データおよび機械学習プラットフォームのアーキテクト

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com

すべてのクラウド・アーキテクトは、企業がデータ主導の意思決定を行い、企業全体のインテリジェンスを迅速かつ効率的に提供できるようにするデータプラットフォームの構築方法を知っておく必要がある。このハンドブックでは、AWS、Azure、Google Cloud、そしてSnowflakeやDatabricksのようなマルチクラウドツールを使用して、クラウドネイティブのデータおよびマシン学習プラットフォームを設計、構築、モダナイズする方法を紹介する。

著者のMarco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan、Firat Tekinerは、実際の企業アーキテクチャを使用して、クラウド環境における取り込みから有効化までのデータライフサイクル全体をカバーしている。データウェアハウスやデータレイクのような使い慣れたソリューションをどのように変革し、セキュアにし、モダナイズするかを学び、最近のAI/MLパターンを活用して正確かつ迅速な洞察を得ることで、競争優位性を高めることができるようになる。

以下を学ぶことができる：

• モダンでセキュアなクラウドネイティブまたはハイブリッドデータ分析・機械学習プラットフォームを設計する。
• 統御され、スケーラブルでレジリエンスに優れたデータプラットフォームに企業データを統合することで、データ主導のイノベーションを加速する
• 企業データへのアクセスを民主化し、ビジネスチームがどのようにインサイトを抽出し、AI/ML機能を構築するかを管理する。
• ストリーミング・パイプラインを使用して、リアルタイムでの意思決定を可能にする。
• MLOpsプラットフォームを構築し、予測的・処方的アナリティクス・アプローチに移行する。