星岛日报

【创科广场】SAS与微软Azure合作 云端AI分析成主流

2020-06-24 06:50
随着愈来愈多企业采用云端,数据分析和人工智能(AI)也无可避免迈向云端,软件商必须改造软件架构,有共同客户体验。SAS其中一个景愿为普及化数据和AI分析,公有云最直接的手段。

AS面临开源软件和云端平台的竞争,以数据科学工具,开源Python和R功能,加上开源生态蓬勃, SAS备受压力。Python作为开源语言,有强大的扩展程式库,几乎可用于任何统计/构建模型,引入pandas可处理更多类型数据,应用于机器学习;不过数据分析模型则非Python强项。

最近,哈工大被美国商务部列入实体清单,无法使用校园版Matlab,学生就改用Python,可见Python在建构数据模型,已足与商业软件匹敌。

R语言在统计方面,已成大学研究标准工具,不少模型集合全球研究人员心血结晶,并开源公诸同好,机器学习的统计分析预测,据说可比商业版本更准确。

SAS仍是商业分析领域的领导者,尤其在商业统计模型的丰富经验,更无出其右,AI分析也屡有突破,其图形介面尤专业。面对开源工具竞争,其他公有云推出工具,类似AWS具备不少数据湖和Quicksight,AWS甚至已建立市集,提供自家算法和模型,通过Sagemaker简化部署,以Amazon Machine Learning训练。

Viya云原生部署

Viya是SAS的数据分析和AI套件,快速学习和启动数据分析。 不过数据分析的平台,可能在企业内部署,也愈来愈多在云端,以不同工具分析;SAS亦推出云端原生版本Viya 4.0,消除Viya在企业数据中心和公有云之间,部署和功能的不一致性。

Viya 4.0以云源生部署,也可跟各种开源工具,有更佳的整合性,补充开源工具在数据管治的缺点。

Viya易于上手,一向可在云端部署,更重要是数据分析,为商业机构解决数据管治难题。上述Python和R,某程度取代Viya的数据分析;但管理数据生命周期,解决数据管治方面,Viya却具企业级的可靠性,也打破数据孤岛之间的隔阂。

Viya 4.0云源生重建,目标以容器和Kubernetes,以便Viya能在内部和云端,以同一体验部署。Viya授权向以订阅方式,跟云服务没大差别,升级后Viya云平台就相等于的作业系统,企业内部亦可部署。

SAS首个公有云合作夥伴,则是Microsoft的Azure,意味Viya 4.0可配合Azure的Azure Kubernetes Service (AKS)提供容器协调。

当然,SAS Viya on AWS和GCP仍是云端选项,理论上Viya 4.0也可利用EKS和Google 的GKE协调,但SAS和Microsoft有官方合作,支援较直接,SAS也支援多种Azure的数据工具和前端分析。

AI与容器,可说天生一对;容器充分利用资源,加快模型训练,容器之间较易分享数据直接执行训练,相较起以虚拟机器练,更易部署和管理,愈来愈多也采用Pipeline方式执行,简化建立机器学习,Google推出Kubeflow,结合容器协调技术和Pipeline,加快部署和修正机器学习。

Azure成SAS合作云服务

Azure成为SAS Cloud首选云端供应商,SAS数据分析产品及解决方案迁移到Azure ;又加强Microsoft医疗保健和金融服务。SAS Microsoft整合也包括Dynamic 365、Microsoft 365 及Power Platform等。

Viya 4.0以云端原生重写,版本管理变得灵活,支援持续整合/持续更新(CI/CD)流程,持续更新模式类似Ubuntu,推LTS version,即稳定和合规版,也有不断加入新功能的Short term support(STS),快速加入新的功能。

世界各地的企业机构正逐步将应用迁移到云端,以推动创新,并加快达成商业目标。美国圣路易斯Mercy医疗中心为例逐步把SAS的数据分析负载,迁移到Azure上。

Microsoft及SAS也探索更多在Azure及Dynamics 365中整合SAS数据分析功能的可能性,包括针对特定行业模型,建立适合市场就绪方案,SAS结合Azure物联网平台,以及SAS从边缘网络到云端的物联网数据分析及AI提供解决方案。美国北卡罗莱纳州卡瑞市使用Microsoft及SAS物联网方案支援洪水预测。

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