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Attaques DDoS : ne vous laissez pas submerger !

GitHub, OVH ou le Liberia et même récemment l’ANSSI, ont en commun d’avoir été ciblés par des attaques de type DDoS (Distributed Denial of Service) avec des conséquences allant de la perte d’activité, de visibilité jusqu’à une absence totale de connectivité. Ces offensives s’appuient sur des systèmes informatiques (PC, serveurs ou objets connectés) qui envoient massivement des requêtes à un site pour le saturer et au final le faire tomber.

AWS Summit 2018 : Machine Learning pour tous

Voici le mantra de Werner Vogel, le CTO d’AWS, mardi matin lors de la conférence parisienne. Le géant du cloud veut répéter ses coups dans l’infra et le déploiement applicatif avec le machine learning, dont AWS veut simplifier l’accès aux entreprises dont ce n’est pas le cœur de métier.

Mardi, AWS tenait son « Summit » à Paris, du côté de la Porte Maillot. Entouré de ses partenaires et clients, la SNCF par exemple, dont le CTO Raphaël Viard assure qu’elle va « migrer 60% du parc applicatif vers le cloud d’ici un an et demi », le géant du cloud est revenu sur ses derniers produits et sur sa vision du marché.

Evidemment, le CTO d'AWS, Werner Vogel, a dédié la majeure partie de la keynote à l’inévitable intelligence artificielle, insistant sur son importance et sur l’expérience d’Amazon en la matière. « Vous avez été témoin du machine learning ces 25 dernières années si vous êtes clients d’Amazon » souligne-t-il, prenant en exemple les recommandations d’autres produits sur le site e-commerce.

Et pousser toujours plus les clients dans l’écosystème AWS

Toutes les entreprises devraient pouvoir profiter du machine learning, insiste Werner Vogel, d’autant qu’AWS et son catalogue de services permet d’abstraire les problématiques techniques telles que l’infrastructure. Et au-delà même : AWS veut également aider les entreprises à utiliser le machine learning sans compétence, avec un certain nombre de solutions clés en main. Le CTO a ainsi abordé les cas d’ Amazon Lex pour la reconnaissance vocale, Comprehend pour l’analyse de texte ou encore du plus controversé Rekognition pour la reconnaissance d’images.

« Il faut un nouveau stack, nous devons assurer à chaque développeur qu’il peut développer des applications de machine learning ». Problème : « il n’y a pas assez de data scientists ». Et pour ça, AWS aussi à quelques solutions dans sa manche. Notamment SageMaker, qui couvre l’IA de son développement jusqu’à son déploiement, en passant bien sûr par son entraînement, et grâce auquel « il n’est pas nécessaire d’être un expert pour intégrer le machine learning dans ses applications ».


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