Publicado: Aug 4, 2023
Hoje, o Amazon SageMaker anuncia a nova integração direta com o Salesforce Data Cloud, permitindo que os clientes acessem com segurança dados no Salesforce Data Cloud a partir do SageMaker para criar, treinar e implantar modelos de ML no SageMaker. Os clientes podem então trazer os modelos de ML para o Salesforce Data Cloud usando o Salesforce Einstein Studio a fim de apoiar aplicações de negócios orientadas por ML.
Com essa integração, você pode usar o modelo de projeto fornecido pelo SageMaker para integração com o Salesforce Data Cloud a fim de configurar e padronizar o ambiente de desenvolvimento dos profissionais de dados da organização. Em seguida, você pode se conectar com segurança usando a autenticação baseada em OAuth-2.0 e acessar diretamente dados no Salesforce Data Cloud a partir do Amazon SageMaker Data Wrangler, eliminando a necessidade de pipelines de ETL ou cópias de dados duráveis no S3. Você pode procurar objetos do Salesforce, criar consultas SQL para recuperar dados, associar outras fontes de dados (como o Amazon S3) e criar recursos usando mais de 300 transformações integradas na interface visual do SageMaker Data Wrangler. Em seguida, você pode treinar seu modelo personalizado com o SageMaker Training e registrá-lo no Model Registry. Por fim, você pode usar o modelo de projeto fornecido pelo SageMaker, que implanta o modelo em um endpoint do SageMaker e configura um Amazon API Gateway. Isso permite que os clientes habilitem invocações de inferência diretamente do Einstein Studio no Salesforce Data Cloud para apoiar aplicações de negócios.
A integração direta do Salesforce Data Cloud tem suporte em todas as regiões da AWS em que o SageMaker está disponível. Para saber mais, consulte o blog de ML da AWS, o blog da Salesforce e o documento técnico da AWS sobre o SageMaker Data Wrangler e o modelo de projeto fornecido pelo SageMaker para integração com o Salesforce Data Cloud.