俗話說“工欲善其事，必先利其器”，要想多快好省地加速生成式AI創(chuàng)新，企業(yè)應該學會如何善用新一代Amazon SageMaker。

無縫銜接的統(tǒng)一平臺

伴隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，在數字化轉型的大潮中，廣大企業(yè)對于高效、集成的數據處理分析以及AI解決方案的需求也日益水漲船高。

為了滿足企業(yè)客戶的迫切需求，在2024 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技推出了新一代Amazon SageMaker，旨在為企業(yè)提供從數據準備、模型訓練到部署的全鏈路解決方案，其中核心的Amazon SageMaker Unified Studio近日已宣布正式可用（GA）。

亞馬遜云科技大中華區(qū)數據分析與生成式AI產品總監(jiān)崔瑋指出，新一代Amazon SageMaker是亞馬遜云科技在AI與數據分析領域的一次重大創(chuàng)新，它整合了數據湖、數倉、機器學習模型訓練與部署等多個關鍵環(huán)節(jié)，構建了一個無縫銜接的統(tǒng)一平臺。這一平臺的推出，標志著亞馬遜云科技在幫助企業(yè)加速AI創(chuàng)新、提升數據分析效率方面邁出了堅實的一步。

“隨著生成式AI話題的日益盛行，企業(yè)客戶逐漸意識到私有數據是其核心競爭力的關鍵體現。然而，隨著業(yè)務的復雜化和技術的不斷迭代，企業(yè)面臨著工具集繁多、數據分散、權限管理復雜等挑戰(zhàn)。新一代Amazon SageMaker正是為了解決這些問題而生，它提供了一個統(tǒng)一的數據和AI開發(fā)環(huán)境，讓用戶能夠輕松訪問和處理企業(yè)數據，加速產品迭代和創(chuàng)新?！贝蕃|表示。

統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境的核心

據崔瑋介紹，作為新一代Amazon SageMaker的核心組件，Amazon SageMaker Unified Studio是一個集數據準備、SQL分析、模型開發(fā)、模型訓練、生成式AI應用開發(fā)等功能于一體的統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境。用戶可以在這個平臺上發(fā)現和訪問企業(yè)的數據，并使用最適合的工具處理幾乎所有的應用場景。

Amazon SageMaker Unified Studio集成了多種數據處理和分析工具，包括Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Glue等，用戶無需在不同工具之間頻繁切換，即可完成從數據準備到模型部署的全流程工作。除此以外，該平臺還支持自然語言交互，用戶可以通過問答形式完成數據探索和代碼生成，大大降低了使用門檻。

通過Amazon SageMaker Unified Studio，開發(fā)者可以選擇項目組并訪問自己的數據集，能夠使用Athena等數據處理引擎進行數據查詢和處理，并利用Amazon Q生成代碼，實現數據分析和可視化，極大地提升應用開發(fā)效率。

崔瑋指出，新一代Amazon SageMaker并非是對傳統(tǒng)工具的全面取代，而是在傳統(tǒng)工具的基礎上提供了一個更加統(tǒng)一和高效的開發(fā)環(huán)境。用戶仍然可以根據自己的需求選擇使用不同的工具進行數據處理和分析。與此同時，通過集成傳統(tǒng)工具的功能和優(yōu)勢，新一代Amazon SageMaker還能夠為用戶提供更加全面和強大的解決方案。通過集成多種數據處理和分析工具以及提供自然語言交互能力，新一代Amazon SageMaker顯著提升了用戶的開發(fā)效率。用戶無需在不同工具之間頻繁切換即可完成全流程工作，極大地降低了使用門檻和時間成本。

數據治理與安全合規(guī)

在數據治理方面，Amazon SageMaker Unified Studio內置了Amazon SageMaker Catalog。這是一個端到端的數據AI治理平臺，通過Amazon SageMaker Catalog，企業(yè)可以發(fā)布和管理數據資產，實現不同角色和項目之間的權限分工。

與此同時，Amazon SageMaker Catalog還提供了血緣數據和質量管理能力，能夠幫助企業(yè)追溯數據來源和質量問題。

“Amazon SageMaker Catalog作為端到端的數據AI治理平臺，為企業(yè)提供了全面的數據資產管理和權限控制能力。通過Catalog，企業(yè)可以輕松實現數據的發(fā)布、訂閱和管理，并保障數據的安全和合規(guī)性?！贝蕃|表示，“數據治理是企業(yè)數字化轉型中不可或缺的一環(huán)。Amazon SageMaker Catalog通過統(tǒng)一的平臺管理數據資產和權限，不僅提升了數據訪問的便捷性，還保障了企業(yè)的數據安全和合規(guī)性?！?/span>

打破數據孤島實現跨數據源訪問

針對企業(yè)數據分散存儲在不同工具和環(huán)境中的問題，Amazon SageMaker Unified Studio通過Amazon SageMaker Lakehouse實現了跨數倉和數據湖的統(tǒng)一訪問。Lakehouse采用Iceberg API作為開放的數據訪問格式，支持用戶通過統(tǒng)一界面訪問存儲在不同位置的數據。

除此以外，Amazon SageMaker Unified Studio還支持Zero-ETL功能，用戶可以直接訪問第三方數據源而無需進行復雜的數據轉換和移動。這一功能不僅降低了數據處理的成本和時間消耗，而且還提高了數據的可用性和安全性。

崔瑋指出，Amazon SageMaker Lakehouse通過Iceberg API實現了跨數倉和數據湖的統(tǒng)一訪問。這不僅提高了數據的可用性和安全性，而且還降低了數據處理的成本和時間消耗。此外，Amazon SageMaker Unified Studio對Zero-ETL功能的支持，也進一步提升了用戶訪問第三方數據源的便利性。

來自汽車客戶的現身說法

作為新一代Amazon SageMaker的成功應用案例之一，豐田汽車通過部署新一代Amazon SageMaker，成功解決了不同業(yè)務團隊之間的數據分享、管理和搜索問題。

據崔瑋介紹，通過亞馬遜云科技提供的Amazon SageMaker Unified Studio，豐田汽車構建了一個高效的數據管理和分析平臺，實現了數據的集中管理和訪問控制，不同業(yè)務團隊可以在平臺上共享數據資源并進行協(xié)同工作，極大地提升了工作效率。與此同時，豐田汽車還通過生成式AI能力的應用，實現了提前預警和排查質量問題，從而能夠更加快速地優(yōu)化產品質量和對市場變化作出響應。

崔瑋表示，新一代Amazon SageMaker具備統(tǒng)一的數據和AI開發(fā)環(huán)境，以及全面的數據治理和安全保障能力，旨在幫助企業(yè)加速數字化轉型和創(chuàng)新步伐，同時也是亞馬遜云科技在AI與數據分析領域的一次重大創(chuàng)新。隨著生成式AI技術的不斷發(fā)展以及企業(yè)數字化轉型的不斷深入，亞馬遜云科技相信新一代Amazon SageMaker將在未來發(fā)揮更加重要的作用，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。與此同時，亞馬遜云科技也將繼續(xù)關注市場需求和技術發(fā)展趨勢，不斷迭代和優(yōu)化產品功能和服務水平。