Veröffentlicht am: Apr 20, 2021
Heute wurde für Amazon Athena die allgemeine Verfügbarkeit einer neuen Funktion bekanntgegeben, mit der das Arbeiten mit Machine-Learning-Modellen genauso einfach ist wie das Ausführen einer SQL-Abfrage. Ab sofort können Sie Machine-Learning-Modelle in Amazon SageMaker erstellen und bereitstellen und mit SQL-Funktionen in Amazon Athena Vorhersagen anhand Ihrer SageMaker-Modelle generieren. So können Analyseteams Geschäftsnutzern und Analysten modellgestützte Erkenntnisse zur Verfügung stellen, ohne dass spezielle Tools und Infrastruktur erforderlich sind.
Bei Amazon SageMaker handelt es sich um einen vollständig verwalteten Service, mit dessen Hilfe Sie hochwertige Machine-Learning-Modelle vorbereiten, erstellen, trainieren und bereitstellen können. Zur Generierung von Inferenzen aus einem zuvor trainierten SageMaker-Modell registrieren Nutzer von Amazon Athena zunächst das Modell und die zugehörigen Eingaben mithilfe der SQL-Funktionen von Athena. Bei Ausführung der Abfrage werden Modellinferenzen generiert und in Echtzeit und mit geringer Latenz an den Nutzer zurückgegeben. Die Nutzer können ihre Amazon-SageMaker-Modelle über die Amazon-Athena-Konsole, das SDK sowie JDBC- und ODBC-Treiber verwenden.
Zum Einstieg empfehlen wir die folgenden Ressourcen:
- Weitere Informationen über diese Funktionalität finden Sie unter Using Machine Learning (ML) with Amazon Athena.
- Weitere Informationen zum Erstellen von Machine-Learning-Modellen finden Sie unter Build, train, and deploy a machine learning model with Amazon SageMaker.