投稿日: Aug 4, 2023
本日、Amazon SageMaker は Salesforce Data Cloud との新しい直接統合を発表しました。これにより、お客様は SageMaker から Salesforce Data Cloud 内のデータに安全にアクセスして、SageMaker 上で ML モデルを構築、トレーニング、デプロイできるようになります。その後、お客様は Salesforce Einstein Studio を使用して ML モデルを Salesforce Data Cloud に導入し、ML 主導のビジネスアプリケーションを強化できます。
この統合により、SageMaker が提供する Salesforce Data Cloud 統合用のプロジェクトテンプレートを使用して、組織内のデータプロフェッショナル向けの開発環境を設定および標準化できます。次に、OAuth-2.0 ベースの認証を使用して安全に接続し、Amazon SageMaker Data Wrangler から Salesforce Data Cloud のデータに直接アクセスできるため、ETL パイプラインや S3 での耐久性のあるデータコピーが不要になります。SageMaker Data Wrangler ビジュアルインターフェイスでは、Salesforce オブジェクトをブラウズしたり、SQL クエリを作成してデータを取得したり、Amazon S3 などの他のデータソースと結合したり、300 種類以上の組み込み変換を使用して特徴量を作成したりできます。その後、SageMaker Training を使用してカスタムモデルをトレーニングし、そのモデルを Model Registry に登録できます。最後に、SageMaker が提供するプロジェクトテンプレートを使用してモデルを SageMaker エンドポイントにデプロイし、Amazon API Gateway をセットアップできます。これにより、お客様は Salesforce Data Cloud の Einstein Studio から直接、推論呼び出しを有効にして、ビジネスアプリケーションを強化できます。
Salesforce Data Cloud の直接統合は、SageMaker が利用可能なすべての AWS リージョンでサポートされています。詳細については、AWS ML のブログ、Salesforce のブログ、SageMaker Data Wrangler の AWS テクニカルドキュメント、および Salesforce データクラウド統合用の SageMaker が提供するプロジェクトテンプレートを参照してください。