C\u00f3mo CogniFit utiliza Amazon Web Services para aportar a\u00fan m\u00e1s valor a nuestros datos cognitivos<\/h2>\n\n\n\n
Elegimos utilizar la plataforma AWS de Amazon como parte<\/a> fundamental de nuestra infraestructura de datos por la potencia y la relativa sencillez de su plataforma. Estos son algunos ejemplos de c\u00f3mo utilizamos AWS:<\/p>\n\n\n\n Los datos f\u00edsicos de CogniFit se dividen en dos bases de datos principales que mantienen separada la informaci\u00f3n personal utilizada para aplicaciones como el registro en nuestro sitio web y la realizaci\u00f3n de pagos de los datos creados por<\/a> nuestras aplicaciones que incluyen informaci\u00f3n que podr\u00eda indicar, por ejemplo, el estado de salud f\u00edsica o mental de un usuario.<\/p>\n\n\n\n Aunque existen m\u00faltiples razones para la organizaci\u00f3n de nuestro almacenamiento f\u00edsico de datos, la privacidad de nuestros usuarios es primordial entre ellas. Sin embargo, puede haber ocasiones en las que necesitemos comparar datos que podr\u00edan residir en una base de datos, como la capacidad de un usuario para enfocar visualmente un \u00fanico est\u00edmulo, con datos de otra, como la edad.<\/p>\n\n\n\n Al utilizar el servicio de migraci\u00f3n de bases de datos de AWS para crear dep\u00f3sitos de datos en el servicio de almacenamiento simple, podemos crear una “caja de arena” de datos sencilla y segura en la que podemos manipular nuestros datos sin poner en riesgo la informaci\u00f3n de nuestros usuarios.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, utilizamos el servicio RDS (Relational Database Service) de Amazon para ayudarnos a simplificar la gesti\u00f3n de nuestras bases de datos. Al utilizar AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) para alojar nuestros servidores Front-End, podemos aprovechar las potentes funciones de equilibrio de carga y autoescalado para adaptar nuestro sistema a las demandas de tr\u00e1fico variables a lo largo del d\u00eda, lo que significa que podemos ofrecer sin problemas a nuestros usuarios un rendimiento m\u00e1ximo durante los periodos de alto<\/a> tr\u00e1fico sin desperdiciar recursos del servidor durante los periodos de bajo tr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n AWS no solo nos proporciona fant\u00e1sticas herramientas para crear un plan de almacenamiento de datos potente, eficiente y flexible, sino que, gracias al WAF (Web Application Firewall) de Amazon, podemos garantizar que nuestras aplicaciones web est\u00e1n a salvo de las amenazas online.<\/p>\n\n\n\n Con las herramientas de datos como AWS Glue, podemos refinar, filtrar y procesar los datos de formas nuevas y potentes, lo que nos permite convertir los datos brutos en informaci\u00f3n organizada y valiosa.<\/p>\n\n\n\n La creaci\u00f3n de bases de datos virtuales mediante herramientas como AWS Glue Crawler y AWS Glue ETL Jobs nos permite construir fuentes de datos sencillas pero potentes para una<\/a> variedad de aplicaciones internas y externas.<\/p>\n\n\n\n De este modo, podemos construir bases de datos individualizadas, dise\u00f1adas espec\u00edficamente para satisfacer los requisitos de cada aplicaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n Por supuesto, los datos -incluso los perfectamente organizados- no valen nada si no somos capaces de entenderlos y ver las historias que intentan contar. Ah\u00ed es donde entran en juego herramientas de AWS como SageMaker, Athena y QuickSight.<\/p>\n\n\n\n Las herramientas de AWS Glue nos ayudaron a convertir los datos en informaci\u00f3n, pero estas herramientas nos ayudan a convertir la informaci\u00f3n en conocimiento.<\/p>\n\n\n\n SageMaker est\u00e1 dando a nuestro departamento de inform\u00e1tica y a los equipos de desarrollo de software la capacidad de crear recomendaciones hiperpersonalizadas y ajustar la complejidad y la dificultad de las tareas cognitivas sobre la marcha para ofrecer a nuestros usuarios la mejor experiencia y los mejores resultados posibles.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, la informaci\u00f3n de negocio procedente de QuickSight nos ayuda a entender nuestro negocio como nunca antes, arrojando nueva luz sobre los comportamientos y necesidades de nuestros usuarios.<\/p>\n\n\n\n Pero la recopilaci\u00f3n y el procesamiento de datos es s\u00f3lo una parte de c\u00f3mo creamos un valor incre\u00edble para nuestros<\/a> socios y clientes. Nuestra prioridad es ofrecer soluciones potentes basadas en nuestros datos cognitivos \u00fanicos.<\/p>\n\n\n\n La CDN Cloudfront de Amazon nos permite entregar datos, aplicaciones y API a nuestros socios investigadores y desarrolladores a nivel global con baja latencia y alta velocidad de transferencia, as\u00ed como entregar herramientas de entrenamiento y evaluaci\u00f3n cognitiva atractivas y desafiantes a nuestros clientes de forma segura, efectiva y r\u00e1pida.<\/p>\n\n\n\n![\"AWS\"\/](\"https:\/\/blog.cognifit.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/image-640x276.png\")
<\/figure>\n\n\n\nSimplificaci\u00f3n del almacenamiento de datos<\/h3>\n\n\n\n
Optimizaci\u00f3n del procesamiento de datos<\/h3>\n\n\n\n
Supercarga del an\u00e1lisis de datos<\/h3>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n