发布于: Aug 4, 2023
今天，Amazon SageMaker 宣布与 Salesforce Data Cloud 进行新的直接集成，允许客户从 SageMaker 安全地访问 Salesforce Data Cloud 中的数据，从而在 SageMaker 上构建、训练和部署 ML 模型。然后，客户可以使用 Salesforce Einstein Studio 将 ML 模型引入 Salesforce Data Cloud，为其 ML 驱动的业务应用程序提供支持。
通过此集成，您可以使用用于 Salesforce Data Cloud 集成的 SageMaker 提供的项目模板来为组织中的数据专业人员设置和标准化开发环境。接下来，您可以使用基于 OAuth-2.0 的身份验证进行安全连接，并直接从 Amazon SageMaker Data Wrangler 访问 Salesforce Data Cloud 中的数据，从而无需在 S3 中使用 ETL 管道或持久数据副本。您可以浏览 Salesforce 对象，编写 SQL 查询以检索数据，加入其他数据源（例如 Amazon S3），以及使用 SageMaker Data Wrangler 可视化界面中的 300 多种内置转换创建功能。然后，您可以使用 SageMaker Training 训练您的自定义模型，并将其注册到模型注册表。最后，您可以使用 SageMaker 提供的项目模板，该模板将模型部署到 SageMaker 端点，并设置 Amazon API Gateway。这允许客户直接从 Salesforce Data Cloud 中的 Einstein Studio 启用推理调用，为业务应用程序提供支持。
所有提供 SageMaker 的 AWS 区域都支持 Salesforce Data Cloud 直接集成。要了解更多信息，请参阅 AWS ML 博客、Salesforce 博客和 SageMaker Data Wrangler 的 AWS 技术文档，以及用于 Salesforce Data Cloud 集成的 SageMaker 提供的项目模板。