Tag: cloud

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning | SAS Administrators
Keith Renison 0
Coming soon: Your SAS software, continuously updated

If you're my kids, the term, “continuous integration,” might have you thinking about how much time you’ve spent lately with the family, and “continuous delivery” is what's been happening on the front porch the past few weeks. But to a software developer, these terms mean something entirely different. Combined and

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning | SAS Events
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신속한 의사결정을 지원하는 '클라우드 네이티브' 애널리틱스

오늘 6월 17일(미 동부 시간 기준 16일) 온라인으로 개최한 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’에서 SAS는 최신 클라우드 기술을 접목해 의사결정 과정을 가속화하는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼의 최신 버전 ‘SAS 바이야 4(SAS® Viya® 4)’를 공개하고 마이크로소프트와 클라우드 전환 가속화를 위한 전략적 파트너십 체결을 발표했습니다. 클라우드로 전환하는 비즈니스 IT 트렌드에 발 맞추어

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning | SAS Administrators
Keith Renison 0
Are you ready for true cloud native computing? Meet SAS Viya 4

It’s official: NASA no longer builds spaceships. They’ve outsourced that task. According to NASA administrator Jim Bridenstine, "We're going with commercial partners. NASA is not purchasing, owning and operating the hardware. We're buying the service." Why? Because NASA needs to focus on exploring space, not building the transportation to get

Analytics | Artificial Intelligence | SAS Events
Oliver Schabenberger 0
SAS, Microsoft bring analytics to everyone, everywhere

Digital transformation continues to change our relationship with technology. As part of this change, the world is transforming from one of technology-literate people to one of people-literate technology. What do I mean by people-literate technology? I mean smart, automated, reliable, explainable decision systems that operate at scale. Analytics and AI

Analytics | SAS Events
SAS Global Forum 2019 論文紹介シリーズ 第4回「オペレーショナル・アナリティクス for IT」

前回は、ビジネス価値創出につながる「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」ユースケースの論文を紹介しました。今回は、企業様にとって、クラウド上のインフラアーキテクチャと分析プラットフォームのデプロイメントについて、ご紹介します。昨今、なぜ「コンテナ」が注目されているのか、そして、クラウドやコンテナ上に分析プラットフォームを移行/構築し、活用することに関心があるのであれば、ぜひ最後までご覧ください。 1.Cows or Chickens: How You Can Make Your Models into Containers モデルは特定の作業(新しいデータをスコアリングして予測を出すこと)として役割を果たしてきています。一方、コンテナは簡単に作成し、廃棄し、再利用できることができます。実際、それらは簡単にインテグレートさせ、パブリッククラウドとオンプレミス環境で実行できます。SASユーザは本論文を通じて、簡単にモデルの機能をコンテナに入れることができます。例えば、パブリッククラウドとオンプレミス環境でのDockerコンテナ。また、SASのModel Managerは様々なソース(オープンソース、SAS、コンテナ等々)からモデルの管理を行うことができます。したがって、この論文はそれらの基本知識と、どのようにSASの分析モデルをコンテナに入れることをメインに紹介します。 2.Orchestration of SAS® Data Integration Processes on AWS この論文では、Amazon Web Services(AWS)S3でのSASデータインテグレーションプロセスの構成について説明します。例としては、現在サポートしているお客様がクレジット報告書を生成するプロセスを毎日実行しています。そして、そのお客様の対象顧客は1カ月ごとに1回その報告を受け取ります。データ量としては、毎日に約20万の顧客情報が処理され、最終的に毎月約600万人の顧客へ報告することとなります。プロセスはオンプレミスデータセンターで始まり、続いてAWSのSASデータインテグレーションでAPR計算が行われ、最後にオンプレミスデータセンターで報告書が生成されます。さらに詳しい情報としては、彼らのアーキテクチャ全体はマイクロサービスを使われていますが、同時にAWS Lambda、簡易通知サービス(SNS)、Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)、およびAmazon Elastic Compute Cloud(EC2)などの独立した高度に分離されたコンポーネントも使われています。つまり、それらにより、データパイプラインに対するトラブルシューティングが簡単になっていますが、オーケストレーションにLambda関数を使用することを選択すると、プロセスがある程度複雑になります。ただし、エンタープライズアーキテクチャにとって最も安定性、セキュリティ、柔軟性、および信頼性もあります。S3FやCloudWatch SSMのようなより単純な代替手段がありますが、それらはエンタープライズアーキテクチャにはあまり適していません。 3.SAS® on Kubernetes: Container Orchestration of Analytic Work Loads 現在、Big Dataの時代で、Advanced analyticsのためのインフラストラクチャに対するニーズが高まっています。また、分析自体に対して、最適化、予測が最も重要領域であり、小売業、金融業などの業界ではそれぞれ、分析に対する独自の課題を抱えています。この論文では、Google Cloud

Analytics
Sandra Hernandez 0
Avances y ejemplos inspiradores en analítica, IA, innovación y transformación digital: ejes del primer SAS Forum Colombia

Este 10 de septiembre, el evento más importante de analítica en el mundo llega a Colombia. SAS Forum, nuestro evento con reconocimiento mundial en temas de Innovación, Big Data, Transformación Digital, IoT, Inteligencia Artificial, Cloud, Fraude, Ciberseguridad, Ciencia de Datos y Analítica Avanzada, se realizará por primera vez en Bogotá

Analytics
David Annis 0
Five considerations for your cloud-first strategy

Across all industries, organizations are adopting a cloud-first strategy. What does it mean to be cloud-first? Broadly speaking, cloud first means using shared infrastructure instead of building and hosting your own private storage facility, systems, etc. Benefits of adopting a cloud-first strategy include cost savings and productivity improvements. However, what

Advanced Analytics | Analytics
Rainer Sternecker 0
Agilität, Innovation und Kosteneffizienz: Der Dreiklang gelungener Cloud-Migration

Immer mehr Geschäftsanwendungen, darunter Advanced Analytics, wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, Innovation und kosteneffiziente High-Performance. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Analytics in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen die Optionen abwägen und

Analytics | Artificial Intelligence
Rainer Sternecker 0
Machine Learning als Automatisierungsturbo

Datenmanagement alles andere als eine neue Disziplin. Dennoch verändert sich der Umgang mit Daten angesichts neuer Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ebenso sehr wie die Analyse dieser Daten. Heute hat so ziemlich jedes Unternehmen moderne Datenmanagement-Werkzeuge im Einsatz, doch die angewandten Praktiken und Strategien stammen vielfach noch

Advanced Analytics | Analytics
Jürgen Wengorz 0
Alles ge-„cloud“ – Stolperfallen bei der Migration von Analytics in die Cloud

Steht die moderne IT vor einer Herausforderung, greifen Verantwortliche immer öfter auf ein vermeintliches Allheilmittel zurück: die Migration von Lösungen in die Cloud. Doch ist diese Maßnahme tatsächlich die Universallösung? Nun, die Antwort darauf ist ein entschiedenes „Jein“. Analytics-as-a-Service und Analytics in der Cloud sind seit Längerem ein viel diskutiertes

Analytics | Data for Good | Students & Educators
Manuel Figallo 0
An unexpected weapon in the fight against the opioid epidemic: Graduate students

Each day, more than 130 Americans die from opioid overdoses. Combating the opioid epidemic begins with understanding it, and that begins with data. SAS recently partnered with graduate students from Carnegie Mellon University (CMU) 's Heinz College of Information Systems and Public Policy to understand how data mining and machine

Data Management
Makoto Unemi (畝見 真) 0
クラウド上のSAS Viyaから、オンプレミス上にあるデータへ、セキュアにアクセス

近年、クラウドファーストを唱える企業が増加し、データ分析のために、クラウド上に展開されている分析サービスを活用したり、クラウド上に独自に分析アプリケーションを構築するケースも増えています。 しかし、クラウド上にある分析サービスやアプリケーションで分析する対象のデータは、オンプレミス上に蓄積されているケースが大半であり、クラウドからこれらのデータにアクセスできるようにするための作業や環境設定は面倒かつ非効率で、膨大なデータをクラウドとやり取りするなどの運用コストも大きく、かつセキュリティのリスク回避も考慮しなければなりません。 こうした課題を解決するために、SAS ViyaではSAS Cloud Data Exchange (CDE)を提供しています。 SAS Cloud Data Exchange (CDE) は、プライベート/パプリックのクラウド上にあるアプリケーション(=SAS Viya)からファイヤーウォールの後ろにある、顧客のオンプレミス上にあるデータに安全かつ確実にアクセスし、大量のデータをクラウドへ高速に転送することを可能とするデータ接続機能です。 CDEは、SAS Viyaのセルフサービス・データ準備向け製品であるSAS Data Preparationに含まれる機能です。 CDEを使用すれば、クラウド上にあるSAS Viyaからオンプレミス上にある様々なデータソース(Oracle, Teradata, Hadoop etc.)へ最小限の手順で容易かつセキュアにアクセスすることが可能になります。 サポート対象データソース: ・DB2, ODBC, Apache Hive, Oracle, Redshift, SQL Server, Postgres, SAP HANA, Teradata, SAS Data Sets CDEでは、最小限の一つのポート(Https port)を使用し、オンプレミス上にあるデータソースにアクセスするための資格情報(ユーザーID /パスワード)も保護された領域に格納し、使用するため、安全性が高められています。 また、クラウド上のSAS Viyaが複数のワーカーノードで分散構成されている場合には、オンプレミス上のデータを並列で高速にSAS Viya環境へロードすることが可能です。 利用手順概要は以下の通りです。 オンプレミス側にSAS Data Agent

Analytics
David Annis 0
Does software as a service work for analytics?

PC Magazine defines the broad industry term Software as a Service (SaaS) as, “Software that is rented rather than purchased. Instead of buying applications and paying for periodic upgrades, SaaS is subscription based, and upgrades are automatic during the subscription period.” SaaS, according to the same source, is ideally suited

Data Management | Internet of Things | Machine Learning
Helmut Plinke 0
Was kommt eigentlich 2018 … in Sachen Datenmanagement?

Welche Veränderungen bringt 2018 im Datenmanagement? Ich habe Experten nach ihrer Meinung zu den Technologietrends 2018 gefragt und sie mit meinen eigenen Erwartungen verglichen. Herauskristallisiert haben sich fünf große Trends, die uns meiner Ansicht nach dieses Jahr im Datenmanagement begleiten: 1. Datenbewegung wird wichtiger Cloud-Anbieter haben bereits gezeigt, wie einfach es

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