Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー)
Amazon DataZone 上に構築された 1 つの環境で、分析と AI のためのすべてのデータとツールにアクセスできます
すべてのデータと AI を統合したエクスペリエンス
使い慣れた AWS ツールを使用して、データを検出して活用できます。これにより、モデル開発、生成 AI アプリケーション開発、データ処理、SQL 分析などの完全な開発ワークフローを 1 つの管理環境で実現できます。プロジェクトを作成または参加して、チームと共同作業したり、AI や分析アーティファクトを安全に共有したり、Amazon SageMaker Lakehouse を通じて Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、その他のデータソースに保存されているデータにアクセスしたりできます。AI と分析のユースケースが融合するにつれて、データチームによる Amazon SageMaker Unified Studio の活用方法が変わっていくことでしょう。
どんなジョブにも、最高クラスのツールを使う
Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI などの専用の AWS 分析および人工知能および機械学習 (AI/ML) サービスから、使い慣れたツールや機能に効率よくアクセスできます。ビジュアル ETL を使用して統合データパイプラインを構築し、統合ノートブックを使用してさまざまなコンピューティングリソースやクラスター間でシームレスに連携できます。組み込みの SQL エディタを使用すると、データレイク、データウェアハウス、データベース、アプリケーションに保存されているデータをクエリできます。
AI モデルを大規模にトレーニング、カスタマイズ、デプロイ
Amazon SageMaker AI のフルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して ML と基盤モデル (FM) を開発できます。SageMaker AI は、データ準備、トレーニング、ガバナンス、MLOps、推論、実験、パイプライン、モデルの監視と評価など、モデルライフサイクルの各ステップに特化したツールとインフラストラクチャを提供します。
カスタムの生成 AI アプリケーションを迅速に構築
Amazon Bedrock IDE (プレビュー) を使用して、信頼できる安全な環境で生成 AI アプリケーションを効率的に構築します。Amazon Bedrock ナレッジベース、ガードレール、エージェント、フローなどの高性能な FM と高度なカスタマイズ機能から選択できます。生成 AI アプリケーションを迅速にカスタマイズしてデプロイし、組み込みのカタログと共有して検出できるようにします。
Amazon Q Developer でデータジャーニーを加速
Amazon Q Developer は、プロジェクト用データの検出、コラボレーションの迅速な強化、ML モデルの安全な構築など、開発ライフサイクル全体にわたるタスクに使用できます。Amazon Q Developer とチャットして、各プロジェクトやユースケースのデータを把握して使用しましょう。Amazon Q では、コードの作成、SQL の生成、データの統合、トラブルシューティングなどを行うためのデータジャーニーを合理化できます。
お客様とパートナー
NatWest Group
「当社の Data Platform Engineering チームは、データエンジニアリング、ML、SQL、GenAI のタスク用に複数のエンドユーザーツールをデプロイしてきました。銀行全体のプロセスを簡素化するために、ユーザー認証とデータアクセス承認の合理化を検討してきました。Amazon SageMaker Unified Studio は既製のユーザーエクスペリエンスを提供してくれるので、組織全体に 1 つの環境をデプロイでき、データユーザーが新しいツールにアクセスするのに必要な時間を約 50% 短縮できます」。
– NatWest Group、CDAO、Zachery Anderson 氏
Trend Micro
「データアナリスト、ML サイエンティスト、データエンジニアが効率的に作業できるように、データ評価のプロセスを合理化したいと考えています。AWS との長期的なパートナーシップにより、Amazon SageMaker Unified Studio のローンチと、データアクセスを簡素化し、コラボレーションを強化する機能にわくわくしています」。
– Trend Micro、Chief Development Officer、Oscar Chang 氏
Adastra
「私たちは、組み込みのデータガバナンスとユーザーフレンドリーなインターフェイスを使用して、複雑なデータ分析、ML、GenAI アプリケーションを構築しています。Amazon SageMaker Unified Studio が登場する前は、お客様のデータ担当者や情報担当者のために複数のツールをデプロイすることはほとんど手作業で時間がかかり、堅牢なデータアーキテクチャのプロビジョニングを確保することは困難でした。Amazon SageMaker Unified Studio のおかげで、データエンジニアと ML サイエンティストのための単一のデータワーカーツールをデプロイできるようになりました。また、データインフラストラクチャのデプロイを自動化できるため、お客様のプロセスを簡素化し、エクスペリエンスを向上させることができます」。
– Adastra、Chief Technology and Strategy Officer、Zeeshan Saeed 氏
NTT データ
「お客様向けにデータ駆動型のアプリケーションを構築する場合、テクノロジーが統合された方法で連携する統一プラットフォームが必要です。Amazon SageMaker Unified Studio は、包括的な分析機能、統一されたスタジオエクスペリエンス、データウェアハウスとデータレイクにわたるデータ管理を統合するレイクハウスにより、ソリューション配信プロセスを合理化します。Amazon SageMaker Unified Studio は、お客様のデータプロジェクトの価値実現までの時間を最大 40% 短縮し、お客様のデジタルトランスフォーメーションジャーニーを加速するという当社の使命を達成するのに役立つと考えています」。
— NTT データ、Head of Solutions Sector、Akihiro Suzue 氏、NTT データ、Apps & Data Technology 部門 Senior Manager、Yuji Shono 氏、NTT データ、Digital Success Solutions 部門 Manager、Yuki Saito 氏
Salesforce
「Amazon SageMaker Unified Studio を使って Salesforce Data Cloud と Amazon Web Services (AWS) のデータソースをシームレスに接続し、コードリポジトリを統合し、CICD およびセキュリティコントロールを 1 つの環境でサポートできることを楽しみにしています。また、AWS チームと協力して、シームレスなデベロッパーエクスペリエンスを提供し、データエンジニアやデータサイエンティストなどのプロデベロッパー向けのコードを使用して Data Cloud を簡単にカスタマイズできるようにしています」。
– Salesforce、Sr. director of Product Management、Rohit Dar 氏
