Microsoft Ready – Feb 2019. Day 1.

13 febrero, 2019 — Deja un comentario

Ha sido llegar a Microsoft y en menos de una semana en el puesto empezar a viajar para aprender. Microsoft ha unificado sus eventos internos en dos “Ready” al año, uno en verano más orientado a estrategia de negocio, empresa etc que se hace en Las Vegas; y otro en Invierno en Seattle más orientado a tecnología. En este último he estado yo.

El primer día arrancó con una KeyNote (aka Corenote) variada con muchos de lo líderes de los verticales de producto mostrando el estado del arte de sus tecnologías. No es porque forma parte de mi negociado, ni porque en ese grupo de trabaja exista una amplia representación española, pero la mejor sin lugar a dudas fue la de Inteligencia Artificial (AI).

Tras esta sesión arranqué con las charlas electivas, y empecé, visto lo visto, con una de Inteligencia Artificial:

Disclaimer: Es un evento interno con el contenido bajo NDA, así que compartiré los mensajes fundamentales “públicos”, pero no detalles o fotos. Adicionalmente recordar que este Blog expresa mis opiniones personales y en ningún caso supone una opinión formal de mi contratador. 

El títulos prometía, “Azure AI Strategy and roadmap…” por Eric Boyd, Corporate VP de Azure AI.

La idea era explicar el offering general de AI dentro de Azure, lo que se conoce internamente como “Intelligent Cloud” (por cierto el nombre de mi Unidad de trabajo). Y también explicar cómo se están abordando los retos del Intelligenct Edge, es decir como llevar a los dispositivos IoT del Edge la capacidad de AI.

Un mensaje claro es que AI ya está fuera de los laboratorios, los clientes lo están usando y poniendo en cargas en producción. Tengo pendiente analizar como de cierta es esta afirmación, al menos en Europa / España. Mi impresión es que esto de la AI en la zona más cercana es como el chiste del sexo en la adolescencia, todo el mundo habla de ello, todo el mundo cree que el de al lado lo está haciendo, pero pocos realmente lo ponen en práctica.

Volviendo a la sesión, los objetivos fundamentales marcados de la charla eran:

  • Explicar nuestra estrategia en AI.
  • Aprender los diferenciadores fundamentales del offering de Azure.
  • “Salir inspirado”. Lo que viene siendo motivado para posicionar AI con confianza en muchos más clientes.

Fue desgranando las diferentes soluciones que tenemos en Azure para AI y para cada una de ellas nuestra estrategia, diferenciadores y ejemplos prácticos “inspiradores”.

Por ejemplo:

  1. Knowledge Mining: orientado a extraer información de valor de los dataset disponibles históricamente. El caso de uso era una búsqueda cognitiva. Ejemplos de uso son:
    • Búsquedas inteligentes en catálogos de datos.
    • Descubrimiento de contenido.
    • Cumplimiento regulativo.

Todo ello con el proceso clásico de ingesta, enriquecimiento mediante AI y luego exploración de los datos. Mostró un ejemplo de digitalización inteligente de contratos y detección automática de potenciales riesgos de normativa muy interesante, sobre todo para alguien que viene del mundo de la gestión documental 🙂

Los diferenciadores como no eran un poco “marketinianos”, los mejores motores de búsqueda, la integración con AI pre-construida y la posibilidad de personalizarla …

  1. Machine Learning (ML) : se define como la unión de Azure ML y de Databricks. Nuestros valores diferenciadores en esté caso sin son relevantes:
  • Modelos preconstruidos para varios casos de uso cómo visión, voz, etc.
  • Herramientas familiares para los científicos de datos.
  • Los frameworks de desarrollo para soluciones avanzadas como PyTorch, TensorFlow u ONNX.
  • Servicios para potenciar la productividad en ML como pueden ser los mencionados Databricks, ML VM’s o Azure ML. Sobre este último es muy interesante el concepto de hacer ML a la selección del modelo de ML a implementar, para con ello acelerar las tareas de selección del modelo adecuado…
  • Y luego por supuesto la IaaS de Azure con la posibilidad de emplear no sólo GPUs sino FPGA para acelerar los análisis.

Entrando poco al detalle, a nivel de herramientas, disponemos de:

  • Visual Studio Code
  • Azure Notebooks
  • Jupyter
  • PyCharm
  • Zeppelin
  • Y nuestra amiga la línea de comando

Pudiendo trabajar como interfaz principal en tu cuaderno Jupyter (con los widgets interactivos que quieras) o en el Visual Studio Code con la extensión de Azure ML.

Se realizó una demo clásica con un sistema de Deep Learning para reconocimiento de empleados sin cascos de seguridad en obra, con la curiosidad que de la aplicación era desplegable en Kubernates/Dockers con el objetivo de desplegarla en el EDGE, en este caso dentro de la cámaras de la fábrica para evitar latencias en la detección de potenciales accidentes.

Algo que se mencionó es que en el mundo del ML no todo es Deep Learning  hay casos de usos más clásicos. Y también se habló de la relación de AI con el mundo DevOps, aunque esto lo ví con más tiempo el 2º día de evento.

  1. Aplicaciones de AI apps y agentes: Debo reconocer que en este punto ya me daba poco de si la cabeza y tome pocas notas. Se recalcó el valor diferencial de poder mover código de la Intelligent Cloud al Intelligent Edge a través de Azure Cognitive Services y de la integración en Azure de la gestión de Contenedores.

Obviamente en cada sección se explicó el roadmap de sus productos pero esa parte me la saltaré 😉

Se cerró la charla con un vídeo ad-hoc de Bill Gates en el que hablaba de que si bien la idea de AI está un poco “sobre utilizada”, algunos campos de éxito como el reconocimiento de voz o de textos abrían las puertas a grandes cambios en la sociedad. Me gustó cómo además indicaba que muchos de esos cambios fueron anticipados en el inicio del desarrollo del software, pero cómo sólo ahora de manos de la AI se podrían llevar a cabo.


Tras la charla me escapé a ver a mi predecesora en el puesto, ahora trabajando para Microsoft en la corporación, dentro del área de investigación… no se puede molar más 🙂

Impartió una sesión breve sobre encriptación Homomorfica. Me pareció hablando mal y rápido, la ostia, y desde luego abre muchas alternativas y soluciones a problemas de privacidad ligados a la AI en la Cloud… es un tema a seguir muy de cerca en los próximos años.


Luego llegué algo tarde a la segunda sesión del día sobre “Application Development in Azure” por Scott Hanselman, Partner Program Manager. Me enteré de poco porque llegué prácticamente a la demo (todas las sesiones las incluyen, hasta las KeyNotes).

El objetivo de la charla era explicar la visión y evolución del desarrollo en Azure y como de fuerte es la apuesta de Microsoft por el mundo Open Source y/o Kubernates.

Spoiler: la apuesta es total y está dando frutos!


Acabé el día con la sesión de “Learn our Datacenter Story” por Richard Harrison, Datacenter Evangelist. Fue una presentación 100% bajo NDA. Me metí por error creyendo que hablaba de la visión de IaaS de Azure, pero no, era realmente una explicación de nuestra estrategia de construcción y operación de Datacenters.

Los objetivos formales de la charla eran

  • Describir las características de los Datacenter de Azure para ser capaz de soportar el rendimiento y escalabilidad requeridos.
  • Explicar la visión de seguridad de los mismo.
  • Ver como presentar más detalles a nuestros clientes;  ya adelanto que es mediante tours guiados presenciales o virtuales o dentro de los EBC y centros similares.

Un dato “secreto” es cuantos Datacenter tenemos, aunque gracias a Wikileaks se puede saber cuantos tiene AWS. Tenemos muchos, muchos más. Sobre todo porque parte de la estrategia de Azure es dotar de soberanía a cada país poniendo datacenters dentro, y luego pudiendo opcionalmente ampliar la redundandia con alguna de las otras 52 regiones disponibles (el mayor numero de todos los proveedores de Cloud).

Durante la charla se explicó en detalle el modelo de desarrollo de los datacenters, desde los tradicionales (hasta el 2007) saltando a los modulares (hasta 2009) y llegando a los actuales con una arquitectura “Cloud” desde su diseño.

Llegué por error a la charla pero me encantó, y el speaker era realmente divertido.

 

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