المقاييس الرئيسية
نظرة عامة
احتاج Itaú Unibanco (Itaú)، أكبر بنك من القطاع الخاص في البرازيل، إلى تحسين السرعة والمرونة وقابلية التوسع في البنية التحتية لتعلم الآلة (ML) لأكثر من 3200 مستخدم لتعلم الآلة (ML). تطلبت البنية التحتية المحلية للبنك طلب الخوادم وإكمال مهام التكوين قبل إتاحة الحلول لفريق علوم البيانات. استغرقت هذه العملية شهورًا وجاءت مع التكاليف المرتفعة المرتبطة بشراء الخوادم وتشغيل مركز البيانات وإسكانه.
في عام 2020، Itaú اختارت Amazon Web Services (AWS) كمزود سحابة استراتيجي وبدأت في تجديد بنيتها التحتية على AWS. لتسريع عمليات التعلم الآلي لعلماء البيانات، استخدمت Itaú Amazon SageMaker Studio، وهي بيئة تطوير متكاملة توفر واجهة مرئية واحدة قائمة على الويب للوصول إلى الأدوات المصممة لهذا الغرض لتنفيذ جميع خطوات تطوير ML. شعرت الشركة أن استوديو Amazon SageMaker هو الخيار الواضح لحلها. من خلال حلها الجديد، قامت Itaú بتحسين وقت تطوير النموذج من 6 أشهر إلى 5 أيام، وزيادة إنتاجية الموظفين مع التوحيد القياسي، وخفض التكاليف.
نبذة عن Itaú Unibanco
Itaú هو أكبر بنك للقطاع الخاص في البرازيل ويقدم خدمات مصرفية كاملة، والتي تشمل الخدمات المصرفية للشركات والخدمات المصرفية الاستثمارية والاستثمار المصرفي بالتجزئة. تم تشكيل الشركة من خلال دمج Banco Itaú وUnibanco في عام 2008.
فرصة | استخدام استوديو Amazon SageMaker لإضفاء الطابع الديمقراطي على تعلم الآلة (ML) بكفاءة في إيطاليا
تقدم Itaú خدمات مصرفية للعملاء في البرازيل وأمريكا اللاتينية و 18 دولة أخرى حول العالم. لديها أكثر من 95700 موظف، حوالي 15000 منهم يعملون في مجال تكنولوجيا المعلومات. كانت البنية التحتية الأصلية لـ Itaú موجودة بالكامل في المباني، مما أدى إلى ارتفاع التكاليف وبطء أوقات التطوير.
لم تكن البنية التحتية المحلية أيضًا قابلة للتطوير لأنها كانت محدودة بالمساحة المادية والأجهزة. في مجموعة بيانات البنك، سيتعين على علماء البيانات الانتظار لمدة تصل إلى 6 أشهر حتى يتم توفير الذاكرة والموارد، وكان لدى الشركة قائمة انتظار للنشر تحتوي على أكثر من 100 نموذج تعلم الآلة (ML).
للتغلب على هذه التحديات، قررت Itaú ترحيل جزء من أعمالها إلى السحابة واختارت استخدام AWS. يقول Diego Nogare، مدير هندسة تعلم الآلة (ML) في Itaú: «كان أحد أسباب اختيارنا للانتقال من مكان العمل إلى السحابة هو استراتيجية لزيادة القدرة التنافسية للأعمال وكفاءتها في نفس الوقت».
بعد حوالي 6 أشهر من بدء الترحيل، اختارت Itaú Amazon SageMaker - وهي خدمة لإنشاء نماذج ML وتدريبها ونشرها لأي حالة استخدام مع البنية التحتية والأدوات وسير العمل المُدارة بالكامل - كحل تعلم الآلة المرن والسحابة الأصلي. يقول Vitor Azeka، المشرف على علوم البيانات في Itaú: «كنا نعمل على تحويل برامجنا وبياناتنا باستخدام AWS، وكنا بحاجة إلى حل يعمل بشكل مثالي على AWS». «كان Amazon SageMaker هو الخيار الواضح.» اعتبارًا من عام 2024، تم تحديث حوالي 60 بالمائة من برامج الشركة وبياناتها بالفعل لتشغيلها على السحابة».
الحل | تقليل وقت نشر النموذج من 6 أشهر إلى 5 أيام باستخدام AWS
قامت Itaú ببناء حل كامل لعلماء البيانات باستخدام AWS. أولاً، يتم جمع البيانات باستخدام AWS Glue ، وهي خدمة تكامل بيانات بدون خادم تسهل اكتشاف البيانات وإعدادها ونقلها ودمجها من مصادر متعددة للتحليلات والتعلم الآلي وتطوير التطبيقات. ثم يتم استخدام هذه البيانات لبدء التجارب باستخدام استوديو Amazon SageMaker. Itaú تستخدم استوديو Amazon SageMaker كحل تطوير مرن لعلماء البيانات الداخليين للتجربة.
بعد ذلك، يتم نشر نماذج تعلم الآلة (ML) باستخدام أدوات Amazon SageMaker الأخرى، مثل نقاط النهاية والتحويل الدفعي والاستدلال غير المتزامن. تراقب الشركة النماذج باستخدام Amazon CloudWatch ، التي تجمع وتصور السجلات والمقاييس وبيانات الأحداث في الوقت الفعلي تقريبًا في لوحات المعلومات الآلية لتبسيط البنية التحتية وصيانة التطبيقات. وباستخدام جميع خدمات AWS هذه معًا، يمكن لعلماء البيانات تحقيق احتياجاتهم.
قدمت Itaú أول حل لها باستخدام استوديو Amazon SageMaker كبيئة تطوير متكاملة في أغسطس/آب 2021، واعتبارًا من أبريل/نيسان 2023، كان لديها أكثر من 3200 مستخدم فريد لخدمة AWS، بما في ذلك حوالي 350 عالم بيانات.
لم يعد لدى Itaú قائمة انتظار لنشر نماذج تعلم الآلة (ML). باستخدام استوديو Amazon SageMaker، خفضت الشركة وقت النشر من 6 أشهر إلى 3-5 أيام في بعض الحالات. يعمل وقت النشر المنخفض هذا على تحسين سرعة الوصول إلى السوق للشركة. يقول Nogare: «عندما نستخدم استوديو Amazon SageMaker، يمكننا تشغيل مساراتنا وتقديم الحل لعملائنا بسرعة كبيرة». «يمكننا بالتالي تحسين تجربة العملاء.» توفر Itaú أيضًا التكاليف مقارنة ببنيتها التحتية القديمة في أماكن العمل.
منذ نوفمبر/تشرين الثاني 2021، عقدت Itaú اجتماعات أسبوعية مع فريق AWS لمناقشة البنية والأمن وخريطة الطريق الخاصة بها. يقول Nogare: «كان دعم AWS مهمًا جدًا لتحقيق النتائج التي حققناها اليوم». «في أي وقت رأينا فيه مشكلة في الحل أو احتياجات الحوكمة، دعمنا فريق AWS من خلال ذلك.» يتم تلبية بعض احتياجات الحوكمة باستخدام استوديو Amazon SageMaker. عندما تقوم الشركة بتشغيل المسارات لتوفير استوديو Amazon SageMaker للمستخدمين، يتم حل مشكلات الحوكمة والأمان بالفعل.
إن توحيد حلها يعني أن Itaú يمكنها بسهولة تعيين موظفين جدد ونقل علماء البيانات من قسم إلى آخر. أصبح التحديث أسهل نظرًا لأن كل شيء افتراضي، ولم تعد الشركة بحاجة إلى الاعتماد على الأجهزة المادية. باستخدام AWS، يتم دمج المسارات لعلماء البيانات، لذلك يتم نشر نماذج تعلم الآلة (ML) ومراقبتها في نفس مسار البيانات. هذا يزيد من تحسين كفاءة علماء البيانات.
يقول Rodrigo Fernandes Mello، عالم البيانات المتميز في Itaú: «في نهاية المطاف، يمكننا تقديم الخدمات بشكل أسرع». «لقد قمنا بتحسين التوحيد والتكامل، ويمكننا استخدام AWS لمواصلة التحسين.»
النتيجة | توحيد الكفاءة باستخدام AWS
تتطلع Itaú إلى مواصلة تحسين توحيدها. تتضمن الخطوة التالية للتوحيد الداخلي لعلماء البيانات لديها وجود المزيد من الموظفين الذين يستخدمون حل IARA الخاص بها، والذي يعتمد على AWS ويستخدم خدمات متعددة، بما في ذلك استوديو Amazon SageMaker. ستواصل Itaú تطوير خط الأنابيب الخاص بها باستخدام أدوات داخل Amazon SageMaker، مثل Amazon SageMaker Pipelines ، والتي تُستخدم لإنشاء عمليات سير عمل ML وأتمتتها وإدارتها على نطاق واسع. تجري Itaú اختبارات لتحقيق المزيد من التوحيد القياسي لمسارك باستخدام أدوات AWS.
يقول Azeka: «جلب هذا المشروع الكثير من الكفاءة لفريق عالم البيانات». «باستخدام استوديو Amazon SageMaker، يمكننا اختبار أشياء جديدة أثناء نشر أشياء أخرى، ويمكننا مناقشة الحلول الحديثة باستخدام نماذج اللغات الكبيرة. هذا يجعل علماء البيانات لدينا فخورين بالعمل في Itaú.»
يمكننا التسليم بشكل أسرع. لقد قمنا بتحسين التوحيد والتكامل، ويمكننا استخدام AWS لمواصلة التحسين.
رودريجو فيرنانديز ميلو
عالم البيانات المتميز، Itaúخدمات AWS المُستخدمة
بدء الاستخدام
هل وجدت ما كنت تبحث عنه اليوم؟
أخبرنا حتى نتمكن من تحسين جودة المحتوى الموجود على صفحاتنا