Publié le: Nov 26, 2019
Désormais, vous pouvez utiliser Amazon Aurora pour ajouter des prédictions ML (machine learning) (ML) à vos applications en utilisant un intégration simple, optimisé et sécurisés avec Amazon SageMaker et Amazon Comprehend. Le machine learning Aurora repose sur le langage de programmation SQL bien connu. Vous n'avez donc pas besoin de créer des intégrations personnalisées, de déplacer des données, d'apprendre des outils distincts ou d'avoir une expérience préalable du machine learning.
Comme Aurora appelle directement SageMaker et Comprehend sans passer par la couche d'application, le machine learning Aurora est adapté aux cas d'utilisation à faible temps de latence et en temps réel tels que la détection de la fraude, le ciblage des annonces et les recommandations de produits, où des prédictions basées sur le machine learning doivent être réalisées rapidement sur de grands volumes de données. Vous pouvez utiliser n'importe quel modèle ML disponible dans SageMaker ou exécuter une analyse de sentiment à l'aide de Comprehend.
Aucuns frais supplémentaires en plus du prix que vous payez pour l'utilisation des services AWS. Le machine learning Aurora est disponible pour Amazon Aurora avec la compatibilité MySQL 5.7. L'intégration SageMaker est généralement disponible, et l'intégration Comprehend est version préliminaire. Vous pouvez démarrer en quelques clics en effectuant une niveau à niveau vers la dernière version d’Aurora et en donnant à votre cluster Aurora l’accès à SageMaker ou Comprehend dans Amazon RDS Management Console. Lisez notre blog, la fonction ML Aurorala page de la fonction ML aurora et la documentation d'Aurora pour en savoir plus.
Amazon Aurora associe les performances et la disponibilité de bases de données commerciales haut de gamme à la simplicité et à la rentabilité des bases de données open source. La fonction offre des performances jusqu'à cinq fois supérieures à celles d'une base de données MySQL classique et trois fois supérieures à celles d'une base de données PostgreSQL classique, ainsi qu'une évolutivité, une durabilité et une sécurité accrues. Pour plus d'informations, consultez la page du produit Amazon Aurora et le tableau des régions AWS pour connaître la disponibilité régionale.