Amazon SageMaker รองรับงานการประมวลผลเชิงภูมิศาสตร์ตอนนี้
Amazon SageMaker รองรับงานการประมวลผลเชิงภูมิศาสตร์ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML สามารถเรียกใช้ปริมาณงาน ML ระดับดาวเคราะห์ได้ง่ายขึ้น ในการเรียกใช้ปริมาณงานขนาดใหญ่ดังกล่าว ลูกค้าต้องการคลัสเตอร์คำนวณที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถปรับขนาดตั้งแต่หลายสิบอินสแตนซ์เพื่อประมวลผลบล็อกในเมือง ไปจนถึงหลายพันอินสแตนซ์สำหรับการประมวลผลระดับดาวเคราะห์ การจัดการคลัสเตอร์การคำนวณ DIY ด้วยตนเองนั้นช้าและมีราคาแพง นอกจากนี้ การสร้างและบำรุงรักษาสภาพแวดล้อมที่ได้มาตรฐานเพื่อเข้าถึง ประมวลผล และแสดงภาพข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์นั้นซับซ้อนใช้เวลานานและมีราคาแพง
ด้วยการเปิดตัวครั้งนี้ ลูกค้าสามารถใช้คอนเทนเนอร์เชิงภูมิศาสตร์ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะของ SageMaker พร้อมกับงาน Processing เพื่อประสบการณ์ที่ง่ายและจัดการเพื่อสร้างและเรียกใช้คลัสเตอร์ คอนเทนเนอร์เชิงภูมิศาสตร์ที่สร้างขึ้นตามมาตรฐานของ SageMaker ช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงแคตตาล็อกข้อมูลเชิงพื้นที่ประมวลผลข้อมูลด้วยอัลกอริทึมโอเพนซอร์สหรือโมเดล ML ที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า และแสดงภาพการคาดการณ์บนแผนที่และทำงานร่วมกับสมาชิกในทีมคนอื่น ๆ ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดคุณสามารถปรับขนาดปริมาณงานเชิงภูมิศาสตร์ของคุณด้วยงานการประมวลผล SageMaker คุณเพียงระบุสคริปต์ที่กำหนดปริมาณงานของคุณ ตำแหน่งของข้อมูลเชิงพื้นที่ของคุณใน Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) และคอนเทนเนอร์เชิงภูมิศาสตร์ SageMaker Processing จัดเตรียมทรัพยากรคลัสเตอร์เพื่อให้คุณดำเนินการโหลดงาน ML เชิงภูมิศาสตร์ในระดับเมือง ประเทศ หรือทวีป
การสนับสนุนภาพเชิงพื้นที่ภายในงานประมวลผล SageMaker มีให้บริการโดยทั่วไปในภูมิภาค US West (Oregon)
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ Geospatial ML โปรด ไปที่หน้าเว็บ หรือดูเอกสารของเรา