AWS gepositioneerd in de categorie Leiders in de 2022 IDC MarketScape voor APEJ AI Life-Cycle Software Tools en Platforms Vendor Assessment

De recent gepubliceerde IDC MarketScape: Asia/Pacific (exclusief Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment positioneert AWS in de categorie Leaders. Dit was de eerste en enige APEJ-specifieke analistenevaluatie gericht op AI-levenscyclussoftware van IDC. De leveranciers die voor deze MarketScape zijn geëvalueerd, bieden verschillende softwaretools die nodig zijn om end-to-end machine learning (ML) modelontwikkeling te ondersteunen, inclusief gegevensvoorbereiding, modelbouw en -training, modelwerking, evaluatie, implementatie en monitoring. De tools worden meestal gebruikt door datawetenschappers en ML-ontwikkelaars, van experimenten tot productie-implementatie van AI- en ML-oplossingen.

AI-levenscyclustools zijn essentieel om AI/ML-oplossingen te produceren. Ze gaan een flink aantal stappen verder dan AI/ML-experimenten: om implementatie overal, schaalprestaties, kostenoptimalisatie en, steeds belangrijker, ondersteuning van systematisch modelrisicobeheer te bereiken - verklaarbaarheid, robuustheid, drift, privacybescherming en meer. Bedrijven hebben deze tools nodig om de waarde van bedrijfsdata-assets op grotere schaal en sneller te ontsluiten.

Leveranciersvereisten voor de IDC MarketScape

Om in aanmerking te komen voor MarketScape, moest de leverancier softwareproducten leveren voor verschillende aspecten van het end-to-end ML-proces onder onafhankelijke Product Stock-Keeping Units (SKU's) of als onderdeel van een algemeen AI-softwareplatform. De producten moesten gebaseerd zijn op het eigen IP-adres van het bedrijf en de producten zouden vanaf maart 12 gedurende ten minste 2022 maanden in APEJ inkomsten uit softwarelicenties of op verbruik gebaseerde software-inkomsten moeten hebben gegenereerd. Het bedrijf moest op basis van de gerapporteerde inkomsten van 15–2020 in de APEJ-regio, volgens IDC's AI Software Tracker. AWS voldeed aan de criteria en werd samen met acht andere leveranciers beoordeeld door IDC.

Het resultaat van de uitgebreide evaluatie van IDC werd in oktober 2022 gepubliceerd in de IDC MarketScape: Asia/Pacific (Exclusief Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS is gepositioneerd in de categorie Leiders op basis van de huidige mogelijkheden. De strategie van AWS is om continu te investeren in AI/ML-diensten om klanten te helpen innoveren met AI en ML.

AWS-positie

“AWS wordt bij deze oefening in de categorie Leiders geplaatst en krijgt hogere beoordelingen in verschillende beoordelingscategorieën: de breedte van de geleverde toolingdiensten, opties om de kosten voor prestaties te verlagen, de kwaliteit van de klantenservice en ondersteuning, en het tempo van productinnovatie, om een Enkele."

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

De onderstaande visual maakt deel uit van MarketScape en toont de AWS-positie geëvalueerd op basis van mogelijkheden en strategieën.

Het IDC MarketScape leveranciersanalysemodel is ontworpen om een ​​overzicht te geven van de concurrentiepositie van ICT-leveranciers in een bepaalde markt. De onderzoeksmethodologie maakt gebruik van een rigoureuze scoremethodologie op basis van zowel kwalitatieve als kwantitatieve criteria die resulteert in een enkele grafische illustratie van de positie van elke leverancier binnen een bepaalde markt. De Capabilities-score meet het product van de leverancier, de go-to-market en de bedrijfsuitvoering op korte termijn. De Strategiescore meet de afstemming van leveranciersstrategieën op de eisen van de klant in een tijdsbestek van 3 tot 5 jaar. Het marktaandeel van leveranciers wordt weergegeven door de grootte van de pictogrammen.

Amazon SageMaker geëvalueerd als onderdeel van de MarketScape

Als onderdeel van de evaluatie dook IDC diep in Amazon Sage Maker mogelijkheden. SageMaker is een volledig beheerde service voor het bouwen, trainen en implementeren van ML-modellen voor elke use case met volledig beheerde infrastructuur, tools en workflows. Sinds de lancering van SageMaker in 2017 zijn er meer dan 250 mogelijkheden en functies vrijgegeven.

ML-beoefenaars zoals datawetenschappers, data-ingenieurs, bedrijfsanalisten en MLOps-professionals gebruiken SageMaker om barrières in elke stap van de ML-workflow te doorbreken door hun keuze uit geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE's) of interfaces zonder code. Beginnend met gegevensvoorbereiding, maakt SageMaker het gemakkelijk om grote hoeveelheden gestructureerde gegevens (tabelgegevens) en ongestructureerde gegevens (foto, video, georuimtelijk en audio) voor ML te openen, te labelen en te verwerken. Nadat de gegevens zijn voorbereid, biedt SageMaker volledig beheerde notebooks voor modelbouw en verkort de trainingstijd van uren tot minuten met een geoptimaliseerde infrastructuur. SageMaker maakt het gemakkelijk om ML-modellen te implementeren om voorspellingen te doen tegen de beste prijs-prestatieverhouding voor elke use case door middel van een brede selectie van ML-infrastructuur en modelimplementatie-opties. Ten slotte helpen de MLOps-tools in SageMaker u de implementatie van modellen te schalen, de gevolgtrekkingskosten te verlagen, modellen effectiever in productie te beheren en de operationele belasting te verminderen.

De MarketScape noemt drie sterke punten voor AWS:

• Functionaliteit en aanbod - SageMaker biedt een brede en diepe set tools voor gegevensvoorbereiding, modeltraining en implementatie, inclusief door AWS gebouwd silicium: AWS Inferentie voor inferentiewerklasten en AWS Trainium voor trainingstaken. SageMaker ondersteunt modelverklaarbaarheid en biasdetectie door middel van Amazon SageMaker verduidelijken.
• Dienstverlening – SageMaker is standaard beschikbaar op AWS, het op een na grootste openbare cloudplatform in de APEJ-regio (gebaseerd op IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, gegevens uit 2021), met regio's in Japan, Australië, Nieuw-Zeeland, Singapore, India, Indonesië , Zuid-Korea en Groot-China. Lokale zones zijn beschikbaar om klanten in ASEAN-landen te bedienen: Thailand, de Filippijnen en Vietnam.
• Doorgroeimogelijkheden – AWS draagt ​​actief bij aan open-sourceprojecten zoals Gluon en werkt samen met regionale ontwikkelaars- en studentengemeenschappen via tal van evenementen, online cursussen en Amazon SageMaker Studiolab, een gratis SageMaker-notebookomgeving.

SageMaker wordt gelanceerd op re:Invent 2022

SageMaker-innovatie ging door op AWS re:Invent 2022, met acht nieuwe mogelijkheden. De lanceringen omvatten drie nieuwe mogelijkheden voor ML-modelbeheer. Naarmate het aantal modellen en gebruikers binnen een organisatie toeneemt, wordt het moeilijker om toegangscontroles met de minste bevoegdheden in te stellen en bestuursprocessen in te stellen om modelinformatie te documenteren (bijvoorbeeld invoerdatasets, informatie over de trainingsomgeving, beschrijving van modelgebruik en risicoclassificatie). . Nadat modellen zijn geïmplementeerd, moeten klanten ook controleren op vertekening en functieafwijking om ervoor te zorgen dat ze naar verwachting presteren. Een nieuwe rolbeheerder, modelkaarten en modeldashboard vereenvoudigen de toegangscontrole en vergroten de transparantie voor ondersteuning Beheer van het ML-model.

Er waren ook drie lanceringen in verband met Amazon SageMaker Studio notitieboekjes. SageMaker Studio-notebooks bieden beoefenaars een volledig beheerde notebookervaring, van gegevensverkenning tot implementatie. Naarmate teams groter en complexer worden, zullen tientallen beoefenaars mogelijk samen modellen moeten ontwikkelen met behulp van notebooks. AWS blijft het beste bieden notebook ervaring voor gebruikers, met de lancering van drie nieuwe functies die u helpen bij het coördineren en automatiseren van notebookcode.

Om modelimplementatie te ondersteunen, helpen nieuwe mogelijkheden in SageMaker u om schaduwtests uit te voeren om een ​​nieuw ML-model te evalueren voordat de productie wordt vrijgegeven door de prestaties ervan te testen ten opzichte van het momenteel geïmplementeerde model. Schaduw testen kan u helpen mogelijke configuratiefouten en prestatieproblemen op te sporen voordat ze gevolgen hebben voor eindgebruikers.

Ten slotte lanceerde SageMaker ondersteuning voor geospatiale ML, waardoor datawetenschappers en ML-engineers eenvoudig ML-modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren met behulp van georuimtelijke gegevens. U hebt toegang tot geospatiale gegevensbronnen, speciaal gebouwde verwerkingsbewerkingen, vooraf getrainde ML-modellen en ingebouwde visualisatietools om geospatiale ML sneller en op schaal uit te voeren.

Tegenwoordig gebruiken tienduizenden klanten Amazon SageMaker om modellen met miljarden parameters te trainen en meer dan 1 biljoen voorspellingen per maand te doen. Ga voor meer informatie over SageMaker naar de webpagina en ontdek hoe volledig beheerde infrastructuur, tools en workflows u kunnen helpen de ontwikkeling van ML-modellen te versnellen.

---

Over de auteur

Kimberly Madia is een Principal Product Marketing Manager bij AWS Machine Learning. Haar doel is om het klanten gemakkelijk te maken om machine learning-modellen te bouwen, trainen en implementeren met Amazon SageMaker. Voor plezier buiten het werk houdt Kimberly van koken, lezen en hardlopen op de San Francisco Bay Trail.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: 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/