게시된 날짜: Aug 4, 2023
오늘 Amazon SageMaker가 Salesforce Data Cloud와의 새로운 직접 통합을 발표함에 따라 고객은 SageMaker에서 Salesforce Data Cloud에 있는 데이터에 안전하게 액세스하여 SageMaker에서 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 그런 다음 고객은 Salesforce Einstein Studio를 사용하여 ML 모델을 Salesforce Data Cloud로 가져와 ML 기반 비즈니스 애플리케이션을 강화할 수 있습니다.
이 통합을 통해 Salesforce Data Cloud 통합을 위한 SageMaker 제공 프로젝트 템플릿을 사용하여 조직의 데이터 전문가를 위한 개발 환경을 설정하고 표준화할 수 있습니다. 그리고 이제 OAuth 2.0 기반 인증을 사용하여 안전하게 연결할 수 있으며, Amazon SageMaker Data Wrangler에서 Salesforce Data Cloud의 데이터에 직접 액세스할 수 있으므로 S3에 ETL 파이프라인이나 내구성이 뛰어난 데이터 사본이 필요하지 않습니다. SageMaker Data Wrangler 시각적 인터페이스에서 Salesforce 객체를 찾아보고, SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 검색하고, Amazon S3 같은 기타 데이터 소스와 조인하고, 300개 이상의 내장 변환을 사용하여 기능을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 SageMaker Training을 통해 사용자 지정 모델을 훈련하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있습니다. 마지막으로 SageMaker 제공 프로젝트 템플릿을 사용하여 SageMaker 엔드포인트에 모델을 배포하고 Amazon API Gateway를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 Salesforce Data Cloud의 Einstein Studio에서 직접 추론 호출을 활성화하여 비즈니스 애플리케이션을 강화할 수 있습니다.
Salesforce Data Cloud와의 직접 통합은 SageMaker를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 지원됩니다. 자세히 알아보려면 AWS ML 블로그, Salesforce 블로그 및 SageMaker Data Wrangler와 Salesforce Data Cloud 통합을 위한 SageMaker 제공 프로젝트 템플릿에 대한 AWS 기술 문서를 참조하세요.