Amazon SageMaker SSS

Yeni nesil SageMaker; veri, analiz ve yapay zekaya yönelik birleşik bir platformdur. Yaygın olarak benimsenen AWS makine öğrenimi (ML) ve analiz yeteneklerini bir araya getiren yeni nesil SageMaker, tüm verilerinize birleşik erişim ile analiz ve yapay zeka için entegre bir deneyim sunar. SageMaker, yazılım geliştirme için en yetenekli üretken yapay zeka asistanı Amazon Q Developer tarafından hızlandırılan model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analitiği için tanıdık AWS hizmetlerini kullanarak birleşik bir stüdyoda daha hızlı işbirliği yapmanıza ve derlemenize olanak tanır. Ayrıca kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için yerleşik yönetişim ile veri göllerinde, veri ambarlarında veya üçüncü taraf ya da federe veri kaynaklarında depolanmış tüm verilerinize erişebilirsiniz.

Birleşik bir veri, analiz ve yapay zeka deneyimi sunmak amacıyla yaygın olarak benimsenen SageMaker hizmetini kapsamlı AWS verileri, analiz ve yapay zeka yetenekleri kümesiyle genişlettik. Veri düzenleme, yapay zeka modellerinin oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması için SageMaker'daki mevcut yapay zeka/makine öğrenimi özellikleri kümesi bundan böyle Amazon SageMaker AI olarak anılacaktır. SageMaker AI, yeni nesil SageMaker'a entegredir ve ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini büyük ölçekte oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya özel olarak odaklanmak isteyenler için bağımsız bir hizmet olarak da sunulmaktadır.

Yeni nesil SageMaker şunları içerir:

• Amazon SageMaker Unified Studio: Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock ve SageMaker AI gibi amaca yönelik AWS analizleri ve AI/ML hizmetlerinden tanıdık araçlara ve işlevlere erişmek ve bunları kullanmak için tek bir geliştirme ortamında oluşturun.
• Amazon SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi: Amazon DataZone üzerinde oluşturulan Amazon SageMaker Kataloğu ile verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfedin, yönetin ve iş birliği yapın.

Amazon SageMaker, Apache Iceberg ile tamamen uyumlu bir açık göl evi mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Tüm verilerinizi Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları, üçüncü taraf ve birleşik veri kaynakları arasında birleştirir.

Yeni nesil SageMaker aşağıdaki yetenekleri içerir:

• SageMaker Unified Studio: Tek bir ortamda analitik ve yapay zeka için tüm verileriniz ve araçlarınız ile oluşturun.
• SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi: Amazon DataZone üzerinde oluşturulan SageMaker Kataloğu ile verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfedin, yönetin ve iş birliği yapın.
• Model geliştirme: SageMaker AI (eski adıyla SageMaker) ile tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla hem makine öğrenimi hem de altyapı modelleri (FM'ler) oluşturun, eğitin ve dağıtın.
• Üretken yapay zeka uygulaması geliştirme: Amazon Bedrock ile üretken yapay zeka uygulamalarını oluşturun ve ölçeklendirin.
• SQL analizi: En uygun fiyatlı SQL motoru olan Amazon Redshift ile öngörüler elde edin.
• Veri işleme: Athena, Amazon EMR ve AWS Glue'daki açık kaynaklı çerçeveleri kullanarak analiz ve yapay zeka için verileri analiz edin, hazırlayın ve entegre edin.

Amazon SageMaker, Apache Iceberg ile tamamen uyumlu bir açık göl evi mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Tüm verilerinizi Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları, üçüncü taraf ve birleşik veri kaynakları arasında birleştirir.

Yaygın olarak benimsenen AWS makine öğrenimi ve analiz yeteneklerini bir araya getiren yeni nesil SageMaker, tüm verilerinize birleşik erişim ile analiz ve yapay zeka için entegre bir deneyim sunar. Bu birleşik yaklaşım verilerinizle daha verimli çalışmanıza, ekipler arasındaki iş birliğini artırmanıza ve genel üretkenliği geliştirmenize yardımcı olur.

SageMaker şunları yapmanızı sağlar:

• Model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analizi için aşina olduğunuz AWS hizmetlerini kullanarak tek bir veri ve yapay zeka geliştirme ortamında iş birliği yapın ve daha hızlı oluşturun.
• Hem makine öğrenimi hem de altyapı modellerini eğitmek, özelleştirmek ve dağıtmak üzere geniş bir araç kümesiyle yapay zeka kullanım örneklerinizi geliştirin ve ölçeklendirin. İşletmenize özel olarak uyarlanmış üretken yapay zeka uygulamalarını hızla oluşturun.
• Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları ve üçüncü taraf veya federe veri kaynakları genelindeki tüm verilerinizi birleştirmek için açık bir veri göl eviyle veri silolarını azaltın.
• Doğru kullanıcının doğru verilere, makine öğrenimi modellerine, üretken yapay zeka geliştirme yapıtlarına ve işlem kaynaklarına doğru amaçla eriştiğinden emin olmak için yerleşik veri ve yapay zeka yönetişimiyle kurumsal güvenlik ihtiyaçlarınızı karşılayın.

Evet. Özel iş gereksinimlerinize dayalı olarak, SageMaker AI (eski adıyla SageMaker), büyük veri işleme için Amazon EMR, AWS Glue ve veri ambarı oluşturma için Amazon Redshift gibi bireysel AWS hizmetlerini bağımsız olarak kullanmaya devam edebilirsiniz. Bu durum ayrı ayrı hizmetlerinizi halihazırdaki kullanma şekliniz üzerinde bir etki yaratmaz.

SageMaker, bu hizmetlere erişimi mümkün kılan kullanıcı dostu birleşik bir arabirim sağlayarak ek bir avantaj sunar. Bu yaklaşım; verilerinizle daha etkili bir şekilde yenilik yapmanızı, ekipler arasında iş birliğini artırmanızı ve genel üretkenliği geliştirmenizi sağlar.

SageMaker, SageMaker Unified Studio, SageMaker Data ve AI Governance genelinde kapsamlı bir AWS AI ve analitik hizmetleri setini ve açık göl evi mimarisini bir araya getiriyor.

SageMaker Birleşik Stüdyo'dan, mevcut AWS hizmetlerini kullanarak veri işleme, SQL analizi, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka uygulama geliştirme yeteneklerine erişebilirsiniz. Veri işleme için Athena, AWS Glue, Amazon EMR ve Apache Airflow İçin Amazon Yönetilen İş Akışları (Amazon MWAA) gibi hizmetler, analiz ve yapay zekaya yönelik verileri her ölçekte analiz eder, hazırlar, entegre eder ve düzenler. SQL Analytics için Amazon Redshift ve Athena, göl evindeki birleşik verileriniz üzerinde güçlü SQL analiz yetenekleri sağlar. Makine öğrenimi yetenekleri, makine öğrenimi ve altyapı modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için SageMaker AI (eski adıyla SageMaker) tarafından sağlanır. Ek olarak, Amazon Bedrock'ı kullanarak üretken yapay zeka uygulamaları geliştirebilirsiniz.

SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi, verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfetmek, yönetmek ve iş birliği yapmak için Amazon DataZone üzerinde oluşturulan SageMaker Kataloğu'ndaki birleşik veri yönetimi deneyimi aracılığıyla uçtan uca yerleşik yönetişim sağlar.

SageMaker göl evi mimarisi, Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları ve üçüncü taraf ve birleşik veri kaynakları arasında birleşik veri erişimi sağlamak için AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation ve Amazon Redshift genelinde birden fazla katalog hizmeti üzerine inşa edilmiştir.

Ayrıca, bu hizmetlerin AWS Yönetim Konsolu üzerinden bağımsız özellikler olarak kullanılmaya devam ediyor olması kullanım örnekleriniz bağlamında size esneklik sağlar. Analiz ve yapay zeka deneyimlerini birleştirmek için 2025 yılında SageMaker'ı daha fazla hizmet ekleyerek geliştireceğiz. Bunlar arasında Amazon OpenSearch Hizmeti ile arama analizi, Amazon QuickSight ile iş zekası ve AWS akış hizmetleri portföyü ile akış yer almaktadır.

SageMaker'ı kullanmaya başlamak kolaydır. İlk adım, iş biriminiz için varlıklarınızı, kullanıcılarınızı ve projelerini birbirine bağlamak için bir etki alanı olan bir etki alanı oluşturmak için SageMaker Unified Studio yönetim konsoluna gitmektir. Konsolda, Etki alanı oluştur seçeneğini seçtiğinizde size, Hızlı kurulum ve Manuel kurulum olmak üzere iki seçenek sunulur. Daha sonra özelleştirilebilecek bir dizi varsayılan yapılandırma kümesiyle kullanıma başlamak için Hızlı kurulum'u seçin. Alternatif olarak, etki alanınızı oluştururken ayarlarınız üzerinde tam kontrol sağlayan Manuel kurulum seçeneğini de belirleyebilirsiniz. Etki alanınız oluşturulduktan sonra analiz ve yapay zeka için tüm verilerinizi ve yapılandırılmış araçlarınızı kullanabileceğiniz SageMaker Birleşik Stüdyo'ya (tarayıcı temelli bir web uygulaması) gidebilirsiniz. Nasıl kullanmaya başlayacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için SageMaker belgelerine bakın.

Amazon EMR, AWS Glue ve Athena gibi AWS hizmetlerindeki mevcut veri geliştirme deneyimleriniz kullanılabilir durumda kalır. Bu da oluşturduğunuz tüm mevcut kod ve kaynakların kesintisiz olarak kullanılmaya devam edebileceği anlamına gelir. 2025'in 1. çeyreğinde, mevcut kod tabanınızı birleşik SageMaker deneyimine taşımak için kullanımı kolay yükseltme betikleri ve kapsamlı yönergeler sağlayacağız.

Amazon SageMaker Unified Studio ve SageMaker Catalog, Amazon DataZone üzerinde oluşturulmuştur (aynı arka uç varlık mağazası/veritabanı, kimlik ve erişim mekanizmaları ve API'ler kullanılarak) ve bu nedenle Amazon DataZone ile aynı uyumluluk programlarının tümünün kapsamına dahildir. Amazon DataZone kapsamında yer alan programları görmek için lütfen Uyumluluk Program ına Göre Kapsamlı Hizmetler listesine bakın. Buna SOC, belirli ISO sertifikaları, PCI DSS ve HITRUST CSF dahildir. Amazon Datazone ayrıca HIPAA için uygun hizmetler listesine dahil edilmiştir.

SageMaker'daki bir proje varlığı, kullanıcıların işlerini düzenlemelerine ve gerçekleştirdikleri işlere ilişkin iş bağlamı sağlamalarına yardımcı olur. Kullanıcıların makine öğrenimi modelleri, not defterleri, sorgular, panolar ve üretken yapay zeka uygulamaları gibi veriler ve yapıtlar üzerinde iş birliği yapabilecekleri iş birliğine dayalı bir çalışma alanı sağlar. Projeler, proje içindeki verilere ve araçlara yalnızca projeye açıkça eklenen kullanıcıların erişebileceği şekilde korunur. Proje, proje tarafından seçilen özelliklere (ör. bir veri gölü) dayalı olarak AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolleri oluşturur ve kullanıcılara işlerini yapmaları için gerekli erişimi sağlar. Projeler, aynı hesap içinde iş izolasyonu ve ayrıca bir güvenlik sınırı (güvenlik grubu ve IAM rolleri) da sağlar.

Amazon Q Geliştirici, geliştirme yaşam döngüsü boyunca üretkenliğinizi artıran SageMaker deneyimine entegre edilmiş, etkileşimli bir üretken yapay zeka yardımcısıdır. Bir sohbet arabirimi aracılığıyla, doğal dili kullanarak SageMaker hakkında sorular sorabilir, kodla ilgili yardım alabilir ve veri kümeleri gibi kaynakları keşfedebilirsiniz. Amazon Q Geliştirici, kendisiyle sohbet ettiğinizde SageMaker geliştirme deneyimi boyunca kişiselleştirilmiş rehberlik ve otomatik yardım sağlamak için mevcut sohbetinizin bağlamını kullanır. Amazon Q Geliştirici, kod tartışmalarında size yardımcı olabilir, satır içi kod tamamlamaları sağlayabilir, SQL sorguları oluşturabilir, veri kümelerini bulup entegre edebilir ve özel geliştirme ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış akıllı destek sunabilir.

Amazon Q Geliştirici, işinizin nüanslarını anlayarak geliştirme sürecinizi kolaylaştıran ve SageMaker ortamındaki genel üretkenliği artıran hedefe yönelik, bağlama duyarlı yardım sunar.

SageMaker, eksiksiz veri ve yapay zeka iş akışları için güçlü araçları bir araya getiren birleşik, web tabanlı bir ortam sağlar. Yerleşik IDE'ler yapay zeka/makine öğrenimi geliştirme çalışmalarına olanak tanıyarak PySpark, AWS Glue ve Amazon EMR gibi çerçeve ve hizmetlerle çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli verileri işlemenizi sağlar.

Sürüm denetimi ve iş akışı yönetimi için kodlarınızı Git'e gönderebilir ve Amazon MWAA'yı kullanarak iş akışları tanımlayabilirsiniz. Entegre SQL sorgu düzenleyicisi, daha kolay şekilde sorguları kaydetme ve paylaşma, ayrıca yeni veri kümeleri oluşturma yeteneği ile verileri keşfetmenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanır.

Amazon SageMaker not defterleri, JumpStart, HyperPod, MLFlow, İşlem Hatları ve Model Kayıt Defteri gibi bilindik SageMaker AI araçları, model geliştirmeyi kolaylaştırır. Bu süreçler boyunca Amazon Q Geliştirici, SageMaker araçlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilerek veri keşfi, hazırlama, işlem hattı oluşturma, model oluşturma ve eğitme, ayrıca kod dağıtımı konularında akıllı yardım sağlar.

SageMaker Unified Studio ile entegre olan Amazon Bedrock IDE, üretken yapay zeka uygulamaları geliştirmek için kapsamlı bir ortam sağlar. Bu sezgisel arabirim, Amazon Bedrock'ın yüksek performanslı FM'lerine ve gelişmiş özelleştirme özelliklerine erişim sağlayarak güvenilir ve güvenli bir ortamda uygulama geliştirme süreçlerini hızlandırmanıza yardımcı olur.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Aracılar ve İstem Akışları gibi güçlü özellikleri kullanarak ekibinizin üretken yapay zeka uygulamalarını özel iş ihtiyaçlarınıza göre hızla uyarlamasını ve sorumlu yapay zeka yönergelerinize bağlı kalmasını sağlayabilirsiniz. SageMaker, yönetilen erişiminizi destekler ve erişim denetimli paylaşım ve git destekli denetlenebilirlik yoluyla işlevler arası güvenli iş birliğine olanak tanır.

SageMaker'ın göl evi mimarisi, AWS veri gölleri, veri ambarları, üçüncü taraf uygulamalar ve operasyonel veritabanları arasındaki verileri birleştirir. Sıfır ETL entegrasyonları, birleştirilmiş sorgu kaynakları ve 240'tan fazla bağlayıcı aracılığıyla verilerinize tek bir yerden hızlı ve kolay erişim imkanı sağlar.

SageMaker, Amazon DataZone üzerinde oluşturulan SageMaker Kataloğu'ndaki birleşik veri yönetimi deneyimi aracılığıyla uçtan uca yerleşik yönetişim sağlar. Bu yaklaşım; kuruluşunuzdaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri varlıklarını, makine öğrenimi modellerini ve uygulamaları katalog haline getirmenizi, keşfetmenizi, analiz etmenizi, yönetmenizi ve bunlara erişmenizi sağlar. SageMaker, doğru kişilerin doğru varlıklara uygun erişime sahip olmasını sağlayarak sağlam güvenlik ve uyumluluk standartlarını sürdürür.

SageMaker'da veri işlem hatlarını birden çok şekilde oluşturabilir ve yönetebilirsiniz. Amazon SageMaker Veri İşleme; verilerinizi birleşik bir deneyimde entegre etmenizi, hazırlamanızı ve keşfetmenizi sağlamak için Amazon EMR, Athena, AWS Glue ve Amazon MWAA'yı bir araya getirir. SageMaker AI ile makine öğrenimine özgü model düzenlemesi için işlem hatları ve Amazon MWAA ile veri işlem hatları ve iş akışları oluşturabilirsiniz. Karmaşık ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemlerini ortadan kaldırarak ve hizmetler arasında doğrudan veri çoğaltmaya imkan vererek veri taşımayı basitleştiren sıfır ETL entegrasyonlarını da kullanabilirsiniz. Zero-ETL nedir? Sitesini Ziyaret Edin daha fazla bilgi edinmek için.

SageMaker'ı kullanırken, SageMaker aracılığıyla erişilebilen çeşitli AWS hizmetlerine ilişkin fiyatlandırma modeline göre ücretlendirilirsiniz. SageMaker içinde entegre deneyimi sağlayan veri ve yapay zeka geliştirme ortamı olan SageMaker Unified Studio'yu kullanmak için ayrı bir maliyet yoktur. Daha fazla bilgi için SageMaker fiyatlandır masını ziyaret edin.

SageMaker Ücretsiz Kullanım, veri ve yapay zeka ile ücretsiz olarak hızlı bir şekilde yenilikler geliştirmeye başlamanıza yardımcı olur. Ayrıntılar için SageMaker fiyatlandır masına bakın.

Yeni nesil SageMaker ABD Doğu (Kuzey Virginia), ABD Doğu (Ohio), ABD Batı (Oregon), Asya Pasifik (Seul), Asya Pasifik (Singapur), Asya Pasifik (Sidney), Asya Pasifik (Tokyo), Kanada (Orta), Avrupa (Frankfurt), Avrupa (İrlanda), Avrupa (Londra), Avrupa (Paris) ve Güney Amerika (Sao Paulo) AWS Bölgelerinde mevcuttur. Gelecekteki güncellemeler için AWS Bölgesel Hizmetler Listesine bakın.

Evet. SageMaker, görev açısından kritik analiz ve yapay zeka iş yüklerinin gerektirdiği tutarlı performansı ve çalışma süresini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Birden fazla hizmet bileşeninden oluşan bir birleşik platform olarak, hizmet erişilebilirliği kullanılan hizmet bileşenine bağlıdır.

Her bir hizmete ilişkin hizmet düzeyi sözleşmeleri (SLA'lar) hakkında ayrıntılı bilgi için ilgili SLA belgelerine bakın. SLA'lar, SageMaker deneyimini oluşturan çeşitli hizmetler için size belirli çalışma süresi garantileri ve güvenilirlik taahhütleri sağlayacaktır.

Mevcut SLA belgeleri aşağıdakileri içerir:

• SageMaker AI SLA
• Amazon Bedrock SLA
• Amazon Redshift SLA
• Amazon EMR SLA
• Athena SLA
• AWS Glue SLA
• Amazon DataZone SLA
• Lake Formation SLA
• Amazon S3 SLA