Saltar al contenido principal

Características de la multinube en AWS

Temas de la página

Casos de uso

Abrir todo

Sea cual sea su caso de uso, AWS le ofrece herramientas y orientación para ayudar a que tenga éxito con su estrategia multinube, incluidas las capacidades para abordar casos de uso clave, como:

  • Fusiones y adquisiciones: tras una fusión o adquisición, permita que su organización combinada aproveche las soluciones y los datos existentes de varios proveedores de servicios en la nube y software.
  • Necesidades de la línea de negocio: las unidades de negocio individuales pueden tener diversos requisitos y habilidades técnicas adaptadas a soluciones específicas en nubes específicas.
  • Requisitos contractuales: las organizaciones altamente reguladas pueden tener requisitos contractuales con los clientes que requieran el uso de un proveedor de servicios en la nube específico.
  • Colaboración de datos: cuando los datos deben permanecer privados y protegidos, colabore con los conjuntos de datos de sus socios externos en múltiples orígenes de datos y nubes sin copiar ni compartir los datos de origen.
  • Cumplimiento y regulaciones: satisfaga las necesidades de cumplimiento normativo y los requisitos de soberanía digital, como la portabilidad y la interoperabilidad, entre los servicios en la nube de diferentes proveedores de servicios en la nube.

Puede simplificar la administración de la nube en todos los entornos con un conjunto de herramientas conocido, acelerar las migraciones y la modernización de las aplicaciones, ampliar las redes en todas las nubes y obtener información de los datos de cualquier lugar, todo a través de AWS.

Características

Abrir todo

La administración de varios entornos de nube puede crear desafíos operativos. Con AWS, puede simplificar y centralizar sus operaciones multinube en todos los entornos para lograr una administración, un cumplimiento y una observabilidad seguros y fluidos. Con AWS Systems Manager, puede administrar, actualizar y aplicar revisiones a nodos como instancias de EC2, servidores y máquinas virtuales (VM) en AWS, en las instalaciones y en otras nubes, como Microsoft Azure. Por ejemplo, puede automatizar las tareas en función de los recursos de Azure. Además, puede centralizar la administración de la configuración y los informes de cumplimiento para supervisar las configuraciones de decenas de miles de máquinas virtuales, bases de datos administradas, almacenamiento y componentes de red de AWS y otros proveedores de servicios en la nube con AWS Config. Puede agregar y almacenar de forma inmutable los registros de actividad de AWS y otras nubes y, a continuación, analizar estos datos mediante consultas SQL con AWS CloudTrail Lake, una ubicación única de eventos inmutables de actividad de usuarios y API para auditorías e investigaciones de seguridad. Si utiliza herramientas de infraestructura como código (IaC), como Terraform de HashiCorp, para administrar la infraestructura multinube, también puede usar el proveedor Terraform AWS Cloud Control (AWS CC) para aprovisionar y administrar las características y los servicios de AWS con las últimas innovaciones de AWS.

Si tiene una visibilidad limitada en diversos entornos en la nube, AWS lo ayuda a supervisar y comprender el comportamiento, el rendimiento y el estado de sus recursos en entornos multinube. Configure alarmas, recopile registros, métricas y eventos, y supervise las cargas de trabajo, las máquinas virtuales y los contenedores en todos los entornos con Amazon OpenSearch Service y Amazon CloudWatch, incluidos Microsoft Azure y Google Cloud Platform. Amazon CloudWatch también admite la consulta de datos de varios orígenes, como Amazon OpenSearch Service, Amazon Managed Service para Prometheus, Azure Monitor y sus propios orígenes de datos personalizados, lo que le permite obtener visibilidad y configurar alarmas para sus métricas híbridas y multinube en una sola vista, sin los costos adicionales de duplicar métricas o cambiar de herramienta. También puede generar alertas personalizadas para el rendimiento de las aplicaciones con Amazon Managed Service para Prometheus y crear, explorar y compartir paneles de observabilidad conAmazon Managed Grafana.

Crear e implementar modelos de machine learning (ML) y aplicaciones de IA en entornos en la nube puede resultar complicado y llevar mucho tiempo. Los servicios de AWS le permiten aprovechar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y las tecnologías de ML en un entorno multinube. Puede crear y entrenar modelos de ML en AWS e implementarlos en otro proveedor de servicios en la nube. Por ejemplo, puede entrenar el modelo con Amazon SageMaker, almacenar los artefactos del modelo en Amazon S3 e implementar y ejecutar el modelo en Azure. En unos pocos pasos, puede utilizar fácilmente SageMaker Jumpstart para implementar modelos de ML fundacionales o de terceros prediseñados. También puede usar Amazon Bedrock para crear y escalar aplicaciones de IA generativa usando modelos fundacionales de diversos proveedores de servicios en la nube. AWS proporciona soporte para escenarios en los que puede utilizar su propio en SageMaker o SageMaker Canvas para hacer predicciones.

Obtener información de orígenes dispares en un entorno multinube puede requerir el uso de varias consultas y soluciones alternativas para acceder a los datos. AWS ofrece servicios de análisis y ML que le permiten obtener información de todos sus datos, ya sea que estén almacenados en AWS u otras nubes, en las instalaciones, en la periferia, en aplicaciones de SaaS o en servicios de análisis. Conéctese fácilmente a los datos de aplicaciones como Adobe, Google Analytics, Google BigQuery, Salesforce, SAP, ServiceNow y Zendesk, y ejecute análisis o machine learning.

Puede consultar y extraer información de datos almacenados en varios orígenes de datos externos (incluidos almacenes de datos relacionales, no relacionales, de objetos y otros almacenes de datos en la nube) sin copiar ni transformar los datos con Amazon Athena. Puede usar Athena para ejecutar consultas interactivas en varios sistemas de registro, crear conjuntos de datos unificados para la inteligencia empresarial y preparar los datos para usarlos en el entrenamiento de ML. Por ejemplo, el conector de Amazon Athena para Google BigQuery permite a Amazon Athena ejecutar consultas SQL en sus datos de Google BigQuery.

Con Amazon AppFlow, puede automatizar los flujos de datos bidireccionales entre las aplicaciones de SaaS y los servicios de AWS con solo unos pocos clics. Ejecute flujos de datos en la frecuencia que elija, ya sea de manera programada, en respuesta a eventos de la empresa o bajo demanda. Simplifique la preparación de datos con transformaciones, particiones y agregación. Automatice la preparación y el registro de su esquema con el Catálogo de datos de AWS Glue para que pueda descubrir y compartir datos con servicios de análisis y machine learning de AWS.

La transferencia y la preparación de datos en un entorno multinube pueden requerir la ejecución y la administración repetidas veces de varios scripts. Puede mover datos entre AWS, sistemas de archivos en las instalaciones y otros servicios de almacenamiento en la nube mediante AWS DataSync, un servicio seguro que automatiza y acelera el movimiento de datos entre sistemas de almacenamiento sin necesidad de escribir y ejecutar scripts para administrar transferencias repetidas. Con DataSync, puede acceder a los datos en 12 ubicaciones de almacenamiento que abarcan otras nubes, las instalaciones y la periferia, y moverlos hacia y desde AWS para respaldar los flujos de trabajo y el procesamiento.

Facilite la preparación de datos con AWS Glue, un servicio de integración de datos sin servidor. Con AWS Glue, puede descubrir más de 80 orígenes de datos diferentes, incluidas otras bases de datos en la nube, como Google BigQuery, y servicios de análisis y conectarse a ellos. También puede administrar sus datos en un catálogo de datos centralizado y crear, ejecutar y supervisar visualmente canalizaciones de ETL (extracción, transformación y carga) para cargar datos en sus lagos de datos. Puede mover datos de forma bidireccional entre Amazon S3 y Azure Blob Storage o Azure Dake Lake Storage mediante conectores. También puede aprovechar los nuevos conectores de bases de datos para AWS Glue Apache Spark, incluidos Teradata, SAP HANA, Azure SQL, Azure Cosmos DB, Vertica y MongoDB.

¿Quiere colaborar de forma segura con sus socios sin copiar ni compartir los datos de origen, a menudo con conjuntos de datos almacenados fuera de AWS? Con AWS Clean Rooms, puede aprovechar los controles que mejoran la privacidad para obtener información al colaborar con los conjuntos de datos de sus socios en múltiples orígenes de datos y nubes, como Amazon S3, Amazon Athena y Snowflake, sin ETL (extracción, transformación y carga) y sin necesidad de copiar, compartir o mover los datos subyacentes.

AWS Interconnect - multicloud: una nueva capacidad que simplifica la conectividad multinube entre AWS y otros proveedores de servicios en la nube, como Google Cloud en primer lugar. Interconnect - multicloud, el primer producto de su tipo diseñado específicamente para este fin, es una conexión administrada que permite a los clientes establecer conexiones de red privadas, resilientes y de alta velocidad, con ancho de banda dedicado entre sus VPC de Amazon y otros entornos en la nube, todo ello con facilidad.

La implementación y la configuración de un clúster de Kubernetes multinube pueden ser complejas. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) ejecuta Kubernetes en sentido ascendente y cuenta con la certificación de conformidad con Kubernetes, por lo que puede usar todos los complementos y herramientas existentes de la comunidad de Kubernetes para ahorrar tiempo en el desarrollo y la implementación en entornos multinube. Migre fácilmente cualquier aplicación de Kubernetes estándar a Amazon EKS sin refactorizar el código y viceversa, lo que ayuda a acelerar la migración o la implementación en otra nube. Las aplicaciones que se ejecutan en Amazon EKS son compatibles con aplicaciones que se ejecutan en cualquier entorno de Kubernetes estándar, ya sea que se ejecuten en otras nubes o en las instalaciones. Además, puede ver y explorar todos sus clústeres, aplicaciones y recursos en la nube asociados de Kubernetes que se ejecutan en entornos multinube en la consola de Amazon EKS usando Amazon EKS Connector. Además, Nodos híbridos de Amazon EKS, Amazon EKS Anywhere y Amazon ECS Anywhere le permiten administrar aplicaciones en contenedores en entornos híbridos y multinube.

Analizar los datos de seguridad y administrar las identidades y los permisos de todo su entorno multinube implica tener que recopilarlos de diferentes orígenes y ubicaciones. Centralice y analice los datos de seguridad en entornos multinube para mejorar la protección de sus cargas de trabajo, aplicaciones y datos. AWS Security Lake es el primer lago de datos que admite el estándar abierto para los datos de seguridad definido por el Marco de esquemas de ciberseguridad abierta (OCSF), que fue cofundado por AWS. Con Security Lake, puede recopilar y combinar automáticamente datos de seguridad de AWS y una amplia gama de orígenes de datos de seguridad empresarial compatibles con el estándar de OCSF. Puede usar AWS CloudTrail Lake como ubicación única de eventos inmutables de actividad de usuarios y API para auditorías e investigaciones de seguridad, y con AWS Secrets Manager, puede almacenar y administrar secretos en cargas de trabajo multinube o en las instalaciones desde un lugar seguro y central.

Administre de forma segura las identidades y los permisos de los recursos de AWS para sus aplicaciones e infraestructuras que se ejecutan en entornos multinube. Con AWS IAM Identity Center, puede crear y administrar las identidades de los usuarios en AWS o conectarse al origen de identidades existente, incluidos Microsoft Active Directory, Okta, Ping Identity, JumpCloud, Google Workspace y Azure Active Directory. También puede proporcionar acceso temporal a recursos de AWS para sus cargas de trabajo de servidores, contenedores y aplicaciones que se ejecutan en entornos multinube con AWS IAM Roles Anywhere.

Desde su creación, AWS ha sido el mejor lugar para crear y ejecutar software de código abierto en la nube. AWS ofrece una amplia cartera de servicios administrados de código abierto, lo que permite a los clientes elegir la solución de código abierto adecuada para sus necesidades con la ventaja adicional de la agilidad, la elasticidad, el ahorro de costos y la escala global de nuestra nube.

AWS ofrece versiones administradas de software de código abierto popular, como Kubernetes, Apache Kafka, Apache Airflow, Grafana, Prometheus, PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Jupyter, Envoy y OpenZFS. Los clientes también pueden optar por implementar su software de código abierto preferido además de la carga de trabajo de Linux que elijan. Para ello, ofrecemos Amazon Linux, un entorno de aplicaciones, y Amazon Linux 2, un sistema operativo Linux, disponibles sin costo adicional para los clientes que ofrecen soporte a largo plazo con acceso a las últimas innovaciones de código abierto de Linux.

Además, AWS reconoce la importancia que tiene para nuestros clientes mantener proyectos críticos de código abierto y hace inversiones continuas en proyectos de Linux Foundation, como OpenSearch y Valkey.

El acceso a los servicios de bases de datos de Oracle en OCI y la migración de las cargas de trabajo de Oracle Exadata pueden requerir cambios en las bases de datos y las aplicaciones. Oracle Database@AWS, una oferta de AWS y Oracle con una versión preliminar limitada, permite a los clientes acceder a los servicios de Oracle Database en la infraestructura de Exadata administrada por Oracle Cloud Infrastructure (OCI) en los centros de datos de AWS. Los clientes con servicios de Oracle Database también implementados en otros proveedores de servicios en la nube pueden usar esta característica para sus necesidades multinube. Los clientes pueden migrar fácil y rápidamente sus cargas de trabajo de Oracle Database, incluidas las cargas de trabajo de Oracle Real Application Clusters (RAC), a Oracle Exadata Database Service en AWS con cambios mínimos o nulos. Los clientes pueden modernizar las aplicaciones esenciales y desarrollar nuevas aplicaciones inteligentes con una conexión de red de baja latencia entre las bases de datos de Oracle y los servicios de AWS. Oracle Database@AWS también permite a los clientes mantener la compatibilidad, el rendimiento y la disponibilidad totales de las características y la arquitectura como entornos en las instalaciones, con una experiencia unificada entre Oracle y AWS para las compras, la administración, las operaciones y el soporte.

Algunos clientes operan en una ubicación en la que su proveedor principal de servicios en la nube solo tiene una región. Al agregar AWS, pueden mejorar su resiliencia. Cada región de AWS se compone de al menos tres zonas de disponibilidad (AZ) independientes y físicamente separadas, lo que permite la alta disponibilidad y el aislamiento de errores para las aplicaciones creadas en varias zonas de disponibilidad. Desde cero, AWS incorpora resiliencia a su infraestructura, diseño e implementación de servicios, modelos operativos y mecanismos, lo que convierte a AWS en la nube más confiable en la que crear.