发布于: Nov 26, 2019
现在，您可以使用 Amazon Aurora 与 Amazon SageMaker 和 Amazon Comprehend 的简单、优化和安全的集成，将基于机器学习 (ML) 的预测添加到您的应用程序中。Aurora 机器学习基于熟悉的 SQL 编程语言，因此您无需构建自定义集成，四处移动数据，学习单独的工具，您也无需拥有机器学习经验。
由于 Aurora 直接调用 SageMaker 和 Comprehend，不会经过应用程序层，因此 Aurora 机器学习适用于低延迟、实时用例，例如欺诈检测、广告定向和产品推荐。在这些用例中，需要快速对大量数据进行基于机器学习的预测。您可以使用 SageMaker 中可用的任何 ML 模型，也可以使用 Comprehend 运行情绪分析。
除了您使用的 AWS 服务需要付费外，没有其他费用。Aurora 机器学习可用于兼容 MySQL 5.7 的 Amazon Aurora；SageMaker 集成已全面推出，而 Comprehend 集成则处于预览版状态。通过升级到最新版本的 Aurora 并在 Amazon RDS 管理控制台中为 Aurora 集群提供对 SageMaker 或 Comprehend 的访问权限，这样就可以开始使用了。阅读我们的博客、Aurora ML 功能页面和 Aurora 文档以了解更多信息。
Amazon Aurora 既具有高端商用数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。与典型的 MySQL 数据库相比，它的性能提高了五倍；与典型的 PostgreSQL 数据库相比，它的性能提高了三倍；此外还具有更好的可扩展性、持久性和安全性。有关更多信息，请访问 Amazon Aurora 产品页面，并查看 AWS 区域表了解区域可用性信息。