SageMaker Canvas schaltet No-Code-ML und Datenaufbereitung im Petabyte-Bereich frei
Amazon SageMaker Canvas bringt Unternehmen jetzt in eine Position, die es ihnen erlaubt, das volle Potenzial aus ihren Daten herauszuholen, da diese die Unterstützung von Datensätzen im Petabyte-Bereich ermöglicht. Ab heute können Sie große Datensätze interaktiv aufbereiten, durchgängige Datenflüsse erstellen und AutoML-Experimente im Petabyte-Bereich auslösen, ein substantielle Erhöhung des bisherigen 5 GB-Limits. Mit über 50 Konnektoren, einer intuitiven „Chat mit Daten“ Interface und Petabyte-Unterstützung bietet Canvas eine skalierbare Lösung für Low-Code-/No-Code-ML zur Bearbeitung von praktischen Anwendungsfällen auf Unternehmensebene.
Ab heute ermöglicht Ihnen Canvas neue Stichprobentechniken wie „zufällig“ und „stratifiziert“, sodass Stichproben mit bis zu 200.000 Zeilen möglich sind, eine Steigerung um das Zehnfache. Die neue nahtlose Integration mit EMR Serverless macht es einfach, Erkenntnisse zur Datenqualität zu sammeln und die Auswirkungen auf Ihre Datentransformationen interaktiv zu verstehen, bevor Sie Ihren gesamten Datensatz verarbeiten. Canvas skaliert automatisch die Verarbeitung von über 5 GB Daten in den Bereichen Stichprobe, Aufbereitung, Modellerstellung und Inferenz auf EMR Serverless, sodass sich das vollständige prädiktive Potential Ihrer Daten durch ein intuitives Erlebnis entfaltet. Zu den Preisen für EMR fallen zusätzliche Kosten für die Nutzung von EMR Serverless an.
Die neue Unterstützung im Petabyte-Bereich und das verbesserte interaktive Erlebnis sind in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Canvas angeboten wird.
Für den Einstieg in No-Code-ML und die Datenaufbereitung großer Datensätze, aktivieren Sie mithilfe der technischen Dokumentation die „Konfiguration großer Datenmengen“ in Ihrer Canvas-Domain und Ihrem Benutzerprofil. Weitere Informationen darüber, wie Sie die neue Funktion nutzen, finden Sie im Blog zu AWS Machine Learning. Bestehende Benutzer sollten die Einstellungen ihrer SageMaker-Domain gemäß der Dokumentation aktualisieren, sich vom Canvas-Workspace abmelden und erneut anmelden, um auf die aktuelle Version zuzugreifen.