Amazon SageMaker Unified Studio (Vorversion)
Auf all Ihre Daten und Tools für Analytik und KI in einer einzigen Umgebung zugreifen, die auf Amazon DataZone basiertEin integriertes Erlebnis für all Ihre Daten und KI
Entdecken Sie Ihre Daten und nutzen Sie sie mit vertrauten AWS-Tools für komplette Entwicklungsworkflows, einschließlich Modellentwicklung, generativer KI-Anwendungsentwicklung, Datenverarbeitung und SQL-Analytik, in einer einzigen, kontrollierten Umgebung. Erstellen Sie Projekte oder treten Sie ihnen bei, um mit Ihren Teams zusammenzuarbeiten, KI- und Analytik-Artefakte sicher auszutauschen und über Amazon SageMaker Lakehouse auf Ihre in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift und weiteren Datenquellen gespeicherten Daten zuzugreifen. Verändern Sie mit Amazon SageMaker Unified Studio die Art und Weise, wie Datenteams zusammenarbeiten, wenn KI- und Analytik-Anwendungsfälle zusammen laufen.
Erstklassige Tools verwenden – unabhängig vom Auftrag
Optimieren Sie den Zugriff auf vertraute Tools und Funktionen aus speziell entwickelten AWS-Analytik und Services für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) wie Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI. Erstellen Sie integrierte Daten-Pipelines mit Visual ETL und arbeiten Sie mithilfe einheitlicher Notebooks nahtlos über verschiedene Rechenressourcen und Cluster hinweg. Verwenden Sie den integrierten SQL-Editor, um Daten abzufragen, die in Data Lakes, Data Warehouses, Datenbanken und Anwendungen gespeichert sind.
KI-Modelle im großen Maßstab trainieren, anpassen und bereitstellen
Entwickeln Sie ML- und Basismodelle (FMs) mithilfe der vollständig verwalteten Infrastruktur, Tools und Workflows von Amazon SageMaker AI. SageMaker AI bietet speziell entwickelte Tools und Infrastruktur für jeden Schritt des Modelllebenszyklus, einschließlich Datenvorbereitung, Training, Governance, MLOps, Inferenz, Experimenten, Pipelines sowie Modellüberwachung und -bewertung.
Schnell benutzerdefinierte generative KI-Anwendungen erstellen
Erstellen Sie mithilfe der Amazon Bedrock IDE (Vorversion) effizient generative KI-Anwendungen in einer vertrauenswürdigen und sicheren Umgebung. Wählen Sie aus einer Auswahl an leistungsstarken FMs und erweiterten Anpassungsfunktionen wie Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken, Integritätsschutz, Agenten und Flows. Passen Sie generative KI-Anwendungen schnell an, stellen Sie sie bereit und teilen Sie sie mit dem integrierten Katalog zur Entdeckung.
Ihre Datenreise mit Amazon Q Developer beschleunigen
Verwenden Sie Amazon Q Developer für Aufgaben in Ihrem gesamten Entwicklungszyklus, einschließlich der Suche nach Daten für Projekte, der schnellen Aufnahme von Zusammenarbeiten und der sicheren Erstellung von ML-Modellen. Chatten Sie mit Amazon Q Developer, um Ihre Daten für jedes Projekt und jeden Anwendungsfall zu verstehen und zu verwenden. Optimieren Sie Ihre Datenreise mit Amazon Q, um Code zu verfassen, SQL zu generieren, Daten zu integrieren, Fehler zu beheben und vieles mehr.
Kunden und Partner
NatWest Group
„Unser Datenplattform-Engineering-Team hat mehrere Endbenutzertools für Data-Engineering-, ML-, SQL- und GenKI-Aufgaben eingesetzt. Da wir versuchen, die Prozesse in der gesamten Bank zu vereinfachen, haben wir uns mit der Optimierung der Benutzerauthentifizierung und der Datenzugriffsautorisierung befasst. Amazon SageMaker Unified Studio bietet ein vorgefertigtes Benutzererlebnis, das uns dabei hilft, eine einzige Umgebung im gesamten Unternehmen bereitzustellen. Dadurch wird die Zeit, die unsere Datennutzer für den Zugriff auf neue Tools benötigen, um etwa 50 % reduziert.“
– Zachery Anderson, CDAO, NatWest Group
Trend Micro
„Wir wollen den Prozess der Datenbewertung optimieren, damit unsere Datenanalysten, ML-Wissenschaftler und Dateningenieure effizient arbeiten können. Aufgrund unserer langfristigen Partnerschaft mit AWS freuen wir uns über die Einführung von Amazon SageMaker Unified Studio und dessen Fähigkeit, den Datenzugriff zu vereinfachen und die Zusammenarbeit zu verbessern.“
– Oscar Chang, Chief Development Officer, Trend Micro
Adastra
„Wir entwickeln komplexe Datenanalytik-, ML- und GenKI-Anwendungen mit integrierter Daten-Governance und benutzerfreundlichen Oberflächen. Vor Amazon SageMaker Unified Studio war die Bereitstellung mehrerer Tools für die Daten- und Informations-Worker unserer Kunden größtenteils manuell und zeitaufwändig, und die Sicherstellung einer robusten Datenarchitektur war eine Herausforderung. Mit Amazon SageMaker Unified Studio können wir jetzt ein einziges Data-Worker-Tool für Dateningenieure und ML-Wissenschaftler bereitstellen. Wir werden auch in der Lage sein, die Bereitstellung der Dateninfrastruktur zu automatisieren, sodass wir den Prozess für unsere Kunden vereinfachen und ihr Erlebnis verbessern können.“
– Zeeshan Saeed, Chief Technology and Strategy Officer, Adastra
NTT DATA
„Wenn wir datengesteuerte Anwendungen für unsere Kunden entwickeln, wollen wir eine einheitliche Plattform, auf der die Technologien auf integrierte Weise zusammenarbeiten. Amazon SageMaker Unified Studio optimiert unsere Lösungsbereitstellungsprozesse durch umfassende Analytikfunktionen, ein einheitliches Studioerlebnis und ein Lakehouse, das die Datenverwaltung über Data Warehouses und Data Lakes hinweg integriert. Wir glauben, dass Amazon SageMaker Unified Studio die Wertschöpfungszeit der Datenprojekte unserer Kunden um bis zu 40 % verkürzen wird, was uns bei unserer Mission unterstützt, die digitale Transformation unserer Kunden zu beschleunigen.“
– Akihiro Suzue, Head of Solutions Sector, NTT DATA; Yuji Shono, Senior Manager, Apps & Data Technology Department, NTT DATA; Yuki Saito, Manager, Digital Success Solutions Division, NTT DATA
Salesforce
„Wir freuen uns auf die nahtlose Konnektivität zwischen Salesforce Data Cloud und Datenquellen von Amazon Web Services (AWS) mit Amazon SageMaker Unified Studio, der Integration von Code-Repositorys und der Unterstützung von CICD- und Sicherheitskontrollen in einer einzigen Umgebung. Wir arbeiten auch mit dem AWS-Team zusammen, um ein nahtloses Entwicklererlebnis zu bieten. Dadurch wird es erleichtert, Data Cloud mit Code für professionelle Entwickler wie Dateningenieure und Datenwissenschaftler anzupassen.“
– Rohit Dar, Sr. Director of Product Management, Salesforce
