Publicado en: Mar 22, 2023
Amazon SageMaker Data Wrangler ahora admite la autenticación basada en OAuth con proveedores de identidad como Okta, Microsoft Azure AD y Ping Federate para acceder a los datos de Snowflake para machine learning (ML). Data Wrangler reduce de semanas a minutos el tiempo necesario para agregar y preparar datos para ML mediante una interfaz visual de Amazon SageMaker Studio.
Este lanzamiento permite a los clientes que desean utilizar un único proveedor de identidad administrar sus usuarios, grupos y el control de acceso en todas las aplicaciones, incluida Snowflake. Una vez que los administradores hayan configurado el acceso OAuth de Snowflake para Data Wrangler, podrá iniciar sesión con el proveedor de identidad de su organización cuando se conecte de Data Wrangler a Snowflake para incorporar datos para ML. Puede unir datos de otras fuentes de datos conocidas, como Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR y más de 40 aplicaciones SaaS compatibles con Data Wrangler, para crear el conjunto de datos adecuado para ML. Puede comprender rápidamente la calidad de los datos, limpiarlos y crear características con más de 300 análisis y transformaciones de datos integrados mediante la interfaz visual de Data Wrangler. También puede entrenar e implementar el modelo con el Piloto automático de SageMaker y poner en funcionamiento el proceso de preparación de datos en una ingeniería, capacitación o canalización de características mediante la integración con la canalización de SageMaker desde Data Wrangler.
Data Wrangler admite las conexiones de Okta, Microsoft Azure AD y Ping Federate a Snowflake sin costo adicional en todas las regiones en que Data Wrangler está habilitado. Para obtener más información, consulte esta entrada de blog y la documentación técnica de AWS.