AWS¶

以下で説明するセクションでは、Amazon Web ServicesとDataRobotを連携するためのテクニックを説明します。

トピック	説明
AWS S3からのデータのインポート	AWS S3からAIカタログにデータをインポートし、機械学習プロジェクトを作成します。
モデルをEKSにデプロイする	AWS Elastic Kubernetes Service（EKS）クラスターにDataRobotモデルをデプロイして監視します。
AWS上のPPSへのパスベースのルーティング	パスベースのルーティングを通じて、すべてのポータブル予測サーバーに単一のIPアドレスを使用します。
AWS EMR SparkでのSnowflakeデータのスコアリング	AWS Elastic Map Reduce（EMR）SparkでDataRobotモデルを介して、Snowflakeデータをスコアリングします。
AWS Athenaを使用したデータの取込み	機械学習用にAWS AthenaとParquetのデータを取り込みます。

Lambda¶

トピック	説明
MLOpsへのAWS Lambdaレポート	DataRobot MLOpsへの実測値のAWS Lambdaサーバーレスレポート。
AWS LambdaでのDataRobot Primeモデルの使用	AWS LambdaでDataRobot Prime*モデルを使用します。
AWS Lambdaでのスコアリングコードの使用	AWS Lambdaにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。

* 新規にDataRobot Primeモデルを作成する機能は、アプリケーションから削除されました。これは既存のPrimeモデルやデプロイには影響しません。

トピック	説明
SageMakerでのモデルのデプロイ	SageMakerにデプロイし、MLOpsエージェントで監視します。
AWS SageMakerでのスコアリングコードの使用	AWS SageMakerにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。