En el ámbito de la gestión de infraestructuras de TI, el término «Technology operations» (TechOps) abarca un conjunto de procesos y actividades destinados a mantener y administrar los servicios e infraestructuras tecnológicas de una organización. Entre las tareas de TechOps se incluyen la gestión de servidores, redes, bases de datos y aplicaciones para asegurar la fiabilidad, el rendimiento y la
Los datos de series temporales representan un tipo de información que incorpora el tiempo como elemento fundamental en su estructura. En una serie temporal, los puntos de datos se recogen secuencialmente, usualmente a intervalos regulares, y a menudo muestran ciertos patrones, como tendencias, variaciones estacionales o comportamientos cíclicos. Ejemplos comunes incluyen ingresos por ventas, rendimiento del sistema (como utilización del
Las operaciones de aprendizaje automático, conocidas como MLOps, son un conjunto de prácticas diseñadas para automatizar y simplificar los flujos de trabajo y despliegues del aprendizaje automático (ML). Conforme las cargas de trabajo de ML se vuelven cada vez más complejas y consumen más energía y recursos, un número creciente de empresas busca maneras de gestionar tanto los costos como
En junio, se inició una serie de publicaciones que destacan los factores clave que llevan a los clientes a optar por Amazon Bedrock. La primera exploró cómo construir aplicaciones de IA generativa de manera segura, mientras que la segunda se centró en crear aplicaciones personalizadas de IA generativa con Amazon Bedrock. Ahora, vamos a profundizar en Amazon Bedrock Agents, una
Vertiv, proveedor líder de infraestructura digital crítica y soluciones de continuidad, ha lanzado Vertiv™ Environet™ Connect, una innovadora solución basada en la nube para la monitorización y gestión de flotas en entornos edge y de infraestructura física distribuida. Este avanzado sistema está disponible en las regiones de Europa, Oriente Medio y África (EMEA) y Norteamérica. Vertiv™ Environet™ Connect destaca por
Genomics England ha iniciado un ambicioso proyecto en colaboración con equipos de ciencia de datos y servicios profesionales de AWS para mejorar la identificación de subtipos de cáncer y la predicción de la supervivencia mediante el uso de aprendizaje automático (ML). La iniciativa busca combinar datos genómicos e imágenes histopatológicas para alcanzar una mayor precisión en los modelos. En la
