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Podcast AWS LATAM

Podcast AWS LATAM

著者: Podcast AWS en Español (AWS LATAM Studios)
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10月19日まで。※適用条件あり
El podcast oficial de AWS Latam es para aquellos que buscan las últimas noticias y tendencias en tecnologías en la nube, como inteligencia artificial, big data, serverless, contenedores, aplicaciones modernas y mucho más. Presentaremos contenido con un enfoque: Técnico (Deep Dive), de negocios (Business), y casos de uso a través de entrevistas que abordarán los principales desafíos, acciones y resultados de nuestros clientes. Bienvenid@! Esperamos disfrute este contenido.© © 2024 Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates.
エピソード
  • EP361: OpenSearch en la Era de la IA: Búsqueda, Observabilidad y Bases de Datos Vectoriales
    2026/10/08

    ¿Logs, métricas, búsqueda semántica y vectores en un solo lugar? Jerónimo Cardoze Navarrete y Daniel Maldonado cuentan cómo OpenSearch se convirtió en una plataforma para la era de la IA, con búsqueda híbrida, observabilidad unificada con Prometheus y Serverless que escala a cero.

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    14 分
  • EP360: IA y Sostenibilidad: Lo Que Revela el Nuevo Reporte de Amazon
    2026/10/01

    Magali Pinto y Nazly Ramos analizan el Reporte de Sostenibilidad de Amazon 2025. Amazon reconoce que las emisiones absolutas crecieron un 16% por la expansión de data centers para IA, pero al mismo tiempo muestra que la intensidad de carbono cayó 38% desde 2019 y sus data centers son 7 veces más eficientes en agua que la industria. Este episodio explora la tensión entre crecimiento de la IA y sostenibilidad, y cómo Amazon la aborda con chips propios, energía limpia y la IA como herramienta de eficiencia.

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    16 分
  • EP359: El poder de lo "aburrido": cómo Buk logra sistemas autorreparables y una experiencia para desarrolladores a gran escala con AWS
    2026/09/29

    Juan Edwards, Engineering Manager de DevEx en Buk (HR Tech, ~400 desarrolladores sobre un monolito), cuenta cómo migraron su pipeline de CI a AWS Graviton: los tests bajaron ~50% (de 25 a ~12 min) y la tasa de éxito del pipeline subió de ~60% a 95.4%. Sumaron agentes de IA para auto-revertir commits rotos, revisar PRs y arreglar errores del pipeline (siempre con human in the loop). Su mensaje: apostar por "boring tech" —tecnología probada— mantiene al equipo sano y productivo.

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    27 分
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