日前,亞馬遜云科技宣布推出“云、數、智三位一體”的大數據與機器學融合服務組合,幫助企業推進大數據和機器學的融合,將機器學由實驗轉為規?;涞貙嵺`。亞馬遜云科技“云、數、智三位一體”服務組合具體涵蓋三個方面,分別是:構建云中統一的數據治理底座,為機器學提供生產級別的數據處理能力,以及賦能給業務人員更加智能的數據分析工具。該服務組合是亞馬遜云科技自去年推出 “智能湖倉”架構以來,持續推進該框架的深度智能并加速其落地實踐。

亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示:“隨著企業數據越來越多,機器學模型越來越先進,很多企業期望通過大數據與機器學技術的融合,進一步帶動業務創新,提升產出。但企業往往面臨一個困境,有大量的數據和分析技術儲備,也嘗試了很多先進的機器學模型,但就是很難有實際的業務產出。企業不能只靠機器學,而應在云中打造統一的數據基礎底座,實現大數據與機器學的‘雙劍合璧’。 在大數據與機器學領域,亞馬遜云科技提供廣泛而深入的服務,既有能打通兩個領域的數據治理底層服務,還能實現大數據與機器學之間的相互賦能。我們希望能憑借在這兩個領域的領先技術以及服務全球數百萬客戶的實踐經驗,幫助客戶加速實現大數據和機器學融合的落地,為企業節本增效,提供業務發展的新動力。”

“云、數、智三位一體”的亞馬遜云科技大數據與機器學融合服務組合

亞馬遜云科技 “云、數、智三位一體”的大數據和機器學融合服務組合,是亞馬遜云科技“智能湖倉”架構的重要組成。亞馬遜云科技通過在云中構建統一的數據治理底座,提供數據分析服務保障機器學的生產實踐,實現機器學反向賦能智能化數據分析,促進云、數、智三者的統一與融合,幫助客戶推進機器學項目的落地。

• 構建云中統一的數據治理底座,打破數據及技能孤島。亞馬遜云科技能幫助客戶構建統一的數據治理底座,實現大數據和機器學的數據共享,數據權限的統一管控,以及兩者統一的開發和流程編排。云中統一的數據治理底座不僅能提升大數據和機器學的高效融合,還能減少大數據和機器學重復構建的工作,并且顯著降低成本。其中, Amazon Lake Formation推出諸多新功能,實現了數據網格跨部門的數據資產共享,以及基于單元格的最細粒度的權限控制機制。Amazon SageMaker Studio可一站式地完成數據開發、模型開發及相關的生產任務,該服務基于多種專門構建的服務,如交互式查詢服務Amazon Athena、云上大數據臺Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)、云數據倉庫服務Amazon Redshift、Amazon SageMaker等,為大數據和機器學提供統一的開發臺。

• 助力機器學由實驗轉為實踐,為機器學提供生產級別的數據處理能力。機器學項目成功的關鍵是對復雜的數據進行加工和準備。亞馬遜云科技提供多種靈活可擴展、專門構建的大數據服務,幫助客戶進行復雜的數據加工及處理,應對數據規模的動態變化,優化數據質量。其中,Amazon Athena能夠對支持多種開源框架的大數據臺,包括Amazon EMR、高能關系數據庫Amazon Aurora、NoSQL數據庫服務Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等多種數據源,對這些數據源進行聯邦查詢,快速完成機器學建模的數據加工。 以Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)和 Amazon EMR 為代表的無服務器分析能力,可以讓客戶無需配置、擴展或管理底層基礎設施,即可輕松地處理任何規模的數據,為機器學項目提供兼具能和成本效益的特征數據準備。

• 讓數據分析智能化,賦能業務人員探索創新。亞馬遜云科技還不斷提供更加智能的數據分析服務,賦能業務人員進行智能分析、模型效果驗證以及自主式創新。例如,在日常分析工具中集成機器學模型預測能力,其中深度集成機器學Amazon SageMaker模型預測能力的Amazon QuickSight 、在分析結果中添加基于模型預測的Amazon Athena ML,可幫助用戶使用熟悉的技術,甚至通過自然語言來使用機器學。亞馬遜云科技還提供如Amazon Redshift ML、可視數據準備工具Amazon Glue Databrew、零代碼化的機器學模型工具 Amazon SageMaker Canvas等服務,讓業務人員探索機器學建模。

全球數十萬計的客戶選擇亞馬遜云科技開展云上數智融合之旅

目前,全球數十萬客戶正借助亞馬遜云科技大數據及機器學服務開展業務創新,將機器學投入實踐,解決現實世界中真實和復雜的數據應用場景。樂我無限(Joyme)運營的全球化直播臺LiveMe,薈萃了來自200多個國家和地區的100萬名主播,每月活躍用戶數(MAU)超過3700萬。LiveMe基于亞馬遜云科技的解決方案搭建了數據研發中心臺的核心技術服務。Joyme數據研發中心總監楊飛表示:“LiveMe核心業務均部署在亞馬遜云科技上,通過亞馬遜云科技的技術賦能,實現了降本增效,加速了業務創新。通過直播內容實時識別技術服務,LiveMe不僅提升了用戶體驗,還大量降低了內容管理的業務成本。通過欺詐交易識別技術服務輔助識別欺詐交易,減少欺詐、拒付類交易,LiveMe每年減少經濟損失可達數百萬美元。未來LiveMe將在系統穩定、數據驅動以及新技術開發等方面加深與亞馬遜云科技的合作。”

豐富的合作伙伴解決方案助推客戶數字化轉型

亞馬遜云科技構建了強大的合作伙伴網絡,通過合作伙伴網絡成員幫助客戶構建解決方案。亞馬遜云科技合作伙伴上海欣兆陽(Convertlab)以云計算、大數據和人工智能為代表的數字化技術,為企業營銷提供數字化、自動化、智能化基礎設施以及相關的專業服務。Convertlab 聯合創始人兼CTO李征表示:“基于亞馬遜云科技統一的數據基礎底座, Convertlab構建了相輔相成的一體化數據智能湖倉架構Data Hub和一體化高效機器學臺AI Hub,使數據流轉時效提升32%,可進行快速的特征設計與機器學模型迭代,模型上線效率提升30%。當前已上線5大營銷特征類別,300多營銷特征,20多營銷AI模型,更好地賦能客戶智慧營銷,實現業務增長,助推行業數字化轉型。”

此外,亞馬遜云科技還通過數據科學實驗室、機器學實驗室和機器學專業服務等一系列定制化措施,從基礎能力構建到行業前沿知識分享,幫助客戶將“數據驅動轉型”從設想到全面落地,重塑創新引擎。

標簽: 大數據與機器學習 融合服務 亞馬遜云科技 加速落地