开云-亚马逊云科技推出新一代Amazon SageMaker，为数据、分析和AI提供统一平台

[导读]北京——2024年12月10日 亚马逊云科技在2024 re:Invent全球年夜会上，公布推出新一代Amazon SageMaker，将客户所需的快速SQL阐发、PB级年夜数据处置、数据摸索和集成、模子开辟和练习和生成式人工智能(AI)等功能同一到一个集成平台上。 北京——2024年12月10日 亚马逊云科技在2024 re:Invent全球年夜会上，公布推出新一代Amazon SageMaker，将客户所需的快速SQL阐发、PB级年夜数据处置、数据摸索和集成、模子开辟和练习和生成式人工智能(AI)等功能同一到一个集成平台上。 •全新的Amazon SageMaker Unified Studio使客户可以或许轻松查找和拜候全部组织的数据，并聚集了亚马逊云科技专门构建的阐发、机械进修(ML)和AI功能，客户可以在Amazon Q Developer的协助下，为各类类型的常见数据用例选择最适合的东西处置数据。 •Amazon SageMaker Catalog和内置的治理功能确保适合的用户以准确目标拜候适合的数据、模子和开辟组件。 •全新的Amazon SageMaker Lakehouse同一了数据湖、数据仓库、运营数据库和企业利用法式中的数据，使客户可以轻松拜候和处置Amazon SageMaker Unified Studio中的数据，并利用其熟习的AI和ML东西或与Apache Iceberg兼容的查询引擎。 •全新zero-ETL与领先的软件即办事(SaaS)利用法式的集成，让客户无需复杂的数据管道，便可在Amazon SageMaker Lakehouse和Amazon Redshift中拜候第三方SaaS利用法式的数据，并进行阐发或机械进修。 •浩繁客户和合作火伴包罗Adastra、Confluence、Etleap、idealista、Informatica、Lennar、Natera、NatWest Group、NTT Data、罗氏、Tableau、丰田北美公司等已在利用新一代Amazon SageMaker，整合他们的数据、阐发和AI项目。 亚马逊云科技人工智能和数据副总裁Swami Sivasubramanian博士暗示：“阐发和AI正在融会，从汗青阐发到ML模子练习和生成式AI利用法式，客户以愈来愈互联的体例利用数据。为了撑持这些工作负载，很多客户已在利用我们专门构建的阐发和ML东西组合，例如，已成为处置数据和构建ML模子事实尺度的Amazon SageMaker、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon S3数据湖和Amazon Glue的组合。新一代Amazon SageMaker将这些功能聚集到一路，同时还插手了一些使人兴奋的新特征，为客户供给数据处置、SQL阐发、ML模子开辟和练习和构建生成式AI所需的所有东西。” 利用Amazon SageMaker Unified Studio更快地协作和构建 现在，数十万客户利用Amazon SageMaker来构建、练习和摆设ML模子。很多客户还依靠亚马逊云科技供给的一整套专门构建的阐发办事来撑持各类工作负载，包罗SQL阐发、搜刮阐发、年夜数据处置和流式阐发。愈来愈多的客户不再孤登时利用这些东西，相反，他们正在将阐发、ML和生成式AI相连系来获得洞察并为用户供给新体验。这些客户将受益在一个同一的情况——聚集了客户熟习的亚马逊云科技阐发、ML和生成式AI东西，不单可以轻松拜候他们的所稀有据，还可以或许与团队或组织的其他成员轻松协作处置数据项目。 新一代Amazon SageMaker包罗一个新的、同一的工作室，为客户供给一个单一的数据和AI开辟情况，用户可以在此中查找和拜候其组织中的所稀有据，为各类常见的数据用例选择最好的东西，并将数据和AI项目扩大至团队内和分歧分工脚色以实现协作。Amazon SageMaker Unified Studio整合了在Amazon Bedrock、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Glue和现有Amazon SageMaker Studio中客户喜好利用的一系列自力“工作室”、查询编纂器和可视化东西的功能和东西。这使客户可以轻松拜候和利用这些功能来发现和预备数据、编写查询或代码、处置数据和构建ML模子。Amazon Q Developer全程协助撑持开辟使命，包罗数据发现、编码、SQL生成和数据集成等。例如，用户可以扣问Amazon Q：“我应当利用哪些数据来更好地领会产物发卖环境?”或“生成SQL来计较依照产物种别分类的总收入。”用户可以平安地发布数据、模子、利用法式和其他构件并与其团队或组织成员同享，从而加速对数据资产的可发现性和利用率。借助Amazon SageMaker Unified Studio中与Amazon Bedrock集成的开辟情况(IDE)，用户可使用Amazon Bedrock精选的高机能根本模子和东西(例如Agents、Guardrails、Knowledge Bases和Flows)，快速、轻松地构建和摆设生成式AI利用法式。Amazon SageMaker Unified Studio内置数据发现、同享和治理功能，是以阐发师、数据科学家和工程师可以轻松搜刮和找到其用例所需的准确数据，同时利用所需的平安节制和权限，保护拜候节制，并庇护他们的数据平安。 NatWest Group是英国一家领先的银行，为跨越1900万客户供给办事，利用多种东西进行数据工程、SQL阐发、ML和生成式AI工作负载。借助Amazon SageMaker Unified Studio，NatWest Group将在全部组织内具有一个同一的情况来撑持这些工作负载，并估计其数据用户拜候阐发和AI功能所需的时候将削减50%，从而使他们花更少的时候治理多个办事，将更多的时候用在客户立异。 经由过程Amazon SageMaker数据和AI治理知足企业平安需求 新一代Amazon SageMaker简化了全部组织内数据和AI的发现、治理和协作。借助基在Amazon DataZone构建的Amazon SageMaker Catalog，治理员可使器具有邃密节制的单一权限模子，界说和实行一致的拜候策略，如许跨团队的数据工作人员可以平安地发现和拜候颠末核准的数据和模子，这些数据和模子包括由生成式AI建立的营业上下文元数据。治理员可以轻松地界说和实行跨模子、东西和数据源的权限，而定制的平安办法有助在确保AI利用法式的平安性和合规性。客户还可以经由过程Amazon SageMaker中的数据分类、毒舌检测(toxicity detection)、防护栏(guardrails)和负责任的AI策略来庇护其AI模子。 Amazon SageMaker Lakehouse削减数据孤岛并同一数据 现在，跨越一百万个数据湖构建在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)上，使客户可以或许集中其数据资产，并经由过程亚马逊云科技阐发、AI和ML东西获得价值。数据湖使客户可以或许按原样存储数据，从而轻松组合来自多个来历的数据。客户的数据可能散布在多个数据湖和数据仓库中，用一种简单的方式同一所有这些数据将让客户受益。 Amazon SageMaker Lakehouse可同一拜候存储在Amazon S3数据湖、Redshift数据仓库和结合数据源中的数据，不管数据的存储体例和物理位置在哪，都可以削减数据孤岛并让查询更轻易。借助Amazon SageMaker中与Apache Iceberg兼容的全新数据湖仓功能，客户可以从Amazon SageMaker Unified Studio中，利用他们熟习的与Apache Iceberg开放尺度兼容的AI和ML东西和查询引擎，拜候和处置他们的所稀有据。此刻，不管数据以何种体例存储和存储位置，客户可使用他们喜好的阐发和ML东西对数据进行处置，以撑持包罗SQL阐发、即席查询、数据科学、ML和生成式AI在内的用例。Amazon SageMaker Lakehouse供给集成的邃密拜候节制，这些拜候节制一致地利用在Lakehouse中所有阐发和AI东西中的数据，客户只需界说一次权限便可在全部组织中平安地同享数据。 罗氏(Roche)是一家制药和诊断范畴的前锋企业，致力在推动科学前进以改良人们的糊口。该公司将利用Amazon SageMaker Lakehouse同一来自Amazon Redshift和Amazon S3数据湖的数据，以消弭数据孤岛，加强团队之间的协作，并答应用户无缝操纵数据，无需昂贵的数据移动或反复的平安拜候节制。借助Amazon SageMaker Lakehouse，Roche估计数据处置时候将削减40%，这让他们削减数据治理工作，而将精神更多用在鞭策营业成长。 全新zero-ETL集成SaaS利用法式，可快速、轻松地拜候SaaS数据 为了在运营中真正操纵数据，企业需要无缝拜候所稀有据，不管这些数据位在何处。这就是亚马逊云科技不竭成长zero-ETL的缘由。zero-ETL使数据集成不再是繁琐的手开工作，客户可以轻松地在需要的处所获得数据。这包罗Amazon Aurora MySQL和PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL和Amazon DynamoDB与 Amazon Redshift的zero-ETL集成，帮忙客户快速轻松地拜候在Amazon Redshift和Amazon SageMaker Lakehouse中的经常使用的关系和非关系数据库中的数据，并用在阐发和ML。除运营数据库和数据湖，很多客户还将要害企业数据存储在SaaS利用法式中，客户将从轻松拜候所有这些数据进行阐发和ML中受益。 客户利用与SaaS利用法式集成的全新zero-ETL，可以轻松地拜候Amazon SageMaker Lakehouse中的Zendesk和SAP等利用法式和Amazon Redshift中的数据，并用在阐发和AI。这消弭了对数据管道的需求，数据管道的构建自己就具有挑战性且本钱昂扬，并且数据管道治理复杂，轻易犯错而让客户没法和时取得想要的看法。集成SaaS利用法式的zero-ETL包括数据同步、增量更新和删除检测和方针merge的最好实践。 来自分歧行业、各类范围的组织机构，包罗Infosys、Intuit和 Woolworths，已受益在亚马逊云科技zero-ETL集成，无需构建和治理数据管道，便可快速轻松地毗连和阐发数据。例如，经由过程集成SaaS利用法式的zero-ETL，在线房地产平台idealista将可以或许简化其数据提取和摄取流程，无需多个管道来拜候存储在第三方SaaS利用法式中的数据，并使他们的数据工程团队可以或许专注在从数据中取得可操作的看法，而不是构建和治理根本举措措施。 新一代Amazon SageMaker现已可用，Amazon SageMaker Unified Studio今朝推出预览并很快可用。

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