Amazon Web Services (AWS) brengt technologie voor machine learning binnen bereik van meer ontwikkelaars en zakelijke gebruikers. Om dat te realiseren gaat AWS tools als Amazon QuickSight, Aurora en Athena in combinatie met de populaire databasequerytaal SQL beschikbaar maken.
“Door gebruik te maken van tools zoals Amazon QuickSight, Aurora en Athena in combinatie met SQL-query’s, kunnen ontwikkelaars veel directer toegang krijgen tot machinelearningmodellen en onderliggende gegevens zonder extra programmeerwerk”, zegt vice-president van artificiële intelligentie bij AWS, Matt Wood.
Minder code
Volgens TechCrunch wil de internetreus niet alleen machine learning en gegevenstoegang vereenvoudigen. Ook de hoeveelheid programmeerwerk moet verminderen met als doel om sneller van query tot antwoord te komen.
“Deze aankondiging gaat erover om het voor ontwikkelaars gemakkelijker te maken om voorspellingen op basis van machine learning toe te voegen aan hun producten en hun processen door die voorspellingen rechtstreeks in hun databases te integreren”, zegt Wood.
Nu biedt AWS al diverse tools voor datawetenschappers, waarmee modellen voor machine learning gebouwd kunnen worden. Bovendien zijn de tools ook geschikt voor het verwerken van data, het opslaan en visualiseren ervan. Met behulp van SQL wil AWS die mogelijkheid nu dus ook in handen van ontwikkelaars brengen.
Aurora, Athena en QuickSight
Zo kunnen ontwikkelaars profiteren van Aurora, de MySQL (en Postgres)-compatibele database van het bedrijf. Hiermee kan een ​​eenvoudige SQL-query in een applicatie gebouwd worden, die automatisch gegevens naar de applicatie haalt en het door de ontwikkelaar geassocieerde machinelearningmodel uitvoert.
Athena, de serverless query-service van het bedrijf, stelt ontwikkelaars in staat om net als met Aurora een SQL-query te schrijven en een dataset te retourneren voor gebruik in een toepassing. Alleen kan dat in dit geval bij iedere data store en op basis van een gekozen machinelearningmodel.
Amazons datavisualisatietool QuickSight stelt ontwikkelaars in staat om met geretourneerde datasets (door Aurora of Athena) visualisaties gebaseerd op die data te creëren in hun applicatie.
“Door geavanceerde ML-voorspellingen gemakkelijker beschikbaar te maken via SQL-query’s en dashboards, dragen de veranderingen bij om ML bruikbaarder en toegankelijker te maken voor databaseontwikkelaars en bedrijfsanalisten. Voortaan is het voor iedereen die SQL kan schrijven mogelijk om voorspellingen te doen in hun applicaties, zonder aangepaste code”, zegt Matt Asay, cloud and open source executive bij AWS. Volgens hem is deze aanpak stukken eenvoudiger dan de weg die ontwikkelaars in het verleden moesten afleggen om hetzelfde te bereiken.