Amazon SageMaker への既存データセットのワンクリックオンボーディングのご紹介
Amazon SageMaker では、既存の AWS データセットを Amazon SageMaker Unified Studio にワンクリックでオンボーディングできるようになりました。これにより、AWS のお客様は、既存の AWS Identity and Access Management (IAM) のロールとアクセス許可使用して、数分でデータの操作を開始できます。AI エージェントが組み込まれた新しいサーバーレスノートブックを使用して、アクセスできる任意のデータを使って作業を開始できます。SQL、Python、Spark、自然言語をサポートするこの新しいノートブックは、データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストに、SQL クエリとコードの両方を開発および実行するための単一の高性能インターフェイスを提供します。お客様は、SQL 分析用のクエリエディタ、JupyterLab IDE、Visual ETL とワークフロー、機械学習機能など、他の多くの既存のツールにもアクセスできます。機械学習の機能には、一元化されたモデルハブから基盤モデルを発見したり、サンプルノートブックでモデルをカスタマイズしたり、実験に MLflow を使用したり、トレーニング済みモデルをモデルハブに公開して発見できるようにしたり、予測用の推論エンドポイントとしてモデルをデプロイしたりする機能が含まれます。
お客様は Amazon SageMaker、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon S3 Tables のコンソールページから直接作業を開始できるため、既存のツールやデータから SageMaker Unified Studio のシンプルなエクスペリエンスにすばやく移行できます。[使用開始] をクリックして IAM ロールを指定すると、SageMaker は特定のポリシーの更新を促し、SageMaker Unified Studio で自動的にプロジェクトを作成します。このプロジェクトは、AWS Glue データカタログ、AWS Lake Formation、Amazon S3 の既存のデータ権限をすべて使用してセットアップされ、ノートブックとサーバーレスコンピューティングはすぐに使用を開始できるように事前設定されています。
使用を開始するには、SageMaker コンソールで [使用開始] をクリックするか、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon S3 Tables から SageMaker Unified Studio を開いてください。既存データベースのワンクリックオンボーディングは、Amazon SageMaker Unified Studio がサポートされているすべてのリージョンで使用できます。詳細については、AWS ニュースブログを読むか、Amazon SageMaker のドキュメントを参照してください。