四虎影视精品永久在线观看,中文字幕婷婷日韩欧美亚洲 ,婷婷成人综合激情在线视频播放,中文在线а√天堂,伊人久久大香线蕉成人

上世紀(jì)八十年代以前，信用卡行業(yè)判斷消費者是否違約都是通過手工評估完成。八十年代以后，專業(yè)人員開始使用數(shù)據(jù)建立關(guān)于違約的概率模型，提高了評估的準(zhǔn)確性并擴大了評估的規(guī)模。到了九十年代，美國十大信用卡中心之一Capital One公司的創(chuàng)始人Richard Fairbank和Nigel Morris意識到利用信息技術(shù)可以處理更加復(fù)雜的預(yù)測模型，向客戶提供信用卡定制化服務(wù)。

現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)的價值正在被各行各業(yè)所利用，例如電子商務(wù)企業(yè)可以提前預(yù)測客戶需求，更加精準(zhǔn)的進行備貨；制造企業(yè)可以完善自身產(chǎn)品，生產(chǎn)出更加符合用戶需求的產(chǎn)品。

這也要求IT運維需要滿足基于海量運維數(shù)據(jù)對未來負載進行預(yù)測，提前規(guī)劃資源，避免異常突發(fā)事件產(chǎn)生。所以企業(yè)也需要轉(zhuǎn)變思路，因為原有的本地數(shù)倉和大數(shù)據(jù)平臺，在數(shù)據(jù)匯聚與運算、特征工程與數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建人工智能模型開發(fā)與推理環(huán)境、模型訓(xùn)練算力調(diào)度等方面都存在不同的限制。

現(xiàn)在，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)紛紛遷移到云上，而且在融入Serverless的理念后，云上分析可以提供更為極致的用戶體驗。

云上數(shù)據(jù)分析下一站Serverless

目前，將數(shù)據(jù)向云上遷移是企業(yè)持續(xù)在做的一件事，借助云上提供的數(shù)據(jù)存儲、調(diào)用、開發(fā)、分析等功能可以更好地滿足企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、挖掘需求。

亞馬遜云科技則可以提供這一攬子的服務(wù)，經(jīng)過多年的技術(shù)演進，現(xiàn)在亞馬遜云科技不但可以向企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析的底層環(huán)境、算力調(diào)度、數(shù)據(jù)存儲、環(huán)境配置、開發(fā)工具等等一系列數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施，還基于自身技術(shù)實踐積累，提供了Amazon Redshift數(shù)據(jù)倉庫、Amazon EMR大數(shù)據(jù)分析服務(wù)、Amazon Kinesis流式數(shù)據(jù)處理框架，Amazon OpenSearch Service日志分析工具等。

與此同時亞馬遜還將Serverless的理念帶進了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，用戶在安全便捷進行數(shù)據(jù)分析的同時，無需配置資源，可以自由調(diào)度功能模塊，讓云上數(shù)據(jù)分析變得更加容易。

例如在低配置的終端上進行代碼編寫，在編寫完數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練代碼后，可以直接調(diào)用一個分布式計算任務(wù)，急速的完成數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練，任務(wù)結(jié)束后，資源就可以立刻釋放，不造成一點浪費。換一個玩游戲的比喻就是，想玩3A（高成本、高體量、高質(zhì)量的游戲）大作時，又不想買3080Ti顯卡，如果使用一張serverless的顯卡，只需要在游戲啟動時付一些費用，就能獲得游戲本身的計算量和靈活彈性的算力，關(guān)閉游戲時顯卡就可以自動收回。

隨著亞馬遜云科技的技術(shù)創(chuàng)新，云上的數(shù)據(jù)分析也已經(jīng)進入了Serverless階段。當(dāng)企業(yè)需要對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘、分析時，只需要三步，編寫數(shù)據(jù)分析代碼、提交任務(wù)（工作流）、debug任務(wù)（工作流），就可以啟動運算流程、獲得結(jié)果。

在這種“極簡風(fēng)”使用大數(shù)據(jù)的背后，是技術(shù)的成熟與強大的技術(shù)封裝能力。如今，亞馬遜云科技已經(jīng)擁有100多種服務(wù)來支持任何數(shù)據(jù)湖用例，而且更多的無服務(wù)器就地查詢與處理選項，可縮短獲得結(jié)果的時間并降低數(shù)據(jù)洞察的成本。

為現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略鋪平道路的智能湖倉

為了易于分析，企業(yè)開始建設(shè)數(shù)據(jù)湖將所有數(shù)據(jù)放在單一的存儲庫中，這樣就可以基于標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式，以任何規(guī)模、低成本、安全地存儲數(shù)據(jù)，便于在以后根據(jù)應(yīng)用程序和最終用戶的需求進行傳輸和轉(zhuǎn)換，現(xiàn)在云中的數(shù)據(jù)湖正在成為許多企業(yè)的主流策略。

為此，亞馬遜云科技制定了現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，并與Serverless理念結(jié)合越來越緊密，幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)，更敏捷的創(chuàng)新。亞馬遜云科技推出了智能湖倉新方法，"智能湖倉"架構(gòu)不僅打通湖與倉，還將湖、倉、專用數(shù)據(jù)存儲整合為一體。

其實早在 2017 年，“智能湖倉”架構(gòu)就已初具雛形。當(dāng)時，亞馬遜云科技發(fā)布了Amazon Redshift Spectrum，讓Amazon Redshift具備了打通數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的能力，實現(xiàn)了跨數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)查詢。如今“智能湖倉”基于Amazon S3構(gòu)建數(shù)據(jù)湖，結(jié)合多種數(shù)據(jù)服務(wù)，形成了數(shù)據(jù)的“由內(nèi)向外”，“由外向內(nèi)”，“環(huán)湖運動”的數(shù)據(jù)移動方式，集成數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)處理、日志分析、機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)服務(wù)。

正是了解到亞馬遜云科技智能湖倉的技術(shù)優(yōu)勢，為加速創(chuàng)新并大規(guī)模實現(xiàn)數(shù)據(jù)使用，寶馬集團將其本地數(shù)據(jù)湖遷移到由Amazon S3提供支持的數(shù)據(jù)湖，現(xiàn)在寶馬集團可以每天處理來自上百萬輛汽車的TB級遙測數(shù)據(jù)，并在問題影響到客戶之前解決問題。為了更好地管理這些數(shù)據(jù)，寶馬集團引入了“數(shù)據(jù)提供者”和“數(shù)據(jù)使用者”概念，從而提高了其軟件工程團隊的自主性和敏捷性。

“數(shù)據(jù)提供者”利用亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)分析服務(wù)（如 Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon Lambda、Amazon Glue 和 Amazon EMR）來接收和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。然后，“數(shù)據(jù)使用者”可以利用諸如 Amazon Athena、Amazon SageMaker、Amazon Glue和Amazon EMR之類的Serverless服務(wù)，運用這些數(shù)據(jù)。提供者和使用者均是在自己的賬戶中使用這些服務(wù)，只共享可由中央 API 控制的明確定義的接口，這有助于防止出現(xiàn)瓶頸。各數(shù)據(jù)層均存儲在 Amazon S3 存儲桶中，其架構(gòu)已在 Amazon Glue 數(shù)據(jù)目錄中注冊。

現(xiàn)在亞馬遜云科技智能湖倉架構(gòu)中的服務(wù)基本上具備了Serverless特性，將Serverless能力擴展到分析引擎，實現(xiàn)自動添加或減少資源，提供恰到好處的容量，滿足企業(yè)對任何規(guī)模的數(shù)據(jù)分析需求。企業(yè)用戶再也不需要擔(dān)心因為調(diào)整集群大小或為滿足峰值容量而過度配置造成資源的浪費，進而節(jié)省時間并優(yōu)化成本。企業(yè)還可以快速、輕松地開始使用亞馬遜云科技數(shù)據(jù)分析服務(wù)，享受Serverless的自動部署、按需擴展和按需付費，不僅降低成本，還可以將數(shù)據(jù)分析服務(wù)擴展到更多用戶，也降低了“門檻”。

Serverless改變數(shù)據(jù)分析規(guī)則的極簡方式

在2021亞馬遜云科技re:Invent上針對云原生數(shù)據(jù)分析服務(wù)重磅發(fā)布了云原生數(shù)據(jù)分析serverless選項和On-demand按需選項，分別是：

Amazon Redshift Serverless

Amazon Redshift Serverless ，讓數(shù)據(jù)倉庫更敏捷，支持在幾秒鐘內(nèi)自動設(shè)置和擴展資源，用戶無需管理數(shù)據(jù)倉庫集群，實現(xiàn) PB 級數(shù)據(jù)規(guī)模運行高性能分析工作負載。

Amazon MSK Serverless

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka Serverless ，讓流式數(shù)據(jù)接入與處理，支持快速擴展資源，簡化實時數(shù)據(jù)攝取和流式傳輸，實現(xiàn)全面監(jiān)控、移動甚至跨集群加載分區(qū)，自動調(diào)配和擴展計算和存儲資源，讓用戶可以按需使用 Kafka。

Amazon EMR Serverless

Amazon EMR Serverless 讓大數(shù)據(jù)處理更敏捷，用戶無需部署、管理和擴展底層基礎(chǔ)設(shè)施，使用開源大數(shù)據(jù)框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）運行分析型應(yīng)用程序。

Amazon Kinesis Data Streams on Demand

Amazon Kinesis Data Streams是一項無服務(wù)器服務(wù)，此次提供的on Demand版本可以讓流式數(shù)據(jù)分析與實時數(shù)據(jù)場景搭建更敏捷。每分鐘可以處理數(shù) GB 的寫入和讀取吞吐量，而不必預(yù)置與管理服務(wù)器、存儲，在成本和性能之間取得平衡且變得更加簡單。

正如全球最大的制藥公司之一羅氏制藥（Roche）首席云平臺和機器學(xué)習(xí)工程師 Yannick Misteli 博士所說：“Amazon Serverless可減輕運營負擔(dān)，降低成本，并幫助羅氏制藥規(guī)�；瘜嵺` Go-to-Market 策略。這種極簡的方式改變了游戲規(guī)則，幫助我們快速上手并支持各種繁重的分析場景。”

有了Serverless，企業(yè)不用再為挖掘數(shù)據(jù)價值而煩惱。未來亞馬遜云科技所倡導(dǎo)的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與適應(yīng)云計算未來發(fā)展的Serverless理念也將深度融合，幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)，更敏捷的進行創(chuàng)新。