AWS Entity Resolution lanza soporte para flujos de trabajo de coincidencias incrementales basados en machine learning
AWS Entity Resolution lanza la compatibilidad con los flujos de trabajo de coincidencias incrementales basados en machine learning (ML) en condiciones de disponibilidad general, lo que transforma radicalmente la forma en que las empresas procesan la resolución de entidades a escala. Anteriormente, agregar un solo registro nuevo requería que los clientes volvieran a procesar todo su conjunto de datos, un proceso que podía tardar hasta 2 días y costar miles de dólares. Esto creó un cuello de botella crítico que obligó a las principales empresas a buscar soluciones alternativas o soluciones alternativas costosas.
Con esta mejora, AWS Entity Resolution permite a las empresas procesar solo los nuevos registros agregados desde la última vez que ejecutaron su flujo de trabajo. Este lanzamiento proporciona un aumento espectacular de la eficiencia: procesa 1 millón de registros incrementales en menos de 1 hora, lo que representa una reducción del 95 % en el tiempo de procesamiento en comparación con las cargas de trabajo actuales, a la vez que reduce significativamente los costos de infraestructura. La característica admite cargas de trabajo incrementales de hasta 50 millones de registros incrementales en conjuntos de datos que contienen hasta mil millones de registros base históricos, lo que hace que AWS Entity Resolution sea viable para cargas de trabajo empresariales continuas y a gran escala que antes eran inviables desde el punto de vista económico.
Puede empezar a utilizar flujos de trabajo de ML incrementales en todas las regiones de AWS en las que esté disponible AWS Entity Resolution. Para obtener más información sobre cómo iniciar un flujo de trabajo de ML incremental, consulte nuestra guía del usuario. Para obtener más información sobre AWS Entity Resolution, visite la página del producto.