabe agregar uno de los grandes desafíos para la implementación de AI: encontrar el talento calificado. En ese sentido, Goycoolea refiere: “Las organizaciones están invirtiendo mucho tiempo y recursos a fin de estar completamente preparadas para los proyectos de AI. Aún así, están perdiendo su ventaja competitiva frente a competidores con métodos de ML más ágiles”.

Frente a ello, Goycoolea brinda su visión sobre la ventaja de asociarse con una compañía con el expertise de Xertica, Premier Partner de Google Cloud en LatAm:

  • Escalamiento.
  • Velocidad.
  • La calidad y garantía de contar con un equipo de arquitectos y especialistas certificados por Google Cloud.
  • Personalización.

Goicochea, CTO de Caja Piura, recuerda: “Nosotros teníamos una necesidad en cuanto al uso del correo. Si bien teníamos un servidor de correo en nuestro data center, este no presentaba estándares de seguridad adecuados y constantemente era sujeto a observaciones de auditoría”.

Asimismo, Goicochea refiere que, desde la ciudad de Piura, su equipo quiso realizar una réplica de dicho servidor de correo en Lima; sin embargo, esto demandaba el uso de mayor ancho de banda. Cherry on top: “Frecuentemente, nuestros correos eran clasificados como spam en otras instituciones, lo que nos obligaba a llamar a otras empresas para que nos desbloqueen. Teníamos que comprar equipos anti-spam; cifrar algunos correos que podían ser considerados spam”.

Servicios de Machine Learning de Xertica

Xertica tiene las capacidades para el desarrollo automático de modelos de Machine Learning. Adicionalmente:

  1. Prototipado rápido de casos de uso.
  2. Habilitación a usuarios técnicos y de negocio para la creación de modelos avanzados de Machine Learning.
  3. Escalamiento de la creación de múltiples modelos y sus procesos de re-entrenamiento continuo

Xertica ofrece soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos, Machine Learning y Artificial Intelligence respaldadas por una de las compañía de mayor prestigio y desarrollo de frontera del conocimiento como Google.

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