AWS diposisikan dalam kategori Leaders di 2022 IDC MarketScape untuk APEJ AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Vendor Assessment

IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment yang baru-baru ini diterbitkan menempatkan AWS dalam kategori Pemimpin. Ini adalah evaluasi analis khusus APEJ pertama dan satu-satunya yang berfokus pada perangkat lunak siklus hidup AI dari IDC. Vendor yang dievaluasi untuk MarketScape ini menawarkan berbagai alat perangkat lunak yang diperlukan untuk mendukung pengembangan model pembelajaran mesin (ML) end-to-end, termasuk persiapan data, pembuatan dan pelatihan model, operasi model, evaluasi, penerapan, dan pemantauan. Alat tersebut biasanya digunakan oleh data scientist dan developer ML mulai dari eksperimen hingga penyebaran produksi solusi AI dan ML.

Alat siklus hidup AI sangat penting untuk menghasilkan solusi AI/ML. Mereka melakukan beberapa langkah di luar eksperimen AI/ML: untuk mencapai penerapan di mana saja, kinerja dalam skala besar, pengoptimalan biaya, dan yang semakin penting, mendukung manajemen risiko model yang sistematis—dapat dijelaskan, kekokohan, penyimpangan, perlindungan privasi, dan banyak lagi. Bisnis membutuhkan alat ini untuk membuka nilai aset data perusahaan dalam skala yang lebih besar dan kecepatan yang lebih cepat.

Persyaratan Vendor untuk IDC MarketScape

Agar dipertimbangkan untuk MarketScape, vendor harus menyediakan produk perangkat lunak untuk berbagai aspek proses ML end-to-end di bawah unit penyimpanan stok produk (SKU) independen atau sebagai bagian dari platform perangkat lunak AI umum. Produk harus didasarkan pada IP perusahaan sendiri, dan produk harus menghasilkan pendapatan lisensi perangkat lunak atau pendapatan perangkat lunak berbasis konsumsi selama setidaknya 12 bulan di APEJ per Maret 2022. Perusahaan harus menjadi salah satu dari 15 vendor teratas menurut pendapatan yang dilaporkan pada tahun 2020–2021 di wilayah APEJ, menurut AI Software Tracker IDC. AWS memenuhi kriteria dan dievaluasi oleh IDC bersama dengan delapan vendor lainnya.

Hasil evaluasi komprehensif IDC dipublikasikan Oktober 2022 di IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS diposisikan dalam kategori Pemimpin berdasarkan kemampuan saat ini. Strategi AWS adalah melakukan investasi berkelanjutan dalam layanan AI/ML untuk membantu pelanggan berinovasi dengan AI dan ML.

posisi AWS

“AWS ditempatkan dalam kategori Pemimpin dalam latihan ini, menerima peringkat lebih tinggi dalam berbagai kategori penilaian—luasnya layanan perkakas yang disediakan, opsi untuk menurunkan biaya kinerja, kualitas layanan dan dukungan pelanggan, dan kecepatan inovasi produk, untuk menyebutkan sedikit."

– Jessie Danqing Cai, Associate Research Director, Big Data & Analytics Practice, IDC Asia/Pasifik.

Visual di bawah adalah bagian dari MarketScape dan menunjukkan posisi AWS yang dievaluasi berdasarkan kemampuan dan strategi.

Model analisis vendor IDC MarketScape dirancang untuk memberikan ikhtisar tentang kebugaran kompetitif pemasok TIK di pasar tertentu. Metodologi penelitian menggunakan metodologi penilaian yang ketat berdasarkan kriteria kualitatif dan kuantitatif yang menghasilkan ilustrasi grafis tunggal dari posisi masing-masing vendor dalam pasar tertentu. Skor Kemampuan mengukur produk vendor, go-to-market, dan eksekusi bisnis dalam jangka pendek. Skor Strategi mengukur keselarasan strategi vendor dengan persyaratan pelanggan dalam jangka waktu 3–5 tahun. Pangsa pasar vendor diwakili oleh ukuran ikon.

Amazon SageMaker dievaluasi sebagai bagian dari MarketScape

Sebagai bagian dari evaluasi, IDC mendalami Amazon SageMaker kemampuan. SageMaker adalah layanan yang dikelola sepenuhnya untuk membangun, melatih, dan menerapkan model ML untuk kasus penggunaan apa pun dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja yang dikelola sepenuhnya. Sejak peluncuran SageMaker pada tahun 2017, lebih dari 250 kemampuan dan fitur telah dirilis.

Praktisi ML seperti ilmuwan data, insinyur data, analis bisnis, dan profesional MLOps menggunakan SageMaker untuk mendobrak hambatan di setiap langkah alur kerja ML melalui pilihan lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) atau antarmuka tanpa kode. Dimulai dengan persiapan data, SageMaker memudahkan untuk mengakses, melabeli, dan memproses data terstruktur (data tabular) dan data tidak terstruktur (foto, video, geospasial, dan audio) dalam jumlah besar untuk ML. Setelah data disiapkan, SageMaker menawarkan notebook yang dikelola sepenuhnya untuk pembuatan model dan mengurangi waktu pelatihan dari beberapa jam menjadi beberapa menit dengan infrastruktur yang dioptimalkan. SageMaker memudahkan penerapan model ML untuk membuat prediksi dengan performa harga terbaik untuk kasus penggunaan apa pun melalui berbagai pilihan infrastruktur ML dan opsi penerapan model. Terakhir, alat MLOps di SageMaker membantu Anda menskalakan penerapan model, mengurangi biaya inferensi, mengelola model secara lebih efektif dalam produksi, dan mengurangi beban operasional.

MarketScape menyebutkan tiga kekuatan untuk AWS:

• Fungsionalitas dan penawaran – SageMaker menyediakan seperangkat alat yang luas dan mendalam untuk persiapan data, pelatihan model, dan penerapan, termasuk silikon buatan AWS: Inferensi AWS untuk beban kerja inferensi dan Pelatihan AWS untuk beban kerja pelatihan. SageMaker mendukung penjelasan model dan deteksi bias melalui Memperjelas Amazon SageMaker.
• Penyampaian layanan – SageMaker tersedia secara native di AWS, platform cloud publik terbesar kedua di wilayah APEJ (berdasarkan IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, data 2021), dengan wilayah di Jepang, Australia, Selandia Baru, Singapura, India, Indonesia , Korea Selatan, dan Tiongkok Raya. Zona lokal tersedia untuk melayani pelanggan di negara-negara ASEAN: Thailand, Filipina, dan Vietnam.
• Peluang pertumbuhan – AWS secara aktif berkontribusi pada proyek sumber terbuka seperti Gluon dan terlibat dengan pengembang regional dan komunitas siswa melalui banyak acara, kursus online, dan Lab Studio Amazon SageMaker, lingkungan notebook SageMaker tanpa biaya.

SageMaker diluncurkan pada re:Invent 2022

Inovasi SageMaker berlanjut di AWS re:Invent 2022, dengan delapan kemampuan baru. Peluncuran mencakup tiga kemampuan baru untuk tata kelola model ML. Karena jumlah model dan pengguna dalam organisasi meningkat, menjadi lebih sulit untuk menetapkan kontrol akses yang paling tidak memiliki hak istimewa dan menetapkan proses tata kelola untuk mendokumentasikan informasi model (misalnya, input dataset, informasi lingkungan pelatihan, deskripsi penggunaan model, dan peringkat risiko) . Setelah model diterapkan, pelanggan juga perlu memantau bias dan penyimpangan fitur untuk memastikan kinerjanya sesuai harapan. Manajer peran baru, kartu model, dan dasbor model menyederhanakan kontrol akses dan meningkatkan transparansi untuk mendukung Tata kelola model ML.

Ada juga tiga peluncuran terkait Studio Amazon SageMaker notebook. Notebook SageMaker Studio memberi para praktisi pengalaman notebook yang dikelola sepenuhnya, mulai dari eksplorasi data hingga penerapan. Saat tim tumbuh dalam ukuran dan kompleksitas, lusinan praktisi mungkin perlu mengembangkan model secara kolaboratif menggunakan notebook. AWS terus menawarkan yang terbaik pengalaman buku catatan untuk pengguna, dengan diluncurkannya tiga fitur baru yang membantu Anda mengoordinasikan dan mengotomatiskan kode notebook.

Untuk mendukung penerapan model, kemampuan baru di SageMaker membantu Anda menjalankan pengujian bayangan untuk mengevaluasi model ML baru sebelum rilis produksi dengan menguji kinerjanya terhadap model yang diterapkan saat ini. Pengujian bayangan dapat membantu Anda menemukan potensi kesalahan konfigurasi dan masalah kinerja sebelum berdampak pada pengguna akhir.

Terakhir, SageMaker meluncurkan dukungan untuk ML geospasial, memungkinkan data scientist dan engineer ML untuk dengan mudah membuat, melatih, dan menerapkan model ML menggunakan data geospasial. Anda dapat mengakses sumber data geospasial, operasi pemrosesan yang dibuat khusus, model ML terlatih, dan alat visualisasi bawaan untuk menjalankan ML geospasial lebih cepat dan dalam skala besar.

Saat ini, puluhan ribu pelanggan menggunakan Amazon SageMaker untuk melatih model dengan miliaran parameter dan membuat lebih dari 1 triliun prediksi per bulan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang SageMaker, kunjungi halaman web dan jelajahi bagaimana infrastruktur, alat, dan alur kerja yang terkelola sepenuhnya dapat membantu Anda mempercepat pengembangan model ML.

---

Tentang Penulis

Kimberly Madia adalah Manajer Pemasaran Produk Utama dengan AWS Machine Learning. Sasarannya adalah memudahkan pelanggan untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin menggunakan Amazon SageMaker. Untuk bersenang-senang di luar pekerjaan, Kimberly suka memasak, membaca, dan berlari di San Francisco Bay Trail.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-positioned-in-the-leaders-category-in-the-2022-idc-marketscape-for-apej-ai-life-cycle-software-tools-and-platforms-vendor-assessment/