星島日報

【創科廣場】SAS與微軟Azure合作 雲端AI分析成主流

2020-06-24 06:50
隨着愈來愈多企業採用雲端,數據分析和人工智能(AI)也無可避免邁向雲端,軟件商必須改造軟件架構,有共同客戶體驗。SAS其中一個景願為普及化數據和AI分析,公有雲最直接的手段。

AS面臨開源軟件和雲端平台的競爭,以數據科學工具,開源Python和R功能,加上開源生態蓬勃, SAS備受壓力。Python作為開源語言,有強大的擴展程式庫,幾乎可用於任何統計/構建模型,引入pandas可處理更多類型數據,應用於機器學習;不過數據分析模型則非Python強項。

最近,哈工大被美國商務部列入實體清單,無法使用校園版Matlab,學生就改用Python,可見Python在建構數據模型,已足與商業軟件匹敵。

R語言在統計方面,已成大學研究標準工具,不少模型集合全球研究人員心血結晶,並開源公諸同好,機器學習的統計分析預測,據說可比商業版本更準確。

SAS仍是商業分析領域的領導者,尤其在商業統計模型的豐富經驗,更無出其右,AI分析也屢有突破,其圖形介面尤專業。面對開源工具競爭,其他公有雲推出工具,類似AWS具備不少數據湖和Quicksight,AWS甚至已建立市集,提供自家算法和模型,通過Sagemaker簡化部署,以Amazon Machine Learning訓練。

Viya雲原生部署

Viya是SAS的數據分析和AI套件,快速學習和啟動數據分析。 不過數據分析的平台,可能在企業內部署,也愈來愈多在雲端,以不同工具分析;SAS亦推出雲端原生版本Viya 4.0,消除Viya在企業數據中心和公有雲之間,部署和功能的不一致性。

Viya 4.0以雲源生部署,也可跟各種開源工具,有更佳的整合性,補充開源工具在數據管治的缺點。

Viya易於上手,一向可在雲端部署,更重要是數據分析,為商業機構解決數據管治難題。上述Python和R,某程度取代Viya的數據分析;但管理數據生命周期,解決數據管治方面,Viya卻具企業級的可靠性,也打破數據孤島之間的隔閡。

Viya 4.0雲源生重建,目標以容器和Kubernetes,以便Viya能在內部和雲端,以同一體驗部署。Viya授權向以訂閱方式,跟雲服務沒大差別,升級後Viya雲平台就相等於的作業系統,企業內部亦可部署。

SAS首個公有雲合作夥伴,則是Microsoft的Azure,意味Viya 4.0可配合Azure的Azure Kubernetes Service (AKS)提供容器協調。

當然,SAS Viya on AWS和GCP仍是雲端選項,理論上Viya 4.0也可利用EKS和Google 的GKE協調,但SAS和Microsoft有官方合作,支援較直接,SAS也支援多種Azure的數據工具和前端分析。

AI與容器,可說天生一對;容器充分利用資源,加快模型訓練,容器之間較易分享數據直接執行訓練,相較起以虛擬機器練,更易部署和管理,愈來愈多也採用Pipeline方式執行,簡化建立機器學習,Google推出Kubeflow,結合容器協調技術和Pipeline,加快部署和修正機器學習。

Azure成SAS合作雲服務

Azure成為SAS Cloud首選雲端供應商,SAS數據分析產品及解決方案遷移到Azure ;又加強Microsoft醫療保健和金融服務。SAS Microsoft整合也包括Dynamic 365、Microsoft 365 及Power Platform等。

Viya 4.0以雲端原生重寫,版本管理變得靈活,支援持續整合/持續更新(CI/CD)流程,持續更新模式類似Ubuntu,推LTS version,即穩定和合規版,也有不斷加入新功能的Short term support(STS),快速加入新的功能。

世界各地的企業機構正逐步將應用遷移到雲端,以推動創新,並加快達成商業目標。美國聖路易斯Mercy醫療中心為例逐步把SAS的數據分析負載,遷移到Azure上。

Microsoft及SAS也探索更多在Azure及Dynamics 365中整合SAS數據分析功能的可能性,包括針對特定行業模型,建立適合市場就緒方案,SAS結合Azure物聯網平台,以及SAS從邊緣網絡到雲端的物聯網數據分析及AI提供解決方案。美國北卡羅萊納州卡瑞市使用Microsoft及SAS物聯網方案支援洪水預測。

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