Este documento resume el progreso de AWS y describe sus servicios y capacidades. En primer lugar, muestra el crecimiento sustancial en el uso de servicios como S3 y EC2 entre 2012-2014. Luego describe una amplia gama de servicios de computación, almacenamiento, bases de datos, machine learning y más. Finalmente, argumenta que AWS ofrece una plataforma líder con mayor funcionalidad que otros proveedores debido a su amplio ecosistema y experiencia.

1. ¡Bienvenidos!
AWS Summit: Bogotá

4. ¿Cómo está progresando el negocio de AWS?

5. 2012 2013 2014
Utilización Amazon S3
Incremento 102% en transferencia
datos desde y hacia S3
(Q4 2014 vs. Q4 2013, sin incluir Amazon.com)

6. 2011 2012 2013 2014
Utilización Amazon EC2
Incremento 93% en uso
de instancias EC2
(Q4 2014 vs Q4 2013, sin incluir Amazon.com)

7. 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Más de 1 millón de
clientes activos
“Active customer” is defined as a non-Amazon customer with AWS account usage activity in the past month, including the free tier

8. Startups en AWS
Secret
Meerkat

9. Clientes Enterprise en AWS

10. Clientes Sector Público

11. ISV Partners
nivelsiete

12. Gartner Magic Quadrant for Cloud Infrastructure as a Service, Worldwide
Gartner “Magic Quadrant for Cloud Infrastructure as a Service, Worldwide,” Lydia Leong, Douglas Toombs, Bob Gill, May 18, 2015. This Magic Quadrant graphic was published by
Gartner, Inc. as part of a larger research note and should be evaluated in the context of the entire report. The Gartner report is available at
http://aws.amazon.com/resources/analyst-reports/. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology
users to select only those vendors with the highest ratings. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner's research organization and should not be construed as
statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

13. Empresa en el mundo con el crecimiento
más rápido en la industria de proveedores
de TI
Amazon Web Services > 40%
Salesforce 26%
VMware 15%
Google 15%
CDW 12%
Microsoft 8%
Cisco 7%
SAP 7%
EMC 6%
Oracle 0%
Teradata -1%
CA -3%
NetApp -4%
Symantec -4%
HP -5%
CSC -9%
IBM -12%
Empresas proveedoras de
TI con ventas de
MM USD
Última tasa de
Crecimiento YoY

14. La Nube Se Ha Convertido En Estándar

15. ¿Cuáles son los patrones de este
nuevo estándar?

16. Los “Startups” Crean Negocios de 0
En La Nube
1

17. Sin HW
“legacy"
Estructura de Costos BajaSin dependencias
S
Ágiles
Construyen Todas Las Aplicaciones En La
Nube

18. Disruptivas En Industrias y Mercados Establecidos,
Rápido
Turismo Almacenamiento Juegos
Música
Matchmaking
Transportación

19. Velocidad No Es Solo Para “Startups”
Empresas de Todos Tamaños Se Moverán Mucho Más Rápido Que Antes
2

21. Es Difícil Mantenerse Competitivo Hoy en Día
Sin Utilizar Nube

22. En los Viejos Tiempos…
Millones gastados en infraestructura
costosa, inflexible y lenta que estaba
#CongeladaEnElTiempo

23. 24
48 61
82
159
280
516
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Ritmo de Innovación de AWS
516 nuevas funcionalidades y servicios lanzados en 2014

24. Viejo Mundo
Inversión de Capital Fuerte
Cómputo y Almacenamiento Básico Únicamente
Responsabilidad por las Actualizaciones
Lento para Obtener Nuevas Funcionalidades
Costo bajo y variable
Plataforma Amplia y Robusta
Nuevas funcionalidades diarias
Listo para usarse

25. Empresas Están Utilizando la Nube Para
Nuevas Aplicaciones y Transformación Digital
StatCast App platform Healthcare E-commerce & Digital
Digital
Viewer Engagement
Web
Digital content

26. Clientes Quieren Acceso A “La Enchilada” Completa
3

27. Componentes Clave de la
Agilidad
+ =
Aprovisionamiento
Rápido
No hay que reinventar
la rueda
Plataforma de Tecnología
Extensa

28. Mayor Funcionalidad Que Cualquier Otro
Proveedor de Infraestructura
Aplicaciones Empresariales
Administración y Seguridad
Servicios Básicos
Servicios de
Plataforma
Infraestructura
AWS Marketplace

29. Propósito General (M4)
Optimizadas para Cómputo(C3)
Optimizadas para Memoria (R3)
Optimizadas con GPU (G2)
Optimizadas para Storage (D2)
Optimizadas para IO (I2)
Bajo Costo, Rendimiento
Variable(T2)
Cómputo
No Solo Una Gran Lista de Servicios … Muchas Características
Internas

30. No Solo Una Gran Lista de Servicios … Muchas Características
Internas
Almacenamiento
Propósito General (M3)
Optimizadas para Cómputo(C3)
Optimizadas para Memoria (R3)
Optimizadas con GPU (G2)
Optimizadas para Storage(D2)
Optimizadas para IO (I2)
Bajo Costo, Rendimiento
Variable(T2)
Almacenamiento Bloque:
Magnético
Propósito General SSD
IOPS Provisionados SSD
Almacenamiento de
Objetos:
Gestión de Ciclo de Vida
Disparadores de Eventos
Control de Localidad del
Dato
Cómputo

31. No Solo Una Gran Lista de Servicios … Muchas Características
Internas
Almacenamiento
Propósito General (M3)
Optimizadas para Cómputo(C3)
Optimizadas para Memoria (R3)
Optimizadas con GPU (G2)
Optimizadas para Storage(D2)
Optimizadas para IO (I2)
Bajo Costo, Rendimiento
Variable(T2)
Almacenamiento Bloque:
Magnético
Propósito General SSD
IOPS Provisionados SSD
Almacenamiento de
Objetos:
Gestión de Ciclo de Vida
Disparadores de Eventos
Control de Localidad del
Dato
Cómputo
Bases de
Datos
RDS MySQL
RDS SQL Server
RDS Oracle
RDS PostgreSQL
RDS Amazon Aurora
Réplica Síncrona Multi-AZ
Réplicas de Lectura

32. No Solo Una Gran Lista de Servicios … Muchas Características
Internas
Almacenamiento
Propósito General (M3)
Optimizadas para Cómputo(C3)
Optimizadas para Memoria (R3)
Optimizadas con GPU (G2)
Optimizadas para Storage(D2)
Optimizadas para IO (I2)
Bajo Costo, Rendimiento
Variable(T2)
Almacenamiento Bloque:
Magnético
Propósito General SSD
IOPS Provisionados SSD
Almacenamiento de
Objetos:
Gestión de Ciclo de Vida
Disparadores de Eventos
Control de Localidad del
Dato
Cómputo
Bases de
Datos
RDS MySQL
RDS SQL Server
RDS Oracle
RDS PostgreSQL
RDS Amazon Aurora
Réplica Síncrona Multi-AZ
Réplicas de Lectura
Auditoría,
Seguridad y
Regulaciones
Historial de Configuraciones
Logs de Uso Auditables
Notificaciones de Cambios
HSMs Dedicados
Llaves controladas por Usuario

33. “IT organizations cannot treat cloud
IaaS providers like commodities”
Lydia Leong

34. Amplia gama de
aplicaciones con una
gran diversidad de
necesidades
Aplicaciones del Mundo Real
Vienen En Todos los Tipos y
Tamaños
Sin necesidad de
estandarizar a un
mínimo común
denominador

35. Clientes No Quieren Conformarse
Con Una Fracción de Funcionalidad
Amplia gama de
aplicaciones con una
gran diversidad de
necesidades
Sin necesidad de
estandarizar a un
mínimo común
denominador

36. Clientes Quieren Utilizar La Plataforma Líder
Comunidad de clientes y
ecosistema más grande
Mayor Funcionalidad
La Mayor
Experiencia

37. Dr. Hugo Valderrama Sánchez
Director General In Motion Colombia

38. nuestro negocio es mover el suyo

39. impreso audio web móviles
la evolución de la consulta hiperlocal,
nos obligó a evolucionar

40. movimiento a la nube
realidad
o Capacidad de importar los
servidores que necesitábamos
o Manejo de varias zonas en la
misma región
o Robustez del Marketplace
o El mejor costo-beneficio
o Venta consultiva
expectativa

41. nuestra infraestructura en AWS
10 millones de
usuarios únicos
mensuales
9.000 portales de
nuestros clientes
ERP inhouse
Microsoft
financiero SAP
administración HP
Salesforce
backoffice Oracle
legados

42. EC2 ELB EBS S3
CloudSearch RDS Glacier DynamoDB
desastres
carga de
trabajo cambios
nuevos
proyectos
y nos volvimos indiferentes …

43. reducción de
OPEX fue del
45%*
CAPEX
desapareció
de nuestros
Datacenters
en USA
disponibilidad
combinada
de nuestras
aplicaciones
core 99,96%
nuestros
portales
masivos sólo
tuvieron
afectación
acumulada de
8 horas
disminuimos
60 días el
ciclo de
creación de
nuevos
productos

44. ¡Gracias!

45. Mayor Funcionalidad Que Cualquier Otro
Proveedor de Infraestructura
Aplicaciones Empresariales
Administración y Seguridad
Servicios Core
Servicios de
Plataforma
Infraestructura
AWS Marketplace

46. Almacenamiento: Una Amplia Variedad de
Opciones Para Sus Aplicaciones En La Nube
Aplicaciones móviles y de escala-web
Distribución de Contenido
Respaldos, Archivado y DRP
Analíticos de Big Data
Aplicaciones Empresariales y Bases de Datos
Objetos Bloque Archivado

47. File system
Acceso Por Medio De Un Repositorio De
Archivos Compartido
Repositorio de
Contenido
Ambientes de
Desarrollo
Directorios
Home
Aplicaciones Intensivas
de Datos

48. Los Retos de los Repositorios de
Archivos Compartidos NAS
Estimación de Demanda Disponibilidad &
Rendimiento
Plazos de Entrega
Largos
Ciclo Constante
de Renovación
Status

49. El bloque de servicio de almacenamiento faltante:
¿Podríamos tener y ofrecer repositorios de archivos compartidos de una manera
similar a los objetos?

50. Amazon Elastic File System
Un servicio administrado de repositorio de archivos fácil de configurar y escalar

51. The Amazon Elastic File System
File System Administrado para EC2
Durabilidad y Alta Disponibilidad
SSD
Replicación Automática en AZ (como S3)
Gran Ancho de Banda y Baja Latencia
Escala a petabytes elásticamente

52. Sencillo: Repositorio De Archivos
Completamente Administrado, Fácil De Utilizar
Crea un repositorio de archivos en segundos
Integración transparente con aplicaciones
Protocolo NFSv4
Deploy
Sin costos mínimos o gastos iniciales

53. Elástico: Aumenta y Reduce
Capacidad Automáticamente
Cambia dinámica y automáticamente su tamaño conforme agrega o elimina datos
Sin necesidad de aprovisionar capacidad o rendimiento del almacenamiento
Pague únicamente por el almacenamiento que utiliza

54. Escalable: Repositorio Para
Cualquier Carga de Trabajo
Crece a una escala de Petabytes
Ancho de Banda y IOPS escalan automáticamente
Miles de conexiones NFS concurrentes
Baja latencia consistente

55. Amazon EFS Preview
Verano 2015
Registro en: aws.amazon.com/efs

56. Empresas Utilizarán Datos De Manera Más
Avanzada Que Cualquier Otro Punto en La Historia
4

57. Nunca ha sido más sencillo y más económico
recolectar, almacenar, analizar & compartir datos

58. Fuentes de la Verdad Plataformas de AnálisisBases de Datos de Alto Rendimiento
Completamente Listos Para
Big Data
Amazon S3
Amazon Glacier
Amazon EFS
Amazon DynamoDB
Amazon Aurora
Amazon Redshift
Amazon Kinesis
Amazon EMR

59. Uso General de Analíticos
en AWS
Descubrimiento Simulación
Ensayos Clínicos
Delivery
Riesgo Marketing Reportajes
Regulador
de Mercados
Ventas

60. Más y Más Clientes Están
Adoptando “Machine Learning”
Campañas de Correo Recomendaciones Noticias en Redes Sociales
Salud Digital Procesamiento de Lenguajes Auto Escalamiento

61. Historia de “Machine Learning”
en Amazon
“Clientes que compraron esto también compraron…”
Procesamiento de lenguaje natural
Búsqueda

62. ¿Cómo podríamos dar acceso a todos los
equipos internos para utilizar “machine
learning”?

63. La Chispa Para Cientos De Nuevas
Aplicaciones Basadas en Machine Learning
Detección de bienes “piratas”
Modelos de adopción de clientes
Clasificación de Objetos
Jerarquía de orden de ventas
Intención de Búsqueda
Estimación de demanda
Soporte a clientes
Publicidad en páginas

64. Género de Clientes:
El Experimento
45 días
2 Desarrolladores
92% precisión

65. 20 minutos
1 Desarrollador
92% precisión
Género de Clientes:
El Experimento
45 días
2 Desarrolladores
92% precisión

66. Amazon Machine Learning
Servicio Administrado de Machine Learning Para Desarrolladores

67. Desarrollo Basado en Datos
Análisis y Reportes
Redshift, S3 & EMR
Mobile Analytics

68. Desarrollo Basado en Datos
Análisis y Reportes
Redshift, S3 & EMR
Mobile Analytics
Tiempo Real & Dashboards
Kinesis
EC2 & Lambda

69. Desarrollo Basado en Datos
Análisis y Reportes
Redshift, S3 & EMR
Mobile Analytics
Tiempo Real & Dashboards
Kinesis
EC2 & Lambda
Predicción

70. Automaticamente encuentra patrones en datos
existentes & realiza predicciones confiables en nuevos
datos
Modelos Predictivos y Machine Learning

71. Ejemplos de Machine
Learning
Basado en lo que conoces de
un cliente:
¿Usarán mi producto?

72. Ejemplos de Machine
Learning
Basado en lo que conoces de
un cliente:
¿Usarán mi producto?
Basado en lo que
conoces de una órden:
¿Esa orden es fraudulenta?

73. Ejemplos de Machine
Learning
Basado en lo que conoces de
un cliente:
¿Usarán mi producto?
Basado en lo que
conoces de una orden:
¿Esa orden es fraudulenta?
Basado en lo que conoces
de un artículo de noticias:
¿Qué otros artículos serían interesantes?

74. Estadística
Construcción de Modelos
Validación
Algoritmos
Transformación
Retos de Machine Learning
para Desarrolladores

75. Estadística
Construcción de Modelos
Validación
Algoritmos
Transformación
Retos de Machine Learning
para Desarrolladores
En Producción

76. Estadística
Construcción de Modelos
Validación
Algoritmos
Transformación
Retos de Machine Learning
para Desarrolladores
En Producción Escalabilidad

77. Gran oportunidad de
aplicar ML
Barrera de
entrada baja

78. Fácilmente crea modelos de machine learning
Visualiza y optimiza tus modelos
Lanzamiento de modelos a producción en segundos
Tecnología puesta a prueba
Amazon Machine
Learning

79. Entrena y optimiza modelos con GBs de datos
Procesa en ¨batch¨ tus predicciones
API de Predicción de datos en tiempo real con un clic
Sin servidores que crear o administrar
Fácil de Utilizar, Alto Rendimiento

80. Integrado con soluciones de almacenamiento
S3, Redshift y RDS
Gran cantidad de datos listos para Amazon ML
Datos & Amazon
Machine Learning

81. Los viejos límites están liberándose
5

82. Bases de Datos del Viejo Mundo
EncadenadoPropietarias
Licenciamiento Punitivo
con Poca Flexibilidad
Contract
Muy caras
S

83. Es Por Eso Que Clientes Migran A Motores De Bases De Datos
Abiertos, Amigables Con El Cliente, & Menos Costosos

84. …PERO, obtener un rendimiento
equiparable a bases de datos propietarias
es difícil

85. Compatible con MySQL
Con Alta Disponibilidad, Durabilidad y Tolerancia a Fallas
5X mejor rendimiento que la gama alta de MySQL
Altamente escalable con seguridad
Miles de clientes en las pruebas
1/10 parte del costo de las soluciones
de base de datos comerciales
Amazon
Aurora

86. Historia Similar Los Escritorios
Escritorios Físicos
Alto Costo
Distribuidos Físicamente
Datos esparcidos en diferentes máquinas
Difíciles de Administrar

87. Historia Similar Los Escritorios
Escritorios Físicos
Alto Costo
Distribuidos Físicamente
Datos esparcidos en diferentes máquinas
Difíciles de Administrar
Escritorios Virtuales
Administración Centralizada
Repliegue de Software
Actualizaciones y Parches
Aprovisionamiento de HW
Rendimiento Variable
Costo Alto

88. Sin HW o SW que mantener
Precio Mensual – Sin
compromisos a largo plazo
Amazon Workspaces: Virtualización de
Escritorios de Amazon
Acceso múltiples
dispositivos
Mitad de precio que
solución VDI en
centro de datos
propio
Integración con
Directorios existentes

89. ¿ Y las Aplicaciones de Escritorios?
Licensiamiento Multi-
Anual de SW
Desperdicio
Utilización
Sin visibilidad Retos de Despliegue
Costo de
Mantenimiento y
Soporte
2015-2025

90. Dos Nuevas Características Que Ayudan

91. #1: AWS Marketplace Para
Desktop Apps
AWS Marketplace
Para Desktop Applications
Mercado de aplicaciones populares de escritorios
Aprovisionamiento a Amazon Workspaces
Pago Mensual

92. #2: WorkSpaces Application Manager
(WAM)
WorkSpaces
Application Manager (WAM)
Encapsulación y gestión de aplicaciones virtuales
Aplicaciones corren como nativas
Automáticamente gestiona parches, respaldos y
actualizaciones

93. Disponibles Hoy
aws.amazon.com/workspacesaws.amazon.com/desktopapps
WorkSpaces
Application Manager (WAM)
AWS Marketplace
para Desktop Applications

94. Reinvención es Continua
6

95. Evolución Constante, Más Funcionalidades, Precios
Más Bajos
Por ejemplo: Cómputo…
m1.small General Purpose (M4)
Compute Optimized (C4)
Memory Optimized (R3)
GPU Optimized (G2)
Storage Optimized (D2)
IO Optimized (I2)
Low cost, burst-able performance (T2)

96. Ahora, Comience A Trabajar Con
Bloques Más Pequeños
Velocidad para
construir
Menor costo
Facilidad de adaptación y
actualización

97. Amazon EC2 Container Service
Despliegue y Elimine
Contenedores Docker
En grupos de
instancias EC2
Volúmenes Persistentes
al crearse
Repositorios
Docker Privados

98. Encoger el cómputo a escala
atómica con AWS Lambda

99. AWS Lambda: Servicio Cómputo
Basado En Eventos
Eventos disparados por
servicios AWS
Funciones encargadas de
eventos (Event handlers)
en Node.js and Java
Ejecución Automática de
código sin servidores
aprovisionados

100. Call Cloud Functions
Directly
New AWS Lambda Functionality For Mobile
Developers
AWS Mobile
SDK support
Integration with
Amazon Cognito
Amazon SNS
triggers
Now Generally Available + New Features

101. Migrar A La Nube No Es Una Decisión Binaria
7

102. On
Premise
Cloud¿?
¿Qué rol juegan las nubes
híbridas en una organización?

103. Nubes Híbridas Son Parte del Camino,
No El Destino Final

104. María Lucía Muñoz
Gerente Operaciones IaaS

105. On
Premise
Cloud¿?
¿Qué rol juegan las nubes
híbridas en una organización?

106. On
Premise Cloud¿?
Inversión existente
Renovación tecnológica paulatina
Extensión de almacenamiento local
VPN
Vcenter Pluggin
Storage Gateway
Liberación de carga operativa
Desborde de Capacidades
Escenarios de Respaldo
Liberación de costos fijos
y mantenimiento
Migración de soluciones Web
Migración de soluciones de Negocio
Nuevo modelo de licenciamiento
Route 53
Directory service
Direct Connect

107. marketteam
Cultura de Conocimiento

108. Market Team apoya a las compañías líderes en mercadeo.
Cuenta actualmente con 400 empleados en diferentes países como son:
Colombia, Ecuador, Guatemala y República Dominicana. Desde allí ofrecemos
proyectos con cobertura en la región Andina, Centroamérica y el Caribe.

109. US East (Northern Virginia) Region
Availability Zone A
Snapshot
Security Group –
App Layer 1
Security Group –
DB Layer 1
DB SIN/APP
(Master)
Corporate Data
Center
AdminUsers
Local Servers / Apps
Users
Router
Inte
rnet
Availability Zone B
APP
Disk
Security Group –
App Layer 2
Disk
Security Group –
PostgreSQL DB
Layer 2
DB Mobile
(Master)
Internet
Gateway
Availability Zone D
Security Group –
App Layer 3
Disk
Virtual Private
Cloud
APP APP
Marketteam 2012
Disk
DB
Disk
DB

110. US East (Northern Virginia) Region
Snapshot
Security Group –
App Layer 1
Security Group –
DB Layer 1
DB SIN/APP (Master)
APP
Disk
Security Group –
App Layer 2
Disk
Security Group –
PostgreSQL DB
Layer 2
DB Mobile
(Master)
Availability Zone D
Security Group –
App Layer 3
Disk
Mobile
APP APP
Disk
Mobile
DB
Disk
DB
Security Group –
App Layer 3
Disk
FTP
Security Group –
App Layer 3
Disk
Bastion
Server
Security Group –
App Layer 3
Disk
APP
Security Group –
App Layer 3
Disk
Servidor
TEST
Security Group –
App Layer 1
Security Group –
DB Layer 1
DB SIN/APP (Master)
APP
Disk
Disk
DB
Amazon
SES
Cloud
Trail
Virtual Private Cloud
Marketteam 2015

111. ¿Cómo es el viaje hacia AWS a través
de una nube híbrida?
Probar
y Medir
Crecer
Planear

112. Nubes híbridas:
Beneficios corporativos al ritmo del negocio
 Aprovechamiento de inversión existente.
 Forma rápida de probar los beneficios Cloud y mostrar valor al negocio.
 Montaje de nuevos proyectos a medida que lo necesita el negocio sin
inversiones adicionales.
 Renovación tecnológica para soluciones en producción de manera
paulatina y controlada.
 Facilidad para presupuestación anual de infraestructura y el control sobre el ries
go asociado a nuevas capacidades.

113. Gracias

114. Clientes & Partners “All-in” En La Nube De AWS
8

115. Movimiento “Agresivo”
en 2009

116. 2014:
“Friends don’t let friends
build data centers”
Charles Philips, CEO

117. All-in AWS: Patrón En 2015
Empresas Partners ISV

118. No Se Puede Luchar
Contra La Gravedad

119. #awssummit