déploiement de référence

Amazon SageMaker pour Tableau

Connecter Tableau à des modèles de Machine Learning Amazon SageMaker pour alimenter l'analytique prédictive

Afficher le guide de déploiement

Ce Quick Start configure l'architecture Amazon Web Services (AWS) qui vous permet d'intégrer des modèles de Machine Learning (ML) Amazon SageMaker dans les champs calculés de Tableau. L'application sans serveur qu'il déploie s'appuie sur le cadre d'extension analytique de Tableau. Grâce à elle, vous pouvez connecter les modèles ML SageMaker aux classeurs Tableau à la fois dans Tableau Desktop et dans Tableau Server.

Ce Quick Start utilise les modèles AWS CloudFormation pour déployer une API REST gérée par Amazon API Gateway et des fonctions Lambda en vue de connecter Tableau et SageMaker. Avec Amazon Cognito, il fournit également un flux d'authentification des utilisateurs basé sur les bonnes pratiques d'AWS.

 

Logos InterWorks Inc. et Tableau

Ce Quick Start a été développé par InterWorks Inc. en collaboration avec AWS et Tableau. InterWorks et Tableau sont des partenaires AWS.

  •  Ce que vous allez créer

  • Ce Quick Start configure les éléments suivants :

    • Dans le groupe d'authentification :
      • Amazon Cognito afin de fournir un portail géré pour l'inscription et la signature des utilisateurs de connecteurs et un pool d'utilisateurs pour l'authentification.
      • Mécanisme d'autorisation Amazon API Gateway Lambda afin de connecter API Gateway au groupe d'utilisateurs Amazon Cognito.
    • Amazon API Gateway avec l'API REST à l'aide de points de terminaison (GET /info et POST /evaluate) pour faciliter les connexions entre Tableau et Amazon SageMaker.
    • Un Virtual Private Cloud (VPC) configuré conformément aux bonnes pratiques AWS, afin de disposer de votre propre réseau virtuel sur AWS.*
    • Dans le VPC :
      • Deux fonctions Lambda, une pour chaque point de terminaison de l'API REST.
      • Un point de terminaison d'un VPC connecté à Amazon SageMaker.

    *Le modèle qui déploie le Quick Start dans un VPC existant ignore les tâches marquées d'un astérisque et vous demande d'indiquer la configuration de votre VPC existant.

    Diagramme d'architecture Tableau pour Amazon SageMaker

    Passer en mode plein écran

  •  Procédure de déploiement

  • Pour déployer Amazon SageMaker pour Tableau, suivez les instructions du guide de déploiement. La procédure de déploiement prend 15 à 30 minutes et comprend les étapes suivantes :

    1. Si vous n'avez pas encore de compte AWS, inscrivez-vous à l'adresse https://aws.amazon.com et connectez-vous à votre compte.

    2. Lancez le Quick Start en choisissant l'une des options suivantes. Avant de créer la pile, sélectionnez la région dans la barre d'outils supérieure.

    3. Testez le déploiement.

    Amazon peut être amené à partager les informations relatives au déploiement des utilisateurs avec le partenaire AWS qui a élaboré cette solution en collaboration avec AWS.  

    Pour plus d'informations, consultez le guide de déploiement
  •  Coût et licences

  • Vous êtes responsable du coût des services AWS et des licences tierces utilisées pendant l'exécution du déploiement de référence de ce Quick Start. L'utilisation du Quick Start n'entraîne aucun coût supplémentaire. Une licence est nécessaire pour utiliser Tableau Server et Tableau Desktop.

    Les modèles AWS CloudFormation pour ce Quick Start incluent des paramètres de configuration que vous pouvez personnaliser. Certains de ces paramètres, comme le type d'instance, affectent le coût du déploiement. Consultez les pages de tarification pour les estimations de coûts de chaque service AWS que vous utilisez. Les prix sont susceptibles d'être modifiés.

    Conseil : Après avoir déployé le Quick Start, créez des rapports AWS Cost and Usage Report pour suivre les coûts associés au Quick Start. Ces rapports fournissent des métriques de facturation à un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dans votre compte. Ils fournissent des estimations de coûts basées sur l'utilisation mensuelle du débit et agrègent les données à la fin du mois. Pour plus d'informations sur le rapport, consultez Présentation des rapports AWS Cost and Usage Report.