Elastična MapReduce

Tencent Cloud Elastic MapReduce (EMR) je rešitev za poslovne EMR, osredotočena na upravljanje velikih količin podatkov v celotnem življenjskem ciklu. Zgrajena je na tehničnih temeljih platforme EMR v oblaku in globoko integrira zmogljivosti poenotenja shranjevanja in računanja rešitve EMR Data Lake, učinkovite funkcije razporejanja paketne obdelave EMR ter prednosti brezhibne integracije integracije strojnega učenja EMR. To podjetjem zagotavlja celovito rešitev za velike podatke, ki sega od zbiranja in shranjevanja podatkov do obdelave in modeliranja umetne inteligence. Kot zrela rešitev EMR v oblaku platforma EMR v oblaku izkorišča elastično računalniško moč in vsebniško arhitekturo za doseganje skaliranja virov na zahtevo in uvajanja na drugi ravni, kar znatno zmanjša operativne stroške. Rešitev EMR Data Lake podpira enotno vnašanje in upravljanje podatkov iz več virov, odpravlja podatkovne silose in zagotavlja učinkovito podporo podatkov za paketno obdelavo EMR. Paketna obdelava EMR s pomočjo optimiziranih računalniških mehanizmov učinkovito obravnava scenarije, kot so izračuni brez povezave in čiščenje podatkov za nabore podatkov na ravni TB/PB. Integracija strojnega učenja EMR se brezhibno povezuje z ogrodji, kot sta TensorFlow in PyTorch, kar omogoča učinkovito sodelovanje med delovnimi tokovi obdelave podatkov in modeliranja umetne inteligence. Ne glede na to, ali podjetja uporabljajo paketno obdelavo EMR za analizo ogromnih poslovnih podatkov ali izkoriščajo integracijo strojnega učenja EMR za izboljšanje usposabljanja modelov umetne inteligence, ta rešitev Enterprise EMR s prilagodljivostjo platforme EMR, ki je izvorna v oblaku, in združljivostjo rešitve EMR Data Lake služi kot osrednji dejavnik za integrirano implementacijo velikih podatkov in umetne inteligence.

V: Kako platforma EMR v oblaku, ki je osrednja arhitektura, podpira potrebe paketne obdelave EMR in integracije strojnega učenja EMR znotraj rešitve EMR za podjetja?

A: Platforma EMR, ki je vgrajena v oblak, zagotavlja robustno podporo za rešitev Enterprise EMR z dvojno arhitekturno prednostjo. Prvič, njeno elastično porazdeljeno razporejanje računalniške moči omogoča paketni obdelavi EMR, da se dinamično prilagaja obsegu naloge, kar podpira vzporednost podatkov in nalog za učinkovito dokončanje izračunov brez povezave, statistične analize in drugega dela na ogromnih naborih podatkov. Drugič, njena vsebniška namestitev in standardizirana zasnova vmesnika omogočata integraciji strojnega učenja EMR, da se brezhibno poveže z glavnimi ogrodji umetne inteligence, s čimer doseže integriran potek dela od obdelave podatkov do usposabljanja modelov, ne da bi bil potreben dodaten razvoj prilagoditev. Hkrati rešitev EMR Data Lake zagotavlja enotno podatkovno osnovo za oboje. Podatke iz več virov lahko po konsolidaciji neposredno uporabi paketna obdelava EMR, obdelani visokokakovostni podatki pa lahko hitro preidejo v fazo integracije strojnega učenja EMR. To močno poveča učinkovitost celotnega poteka dela rešitve Enterprise EMR, medtem ko funkcije visoke razpoložljivosti platforme Cloud-Native EMR dodatno zagotavljajo neprekinjeno poslovanje.

V: Kako rešitev EMR Data Lake kot osrednja komponenta rešitve Enterprise EMR izboljša učinkovitost paketne obdelave EMR? Kje se odraža njena sinergija z integracijo strojnega učenja EMR?

A: Rešitev EMR Data Lake izboljša učinkovitost paketne obdelave EMR z enotnim shranjevanjem in inteligentnim indeksiranjem. Podpira enotno shranjevanje strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, s čimer se izogne ​​​​zamudnemu selitvi podatkov med shrambami. Hkrati tehnologija inteligentnega indeksiranja pospeši pridobivanje podatkov, kar omogoča paketni obdelavi EMR hitro iskanje ciljnih podatkov, kar izboljša učinkovitost obdelave za več kot 30 %. Sinergija z integracijo strojnega učenja EMR se odraža v nemotenem pretoku podatkov. Do visokokakovostnih podatkov, ki jih upravlja rešitev EMR Data Lake, lahko integracija strojnega učenja EMR dostopa neposredno prek standardiziranih vmesnikov, kar odpravlja potrebo po dodatni pretvorbi podatkovnih formatov in znatno poenostavlja fazo priprave podatkov za modeliranje z umetno inteligenco. Kot ključni dejavnik rešitve Enterprise EMR ta sinergija omogoča učinkovitejše razporejanje virov na platformi EMR v oblaku. Ne glede na to, ali se soočate z obsežnimi nalogami v paketni obdelavi EMR ali zahtevami po usposabljanju modelov v integraciji strojnega učenja EMR, oba prejemata učinkovito podatkovno in računalniško podporo.

V: Kako rešitev Enterprise EMR s sinergijo paketne obdelave EMR in integracije strojnega učenja EMR izpolnjuje integrirane potrebe obdelave podatkov in modeliranja z umetno inteligenco? Kakšno vlogo igra platforma EMR, ki je izvorna v oblaku?

A: Rešitev Enterprise EMR dosega integrirane potrebe s povezanimi delovnimi tokovi: Paketna obdelava EMR najprej obravnava naloge predobdelave, kot sta čiščenje podatkov in ekstrakcija značilnosti. Standardizirani podatki, ki jih ustvari, se neposredno vnesejo v modul integracije strojnega učenja EMR, ki podpira celoten proces od učenja modela in optimizacije hiperparametrov do uvajanja sklepanja, s čimer se izognemo odvečnim operacijam med prenosom podatkov. Platforma EMR, ki je izvorna v oblaku, je osrednje središče, ki omogoča to sodelovanje. Po eni strani njena elastična računalniška moč omogoča paketni obdelavi EMR in integraciji strojnega učenja EMR, da si delita skupno zbirko virov, pri čemer se računalniška moč dinamično dodeljuje glede na prioriteto naloge, da se prepreči potrata virov. Po drugi strani pa zmogljivosti platforme za celovito spremljanje in razporejanje procesov omogočajo sledljivost in upravljanje celotne verige – od rešitve EMR Data Lake do paketne obdelave EMR in integracije strojnega učenja EMR –, kar zagotavlja natančnost obdelave podatkov in stabilnost modeliranja umetne inteligence. To sodelovanje v zaprti zanki "podatkovno-obdelavo-modeliranje" omogoča rešitvi Enterprise EMR, da izkoristi učinkovitost paketne obdelave EMR, hkrati pa izkoristi inteligentne prednosti integracije strojnega učenja EMR in v celoti sprosti vrednost velikih podatkov.