為數(shù)據(jù)、分析和AI提供統(tǒng)一平臺

北京2024年12月10日/美通社/ -- 亞馬遜云科技在2024 re:Invent全球大會上，宣布推出新一代Amazon SageMaker，將客戶所需的快速SQL分析、PB級大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索和集成、模型開發(fā)和訓練以及生成式人工智能(AI)等功能統(tǒng)一到一個集成平臺上。

全新的Amazon SageMaker Unified Studio使客戶能夠輕松查找和訪問整個組織的數(shù)據(jù)，并匯集了亞馬遜云科技專門構(gòu)建的分析、機器學習（ML）和AI功能，客戶可以在Amazon Q Developer的協(xié)助下，為各種類型的常見數(shù)據(jù)用例選擇最合適的工具處理數(shù)據(jù)。

Amazon SageMaker Catalog和內(nèi)置的治理功能確保合適的用戶以正確目的訪問合適的數(shù)據(jù)、模型和開發(fā)組件。

全新的Amazon SageMaker Lakehouse統(tǒng)一了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、運營數(shù)據(jù)庫和企業(yè)應用程序中的數(shù)據(jù)，使客戶可以輕松訪問和處理Amazon SageMaker Unified Studio中的數(shù)據(jù)，并使用其熟悉的AI和ML工具或與Apache Iceberg兼容的查詢引擎。

全新zero-ETL與領先的軟件即服務（SaaS）應用程序的集成，讓客戶無需復雜的數(shù)據(jù)管道，即可在Amazon SageMaker Lakehouse和Amazon Redshift中訪問第三方SaaS應用程序的數(shù)據(jù)，并進行分析或機器學習。

眾多客戶和合作伙伴包括Adastra、Confluence、Etleap、idealista、Informatica、Lennar、Natera、NatWest Group、NTT Data、羅氏、Tableau、豐田北美公司等已經(jīng)在使用新一代Amazon SageMaker，整合他們的數(shù)據(jù)、分析和AI項目。

亞馬遜云科技人工智能和數(shù)據(jù)副總裁Swami Sivasubramanian博士表示："分析和AI正在融合，從歷史分析到ML模型訓練和生成式AI應用程序，客戶以越來越互聯(lián)的方式使用數(shù)據(jù)。為了支持這些工作負載，許多客戶已經(jīng)在使用我們專門構(gòu)建的分析和ML工具組合，例如，已成為處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建ML模型事實標準的Amazon SageMaker、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon S3數(shù)據(jù)湖和Amazon Glue的組合。新一代Amazon SageMaker將這些功能匯集到一起，同時還加入了一些令人興奮的新特性，為客戶提供數(shù)據(jù)處理、SQL分析、ML模型開發(fā)和訓練以及構(gòu)建生成式AI所需的所有工具。"

使用Amazon SageMaker Unified Studio更快地協(xié)作和構(gòu)建

如今，數(shù)十萬客戶使用Amazon SageMaker來構(gòu)建、訓練和部署ML模型。許多客戶還依賴亞馬遜云科技提供的一整套專門構(gòu)建的分析服務來支持各種工作負載，包括SQL分析、搜索分析、大數(shù)據(jù)處理和流式分析。越來越多的客戶不再孤立地使用這些工具，相反，他們正在將分析、ML和生成式AI相結(jié)合來獲取洞察并為用戶提供新體驗。這些客戶將受益于一個統(tǒng)一的環(huán)境——匯集了客戶熟悉的亞馬遜云科技分析、ML和生成式AI工具，不但可以輕松訪問他們的所有數(shù)據(jù)，還能夠與團隊或組織的其他成員輕松協(xié)作處理數(shù)據(jù)項目。

新一代Amazon SageMaker包括一個新的、統(tǒng)一的工作室，為客戶提供一個單一的數(shù)據(jù)和AI開發(fā)環(huán)境，用戶可以在其中查找和訪問其組織中的所有數(shù)據(jù)，為各種常見的數(shù)據(jù)用例選擇最佳的工具，并將數(shù)據(jù)和AI項目擴展至團隊內(nèi)及不同分工角色以實現(xiàn)協(xié)作。Amazon SageMaker Unified Studio整合了在Amazon Bedrock、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Glue和現(xiàn)有Amazon SageMaker Studio中客戶喜歡使用的一系列獨立"工作室"、查詢編輯器和可視化工具的功能和工具。這使客戶可以輕松訪問和使用這些功能來發(fā)現(xiàn)和準備數(shù)據(jù)、編寫查詢或代碼、處理數(shù)據(jù)以及構(gòu)建ML模型。Amazon Q Developer全程協(xié)助支持開發(fā)任務，包括數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、編碼、SQL生成和數(shù)據(jù)集成等。例如，用戶可以詢問Amazon Q："我應該使用哪些數(shù)據(jù)來更好地了解產(chǎn)品銷售情況？"或"生成SQL來計算按照產(chǎn)品類別分類的總收入。"用戶可以安全地發(fā)布數(shù)據(jù)、模型、應用程序和其他構(gòu)件并與其團隊或組織成員共享，從而加快對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可發(fā)現(xiàn)性和使用率。借助Amazon SageMaker Unified Studio中與Amazon Bedrock集成的開發(fā)環(huán)境（IDE），用戶可以使用Amazon Bedrock精選的高性能基礎模型和工具（例如Agents、Guardrails、Knowledge Bases和Flows），快速、輕松地構(gòu)建和部署生成式AI應用程序。Amazon SageMaker Unified Studio內(nèi)置數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、共享和治理功能，因此分析師、數(shù)據(jù)科學家和工程師可以輕松搜索和找到其用例所需的正確數(shù)據(jù)，同時應用所需的安全控制和權(quán)限，維護訪問控制，并保護他們的數(shù)據(jù)安全。

NatWest Group是英國一家領先的銀行，為超過1900萬客戶提供服務，使用多種工具進行數(shù)據(jù)工程、SQL分析、ML和生成式AI工作負載。借助Amazon SageMaker Unified Studio，NatWest Group將在整個組織內(nèi)擁有一個統(tǒng)一的環(huán)境來支持這些工作負載，并預計其數(shù)據(jù)用戶訪問分析和AI功能所需的時間將減少50%，從而使他們花更少的時間管理多個服務，將更多的時間用于客戶創(chuàng)新。

通過Amazon SageMaker數(shù)據(jù)和AI治理滿足企業(yè)安全需求

新一代Amazon SageMaker簡化了整個組織內(nèi)數(shù)據(jù)和AI的發(fā)現(xiàn)、治理和協(xié)作。借助基于Amazon DataZone構(gòu)建的Amazon SageMaker Catalog，管理員可以使用具有精細控制的單一權(quán)限模型，定義和實施一致的訪問策略，這樣跨團隊的數(shù)據(jù)工作人員可以安全地發(fā)現(xiàn)和訪問經(jīng)過批準的數(shù)據(jù)和模型，這些數(shù)據(jù)和模型包含由生成式AI創(chuàng)建的業(yè)務上下文元數(shù)據(jù)。管理員可以輕松地定義和實施跨模型、工具和數(shù)據(jù)源的權(quán)限，而定制的安全措施有助于確保AI應用程序的安全性和合規(guī)性。客戶還可以通過Amazon SageMaker中的數(shù)據(jù)分類、毒舌檢測（toxicity detection）、防護欄（guardrails）和負責任的AI策略來保護其AI模型。

Amazon SageMaker Lakehouse減少數(shù)據(jù)孤島并統(tǒng)一數(shù)據(jù)

如今，超過一百萬個數(shù)據(jù)湖構(gòu)建在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上，使客戶能夠集中其數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并通過亞馬遜云科技分析、AI和ML工具獲取價值。數(shù)據(jù)湖使客戶能夠按原樣存儲數(shù)據(jù)，從而輕松組合來自多個來源的數(shù)據(jù)。客戶的數(shù)據(jù)可能分布在多個數(shù)據(jù)湖以及數(shù)據(jù)倉庫中，用一種簡單的方法統(tǒng)一所有這些數(shù)據(jù)將讓客戶受益。

Amazon SageMaker Lakehouse可統(tǒng)一訪問存儲在Amazon S3數(shù)據(jù)湖、Redshift數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)合數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)的存儲方式和物理位置在哪，都可以減少數(shù)據(jù)孤島并讓查詢更容易。借助Amazon SageMaker中與Apache Iceberg兼容的全新數(shù)據(jù)湖倉功能，客戶可以從Amazon SageMaker Unified Studio中，使用他們熟悉的與Apache Iceberg開放標準兼容的AI和ML工具以及查詢引擎，訪問和處理他們的所有數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，無論數(shù)據(jù)以何種方式存儲以及存儲位置，客戶可以使用他們喜歡的分析和ML工具對數(shù)據(jù)進行處理，以支持包括SQL分析、即席查詢、數(shù)據(jù)科學、ML和生成式AI在內(nèi)的用例。Amazon SageMaker Lakehouse提供集成的精細訪問控制，這些訪問控制一致地應用于Lakehouse中所有分析和AI工具中的數(shù)據(jù)，客戶只需定義一次權(quán)限即可在整個組織中安全地共享數(shù)據(jù)。

羅氏（Roche）是一家制藥和診斷領域的先鋒企業(yè)，致力于推進科學進步以改善人們的生活。該公司將使用Amazon SageMaker Lakehouse統(tǒng)一來自Amazon Redshift和Amazon S3數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)，以消除數(shù)據(jù)孤島，增強團隊之間的協(xié)作，并允許用戶無縫利用數(shù)據(jù)，無需昂貴的數(shù)據(jù)移動或重復的安全訪問控制。借助Amazon SageMaker Lakehouse，Roche預計數(shù)據(jù)處理時間將減少40%，這讓他們減少數(shù)據(jù)管理工作，而將精力更多用于推動業(yè)務發(fā)展。

全新zero-ETL集成SaaS應用程序，可快速、輕松地訪問SaaS數(shù)據(jù)

為了在運營中真正利用數(shù)據(jù)，企業(yè)需要無縫訪問所有數(shù)據(jù)，無論這些數(shù)據(jù)位于何處。這就是亞馬遜云科技不斷發(fā)展zero-ETL的原因。zero-ETL使數(shù)據(jù)集成不再是繁瑣的手動工作，客戶可以輕松地在需要的地方獲取數(shù)據(jù)。這包括Amazon Aurora MySQL和PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL以及Amazon DynamoDB與 Amazon Redshift的zero-ETL集成，幫助客戶快速輕松地訪問在Amazon Redshift和Amazon SageMaker Lakehouse中的常用的關系和非關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，并用于分析和ML。除了運營數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)湖，許多客戶還將關鍵企業(yè)數(shù)據(jù)存儲在SaaS應用程序中，客戶將從輕松訪問所有這些數(shù)據(jù)進行分析和ML中受益。

客戶使用與SaaS應用程序集成的全新zero-ETL，可以輕松地訪問Amazon SageMaker Lakehouse中的Zendesk和SAP等應用程序以及Amazon Redshift中的數(shù)據(jù)，并用于分析和AI。這消除了對數(shù)據(jù)管道的需求，數(shù)據(jù)管道的構(gòu)建本身就具有挑戰(zhàn)性且成本高昂，而且數(shù)據(jù)管道管理復雜，容易出錯而讓客戶無法及時獲得想要的見解。集成SaaS應用程序的zero-ETL包含數(shù)據(jù)同步、增量更新和刪除檢測以及目標merge的最佳實踐。

來自不同行業(yè)、各種規(guī)模的組織機構(gòu)，包括Infosys、Intuit和 Woolworths，已經(jīng)受益于亞馬遜云科技zero-ETL集成，無需構(gòu)建和管理數(shù)據(jù)管道，即可快速輕松地連接和分析數(shù)據(jù)。例如，通過集成SaaS應用程序的zero-ETL，在線房地產(chǎn)平臺idealista將能夠簡化其數(shù)據(jù)提取和攝取流程，無需多個管道來訪問存儲在第三方SaaS應用程序中的數(shù)據(jù)，并使他們的數(shù)據(jù)工程團隊能夠?qū)Ｗ⒂趶臄?shù)據(jù)中獲得可操作的見解，而不是構(gòu)建和管理基礎設施。

新一代Amazon SageMaker現(xiàn)已可用，Amazon SageMaker Unified Studio目前推出預覽并很快可用。

審核編輯 黃宇