- Ngày Pi AWS, được tổ chức vào ngày 14 tháng 3, nổi bật những tiến bộ của Amazon Web Services trong việc quản lý dữ liệu thông qua phân tích và AI.
- Năm nay, AWS nhấn mạnh việc tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất để hài hòa hóa phân tích và AI, phá vỡ các silo trong các doanh nghiệp.
- Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo, được giới thiệu tại re:Invent 2024, cung cấp một nền tảng hợp lý cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển.
- SageMaker Unified Studio thúc đẩy các chuyển đổi liền mạch giữa phân tích dữ liệu và phát triển AI, tích hợp các công cụ như Amazon Bedrock.
- SageMaker Lakehouse thống nhất các hồ dữ liệu và kho dữ liệu để cải thiện phân tích và ứng dụng AI/ML.
- Amazon S3 giới thiệu S3 Tables cho phân tích nhanh hơn, tạo điều kiện cho việc truy cập dữ liệu thống nhất với SageMaker Lakehouse.
- AWS nâng cao khả năng sẵn có theo khu vực và chức năng siêu dữ liệu, nhằm mục đích tích hợp dữ liệu liền mạch và thông minh.
Mỗi ngày 14 tháng 3, vào ngày có tính chất kỳ quặc nhưng lại có ý nghĩa toán học, Ngày Pi AWS nổi lên như một ngọn hải đăng của đổi mới trong đám mây, nhấn mạnh những bước tiến của Amazon Web Services trong việc chuyển đổi quản lý dữ liệu thông qua phân tích và AI. Ban đầu được tổ chức để kỷ niệm hành trình nổi bật của Dịch vụ Lưu trữ Đơn giản Amazon (Amazon S3), sự kiện này đã biến thành một triển lãm các tiến bộ tiên tiến hứa hẹn sẽ định nghĩa lại cách dữ liệu tương tác với thế giới kỹ thuật số.
Năm nay, ánh đèn spotlight chuyển sang tốc độ đổi mới nhanh chóng trong phân tích và AI, với trọng tâm đặc biệt vào việc tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất trong AWS. Khi các doanh nghiệp chuyển hướng sang AI với tốc độ chưa từng có, thách thức chính nằm ở việc hài hòa hóa các khối lượng công việc phân tích và AI trong một vũ trụ dữ liệu chung. Để phá vỡ các silo và hợp lý hóa các hoạt động, AWS đã giới thiệu một loạt các khả năng kết hợp dữ liệu, phân tích và AI thành một thực thể gắn kết.
Đứng đầu trong sự chuyển đổi này là thế hệ tiếp theo của Amazon SageMaker. Được công bố tại re:Invent 2024, SageMaker là một nền tảng toàn diện hỗ trợ khám phá dữ liệu, chuẩn bị, phát triển mô hình học máy và ứng dụng AI sinh. Trung tâm của sự phát triển này là SageMaker Unified Studio, một môi trường duy nhất thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phát triển. Studio này xóa bỏ sự phân mảnh của các công cụ, cho phép chuyển đổi liền mạch từ các truy vấn SQL đến các dự án học máy – tất cả dưới một mái nhà.
Hệ sinh thái này được nâng cao hơn nữa nhờ việc tích hợp các khả năng tiên tiến của Amazon Bedrock vào SageMaker. Sự kết hợp này cho phép người dùng nhanh chóng tạo mẫu và tùy chỉnh các ứng dụng AI sinh, tận dụng một nền tảng vững chắc trong các thực hành AI có trách nhiệm. Thêm vào đó, sự ra mắt của Amazon Q Developer trong SageMaker Unified Studio đánh dấu một kỷ nguyên mới của sự hỗ trợ trong phát triển AI, hỗ trợ người dùng với các nhiệm vụ từ truy vấn SQL đến xây dựng công việc ETL.
Đáng chú ý, SageMaker Lakehouse nổi lên như một cấu trúc chuyển đổi, thống nhất các hồ dữ liệu và kho dữ liệu khác nhau. Bằng cách tích hợp dữ liệu từ các nguồn như Amazon S3, Amazon Redshift và các ứng dụng bên thứ ba, lakehouse này cho phép các ứng dụng phân tích và AI/ML mạnh mẽ, cho phép các tổ chức truy vấn dữ liệu tại chỗ với độ linh hoạt và hiệu quả tuyệt vời. Các tích hợp Zero-ETL càng đơn giản hóa các quá trình dữ liệu, xóa bỏ các rào cản từng làm khó khăn cho việc quản lý dữ liệu.
Trong khi đó, Amazon S3, nhà cung cấp dữ liệu khổng lồ với hàng exabyte dữ liệu, tiếp tục mở rộng khả năng đáng gờm của mình. Với việc giới thiệu hỗ trợ tích hợp cho Apache Iceberg thông qua S3 Tables, các khối lượng công việc phân tích giờ đây có thể tận hưởng tốc độ truy vấn nhanh gấp ba lần. Việc tích hợp S3 Tables với SageMaker Lakehouse đơn giản hóa việc truy cập và quản lý dữ liệu trên các dịch vụ AWS, được tăng cường bởi các API mới hỗ trợ các ứng dụng tương thích với Iceberg.
Các nâng cấp không ngừng của AWS, bao gồm khả năng sẵn có theo khu vực mở rộng và chức năng siêu dữ liệu được cải thiện, giúp việc truy cập và hiểu dữ liệu S3 nhanh hơn và trực quan hơn. Những cải tiến này nhấn mạnh một sự thật duy nhất: tương lai của quản lý dữ liệu nằm ở việc tích hợp liền mạch, thông minh và hài hòa – một tầm nhìn mà AWS dường như sẵn sàng thực hiện.
Khi cảnh quan kỹ thuật số tiếp tục phát triển, phương châm trở nên rõ ràng: Khai thác toàn bộ sức mạnh của phân tích và AI đòi hỏi một cách tiếp cận dữ liệu thống nhất, không bị ràng buộc. Với AWS đặt nền tảng, kỷ nguyên của các hoạt động dữ liệu phân mảnh, vụng về đang nhường chỗ cho một bản giao hưởng của trí thông minh hợp lý, một nốt nhạc liên tục của tiến bộ mỗi lần.
Mở khóa sức mạnh của dữ liệu: Khám phá những đổi mới cách mạng của Ngày Pi AWS trong công nghệ đám mây
Giới thiệu
Ngày Pi AWS, được tổ chức vào mỗi ngày 14 tháng 3, đánh dấu một dịp quan trọng dành cho những tiến bộ của Amazon Web Services trong quản lý dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo. Ban đầu được thiết lập để vinh danh sự tiến hóa của Dịch vụ Lưu trữ Đơn giản Amazon (Amazon S3), sự kiện này đã phát triển thành một triển lãm các công nghệ tiên tiến cách mạng hóa cách dữ liệu tích hợp với các cảnh quan kỹ thuật số. Năm nay, Ngày Pi AWS nhấn mạnh sự đổi mới nhanh chóng trong phân tích và AI, nhấn mạnh một nền tảng dữ liệu thống nhất trong AWS. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về sự kiện và những chuyển biến mà nó báo hiệu cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Những đổi mới chính được công bố
Cải tiến Amazon SageMaker
Amazon SageMaker đã nổi lên như một nền tảng toàn diện cho phát triển học máy và AI:
– SageMaker Unified Studio: Môi trường tích hợp này cho phép sự hợp tác liền mạch giữa các chuyên gia dữ liệu, bao gồm mọi thứ từ khám phá và chuẩn bị dữ liệu đến phát triển mô hình học máy. Studio này cầu nối khoảng cách giữa các truy vấn SQL và các dự án AI sinh, đơn giản hóa quy trình làm việc.
– Tích hợp Amazon Bedrock: Bằng cách nhúng các khả năng của nó vào SageMaker, Amazon Bedrock tạo điều kiện cho việc tạo mẫu nhanh chóng và tùy chỉnh các ứng dụng AI sinh, thúc đẩy các thực hành AI có trách nhiệm.
– Amazon Q Developer: Tính năng mới được giới thiệu này hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ từ truy vấn SQL đến xây dựng công việc ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải), nâng cao hiệu suất của người dùng trong việc phát triển các ứng dụng AI.
SageMaker Lakehouse
SageMaker Lakehouse đóng vai trò là một cấu trúc quan trọng trong việc thống nhất các hồ dữ liệu và kho dữ liệu đa dạng. Sự tích hợp này cho phép các doanh nghiệp:
– Truy vấn tại chỗ: Phân tích và rút ra thông tin từ dữ liệu được lưu trữ trong Amazon S3, Amazon Redshift và các ứng dụng bên thứ ba một cách hiệu quả mà không bị trì hoãn do di chuyển dữ liệu.
– Tích hợp Zero-ETL: Đơn giản hóa các quy trình dữ liệu bằng cách loại bỏ các rào cản và cho phép các kết hợp dữ liệu liền mạch trong hệ sinh thái AWS.
Cải tiến Amazon S3
Amazon S3 vẫn là một trụ cột trong các dịch vụ của AWS, với những cải tiến gần đây bao gồm:
– S3 Tables với Apache Iceberg: Tính năng này tăng cường đáng kể thông lượng truy vấn, giúp các khối lượng công việc phân tích nhanh hơn gấp ba lần.
– Chức năng siêu dữ liệu được cải thiện: Khả năng sẵn có theo khu vực và chức năng siêu dữ liệu được cải thiện giúp đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu và tăng tốc độ hoạt động.
Các bước hướng dẫn & mẹo sống
Để tận dụng những khả năng mới của AWS, hãy làm theo các bước sau:
1. Kích hoạt SageMaker Unified Studio: Bắt đầu bằng cách truy cập SageMaker để khám phá giao diện thống nhất cho các nhiệm vụ dữ liệu khác nhau.
2. Tích hợp Amazon Bedrock: Sử dụng Bedrock để tăng tốc các dự án AI sinh của bạn trong khi đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc AI đạo đức.
3. Sử dụng S3 Tables: Chọn S3 Tables tích hợp với SageMaker Lakehouse để cải thiện quản lý dữ liệu và hiệu suất phân tích.
Các trường hợp sử dụng trong thực tế
– Công ty thương mại điện tử: Bằng cách khai thác các khả năng của AWS, các công ty thương mại điện tử có thể hợp lý hóa các hoạt động dữ liệu, nâng cao hiểu biết về khách hàng thông qua AI và tối ưu hóa logistics bằng cách sử dụng phân tích tiên tiến.
– Tổ chức y tế: Họ có thể hợp nhất dữ liệu bệnh nhân từ các nguồn khác nhau, cho phép hiểu biết về sức khỏe tốt hơn và y học cá nhân hóa thông qua các mô hình AI.
Dự báo thị trường & xu hướng ngành
Theo Gartner, thị trường dịch vụ đám mây toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể, với trọng tâm vào AI và phân tích. Những đổi mới mới nhất của AWS định vị nó như một nhà lãnh đạo trong việc cung cấp các giải pháp dữ liệu thống nhất, quy mô, thiết lập các tiêu chuẩn ngành cho các hoạt động dựa trên đám mây hiệu quả.
Khuyến nghị có thể hành động
Đối với các doanh nghiệp mong muốn tận dụng những đổi mới của AWS:
– Bắt đầu nhỏ: Tích hợp AI và phân tích dần dần bằng cách chọn các trường hợp sử dụng có tác động cao.
– Đầu tư vào học hỏi: Đào tạo đội ngũ dữ liệu của bạn về các công cụ mới nhất của AWS để tối đa hóa tiềm năng của họ.
– Ưu tiên bảo mật: Đảm bảo an ninh dữ liệu và tuân thủ bằng cách tận dụng các tính năng bảo mật tích hợp của AWS.
Kết luận
Ngày Pi AWS báo hiệu những đổi mới thú vị trong công nghệ đám mây, nhấn mạnh việc tích hợp liền mạch của dữ liệu, phân tích và AI. Bằng cách áp dụng các giải pháp dữ liệu thống nhất của AWS, các doanh nghiệp có thể chuyển từ các hoạt động dữ liệu phân mảnh sang một cách tiếp cận thông minh, hợp lý, đảm bảo lợi thế cạnh tranh bền vững trong thế giới kỹ thuật số ngày nay.
Để biết thêm thông tin về các dịch vụ của AWS, hãy truy cập AWS.
