AWS Entity Resolution で機械学習ベースの増分マッチングワークフローのサポートを開始
AWS Entity Resolution で、機械学習 (ML) ベースの増分マッチングワークフローのサポートの一般提供が開始されました。これにより、企業が大規模なエンティティ解決を処理する方法が根本的に変わります。以前は、新しいレコードを 1 つ追加しただけでも、お客様はデータセット全体を再処理する必要がありました。このプロセスには最大 2 日間の時間と数千ドルのコストがかかっていました。これが重大なボトルネックとなり、大手企業はコストのかかる回避策や代替ソリューションを探すことを余儀なくされていました。
この機能強化により、企業は AWS Entity Resolution を使用して、前回のワークフロー実行後に追加された新しいレコードのみを処理できるようになります。 今回のリリースにより、効率が大幅に向上します。1 時間以内に 100 万件の増分レコードを処理できるので、現行のワークロードと比較して処理時間が 95％ 短縮され、インフラストラクチャのコストも大幅に削減されます。この機能は、最大 10 億件の履歴ベースのレコードが含まれるデータセットに対して、最大 5,000 万件の増分レコードの増分ワークロードをサポートしています。そのため AWS Entity Resolution で、以前は経済的に実現不可能だった継続的で大規模なエンタープライズワークロードを実現できるようになります。
AWS Entity Resolution が利用可能なすべての AWS リージョンで、増分 ML ワークフローの使用を開始できます。増分 ML ワークフローの開始について詳しくは、ユーザーガイドをご覧ください。AWS Entity Resolution の詳細については、製品ページをご覧ください。