AWS расширяет AI и ML сервисы новыми функциями и интеграциями
Анонсы AWS re:Invent для real-time сообщества
Помимо анонсов Amazon, Sumo Logic анонсировала четыре новые интеграции Sumo Logic AWS Quick Start и расширенную трассировку видимости в функции AWS Lambda.
На ежегодном AWS re:Invent на этой неделе Amazon Web Services сделало несколько анонсов, релевантных real-time сообществу. Например, анонсировано шесть новых возможностей для сервиса машинного обучения Amazon SageMaker, делающих ML более доступным и costeffective. Анонсы объединяют новые возможности, включая no-code среду для создания точных ML-предсказаний, более точную разметку данных с использованием высококвалифицированных аннотаторов, универсальный опыт Amazon SageMaker Studio notebook для более широкой коллаборации между доменами, компилятор для ML-обучения, делающий код более эффективным, автоматический выбор вычислительных инстансов для ML-инференса и serverless вычисления для ML-инференса.
AWS также анонсировал три новые возможности баз данных, делающие легче и более costeffective для клиентов масштабирование и запуск правильных баз данных для их задач. Анонсы вводят новый управляемый сервис базы данных для бизнес-приложений, позволяющий клиентам кастомизировать базовую базу данных и ОС, новый класс таблиц для Amazon DynamoDB, разработанный для снижения затрат на хранение редко используемых данных, и сервис, использующий ML для лучшей диагностики и устранения проблем производительности, связанных с базой данных.
Дополнительно Amazon анонсировал новые инстансы Amazon EC2 C7g, работающие на последнем поколении кастомных процессоров AWS Graviton3, доступные в превью. Amazon EC2 C7g инстансы разработаны для compute-intensive рабочих нагрузок, таких как CPU-based ML-инференс. Они также поддерживают Elastic Fabric Adapter (EFA) для приложений, требующих высокие уровни межнодовой коммуникации.
Sumo Logic укрепляет свои AWS-предложения
Также на конференции Sumo Logic анонсировала четыре новые интеграции Sumo Logic AWS Quick Start для быстрого доступа к инсайтам безопасности и соответствия и поддержки Amazon Inspector. Выстроенные в соответствии с AWS Security Reference Architecture, интеграции Quick Start автоматизируют сбор и анализ событий безопасности.
Конкретно, Sumo Logic предлагает 12 интеграций Quick Start для Amazon Web Services, доставляющих out-of-the-box запросы, алерты и дашборды для быстрого обнаружения активных угроз. Это позволяет инженерам безопасности установить общую архитектуру для решения критических кейсов обнаружения и расследования. Это включает новый AWS Inspector, а также интеграции для AWS GuardDuty, AWS Web Application Firewall (WAF) и AWS Security Hub.
См. также: Continuous Intelligence Insights
Как интеграционный партнер для Amazon Inspector, Sumo Logic раскрывает тренды и идентифицирует аномалии в результатах сканирования Inspector в реальном времени. Это помогает клиентам выявлять критические инсайты безопасности, понимая, как изменения приложения и инфраструктуры влияют на результаты сканирования, чтобы обеспечить критические инсайты, необходимые клиентам для успеха.
Дополнительно Sumo Logic анонсировала расширенную трассировочную видимость в функции AWS Lambda, теперь доступную. На базе AWS CloudWatch, AWS CloudTrail и OpenTelemetry, Sumo Logic теперь использует телеметрию AWS Lambda: логи, метрики и трассировки, необходимые для обеспечения полной end-to-end видимости приложения.
Это позволяет Sumo Logic доставлять унифицированную наблюдаемость клиентам, строящим и эксплуатирующим Lambda-функции, предоставляя уникальные представления в использование ресурсов и производительность стека приложений для лучшего возможного end-user опыта. Помимо телеметрии, Sumo Logic анализирует, как функции выполняются во время транзакций, и коррелирует эту производительность с широким спектром Amazon-сервисов в клиентском приложении.
Интернет вещей
- Освоение машинного обучения на AWS: всеобъемлющее руководство
- Использование машинного обучения для оптимизации управления цепочкой поставок MRO
- Практикум по машинному обучению на reTerminal: Edge Impulse и ARM NN Demo
- Повышение надежности и снижение простоев: Машинное обучение трансформирует обслуживание
- Как ИИ, Data Science и Machine Learning движут next-gen веб-дизайн
- Принятие ИИ и машинного обучения в закупках: возможности, вызовы и лучшие практики
- Устройство токарных станков: основные узлы, функции и современное ЧПУ-применение
- Elementary Robotics привлекает $13 млн серии А для расширения промышленных ML и компьютерного зрения
- Глубокое обучение: трансформация отраслей интеллектуальной автоматизацией
- Как ИИ и машинное обучение революционизируют ЧПУ обработку