作者 | 陳駿達

編輯 | 心緣

智東西4月10日報道，近日，亞馬遜雲科技的數據與AI統一開發平臺Amazon SageMaker Unified Studio正式可用，亞馬遜雲科技也分享了新一代Amazon SageMaker升級後的產品能力與特性。

Amazon SageMaker Unified Studio整合了在Amazon Bedrock、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Glue和現有Amazon SageMaker Studio中的一系列獨立“工作室”、查詢編輯器和可視化工具的功能和工具。

用戶可以在這一統一平臺訪問和使用這些功能，來發現和準備數據、編寫查詢或代碼、處理數據以及構建AI模型，簡化數據和AI的發現、治理和協作流程。

一、私有數據高效利用成企業痛點，亟需新一代開發平臺

已有越來越多的企業意識到，私有數據是其核心競爭力的重要組成部分，對私有數據的高效利用能幫助企業打造差異化優勢。

然而，隨着技術迭代升級，業務複雜度也不斷提高，這給企業的創新和產品迭代速度帶來一定負面影響。

同時，由於數據分散存儲在不同工具中，導致數據擴散和治理困難，難以統一管理和訪問，也無法整合用於構建生成式AI應用。

亞馬遜雲科技對企業用戶上述問題的答卷便是Amazon SageMaker Unified Studio——數據與AI的統一開發平臺。

亞馬遜雲科技大中華區數據及存儲產品總監崔瑋介紹，新一代Amazon SageMaker主要有四大能力：

1、Unified Studio：作爲集成的數據和AI開發環境，Unified Studio允許用戶在單一受管控的環境中發現數據，並使用亞馬遜雲科技工具，完成開發工作流程，包括模型開發、生成式AI應用程序開發、數據處理和SQL分析等。

2、數據+AI治理：Amazon SageMaker Catalog內置了數據和AI的治理平臺，可完成數據發佈、數據訂閱、數據管理與追溯、數據血緣追溯等任務。

3、湖倉一體：SageMaker利用開放式湖倉一體統一管理所有數據，減少數據孤島。

4、AI：SageMaker內嵌了各種生成式AI工具，助力AI應用的開發與擴展。

現場，崔瑋展示了新一代Amazon SageMaker的諸多能力，用戶可以在這一平臺上完成數據處理與分析、數據準備、數據發佈、數據資產訂閱、訪問權限管理、數據質量與血緣管理等任務。

以血緣管理爲例，Amazon SageMaker提供的相關工具可以完成數據血緣信息的自動化抽取、數據質量的可視化檢查、權限控制等，擁有便捷、集成的數據治理體驗。

二、新一代SageMaker是“橋樑”，連接原子服務與應用開發

目前，已有部分企業使用了新一代Amazon SageMaker的能力。崔瑋稱，這一平臺最直接收益來自於不同角色之間的配合，提升了架構複雜企業的協同效率。

以數據權限的訂閱和發佈爲例，過去這類工作的耗時往往以天、甚至以周爲計量單位，但在使用新一代Amazon SageMaker後，可以將時間縮短至小時級或分鐘級。

談及新一代Amazon SageMaker中的AI能力時，崔瑋認爲Amazon SageMaker將數據準備、治理、模型訓練、微調、部署以及應用開發等多個環節深度整合。

客戶反饋顯示，這種一體化的管理方式顯著提高了效率，減少了管理上的難度和成本。

崔瑋稱，在亞馬遜雲科技整體AI產品矩陣中，新一代的Amazon SageMaker扮演了“橋樑”的角色，幫助客戶串聯起底層原子服務與實際應用開發。

結語：企業AI需求井噴，統一平臺展現優勢

大模型時代，在原有的大數據工具之上，企業對AI訓練、微調、部署和應用開發的需求也日益增長。

崔瑋認爲，未來所有的數據引擎和AI需求都可以通過Amazon SageMaker Unified Studio這樣的統一平臺來完成。