如何利用Azure ML和Teradata VantageCloud加速AI和ML洞察

目录

1. 积分概述
2. 合作伙伴关系
3. 新的API集成
4. 数据科学团队的能力
5. 业务用户的分析能力
6. 使用Jupyter Notebook展示数据
7. 诈骗风险分析案例
8. 操作化模型
9. 模型格式比较
10. 高并发模型评分
11. 训练模型市场
12. 付费模型运行方式
13. 优势与局限性
14. Vantage Cloud Lake的垂直扩展

新的API集成：将Vantage和Azure的分析服务相结合 💻

在本次演示中，我们将展示Teradata与Microsoft和Azure的合作关系，及其在分析领域的新的API集成。这个集成能够实现Vantage云平台和Azure机器学习之间的无缝连接，为数据科学团队提供了利用Vantage丰富的企业数据进行数据科学工作的能力。这项集成使得业务用户能够通过对Vantage云平台的查询进行实时分析计算，并将结果返回给用户，从而实现将实时分析分数提供给业务用户的目标。

积分概述

Vantage云平台是一款强大的数据分析工具，可以在Azure云中运行。通过与Blob存储和Azure的本机对象连接器共享数据，Vantage云平台能够提供卓越的数据集成能力。本次集成演示主要介绍了Vantage与Azure分析服务之间的API集成，通过API调用，用户可以将数据发送到Azure中部署的分析服务，并将计算结果返回到查询中。

合作伙伴关系

Teradata与Microsoft和Azure建立了紧密的合作伙伴关系。作为此合作关系的一部分，Vantage云平台可以在Azure云中运行。这种合作使得数据科学团队能够充分利用Vantage中的丰富企业数据，并将其应用于数据科学工作中。通过Vantage云平台，团队可以训练和部署模型，进而将其应用于业务用户的查询中。

新的API集成

Vantage与Azure的API集成是一项全新的功能，使得数据科学团队能够直接在Vantage中调用在Azure中运行的分析服务。这一功能极大地简化了数据科学工作的流程，使得团队能够更加高效地利用外部分析服务，从而提供更准确和有价值的分析结果。

数据科学团队的能力

通过Vantage云平台与Azure分析服务的集成，数据科学团队可以利用Vantage中的丰富企业数据进行数据科学工作。团队可以使用各种算法训练模型，找到最佳的模型，并将其部署为分析端点。这使得团队能够提供准确和有效的数据分析服务，为业务用户提供更有价值的信息。

业务用户的分析能力

通过Vantage云平台与Azure分析服务的集成，业务用户能够直接在Vantage平台上运行查询，并将数据发送到Azure分析服务，进行实时分析计算。这样一来，业务用户可以在与客户交谈的同时，即时获取分析结果，并根据分析结果做出决策。这种集成为业务用户提供了更高效、更灵活的数据分析能力。

使用Jupyter Notebook展示数据

在演示中，我们使用了Jupyter Notebook来展示数据，并进行了实时查询。这种方式非常直观，能够清晰地展示出数据的分析过程，并使观众能够更加深入地理解分析结果。在Jupyter Notebook中，我们使用了Vantage的SQL内核，将实时查询的结果直接展示给了观众。

诈骗风险分析案例

在本次演示中，我们使用了一个金融欺诈分析案例来展示API集成的功能。通过利用Vantage云平台和Azure分析服务，我们能够使用一个分析模型对金融账户进行风险评估。通过将金融数据发送到Azure分析服务，我们可以实时获得风险评估结果，并与其他数据进行关联分析。

操作化模型

API集成的主要用例是对模型进行评分。在演示中，我们展示了模型训练和部署的过程，并演示了如何将分析服务转化为可供业务用户使用的端点。通过使用Vantage的API请求功能，业务用户可以直接在查询中调用模型，并获得实时的分析结果。这种操作化模型的方法使得模型的应用变得简单和高效。

模型格式比较

在展示中，我们对比了两种模型格式：Onyx格式和H2O格式。虽然无法明确选择哪种格式更好，但根据我们的实验，H2O格式在性能方面表现出色。如果模型是相同的，用户可以选择自己喜欢的格式，并进行性能分析。

高并发模型评分

对于高并发模型评分的问题，Vantage云平台具有高并发性能，可以同时处理多个模型评分请求。用户可以提交多个查询，同时对不同的模型进行评分，从而实现高效的模型评分。

训练模型市场

Vantage云平台本身没有训练模型的市场，但用户可以从其他市场获取已经训练好的模型，并将其导入到Vantage中进行评分。Vantage支持PML、Onyx和H2O AI等格式的模型导入，从而为用户提供更多选择。

付费模型运行方式

在Vantage云平台中，用户按照使用的计算资源和数据存储来付费。用户只需要支付模型运行的计算费用，而不需要付费模型停止运行时的费用。

优势与局限性

Vantage与Azure分析服务的集成为用户提供了许多优势，包括丰富的数据集成能力、灵活的数据分析能力和操作性强的模型评分能力。同时，集成还带来了一些局限性，比如可能需要额外的学习成本和一些限制性的格式要求。用户在使用集成功能时，需要权衡其优势和局限性，选择最适合自己的方案。

Vantage Cloud Lake的垂直扩展

Vantage Cloud Lake是Vantage云平台的一个组成部分，它具有垂直扩展的能力。用户可以根据需要，灵活调整计算集群的规模，以满足不同的分析工作负载。这种垂直扩展能力使得Vantage Cloud Lake成为一个强大的分析平台，能够处理大规模的数据分析任务。

感谢大家参加本次演示，希望为大家带来了价值。如果有任何问题或需要进一步了解，欢迎随时与我联系。谢谢！

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需要参考的对象网站：

• Teradata
• Azure
• Jupyter Notebook

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