北京2021年4月8日 /美通社/ -- 日前,亞馬遜云科技宣布Amazon Lookout for Metrics正式可用。這是一項全新的完全托管服務,使用機器學習檢測指標中的異常情況,幫助企業診斷問題并確定根本原因。Amazon Lookout for Metrics幫助客戶以更快的速度、更高的準確度監控業務中的重要指標,如收入、網頁瀏覽量、活躍用戶、交易量和移動應用安裝等。客戶無需機器學習經驗,即可通過該服務更容易地診斷異常現象發生的根本原因,如收入意外下降、購物車的高棄購率、支付交易失敗高峰、新用戶注冊增加等。Amazon Lookout for Metrics沒有預付費用或最低承諾費用,客戶只需為每月分析的指標數量付費。要開始使用Amazon Lookout for Metrics,請訪問。欲深(shen)入(ru)了解亞馬遜云(yun)科技在(zai)AI/ML方面的(de)創新舉措以及眾多(duo)客戶利用AI/ML在(zai)業(ye)(ye)務創新和企業(ye)(ye)轉型方面的(de)最佳實踐,敬請關注將于4月(yue)22日(ri)舉辦的(de)“2021亞馬遜云(yun)科技 AI在(zai)線(xian)大會”。
無論規(gui)(gui)模(mo)大小(xiao)或(huo)所屬行(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye),企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)往(wang)往(wang)都(dou)會收集(ji)和(he)分(fen)(fen)析指(zhi)(zhi)(zhi)標或(huo)關鍵績效(xiao)指(zhi)(zhi)(zhi)標(KPIs),以幫(bang)助業(ye)(ye)(ye)(ye)務有(you)效(xiao)且高(gao)效(xiao)地(di)運(yun)行(xing)。以往(wang),商業(ye)(ye)(ye)(ye)智能(neng)(BI)工具用于(yu)(yu)管理(li)來自不(bu)(bu)同(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)源的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(如(ru)存(cun)(cun)儲在數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)結構化數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju),存(cun)(cun)于(yu)(yu)第(di)三(san)方(fang)(fang)(fang)平(ping)臺的(de)(de)(de)(de)(de)客戶關系管理(li)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju),保存(cun)(cun)在本(ben)地(di)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)存(cun)(cun)儲的(de)(de)(de)(de)(de)運(yun)營(ying)指(zhi)(zhi)(zhi)標),并創(chuang)建用于(yu)(yu)生成報告、針對(dui)檢測到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)異(yi)(yi)常(chang)(chang)發(fa)出警報等的(de)(de)(de)(de)(de)儀(yi)表板。但(dan)有(you)效(xiao)地(di)識(shi)別這些異(yi)(yi)常(chang)(chang)是(shi)非常(chang)(chang)有(you)挑(tiao)(tiao)戰(zhan)性的(de)(de)(de)(de)(de)。傳(chuan)統的(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)于(yu)(yu)規(gui)(gui)則(ze)的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)(fang)法需(xu)要(yao)手動(dong)處理(li),且該方(fang)(fang)(fang)法通常(chang)(chang)將指(zhi)(zhi)(zhi)定(ding)數(shu)值范(fan)圍(wei)(wei)之(zhi)外的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)視為(wei)異(yi)(yi)常(chang)(chang)(如(ru)每小(xiao)時(shi)交(jiao)易低于(yu)(yu)一(yi)定(ding)數(shu)量時(shi)發(fa)出警報),這會導(dao)致(zhi)(zhi)如(ru)果指(zhi)(zhi)(zhi)定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)值范(fan)圍(wei)(wei)太窄會發(fa)出錯誤(wu)警報,而(er)范(fan)圍(wei)(wei)太廣則(ze)檢測不(bu)(bu)到(dao)異(yi)(yi)常(chang)(chang)情況。并且,這些范(fan)圍(wei)(wei)也是(shi)靜(jing)態(tai)的(de)(de)(de)(de)(de),不(bu)(bu)會根(gen)據(ju)(ju)(ju)(ju)每天(tian)的(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)間段、每周(zhou)、季節(jie)或(huo)業(ye)(ye)(ye)(ye)務周(zhou)期(qi)等不(bu)(bu)斷(duan)變化的(de)(de)(de)(de)(de)條件而(er)變化。當檢測到(dao)異(yi)(yi)常(chang)(chang)時(shi),開(kai)發(fa)、分(fen)(fen)析和(he)業(ye)(ye)(ye)(ye)務人員在采取行(xing)動(dong)之(zhi)前可能(neng)會花(hua)費大量時(shi)間,嘗試(shi)找(zhao)出導(dao)致(zhi)(zhi)異(yi)(yi)常(chang)(chang)的(de)(de)(de)(de)(de)根(gen)本(ben)原因。基(ji)(ji)于(yu)(yu)機器(qi)(qi)學(xue)習的(de)(de)(de)(de)(de)解決方(fang)(fang)(fang)案(an)能(neng)夠(gou)解決以上(shang)傳(chuan)統基(ji)(ji)于(yu)(yu)規(gui)(gui)則(ze)方(fang)(fang)(fang)法帶來的(de)(de)(de)(de)(de)諸多挑(tiao)(tiao)戰(zhan),因為(wei)機器(qi)(qi)學(xue)習可以從(cong)大量信息中(zhong)進行(xing)模(mo)式識(shi)別,快速識(shi)別異(yi)(yi)常(chang)(chang),并基(ji)(ji)于(yu)(yu)商業(ye)(ye)(ye)(ye)周(zhou)期(qi)和(he)季節(jie)等因素動(dong)態(tai)地(di)調整(zheng)。然而(er),從(cong)無到(dao)有(you)開(kai)發(fa)機器(qi)(qi)學(xue)習模(mo)型(xing)需(xu)要(yao)一(yi)個數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)科(ke)學(xue)家(jia)團隊,他們需(xu)要(yao)花(hua)費大量時(shi)間構建、訓練、部署、監控和(he)微調機器(qi)(qi)學(xue)習模(mo)型(xing)。此(ci)外,一(yi)個單一(yi)的(de)(de)(de)(de)(de)算法很難滿足企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)所有(you)需(xu)求,這將導(dao)致(zhi)(zhi)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)花(hua)費更多的(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)間和(he)費用來創(chuang)建和(he)維(wei)護多個算法,以應對(dui)不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)需(xu)求。因此(ci),幾(ji)乎沒有(you)多少企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)能(neng)夠(gou)做到(dao)既擁有(you)經(jing)驗豐(feng)富的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)科(ke)學(xue)家(jia),又有(you)足夠(gou)的(de)(de)(de)(de)(de)資源來淘汰基(ji)(ji)于(yu)(yu)規(gui)(gui)則(ze)的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)(fang)法,而(er)充分(fen)(fen)實現機器(qi)(qi)學(xue)習在指(zhi)(zhi)(zhi)標異(yi)(yi)常(chang)(chang)檢測方(fang)(fang)(fang)面的(de)(de)(de)(de)(de)全部潛力。
Amazon Lookout for Metrics是(shi)(shi)一項(xiang)全新(xin)的(de)(de)機(ji)器學習服(fu)務,它(ta)可(ke)(ke)以(yi)自動(dong)檢測指標(biao)中的(de)(de)異(yi)常(chang)(chang)情況,并幫助客戶快速識(shi)別根(gen)(gen)本(ben)原因(yin)。Lookout for Metrics使用(yong)(yong)(yong)(yong)了與亞馬(ma)(ma)遜(xun)內部用(yong)(yong)(yong)(yong)于檢測業務指標(biao)異(yi)常(chang)(chang)的(de)(de)相(xiang)同的(de)(de)技(ji)術(shu),現在(zai)每(mei)個開(kai)發人(ren)員均可(ke)(ke)通過(guo)(guo)Lookout for Metrics使用(yong)(yong)(yong)(yong)該技(ji)術(shu)。客戶可(ke)(ke)以(yi)將Amazon Lookout for Metrics與19個流行的(de)(de)數(shu)據源建(jian)立連接(jie),包括Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon CloudWatch、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon Redshift,以(yi)及SaaS應用(yong)(yong)(yong)(yong)如(ru)(ru)Salesforce、Marketo和(he)Zendesk,來持續監(jian)控業務的(de)(de)重要指標(biao)(如(ru)(ru)總(zong)收(shou)入、毛利率、平均購買頻率、廣告支(zhi)出回(hui)報(bao)等(deng))。Amazon Lookout for Metrics自動(dong)檢查和(he)準(zhun)備數(shu)據,選擇最適合的(de)(de)機(ji)器學習算(suan)法,檢測異(yi)常(chang)(chang),將相(xiang)關異(yi)常(chang)(chang)分組,并總(zong)結潛在(zai)的(de)(de)根(gen)(gen)本(ben)原因(yin)。例如(ru)(ru),如(ru)(ru)果一個客戶的(de)(de)網(wang)站(zhan)流量突然(ran)下降(jiang),Amazon Lookout for Metrics可(ke)(ke)以(yi)幫助他們快速確(que)定(ding)(ding)某項(xiang)營(ying)銷活動(dong)的(de)(de)意外停用(yong)(yong)(yong)(yong)是(shi)(shi)否是(shi)(shi)主要原因(yin)。該服(fu)務還可(ke)(ke)根(gen)(gen)據預測的(de)(de)嚴重程(cheng)度對異(yi)常(chang)(chang)情況進行排序,方(fang)便客戶確(que)定(ding)(ding)問題處(chu)理的(de)(de)優先(xian)級。Amazon Lookout for Metrics可(ke)(ke)以(yi)輕松連接(jie)至(zhi)通知和(he)事(shi)件服(fu)務,如(ru)(ru)Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Slack、Pager Duty和(he)Amazon Lambda,允(yun)許客戶創(chuang)建(jian)定(ding)(ding)制的(de)(de)通知或后續操作,如(ru)(ru)提(ti)交故障通知單或從零售網(wang)站(zhan)刪除定(ding)(ding)價(jia)有誤(wu)的(de)(de)產品。隨著服(fu)務開(kai)始返回(hui)結果,客戶還可(ke)(ke)通過(guo)(guo)亞馬(ma)(ma)遜(xun)云科技(ji)的(de)(de)控制臺或應用(yong)(yong)(yong)(yong)程(cheng)序編程(cheng)接(jie)口(API)提(ti)供(gong)關于異(yi)常(chang)(chang)檢測相(xiang)關性(xing)的(de)(de)反(fan)饋,進而不斷提(ti)高服(fu)務的(de)(de)準(zhun)確(que)性(xing)。
“從(cong)市場營銷和(he)(he)銷售到(dao)電(dian)信和(he)(he)游戲(xi),所有行業(ye)的(de)(de)客戶都有KPI,他們需要監控(kong)潛在的(de)(de)高(gao)峰、低谷,以及業(ye)務(wu)(wu)功(gong)能正(zheng)常(chang)范圍(wei)之(zhi)外的(de)(de)其(qi)(qi)他異(yi)常(chang)情況。但是,捕捉(zhuo)和(he)(he)診斷指(zhi)標中(zhong)的(de)(de)異(yi)常(chang)很有挑戰性,并且等到(dao)確(que)定了(le)根本原(yuan)因時,可能已經造成(cheng)了(le)比如果及早(zao)發(fa)現大(da)得多的(de)(de)損失。”亞馬(ma)遜云科技全球(qiu)機器學(xue)習副(fu)總裁Swami Sivasubramanian表示,“我們很高(gao)興推出Amazon Lookout for Metrics這一易用(yong)的(de)(de)機器學(xue)習服(fu)務(wu)(wu),利(li)用(yong)亞馬(ma)遜自身在大(da)規(gui)模、準確(que)和(he)(he)快速檢測(ce)異(yi)常(chang)方面的(de)(de)經驗,幫(bang)助客戶監控(kong)其(qi)(qi)至(zhi)關(guan)重要的(de)(de)業(ye)務(wu)(wu)指(zhi)標。”
客戶可直接通過亞(ya)(ya)馬遜(xun)云(yun)科(ke)技(ji)控制臺使用(yong)(yong)Amazon Lookout for Metrics服(fu)(fu)務(wu),也可通過亞(ya)(ya)馬遜(xun)云(yun)科(ke)技(ji)合作(zuo)伙伴網絡(APN)中的相關合作(zuo)伙伴來幫助其實(shi)施使用(yong)(yong)該服(fu)(fu)務(wu)的定制解決方案(an)。該服(fu)(fu)務(wu)與Amazon CloudFormation兼容,符合歐(ou)盟通用(yong)(yong)數據條例(GDPR)的要求(qiu)。Amazon Lookout for Metrics現已在美國東部(bu)(弗吉尼(ni)亞(ya)(ya)北(bei)部(bu))、美國東部(bu)(俄(e)亥俄(e))、美國西部(bu)(俄(e)勒(le)岡)、歐(ou)洲(愛(ai)爾蘭(lan))、歐(ou)洲(法(fa)蘭(lan)克福)、歐(ou)洲(斯德(de)哥爾摩)、亞(ya)(ya)太地區(qu)(新加(jia)坡)、亞(ya)(ya)太地區(qu)(悉(xi)尼(ni))和亞(ya)(ya)太地區(qu)(東京)區(qu)域正式(shi)推出,其它區(qu)域也將很快推出。
DevFactory是(shi)(shi)一家總部位于迪(di)拜的(de)(de)(de)(de)(de)全球企業(ye)軟(ruan)件(jian)和(he)(he)(he)服務解決方案(an)提供(gong)(gong)商(shang)。“我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)(de)(de)(de)旗(qi)艦產品(pin)是(shi)(shi)Quantum Retail,為成(cheng)千(qian)上萬(wan)(wan)的(de)(de)(de)(de)(de)零售(shou)客(ke)(ke)戶提供(gong)(gong)智能零售(shou)供(gong)(gong)應(ying)鏈管理和(he)(he)(he)庫(ku)存優化(hua)(hua)解決方案(an)。客(ke)(ke)戶的(de)(de)(de)(de)(de)銷(xiao)售(shou)數據是(shi)(shi)波動的(de)(de)(de)(de)(de),會(hui)受到(dao)商(shang)店(dian)、產品(pin)和(he)(he)(he)部門(men)等類(lei)別數以百萬(wan)(wan)計(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)日常事件(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)影響(xiang),這些事件(jian)又會(hui)每年、每月和(he)(he)(he)每天發生(sheng)季(ji)節性的(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)。理解銷(xiao)售(shou)模式(shi)(shi),并將異(yi)常銷(xiao)售(shou)與季(ji)節性變(bian)化(hua)(hua)區分開(kai)來,對于準確預測(ce)和(he)(he)(he)規劃下(xia)游庫(ku)存至關重要(yao)。” DevFactory首席執行官Rahul Subrananiam 表示,“我(wo)(wo)們(men)現有(you)(you)的(de)(de)(de)(de)(de)解決方案(an)依賴于統計(ji)模型,經(jing)常無(wu)法檢測(ce)到(dao)跨(kua)商(shang)店(dian)的(de)(de)(de)(de)(de)異(yi)常銷(xiao)售(shou)行為,導(dao)致庫(ku)存分配(pei)過(guo)剩或不(bu)足,進(jin)而顯著(zhu)影響(xiang)整體收(shou)入和(he)(he)(he)客(ke)(ke)戶滿意(yi)度。有(you)(you)了(le)Lookout for Metrics,我(wo)(wo)們(men)實現了(le)通(tong)過(guo)幾次點擊自動監控所有(you)(you)重要(yao)類(lei)別的(de)(de)(de)(de)(de)數據,識別出之前錯過(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)近40%的(de)(de)(de)(de)(de)異(yi)常事件(jian)。通(tong)過(guo)快速識別這些異(yi)常,我(wo)(wo)們(men)能夠以最佳方式(shi)(shi)調整我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)(de)(de)(de)庫(ku)存計(ji)劃和(he)(he)(he)所有(you)(you)門(men)店(dian)的(de)(de)(de)(de)(de)分銷(xiao)。”
Digitata智能(neng)地變革了移(yi)動運(yun)(yun)營商在(zai)定價和管(guan)理(li)用戶方面的行為,使(shi)運(yun)(yun)營商能(neng)夠做出更好、更明智的決策(ce),以(yi)滿足(zu)并(bing)超越業(ye)務目標。“在(zai)Digitata,真(zhen)正重(zhong)(zhong)要(yao)的是讓每個人都能(neng)以(yi)負(fu)擔得起的價格上(shang)網(wang)。這需(xu)要(yao)對經(jing)濟(ji)學有(you)深刻(ke)的理(li)解,特別是供需(xu)和客戶行為的變化。”Digitata首席(xi)技術官Nico Kruger表示。“通過Lookout for Metrics,我(wo)們(men)能(neng)夠在(zai)幾分(fen)(fen)鐘內發現一(yi)個對移(yi)動網(wang)絡(luo)運(yun)(yun)營商用戶的定價產生負(fu)面影響的問(wen)題。我(wo)們(men)能(neng)夠立即識別出根本原(yuan)因,并(bing)在(zai)兩小時內修復。如果(guo)沒(mei)有(you)Lookout for Metrics,我(wo)們(men)將需(xu)要(yao)花(hua)費大約一(yi)天的時間來識別和分(fen)(fen)類問(wen)題,并(bing)可能(neng)會導致收入下降7.5%。Lookout for Metrics使(shi)我(wo)們(men)能(neng)夠迅速采(cai)取行動,確保我(wo)們(men)的定價模式處于(yu)最佳狀(zhuang)態(tai),幫助我(wo)們(men)專注于(yu)真(zhen)正重(zhong)(zhong)要(yao)的事情——讓連接無(wu)處不(bu)在(zai)。”
Marcaide創建(jian)了Flywire,旨在(zai)確保高價值的(de)(de)國際支付(fu)能夠(gou)快(kuai)速(su)、順利(li)地進(jin)行,既適用于(yu)個人(ren),也適用于(yu)醫療、教育和(he)旅游等多(duo)個行業的(de)(de)機構。“在(zai)Flywire,我(wo)們的(de)(de)工(gong)程師(shi)(shi)依賴于(yu)全面的(de)(de)監(jian)測(ce)系統(tong)。隨著我(wo)們的(de)(de)發展(zhan),他(ta)(ta)們經常會收到誤(wu)報(bao)警,浪費了他(ta)(ta)們追蹤這(zhe)些(xie)不良線索的(de)(de)時間(jian)。”Flywire基礎(chu)設施技術(shu)主管Omar Lopez表(biao)示,“通過(guo)Amazon Lookout for Metrics解(jie)析CloudWatch的(de)(de)事(shi)件(jian),我(wo)們能夠(gou)在(zai)一個下午就投入生產(chan),并將誤(wu)報(bao)率降低了7倍。這(zhe)讓我(wo)們的(de)(de)站點(dian)可(ke)靠性工(gong)程師(shi)(shi)專注于(yu)警報(bao)本身,并為我(wo)們提供工(gong)具來解(jie)決未(wei)來更復雜的(de)(de)運營和(he)業務(wu)問題。”
Wipro是一家全球IT咨詢和系統集成服務公司,為全球金融服務、零售、消費品等行業的企業開發和實施解決方案。“對我們來說,Amazon Lookout For Metrics是一項自主服務,為客戶提供對安全和業務數據的關鍵洞察,幫助他們在云中脫穎而出。” Wipro亞馬遜云科技事業部總經理兼全球主管Manish Govil博士表示,“Lookout for Metrics不僅減少了我們的開發工作,還大大減少了在客戶工作負載中開展異常檢測所需的時間。它還使我們能夠近乎實時地分析歷史和連續的數據流,使我們能夠從客戶的運營和業務數據中及時發現并消除異常。我們很高興能為我們的客戶帶來這項亞馬遜云科技的服務,幫助他們在云中規模化實現人工智能驅動的業務成果。”