AWS w kategorii Liderzy w rankingu IDC MarketScape 2022 za APEJ AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Vendor Assessment

Niedawno opublikowany raport IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment pozycjonuje AWS w kategorii liderów. Była to pierwsza i jedyna ocena analityków specyficzna dla APEJ, skupiająca się na oprogramowaniu AI cyklu życia firmy IDC. Dostawcy oceniani pod kątem tego MarketScape oferują różne narzędzia programowe potrzebne do wspierania kompleksowego opracowywania modeli uczenia maszynowego (ML), w tym przygotowania danych, budowania i szkolenia modeli, obsługi modeli, oceny, wdrażania i monitorowania. Narzędzia te są zwykle używane przez naukowców zajmujących się danymi i programistów uczenia maszynowego, od eksperymentów po produkcyjne wdrażanie rozwiązań AI i ML.

Narzędzia cyklu życia AI są niezbędne do tworzenia rozwiązań AI/ML. Wykraczają one o kilka kroków poza eksperymenty AI/ML: umożliwiają wdrożenie w dowolnym miejscu, wydajność na dużą skalę, optymalizację kosztów i, co coraz ważniejsze, wspierają systematyczne zarządzanie ryzykiem modelu — wyjaśnialność, solidność, dryf, ochrona prywatności i nie tylko. Firmy potrzebują tych narzędzi, aby odblokować wartość zasobów danych przedsiębiorstwa na większą skalę i z większą szybkością.

Wymagania dostawców dla IDC MarketScape

Aby wziąć udział w MarketScape, dostawca musiał dostarczać oprogramowanie dla różnych aspektów kompleksowego procesu uczenia maszynowego w ramach niezależnych jednostek magazynowania produktów (SKU) lub jako część ogólnej platformy oprogramowania AI. Produkty musiały być oparte na własnym IP firmy, a produkty powinny generować przychody z licencji na oprogramowanie lub przychody z oprogramowania oparte na konsumpcji przez co najmniej 12 miesięcy w APEJ od marca 2022 r. Firma musiała znaleźć się wśród 15 największych dostawców do raportowane przychody w latach 2020-2021 w regionie APEJ, zgodnie z IDC AI Software Tracker. AWS spełnił kryteria i został oceniony przez IDC wraz z ośmioma innymi dostawcami.

Wynik kompleksowej oceny IDC został opublikowany w październiku 2022 r. w IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS jest pozycjonowany w kategorii Liderzy na podstawie aktualnych możliwości. Strategia AWS polega na ciągłych inwestycjach w usługi AI/ML, aby pomóc klientom wprowadzać innowacje w zakresie AI i ML.

Stanowisko AWS

„AWS został umieszczony w kategorii Liderów w tym ćwiczeniu, otrzymując wyższe oceny w różnych kategoriach oceny — zakres świadczonych usług narzędziowych, możliwości obniżenia kosztów wydajności, jakość obsługi klienta i wsparcia oraz tempo innowacji produktów, by wymienić tylko mało."

– Jessie Danqing Cai, zastępca dyrektora ds. badań, praktyka Big Data i analityki, IDC Asia/Pacific.

Poniższa grafika jest częścią MarketScape i pokazuje pozycję AWS ocenianą na podstawie możliwości i strategii.

Model analizy dostawców IDC MarketScape ma na celu zapewnienie przeglądu zdolności konkurencyjnej dostawców ICT na danym rynku. Metodologia badawcza wykorzystuje rygorystyczną metodologię punktacji opartą zarówno na kryteriach jakościowych, jak i ilościowych, co skutkuje pojedynczą graficzną ilustracją pozycji każdego dostawcy na danym rynku. Wynik Capabilities mierzy produkt dostawcy, wejście na rynek i realizację biznesową w krótkim okresie. Wynik strategii mierzy dostosowanie strategii dostawców do wymagań klientów w okresie 3–5 lat. Udział w rynku dostawcy jest reprezentowany przez rozmiar ikon.

Amazon SageMaker oceniany jako część MarketScape

W ramach oceny firma IDC zagłębiła się w szczegóły Amazon Sage Maker możliwości. SageMaker to w pełni zarządzana usługa do budowania, trenowania i wdrażania modeli ML dla każdego przypadku użycia z w pełni zarządzaną infrastrukturą, narzędziami i przepływami pracy. Od premiery SageMaker w 2017 roku wydano ponad 250 możliwości i funkcji.

Praktycy ML, tacy jak naukowcy danych, inżynierowie danych, analitycy biznesowi i specjaliści MLOps, używają SageMaker do przełamywania barier na każdym etapie przepływu pracy ML poprzez wybór zintegrowanych środowisk programistycznych (IDE) lub interfejsów bez kodu. Zaczynając od przygotowania danych, SageMaker ułatwia dostęp, etykietowanie i przetwarzanie dużych ilości danych strukturalnych (dane tabelaryczne) i danych nieustrukturyzowanych (zdjęcia, wideo, dane geoprzestrzenne i audio) dla ML. Po przygotowaniu danych SageMaker oferuje w pełni zarządzane notebooki do budowania modeli i skraca czas szkolenia z godzin do minut dzięki zoptymalizowanej infrastrukturze. SageMaker ułatwia wdrażanie modeli ML w celu przewidywania najlepszego stosunku ceny do wydajności dla każdego przypadku użycia dzięki szerokiemu wyborowi infrastruktury ML i opcji wdrażania modeli. Wreszcie, narzędzia MLOps w SageMaker pomagają skalować wdrażanie modeli, zmniejszać koszty wnioskowania, efektywniej zarządzać modelami w produkcji i zmniejszać obciążenie operacyjne.

MarketScape zwraca uwagę na trzy mocne strony AWS:

• Funkcjonalność i oferta – SageMaker zapewnia szeroki i głęboki zestaw narzędzi do przygotowywania danych, szkolenia modeli i wdrażania, w tym krzem zbudowany w AWS: Inferencja AWS dla obciążeń wnioskowania i Szkolenie AWS do obciążeń szkoleniowych. SageMaker obsługuje wyjaśnialność modelu i wykrywanie stronniczości Amazon SageMaker Wyjaśnij.
• Dostawa usługi – SageMaker jest natywnie dostępny na AWS, drugiej co do wielkości platformie chmury publicznej w regionie APEJ (na podstawie danych IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, 2021), z regionami w Japonii, Australii, Nowej Zelandii, Singapurze, Indiach, Indonezji , Korei Południowej i Wielkich Chinach. Lokalne strefy są dostępne do obsługi klientów w krajach ASEAN: Tajlandii, Filipinach i Wietnamie.
• Możliwość wzrostu – AWS aktywnie uczestniczy w projektach open-source, takich jak Gluon, i współpracuje z regionalnymi programistami i społecznościami studenckimi poprzez wiele wydarzeń, kursów online i Laboratorium Amazon SageMaker Studio, bezpłatne środowisko notebooków SageMaker.

Premiera SageMaker na targach re:Invent 2022

Innowacje SageMaker były kontynuowane na AWS re:Invent 2022, z ośmioma nowe możliwości. Premiery obejmowały trzy nowe możliwości zarządzania modelami ML. Wraz ze wzrostem liczby modeli i użytkowników w organizacji trudniej jest ustawić kontrolę dostępu o najniższych uprawnieniach i ustanowić procesy zarządzania w celu dokumentowania informacji o modelu (na przykład wejściowych zestawów danych, informacji o środowisku szkoleniowym, opisu użycia modelu i oceny ryzyka) . Po wdrożeniu modeli klienci muszą również monitorować odchylenia i dryf funkcji, aby upewnić się, że działają zgodnie z oczekiwaniami. Nowy menedżer ról, karty modeli i pulpit nawigacyjny modelu upraszczają kontrolę dostępu i zwiększają przejrzystość wsparcia Zarządzanie modelem ML.

Były też trzy starty związane z Studio Amazon SageMaker zeszyty. Notebooki SageMaker Studio zapewniają praktykom w pełni zarządzane notebooki, od eksploracji danych po wdrożenie. Wraz ze wzrostem wielkości i złożoności zespołów, dziesiątki praktyków mogą potrzebować wspólnego opracowywania modeli przy użyciu notatników. AWS nadal oferuje to, co najlepsze doświadczenie z notebookiem dla użytkowników dzięki wprowadzeniu trzech nowych funkcji, które pomagają koordynować i automatyzować kod notatnika.

Aby wesprzeć wdrażanie modelu, nowe możliwości w SageMaker pomagają przeprowadzać testy w tle w celu oceny nowego modelu ML przed wydaniem produkcyjnym, testując jego wydajność w porównaniu z aktualnie wdrożonym modelem. Testowanie cienia może pomóc Ci wykryć potencjalne błędy konfiguracji i problemy z wydajnością, zanim wpłyną one na użytkowników końcowych.

Wreszcie SageMaker uruchomił wsparcie dla geoprzestrzenna ML, umożliwiając analitykom danych i inżynierom ML łatwe tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli ML przy użyciu danych geoprzestrzennych. Możesz uzyskać dostęp do źródeł danych geoprzestrzennych, specjalnie zaprojektowanych operacji przetwarzania, wstępnie wyszkolonych modeli ML i wbudowanych narzędzi do wizualizacji, aby szybciej i na dużą skalę uruchamiać geoprzestrzenne ML.

Obecnie dziesiątki tysięcy klientów korzysta z Amazon SageMaker do trenowania modeli z miliardami parametrów i wykonywania ponad 1 biliona prognoz miesięcznie. Aby dowiedzieć się więcej o SageMaker, odwiedź stronę strona i dowiedz się, jak w pełni zarządzana infrastruktura, narzędzia i przepływy pracy mogą przyspieszyć tworzenie modeli uczenia maszynowego.

---

O autorze

Kimberly Madia jest głównym menedżerem ds. marketingu produktów z AWS Machine Learning. Jej celem jest ułatwienie klientom budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego za pomocą Amazon SageMaker. Dla zabawy poza pracą Kimberly lubi gotować, czytać i biegać na szlaku San Francisco Bay Trail.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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/